I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   22 ,   No .   3 ,  J u n e   202 1 ,  p p .   1716 ~ 1 7 2 2   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 2 2 .i 3 . pp 1 7 1 6 - 1 7 2 2       1716       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   H y brid sw a rm  int ellig ence - ba sed  so ft w a re t esting  t ec hniques   for  i m pro v ing  quali t y  of co m po nent  b a sed so ft w a re       P a la k ,  P re et i G ul ia ,   Na s ib Si ng h G ill   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   A p p li c a ti o n s,  M a h a rsh i  Da y a n a n d   Un iv e rsity ,  Ro h tak ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   1 6 ,   2 0 2 1   R ev i s ed   A p r   2 7 ,   2 0 2 1   A cc ep ted   Ma y   1 ,   2 0 2 1       Be in g   a   ti m e - c o n su m in g   a n d   c o stly   a c ti v it y ,   so f twa re   tes ti n g   a lw a y s   d e m a n d s  o p ti m iza ti o n   a n d   a u t o m a ti o n .   S o f tw a re   tes ti n g   is  a n   im p o rtan t   a c ti v it y   to   a c h iev e   q u a li ty   a n d   c u sto m e r  sa ti s f a c ti o n .   T h is  p a p e r  p re se n ts  a  c o m p a ra ti v e   e v a lu a ti o n   o f   d if fe re n t  h y b rid   a u t o m a ted   s o f t w a re   tes ti n g   tec h n iq u e s  u sin g   th e   c o n c e p ts   o f   so f t  c o m p u ti n g   f o r  o v e ra ll   q u a li ty   e n h a n c e m e n t.   A   c o m p a riso n   b e tw e e n   th re e   h y b rid   a u to m a ti o n   te c h n iq u e s  is  c a rried   o u t   i. e . ,   h y b rid   a n t   c o lo n y   o p ti m iza ti o n - g e n e ti c   a lg o rit h m s   ( A CO - GA ) ,  h y b rid   a rti f icia l  b e e   c o lo n y   ( A BC ) - N a ïv e   B a y e s,  h y b rid   A BC - G A  a lo n g   w it h   th re e   p a re n t  a p p ro a c h e s.  T h e   c o m p a riso n   is  m a d e   b y   a p p ly in g   th e se   h y b rid   tec h n iq u e s  f o r  th e   se lec ti o n   o f   m in i m ize d   tes t  s u it e s  th u s   re d u c in g   o v e ra ll   tes ti n g   e ff o rt  a n d   e li m in a ti n g   u se les s o r  re d u n d a n t  tes t  c a se s.   T h e   e x p e ri m e n tal  re su lt s  p ro v e   th e   e ff icie n c y   o f   th e se   h y b r id   a p p ro a c h e s  in   d if fe re n t  sc e n a rio s .   T h e   im p a c t  o f   a u to m a ted   tes ti n g   tec h n iq u e s  f o r  q u a li ty   e n h a n c e m e n t  is  a ss e s se d   in   term s  o f   d e fe c t  d e n sity   a n d   d e f e c t  d e tec ti o n   p e rc e n tag e .   K ey w o r d s :   A r ti f icial  b ee   co lo n y     Au to m a tio n   te s ti n g     Me tah e u r is tic s   So f t  co m p u ti n g     T est ca s e  s elec tio n   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   P alak   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   A p p licatio n s   Ma h ar s h i D a y a n a n d   Un i v er s it y   R o h ta k ,   I n d ia   E m ail: p alak . a u g 6 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     I n   th is   d ig ital  er a,   h ig h   q u alit y   s o f t w ar e  is   t h e  n ee d   o f   th e   h o u r .   C u s to m er s   ex p ec tat io n   d em a n d s   f au lt  f r ee   an d   h i g h   p er f o r m i n g   s y s te m .   T h e  d ep en d en ce   o f   in d u s tr y   a n d   h o u s e h o ld   o n   s o f t w ar e  d r iv en   d ev ice s   is   in cr ea s in g   e x p o n en tiall y .   T h e  cu s to m er ’ s   e x p ec tatio n s   to w ar d s   s o f t w ar e  q u a lit y   ar e  als o   r is in g   d u e  to   r is i n g   co m p eti tio n   i n   th e  m ar k et.   T h e  co n ce p t  o f   s m ar t  h o m e s   an d   s m ar t  citie s   is   h ig h l y   in f l u e n tial  t h at  ca n   tr an s f o r m   t h e  f ac e   o f   t h e  f u tu r e.   T ec h n o lo g y   h as   b ec o m e  a  p ar t  o f   b asic  n ee d   o f   h u m a n   l i f e.   W h e n ev er   th er e   is   a  d e m an d   o f   h i g h - q u a lit y   s o f t w ar e,   t h e  f ir s t   t h in g   th at   co m e   i n to   m in d   is   th e   test i n g .   So f t w ar e  te s ti n g   m ai n l y   i n te n t s   to   r ev ea l  th e   d ef ec ts   an d   p o s s ib le  f au lts   in   th e  s y s te m .   T esti n g   ac t i v itie s   co n s u m es  a   s u b s ta n tial  a m o u n t  o f   ti m e  an d   m o n e y   i n v est m e n t  f r o m   o v e r all  b u d g et  o f   s o f t w ar e  o r g an i za tio n s .   T h e  d ef ec ts   f o u n d   at  ea r lier   s ta g es  o f   d ev e lo p m e n t  p r o v es   les s   co s tlier   t h an   th o s e  f o u n d   at  la ter   s ta g es .   T h e  m o r e  t h e  a g e   o f   a  d ef ec t,  t h e  m o r e  b l u n d er s   it  ca n   cr ea te.   Q u alit y   b ein g   t h e  p r i m e  a s p ec t  o f   c u s to m er s ’   s atis f ac tio n ,   m o r e   an d   m o r e  w o r k   n ee d s   to   b e  d o n e  in   t h is   ar ea .   B ased   o n   t h e  co n te n t  a n al y s is   o f   v ar io u s   w eb s ites ,   te s ter ’ s   k n o w led g e,   d o cu m e n tat io n ,   m ain tai n ab i lit y ,   ef f ec ti v e n es s ,   a n d   r eu s ab ili t y .   ar e  i m p o r tan t  f ac to r s   f o r   test   ca s e  q u alit y   [ 1 ] .   W ith   t h e  s h i f t  i n   th e  d ev elo p m e n t  p ar ad ig m   f r o m   p r o ce d u r al  ap p r o ac h   to   m o d u lar   co m p o n e n t - b ased   ap p r o ac h ,   th e  o v er all  ex p ec tatio n s   f r o m   f i n all y   d el iv er ed   p r o d u ct  ar e  h i g h l y   r a is ed .   Stan d ar d ized   p r o ce s s   at  ea ch   p h ase  o f   d ev elo p m e n t  m o d el  r es u lt s   in to   h ig h   q u al it y   p r o d u cts.  T est  au to m at io n   lar g e l y   i m p ac ts   o v er all  q u alit y   o f   th e   s o f t w ar e.   O v er   y ea r s ,   m an y   p r ac titi o n er s   h a v e  e m p lo y ed   v ar io u s   m eta h eu r i s tic   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Hyb r id   s w a r m  in tell ig en ce - b a s ed   s o ftw a r e  tes tin g   tech n iq u e s   fo r   imp r o vin g   q u a lity  …   ( P a la k )   1717   tech n iq u es   f o r   a u to m a t io n   o f   s o f t w ar e  test i n g   [ 2 ] .   T esti n g   e f f o r t  co n s u m e s   a  lar g e  p o r tio n   o f   v alu ab le   r eso u r ce s   w h ic h   s h o u ld   b e  ef f ec tiv el y   m a n a g ed   as  m u c h   as  p o s s ib le  w it h o u t  co m p r o m is i n g   th e  e f f ec t iv e n es s .   T esti n g   ti m e  ca n   b e  as lo w   as  s ix t y   s ec o n d s   [ 3]   b u t  m a y   i n cr ea s e  ex p o n e n tiall y   w it h   ch a n g in g   r eq u ir e m e n ts .   W ith   th e  in cr ea s in g   co m p le x i t y   o f   s o f t w ar e,   th e  n ee d   f o r   au to m at io n   test i n g   au to m atic all y   co m es   in to   m i n d   th at  in v o lv es  w r iti n g   test   s cr ip ts ,   r u n n in g   th e m   o n   th e  p r o g r am s   to   b e   test ed   an d   co m p ar in g   th e   ac tu al  an d   d esire d   o u tp u ts .   T h e  b en ef it  o f   au to m atio n   te s ti n g   lie s   in to   t h e  f ac t  t h at  th e  t est  s cr ip ts   ar e  ea s il y   m o d i f iab le  a n d   r eu s ab le.   A u t o m a tio n   ca n   b e  ac h iev ed   at   v ar io u s   p h ase s   o f   test i n g   li f e   c y cle.   “ T est  ca s e   p r io r itizatio n   ( o r d er in g ) ”  [ 4]   i s   o n e  s u ch   ac ti v it y   t h at  h a s   a ttra cted   m an y   r esear ch er s   i n   o b j ec t - o r ien ted   an d   co m p o n e n t - b ased   p ar ad ig m .   Me tah e u r is tic s   an d   s ea r ch - b as ed   o p tim izatio n   tec h n iq u es   ar e  w ell  ex p lo r ed   f o r   o p tim izatio n   o f   te s ti n g   p r o ce s s   in c lu d i n g   te s t  ca s e  g en er atio n ,   p r io r itizatio n   an d   s elec tio n   w it h o u t   co m p r o m is i n g   w i th   t h e  q u al it y   a n d   ef f ec ti v e n es s   o f   th e  te s t   s u ite.   I n s p ir ed   f r o m   n at u r al  b eh av io u r   o f   s w ar m   in telli g e n ce   o f   li v i n g   o r g an i s m s   i n   t h eir   n at u r al  h ab itat,  t h ese  s o f t  co m p u ti n g   ap p r o ac h es  ar e  ca p ab le  o f   p r o v id in g   n ea r   o p ti m al  s o l u ti o n   w it h i n   g i v e n   ti m e  co n s tr ain t.  T w o   i m p o r ta n t  co m p eti tiv e  m eta h e u r is tic s   tech n iq u e  t h at  ar e  v er y   p o p u lar   a m o n g   test er ’ s   co m m u n it y   ar e  an t  co lo n y   o p ti m izatio n   ( AC O)   [ 5 ]   an d   A B C   ( a r tif icial  b ee   co lo n y )   o p ti m i za tio n   [ 6 ] .   B esid es  th ese  alg o r ith m s ,   th e  ev o lu t io n ar y   tec h n iq u e  i.e . ,   g en etic   alg o r ith m   ( G A )   en j o y s   v er y   v ast  ap p licatio n s   ar ea   in   th e  f ield   o f   o p ti m izatio n   [ 7] ,  [ 8]   in cl u d in g   test   ca s e   s elec tio n .   E f f ec t iv e n es s   o f   test   s u it s   ca n   b e  p r ed icted   in   ter m s   o f   n u m b er   o f   m u tan t s   k illed   an d   to tal  co v er ag e   ac h iev ed   [ 9] .   T h is   ar ticle  co m p ar es  th r ee   d if f er en t  v ar iatio n s   o f   m o d i f ied   h y b r id   tech n iq u es  th at   ar e  b ased   o n   m eta h eu r i s tics   f o r   ass es s i n g   t h eir   ef f ec t iv e n es s   in   ac h ie v in g   h ig h er   co v er ag e  a n d   ea r l y   d ete ctio n   o f   f a u lt s .       2.   RE L AT E D  WO RK     T h is   s ec tio n   s u m m ar ize s   s o m e  i m p o r tan t  f i n d i n g s   i n   t h e  r e lated   f ield   a v ailab le  i n   v ast   li ter atu r e  in   th e  f o r m   o f   b o o k s ,   j o u r n als,  an d   p r o ce ed in g s .   Ov er   last   d ec ad e,   th e  ap p licatio n   ar ea   o f   “n atu r e  in s p ir ed   o p tim izatio n   tec h n iq u e s ”  is   ex p an d in g   w it h   th e  i n h er en t  b en ef it  o f   p r o v id i n g   n ea r   o p ti m al  s o lu tio n   in   f ea s ib l e   a m o u n t  o f   ti m e.   Mo r eo v er ,   th e  o r ig in al  tech n iq u e s   ar e  n o w   f u r t h er   ex p lo ited   b y   h y b r id izi n g   t h e m   w i th   o th er s   to   g et  th e  m ax i m u m   b en e f it a n d   o p tim izatio n   in   co n s u m p tio n   o f   r eso u r ce s .     B ein g   a  p o w er f u l  y et  s i m p le  t ec h n iq u e,   A B C   is   e m p lo y ed   b y   r e s ea r ch er s   f o r   o p tim iza tio n   o f   test in g   p r o ce s s   an d   also   f o r   au to m ati o n .   A B C   i s   w ell  e x p lo r ed   in   t h e  f ield   o f   s o f t w ar e  test i n g   o v er   p ast  d ec ad e  b y   au g m e n ti n g   it  w it h   o t h er   tech n iq u e s   to   e n h a n ce   its   p er f o r m an ce .   T o   m a k e  b est  u s e  o f   it a n d   to   ac h ie v e  h ig h e s t  e f f i ci en cy   s ev e r a l   h y b r i d   m et h o d s   h av e  b e en   p r o p o s e d   o v e r   y e a r s   w h ic h   r e s u lt e d   in t o   v as t  l i t e r atu r e   av a il a b le  o n l in e   a n d   o f f li n e .   A B C   an d   i ts   m o d if i e d   v e r s i o n s   a r e   e x p l o i te d   i n   v a r i o u s   f i el d s   o f   en g in e e r i n g   [ 10] - [ 14]   w h ic h   d ep icts   th e  o v er all  e f f ec t iv e n e s s   an d   v er s atilit y   o f   t h e  tec h n i q u e.   So m e  r esear ch er s   co m p ar ed   a n d   ass ess ed   th e  ap p licatio n s   o f   v ar io u s   m eta h e u r is tic s   tech n iq u e s   f o r   o p tim izatio n   o f   te s ti n g   p r o ce s s   a n d   ar g u ed   t h at  s w ar m - b ased   tech n iq u es   p er f o r m   b etter   f o r   t h e  g iv e n     s ce n ar io   [ 15] .  Var io u s   ev o lu ti o n ar y   tech n iq u e s   ar e  u s ed   f o r   p ath   test in g   f o r   ac h iev in g   h i g h er   co v er ag e  [ 16] .  O m u r   Sa h in   e t.  A l.  m ad e  a  c o m p ar is o n   o f   v ar io u s   m etah e u r is tic s   al g o r ith m s   f o r   “ test   d ata  g e n er atio n ”  a n d   th eir   ex p er i m en ta l r esu l ts   p r o v es th at  A B C   p er f o r m s   s u p er io r   in   ca s e  o f   lar g e  s ea r ch   s p ac e   [ 17] .    C u c k o o   s ea r ch   h as  b ee n   ap p l ied   to   a  w id e  r an g e  o f   ap p licatio n s   in cl u d i n g   s o f t w ar e  test in g .   T h e  s a m e  i s   ap p lied   alo n g   w i th   b ee   co lo n y   o n   m o d el  b ased   test i n g   f o r   au to m ated   test   ca s e  g en er atio n   an d   s elec tio n   [ 18] .   T h e  au th o r s   u tili ze d   b en ef it s   o f   b o th   o p ti m izer s   f o r   s o f t w ar e  test in g   u s i n g   s ta te  ch ar t  a n d   s eq u en ce   d ia g r a m   o f   t h e  s y s te m   u n d er   test .   T h e y   co n s id er ed   a u to m ated   teller   m ac h i n e  ( AT M )   au th en ticatio n   an d   w it h d r a w al  f u n ctio n ali t y   f o r   ev alu at in g   th e  p er f o r m a n c e  o f   th eir   p r o p o s ed   h y b r id   tech n iq u e.   T h e  “ L e v y   f li g h t”  f r o m   c u ck o o   s ea r ch   m et h o d   is   ex p lo ited   to   s ea r ch   th e  b est  n est  a n d   ab an d o n   th e  o th er s .   Var io u s   m o d i f icat io n s   i n   o r ig i n al  A B C   ar e  ca r r ied   o u t  o v er   y ea r s .   On e  s u ch   e x a m p le  is   “ Sco u t  les s   A B C   w i th   m o d i f ied   o n lo o k er   b ee s ”.   I t  was  ar g u ed   b y   t h e  a u t h o r s   th at  s co u t  b ee s   ar e  co u n ter p r o d u ctiv e.   T o   r ea ch   m o r e  d iv er s it y   a m o n g   p o p u latio n ,   o n lo o k er   b ee s   ar e  m o d i f ied   an d   th e  p er f o r m a n ce   is   e v al u ate d   u s i n g   w e ll  k n o wn   class i f icatio n   p r o b lem s   b y   tr ain i n g   f u zz y   n eu r al  n et w o r k   [ 19] .   T h is   m et h o d o lo g y   p r o v id es  a  lig h t  w e ig h t   o p tim izer   f o r   test   ca s e  o p ti m izatio n .   State  tab le - b ased   te s t in g   is   al s o   g ai n i n g   i m p o r ta n ce   d ay   b y   d a y .   A  “ co m p r e h en s iv e  i m p r o v ed   AC O”  is   p r o p o s ed   o n   s tate  tab le  th at  is   g en er ated   f r o m   s t ate  g r ap h .   A C O  i s   ap p lied   to   ac h iev e  h i g h   co v e r ag e  an d   ef f icie n c y   [ 20] .   T h e  n ativ e  e x p lo r atio n   o f   A B C   alg o r ith m   lac k s   a n   in f o r m atio n - b ased   p r o ce d u r e  [ 21] .   So ,   t o   im p r o v e  t h e  g lo b al  in f o r m atio n - b ased   s o l u tio n ,   m e m o r y   ele m en t  is   ad d ed   to   em p lo y ed   b ee s   t h at  r e m e m b er s   th e   g lo b al  b est  s o lu tio n   s o   f ar .   T h is   p r o v id es a   h y b r id   A B C   ap p r o ac h   th at  is   b ased   o n   P SO ’ s   g b e s t  a n d   p b est  p ar am eter s   [ 22] .   A   s i m ilar   ap p r o ac h   f o r   o p tim izati o n   th at  i s   b ased   o n   “ b est  n ei g h b o r   g u id ed   A B C ”   h as  also   b ee n   p r o p o s ed .   T h ey   ar g u ed   th at  it  i s   r is k y   to   m er el y   ab an d o n   th e   ex h a u s ted   f o o d   s o u r ce   at  s co u t  b ee   p h ase,   b ec au s e  th e  d i s ca r d ed   o n e  m a y   h av e   m o r e  b en e f icial  i n f o r m atio n .   T h e  au th o r s   co m p ar ed   th e  r esu lt s   o f   th eir   p r o p o s ed   tech n iq u e  w it h   s ev er al  o th er   v ar ian ts   o f   A B C   an d   ac h iev ed   h ig h er   ef f icie n c y .   So m e  r ea s er ch er s   f o cu s ed   m o r e  o n   d ata  f lo w   tes tin g   w h ich   i s   a  w h ite  b o x   test i n g   tech n iq u e  an d   u tili ze d   th e  co n ce p t  o f   m e m o r y   b ased   A B C   f o r   p ath   s av in g   an d   ac h iev e d   o v er all  test   s u ite  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2502 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  22 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 2 1   :   1 7 1 6   -   1 7 2 2   1718   s av i n g   [ 23] .   T h u s ,   it  ca n   b e  clin c h ed   th at  h y b r id   A B C   w i th   m e m o r y   ele m e n t  f o r   s av in g   th e  g lo b al  b es t   s o lu tio n   h a s   g ai n ed   m o r e  p o p u lar it y   a n d   s h o w n   e f f ec ti v e  r esu lt s .   Var io u s   s w ar m   in telli g e n ce   tech n iq u es  f o r   r eg r es s io n   tes t  ca s e   s elec tio n   o v er   b en c h m ar k   p r o b le m s   ar e  b ee n   co m p ar ed .   T h r o u g h   e x p er i m e n tal  r es u lt s   th e y   co n cl u d ed   th at  h y b r id   P SO  o u tp er f o r m s   AC O  w ith   0 . 7   %  test   ca s e  s elec tio n   [ 24] .   R esear ch er s   e m p lo y ed   A B C   f o r   p ath   co v er ag e   b y   f i n d in g   o p ti m al  f it n ess   v a lu e  a m o n g   a  r a n g e   o f   v al u es  [ 25] .   A   h y b r id   AC O - G A  ( HACG A )   ap p r o ac h   f o r   test   ca s e  s elec tio n   f r o m   f au lt  m a tr ix   is   p r esen ted   w h ic h   is   ca p ab le  o f   o v er all  s av i n g   in   e x ec u tio n   ti m e  a n d   ef f o r t  b y   s ele ct in g   a  m i n i m ized   s et   o f   te s t  ca s es  [ 26] .   T h e  au t h o r s   also   p r o p o s ed   a   tech n iq u e  f o r   r ed u cin g   t h e  s i ze   o f   test   s u ite  b y   u t ilizi n g   t h e  b en ef it s   o f   m o d if ied   A B C   an d   Naïv e  B ay es  class i f ier   o v er   co m p o n en t  b as ed   p r o j ec ts   [ 2 7 ] .   A n o t h er   ap p r o ac h   th at  i s   b ased   o n   s co u t - l ess   A B C   a n d   G A   i s   i m p le m en ted   o n   s o m e  w ell - k n o w n   p r o b le m s   f o r   test   ca s e  s elec tio n   p r o v id es  s i g n if ica n t  s av in g   i n   ex ec u tio n   ti m e  a n d   r e m o v al  o f   r ed u n d an t te s t c ases   [ 28] .       3.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h is   r esear ch   m ai n l y   f o cu s e s   o n   th e  q u al it y   i m p r o v e m en t  o f   co m p o n e n t - b ased   s o f t w ar e  b y   ap p l y i n g   h y b r id   s o f t  co m p u ti n g - b ased   au to m a tio n   te s ti n g   tech n iq u es.  A   co m p ar is o n   i s   m ad e  b et w ee n   t h r ee   p ar en t  ap p r o ac h es  i.e . ,   GA ,   A C O,   A B C   an d   th r ee   h y b r id   v e r s io n s   i.e . ,   AC O_ G A   ( H A C GA )   [ 24 ] ,   h y b r id   A B C _ Nai v e  B a y e s   [ 25 ] ,   h y b r id   A B C _ G A   [ 26 ]   an d   th eir   p er f o r m a n ce   is   e v al u ated   in   ter m s   o f   e x ec u t io n   ti m e,   p er ce n tag e  o f   te s t c ases   s elec t ed   an d   av er ag e  b r an ch   co v er a g e.     T h er e  ar e   v ar io u s   w a y s   o f   v al id atin g   t h e  co m p ar is o n   r es u lts .   I n   th is   s t u d y ,   w e  co n s id er ed   a  w o r k i n g   ex a m p le  o f   “Si m p le  W o r d   P r o ce s s o r ”  ( a  w in d o w s   f o r m   ap p licatio n )   d ev elo p ed   in   C # . Ne t  u s i n g   co m p o n e n t - b ased   p ar a d ig m   to   v alid ate   th e  co m p ar is o n   r esu lt s .   T h e  p r o j ec t  u n d er   co n s id er atio n   co n s is t s   o f   s ix   co m p o n e n t s   an d   s ix tee n   s u b - co m p o n e n t s .   T h e  m ai n   s ix   c o m p o n en t s   o f   th is   p r o j ec t  a r e:  Fil e,   E d it,  Fo n t,   P ar ag r ap h ,   I n s er t  I m ag e   an d   C o lo r .   T h e  s u b - co m p o n e n ts   i n   ea c h   ca te g o r y   ar e  li s ted   i n   T ab le  1 .   E ac h   s u b - co m p o n e n t  o f   th e  p r o j ec t  is   in j ec ted   w it h   s o m e  k n o w n   d ef ec ts   to   test   th e  ef f icie n c y   o f   s elec ted   test   ca s es  af ter   ap p ly i n g   th e  h y b r id   au to m atio n   tech n iq u e s .       T ab le  1 .   Deta ils   o f   p r o j ec t u n d er   test : c o m p o n en ts ,   s u b - co m p o n en t s   an d   d ef ec t s   in j ec ted   P r o j e c t   U n d e r   T e st   C o mp o n e n t s   S u b - c o m p o n e n t s   N o .   o f   D e f e c t s I n j e c t e d   S i mp l e   W o r d   P r o c e sso r   F i l e   O p e n   3   N e w   4   S a v e   3   P r i n t   5   Ed i t   C u t   4   C o p y   5   P a st e   4   S e l e c t   A l l   3   F i n d   a n d   r e p l a c e   4   F o n t   F o n t   F a c e   4   F o n t   S t y l e   3   F o n t   S i z e   3   P a r a g r a p h   I n d e n t   3   A l i g n   4   I n se r t   I mag e   B r o w s e   a n d   u p l o a d   i m a g e   5   C o l o r   S e l e c t   C o l o r   3     T o t a l   D e f e c t s  I n j e c t e d = 6 0       4.   RE SU L T S  A ND  D IS CU SS I O N   T h e  h y b r id   n atu r e - i n s p ir ed   tech n iq u es  ar e  co m p ar ed   o n   th e  b asis   o f   th r ee   m aj o r   p ar am eter s   tak e n   in to   co n s id er atio n   i.e . ,   ex ec u tio n   ti m e,   p er ce n tag e  o f   test   ca s e  s elec ted   an d   av er ag e  b r an ch   co v er ag e  i n   co n tex t  o f   s o f t w ar e  te s ti n g .   A   co m p ar is o n   b et w ee n   t h r ee   h y b r id   au to m a tio n   tec h n iq u e s   is   ca r r ied   o u t  i.e . ,   h y b r id   A C O - G A ,   h y b r id   A B C - Naïv e  B a y e s ,  h y b r id   A B C - GA .   T h e  ex p er i m e n tal  r es u lt s   p r o v es  th at  all  th e   th r ee   tech n iq u e s   p er f o r m   b etter   in   g iv e n   s ce n ar io   in   co m p a r is o n   to   o r ig in al  n o n   h y b r id   a p p r o ac h es.  Hy b r id   AC O - G A   w o r k s   b etter   to   its   f u ll  ca p ac it y   f o r   s m aller   f au lt  m atr ix   a n d   lo w er   co m p lex i t y   p r o j ec ts .   Hy b r id   A B C - Naï v e  b a y e s   u s es  th e  co n ce p ts   o f   cla s s i f icatio n   f o r   f u r t h er   en h a n ce m e n t  o f   s o lu tio n   s p ac e.   T h is   ap p r o ac h   is   b etter   th a n   h y b r i d   AC O - G A   a n d   ca p ab le  o f   h an d lin g   lar g er   co m p le x   p r o b le m   d o m ai n .   H y b r id   A B C _ G A   w o r k s   co m p ar ab le  to   h y b r id   A B C _ Naï v e  B a y es  f o r   h ig h er   f it n es s   f u n ctio n   v alu e  r an g e.     4 . 1 .   E x ec utio n  t i m e   Fig u r e   1   s h o w s   a  co m p ar ati v e  ev alu at io n   o f   t h e  ex p er i m e n tal  r es u lts   o v er   in cr ea s i n g   s i ze   o f   f a u lt   m atr i x .   I t  is   f o u n d   th at  th e  e x e cu tio n   ti m e  o f   G A   i n cr ea s es  a b r u p tl y   w it h   in cr ea s e  i n   f a u lt  m atr i x   s ize.   So ,   it  is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Hyb r id   s w a r m  in tell ig en ce - b a s ed   s o ftw a r e  tes tin g   tech n iq u e s   fo r   imp r o vin g   q u a lity  …   ( P a la k )   1719   n o t  s u itab le  f o r   lar g e  d ata  s e t.  T h e  p er f o r m an ce   o f   h y b r id   A C O - G A   also   d eg r ad es  w it h   in cr ea s e  in   f a u l t   m atr i x   s ize.   W h ile  h y b r id   A B C _ Naïv e  B a y es  i s   th e   w i n n er   in   ter m s   o f   ex ec u tio n   ti m e  an d   p er f o r m a n ce   tr ad e   o f f .   T h e  lo w er   t h e  e x ec u t io n   t i m e,   t h e  b etter   a n d   f a s ter   t h e  tech n iq u e  i s .   T h u s ,   h y b r id   tec h n iq u es  o f f er   h u g e   a m o u n t o f   ti m e  s a v i n g   as c o m p ar ed   to   th e  o r ig in al  s o f t c o m p u tin g   tec h n iq u es.            Fig u r e  1 .   C o m p ar is o n   o f   e x ec u tio n   ti m e       4 . 2 .   P er ce nt a g e  o f   t est  ca s e  s elec t ed   T h e  ab o v e  m e n tio n ed   s ix   ap p r o ac h es  ar e  e x p lo ited   f o r   s elec t io n   o f   test   ca s es   a m o n g   s e v en   d if f er en t   s ized   f au l t  m atr ice s   i.e . ,   2 0   b y   2 0 ,   3 0   b y   3 0 ,   4 0   b y   4 0 ,   5 0   b y   5 0 ,   6 0   b y   6 0 ,   7 0   b y   7 0   a n d   8 0   b y   8 0 .   W ith   in cr ea s e  i n   th e   f a u lt   m a tr ix   s i ze ,   th e  p er f o r m an ce   o f   th e   te ch n iq u es   u n d er   co n s id er atio n   also   g ets  a f f ec ted .   Fig u r e   2   s h o w s   t h e  e x p er i m en tal  r es u lt s   i n   g r ap h ical  f o r m .   Her e,   G A   i s   t h e  least   s c o r er ,   w h ile  h y b r id   ap p r o ac h es  w i n   t h e  r ac e.   T h e  h y b r id   A B C _ Naï v e  B a y es  a n d   h y b r id _G A   ar e  ca p ab le  o f   s elec tin g   an   e f f icie n t   test   s u ite  as lo w   as 3 2 % o f   t h e   to tal  test   ca s es  w h ic h   in   t u r n   i m p r o v es o v er all  q u a lit y   a n d   p er f o r m an ce .             Fig u r e  2 .   P er ce n tag e  o f   test   ca s e  s elec ted       4 . 3 .   Co m pa ri s o n o f   a v er a g e  bra nch  co v er a g e   B r an ch   co v er ag e  i s   an   i m p o r tan t  asp ec t  o f   tes tin g   t h e  ef f ec t iv en e s s   o f   s elec ted   test   ca s es.  Hig h er   th e   b r an ch es  co v er ed   b y   t h e  test   s u ite,   t h e  h i g h er   is   it s   ef f icie n c y   to   d etec t  f au lts   t h at  o cc u r   at  b r an ch in g   p o in t.  B r an ch in g   i s   a  r es u lt  o f   ei th er   a  co n tr o l  s tate m en t  th at  lo o k s   f o r   a  co n d itio n   to   b e  s ati s f ied   o r   d u e  to   lo o p in g .   I n   th i s   r esear c h ,   th e  ab o v e  m e n tio n ed   s ix   a u to m atio n   ap p r o ac h es  ar e  e v alu a ted   f o r   1 0   to   8 0   n u m b er   o f   c y cles   w it h   a  s tep   s ize  o f   te n .   T h e  r esu lt s   ar e  r ep r esen ted   i n   Fi g u r e   3  f o r   co m p ar is o n .   I t  w as  d ed u ce d   th at  o r ig in al   GA   u n d er p er f o r m s   d u e   to   v ar i o u s   i n h er e n t d is ad v an ta g es   w h ile  th e  h y b r id   ap p r o ac h es p r o v id e  h ig h er   a v er ag e   b r an ch   co v er ag e.   T h e  p atter n   also   r ev ea led   a  p o s itiv e  co r r elatio n   b et w ee n   n u m b er   o f   c y cles  a n d   av er ag e   br an ch   co v er ag e.   T h e  les s   co m p lex   p r o j ec ts   w i th   Ma x .   C y clo m at ic  C o m p le x it y   <  5   ar e  b est  test ed   u s in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2502 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  22 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 2 1   :   1 7 1 6   -   1 7 2 2   1720   h y b r id   AC O_ G A   a n d   h y b r id _ Naiv e  B a y e s   w h ile   th e   p r o j ec ts   w it h   h i g h er   co m p lex it y   ( i.e . ,   co m p le x it y   >  5 )   ar e  s u itab le  to   b e  test ed   u s i n g   h y b r id   A B C _ G A .           Fig u r e  3 .   C o m p ar is o n   o f   a v er a g e  b r an ch   co v er a g e       4 . 3 . 1 .   I m pa ct   o f   hy brid a uto m a t io n t esting   o n so f t w a re   q ua lity   Fo r   q u an titat iv e  e v al u atio n   o f   s o f t w ar e ’ s   q u a lit y ,   I S O  9 1 2 6 - 1   [ 27]   s tan d ar d ized   s et  o f   s ix   q u alit y   ch ar ac ter is tic s :  “ F u n ctio n ali t y ,   R eliab ilit y ,   Usab ili t y ,   E f f ici en c y ,   Ma i n tai n ab ilit y   a n d   P o r tab ilit y ”.   T h ese  s i x   ch ar ac ter is tic s   ar e  f u r th er   d i v i d ed   in to   v ar io u s   s u b -   c h ar ac te r is tics .   L ater   i n   2 0 1 1 ,   th is   i n t er n atio n al  s ta n d ar d   h as  b ee n   r ep lace d   b y   I SO/ I E C   2 5 0 1 0   w h ich   d e f i n ed   “ ei g h t  ch ar ac ter i s tics ”  ad d in g   “ s ec u r it y ”  a n d   “ co m p atib il it y ”  to   th e  p r ev io u s   o n e.   T h is   r esear ch   m ai n l y   p r o v id es  an   en h a n ce m e n t  i n   th r ee   m ain   q u a lit y   ch ar ac ter is tic s :  Fu n ctio n alit y ,   R eliab ilit y   a n d   Ma in t ai n ab ili t y   w h ic h   co n s p ic u o u s l y   a f f ec t  th e  q u alit y   o f   th e  s o f t w ar e  at  lar g e.   B y   f u n ctio n alit y ,   w e  m ea n   t h e  co r r ec t  an d   ap p r o p r iate  f u n ctio n al  b eh av io u r   o f   all  th e  co m p o n e n t s   th at  co n s is t  th e   s y s te m .   W h er ea s ,   r eliab ilit y   i s   r elate d   to   f au lt  f r ee   s y s te m   av ail ab il it y .   Ma in tai n ab ilit y   in   b r o ad   s en s e  ca n   b e  d ef in ed   in   ter m s   o f   s y s te m ’ s   ab ilit y   to w ar d s   s ea m le s s   ch a n g es,   test ab ilit y   an d   s tab ili t y .   Hi g h e r   th e  s y s te m   m o d u lar it y ,   t h e  h ig h er   t h e  m ain tain ab ili t y   i s .   Alth o u g h   r eliab ilit y   an d   m ai n tai n ab ilit y   co n s i s t  o f   m a n y   s u b - f ac to r s   w it h i n   th e m s el v es  a n d   ar e  v er y   d if f ic u lt   to   m ea s u r e,   w e  u s e   s i m p le  m etr ic  f o r   th eir   a s s e s s m en t.  T h e  th r ee   h y b r id   tech n i q u es  m en t io n ed   i n   th is   ar ticle  ar e  ap p lied   as  af ter   th e  an o t h er   an d   av er ag e  v al u e   is   tak en   i n to   co n s id er atio n   wh ich   i s   lis ted   in   T ab le  2 .   A n   i m p o r ta n t  m etr ic  f o r   m ea s u r in g   t h e  i m p ac t  o f   au t o m a ted   h y b r id   te s ti n g   tech n i q u es  o n   q u alit y   en h a n ce m en t   is   “ d ef ec t  d e n s it y   ( DD) ”  an d   “ d ef ec t  d etec tio n   p er ce n tag e  ( DDP ) ”.   T h e  ex p e r i m en tatio n   r es u lt s   p r o v e  th e  p o s itiv e  i m p ac t  o f   h y b r id   tes ti n g   tec h n iq u es  o n   a b o v e  m e n tio n ed   q u ali t y   f ac to r s .   T est  au to m atio n   lar g el y   s av es  ti m e  an d   e f f o r ts   o f   th e  d ev elo p m en t  tea m .   T h e  h y b r id   au to m at io n   ap p r o ac h es  ar e  ad d itio n al  r e w a r d s   to   th e  test er s ’   co m m u n it y .       T ab le  2 .   I m p ac t o f   h y b r id   tes ti n g   tec h n iq u e s   o n   q u alit y   p ar am eter s   T e st   C a se   S e l e c t i o n   T e c h n i q u e   T o t a l   N u mb e r   o f   D e f e c t s I n j e c t e d   # d e f e c t s  d e t e c t e d   D e f e c t   D e t e c t i o n   P e r c e n t a g e   A c t u a l   D e f e c t   D e n si t y   p e r   c o mp o n e n t   O b se r v e d   D e f e c t   D e n si t y   p e r   c o mp o n e n t   GA   60   40   6 6 . 7   10   6 . 7   A C O   60   42   70   10   7   A B C   60   45   75   10   7 . 5   H y b r i d   A C O _   G A   60   58   9 6 . 7   10   9 . 7   H y b r i d   A B C _ N a ï v e   B a y e s   60   58   9 6 . 7   10   9 . 7   H y b r i d   A B C _ G A     60   59   9 8 . 3   10   9 . 8       4 . 3 . 2 .   M er it s   a nd   de m er it s   o f   na t ure  ins pire d o pti m iza t io n t ec hn iqu e s   I n   th is   s e ct i o n ,   a   s u m m a r iz e d   v i ew   o f   m e r it s   an d   d em e r i ts   o f   c o m p a r at iv e   t ec h n i q u es   is   p r e s e n t e d .   D u r in g   th is   r es e a r ch ,   i t   w as   f o u n d   th a t   GA   i s   s im p l e   t o   im p lem en t ,   b u t   in   te r m s   o f   ex e cu t io n   t im e ,   th e r e   a r e   n o   s t an d a r d i z e d   w ay   t o   p r e d ic t   t h e  s am e .   A C O   a n d   A B C   d e p i c t s   p a r a l l el   b eh av i o u r   b u t  t h i s   b e h a v i o u r   is   u n p r e d i c t a b l e   in   s am e  o f   l a r g e   d a t a   s e t .   M o r e o v e r ,   c o n v e r g an c e   t im e   is   a ls o   u n p r e d ic t a b l e .   M o s t   o f   th e   p r ev i o u s   o r i g in al   m e t ah eu r is ti c   t ec h n i q u es   l a ck   c o n t r o l   o v e r   p a r am e te r   t u n i n g   a n d   th e   p r a c ti t i o n e r   n e e d   t o   u s e   “ h i t   an d   t r i a l ”  m e th o d   f o r   o p tim i z in g   th e i r   r es u l ts   as   p e r   th e   a p p l i c at i o n   a r e a .   T h e  o th e r   im p o r ta n t   d r aw b ac k   th at   c an   b e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       Hyb r id   s w a r m  in tell ig en ce - b a s ed   s o ftw a r e  tes tin g   tech n iq u e s   fo r   imp r o vin g   q u a lity  …   ( P a la k )   1721   c h a ll en g e d   i s   th e   p r o b l em   o f   “ g e tt in g   s tu ck   t o   th e   l o c a l   o p t im a ”   an d   l o s i n g   th e   p o w e r   t o   u t i l i ze   f u ll   p o t e n t i a l   o f   t h e   p o p u la t i o n   d i v e r s ity .   W h i le   u s in g   th e   h y b r i d   a p p r o a c h es,   w e  h a v e  a  t r a d e o f f   b etw e en   e x e cu ti o n   tim e   an d   e f f i ci en cy .   W it h   l it t le   m o r e   ef f o r t s   s p e n t   o n   c o n t r o l  p a r am e te r s ,   w e  c an   g et   b e tt e r   r esu l ts   i n   t er m s   o f   ef f i ci en t  t est  c a s e   s e l e ct i o n .   T a b l e   3   p r e s en ts   t h e   d et a i le d   f i n d i n g s   o f   p r o s   an d   c o n s   o f   e a ch   a p p r o a ch .         T ab le  3 .   Me r its   an d   d em er its   o f   n at u r e  in s p ir ed   o p tim izatio n   tech n iq u es   H y b r i d   A p p r o a c h   M e r i t s   D e me r i t s   GA   G A   i s si mp l e   t o   i mp l e me n t .   T h e   o p e r a t o r s u se d   a r e   v e r y   e a s y   t o   mo d i f y .   G A   c a n   b e   u se d   t o   so l v e   l a r g e   sp a c e   p r o b l e ms a n d   n o n -   l i n e a r   f u n c t i o n s.   G A   ma y   g e t   st u c k   t o   l o c a l   o p t i ma.   G A   h a s n o   s t a n d a r d i z e d   w a y   f o r   d e f i n i n g   f i t n e ss v a l u e .   G A   a l o n e   i s n o t   c a p a b l e   o f   u t i l i z i n g   f u l l   p o p u l a t i o n   d i v e r si t y .   G A   i s   n o t   e f f e c t i v e   i n   t e r m s   o f   e x e c u t i o n   t i m e   f o r   l a r g e   p r o b l e m   s p a c e .   A C O   P a r a l l e l   a n d   si m u l t a n e o u s  a p p r o a c h   A v o i d s p r e ma t u r e   c o n v e r g e n c e   C o n v e r g e n c e   t i me   i s  u n d e f i n e d   R a n d o m  b e h a v i o r   o f   a n t s  i s  u n p r e d i c t a b l e   i n   so me   c a se s   L o w e r   su c c e ss rat i o s   A B C   R o b u st   F l e x i b l e   a n d   si mp l e   V e r y   f e w   c o n t r o l s   p a r a me t e r s   P a r a l l e l   a p p r o a c h   P r e mat u r e   c o n v e r g e n c e   i n   l a r g e   d o ma i n   p r o b l e ms   C l a ssi f i c a t i o n   a c c u r a c y   may   d e g r a d e   w i t h   i n c r e a se   i n   sa mp l e   si z e .   H y b r i d   A C O _ G A   P a r a l l e l   a p p r o a c h   B e t t e r   d i v e r si f i c a t i o n   H i g h e r   C o mp l e x i t y .   S l o w e r   t h a n   i t s  p a r e n t   a p p r o a c h e s.   H y b r i d   A B C _ N a ï v e   B a y e s   F a st e r   V e r y   f e w   c o n t r o l s   p a r a me t e r s   P a r a l l e l   a n d   r o b u st   a p p r o a c h e s   C l a ssi f i c a t i o n   a c c u r a c y   i s  n o t   a f f e c t e d   b y   samp l e   si z e   P a r a l l e l   A p p r o a c h   P e r f o r man c e   d e g r a d e s  a t   h i g h e r   c o mp l e x i t y   H y b r i d   A B C _ G A     F l e x i b l e   w i t h   f e w   c o n t r o l s   p a r a me t e r s   P a r a l l e l   A p p r o a c h   Ex e c u t i o n   t i me   may   i n c r e a se   w i t h   l a r g e r   d a t a   se t s.       5.   CO NCLU SI O N   So f t w ar e  q u al it y   is   t h e  p r i m e   asp ec t  o f   an y   i n d u s tr y   f o r   ac h i ev in g   lo n g   ter m   b u s i n es s   g o al s .   P r o d u ct   q u alit y   is   lar g e l y   af f ec ted   b y   d ev elo p m en t  p r o ce s s   q u alit y .   E f f icien t  s o f t w ar e  test i n g   is   ca p ab le  o f   c o n tr o llin g   f e w   i m p o r tan t  s o f t w ar e  q u alit y   ch ar ac ter i s tics   n a m el y :  Fu n ctio n alit y ,   R el iab ilit y   an d   Ma i n tai n ab ilit y .   I n   t h i s   ar ticle,   s ix   n atu r e  i n s p ir ed   o p ti m izatio n   tech n iq u es  ar e  ev al u ated   in   ter m s   o f   te s t  ca s e  s e l ec tio n   au to m atio n ,   th r ee   o u t  o f   w h ic h   ar e  h y b r id   ap p r o ac h es  n a m el y   h y b r id   AC O_ G A ,   H y b r id   A B C _ Na i v e   B ay e s   an d   H y b r id   A B C _ G A .   T h e s e   t e ch n i q u e s   a r e   a p p l i e d   o n   w o r k in g   p r o je c t   t h a t   is   d e v el o p e d   u s in g   c o m p o n en t - b as e d   p a r a d i g m .   A   t o t al   o f   s i x ty   d ef ec t s   w e r e   in je c t e d   a t   v a r i o u s   c o m p o n e n t s   o f   th is   p r o je c t   t o   t e s t  t h e   ef f e c ti v e n e s s   o f   s e l e ct e d   t es t   s u i t e .   I t   c an   b e   ar g u e d   f r o m   th e   ex p e r im en t a l   r e s u l ts ,   th a t   t h e   h y b r i d   t ec h n i q u es   p e r f o r m s   b e t t er   t h an   th e i r   p a r en t   a lg o r i th m s   w i t h   m in im u m   t r a d e - o f f .   T h e i r   im p a c t   o n   s o f tw a r e   q u a li ty   i s   al s o   c o n s i d e r e d   an d   e v a lu at e d .   Hy b r i d   t es ti n g   t e ch n i q u e s   p r o v i d e   p r o m is in g   r e s u l ts   an d   a c t   a s   a   h el p in g   t o o l   t o   th e   t es t e r s ’   c o m m u n i ty   b y   s a v in g   t im e   an d   o v e r a ll   c o s t   th e r e b y   in c r e as in g   c u s t o m e r ’ s   s a ti s f ac t i o n   an d   o v e r a l l   q u a l ity .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h i s   r e s e a r c h   w o r k   w a s   s u p p o r t e d   b y   D e p a r t m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   M a h a r s h i   D a y a n a n d   U n i v e r s i t y ,   R o h t a k ,   I n d i a .   T h e   a u t h o r s   a r e   g r a t e f u l   t o   a l l   t h e   s t a f f   a n d   s t u d e n t s   o f   t h i s   i n s t i t u t i o n   f o r   t h e i r   a s s i s t a n c e .       RE F E R E NC E S   [ 1]   S .   O.   Ba rra o o d ,   H .   M .   Ha slin a ,   F .   Ba h a ro m ,   a n d   M .   I n tel li g e n c e s,  " T e st  Ca se   Qu a li t y   F a c to rs :  Co n te n t  A n a ly sis  o f  S o f tw a r e   T e stin g   W e b sites , "   W e b o lo g y   S p e c .   Iss u e   Arti f.   In tel l.   Cl o u d   Co m p u t . ,   v o l.   1 8 ,   p p .   7 5 – 8 7 ,   2 0 2 1 ,     d o i:   1 0 . 1 4 7 0 4 /W EB/ V 1 8 S I 0 1 /W EB1 8 0 0 7 .   [ 2]   M .   M a n n ,   P .   T o m a r,   O.  P .   S a n g w a n ,   a n d   S .   S in g h ,   " A u to m a ted   S o f tw a r e   Tes ti n g   u sin g   M e tah u r e stic  S e a rc h  :  A  Crit ica l  Re v ie w , "   El e c tro n .   J .   Bi o l. ,   v o l.   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 4 5 – 1 5 5 ,   2 0 1 6 .   [ 3]   I.   M a h m u d ,   F .   S a d ia,  M .   Ra h m a n ,   S .   A h m e d ,   a n d   D.  Isla m ,   " W e b   u sa b il it y   te st  in   6 0   se c o n d s:  A   th e o re ti c a l   f o u n d a ti o n   a n d   e m p iri c a l  tes t, "   I n d o n e sia n   J o u rn a l   o f   E lec trica l  En g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ie n c e   ( IJ EE CS ) ,    v o l.   1 7 ,   n o .   1 ,   p p .   3 9 8 – 4 0 3 ,   2 0 1 9 ,   d o i :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i jee c s.v 1 7 . i 1 . p p 3 9 8 - 4 0 3 .   [ 4]   U.  F a ro o q ,   H.  Am a n ,   A .   M u sta p h a ,   a n d   Z.   S a ri n g a t,   " A   re v iew   o f   o b jec t - o rien ted   a p p r o a c h   f o r  tes t  c a s e   p rio ri ti z a ti o n , "   In d o n e sia n   J o u rn a l  o f   El e c trica l   En g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l.   1 6 ,   n o .   1 ,     p p .   4 2 9 – 4 3 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 /i jee c s.v 1 6 . i1 . p p 4 2 9 - 4 3 4 .   [ 5]   M .   S .   A .   F o rh a d ,   M .   S .   Ho ss a in ,   M .   O.   Ra h m a n ,   M .   M .   Ra h a m a n ,   M .   M .   Ha q u e ,   a n d   M .   K.   H.   P a tw a r y ,   " A n   im p ro v e d   f it n e ss   f u n c ti o n   f o r  a u t o m a ted   c r y p tan a l y sis  u sin g   g e n e ti c   a lg o rit h m , "   In d o n e si a n   J o u rn a l  o f  El e c trica l   En g i n e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l.   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   6 4 3 – 6 4 8 ,   2 0 1 9 ,     d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 / ij e e c s.v 1 3 . i2 . p p 6 4 3 - 6 4 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2502 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  22 ,   No .   3 ,  J u n e   2 0 2 1   :   1 7 1 6   -   1 7 2 2   1722   [ 6]   A .   Ya n i,   Ju n a id i ,   M .   Irw a n to ,   a n d   A .   H.  Ha z iah ,   " Op ti m u m   re a c t iv e   p o w e r  to   im p ro v e   p o w e r  fa c to r  i n   i n d u stry   u sin g   g e n e ti c   a lg o rti h m , "   In d o n e sia n   J o u r n a l   o f  E lec trica l  E n g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ie n c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l.   1 4 ,   n o .   2 ,   p p .   7 5 1 – 7 5 7 ,   2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 /i jee c s.v 1 4 . i 2 . p p 7 5 1 - 7 5 7 .   [ 7]   M .   A k o u r  a n d   M .   A len e z i,   " Tes t  su it e s  e ff e c ti v e n e ss   e v o lu ti o n   in   o p e n   so u rc e   s y ste m s:  E m p iri c a l  stu d y , "   In d o n e sia n   J o u rn a l   o f  El e c trica l  En g i n e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e   ( I J EE CS ) ,   v o l.   1 9 ,   n o .   2 ,   p p .   9 9 2 – 9 9 9 ,   2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 / ij e e c s.v 1 9 . i2 . p p 9 9 2 - 9 9 9 .   [ 8]   G .   A .   S u lt a n   a n d   M .   K.  Ja rjes ,   " Op ti m a l  P ID  c o n tr o ll e r  d e sig n   u s in g   a rti f icia l  b e e   c o lo n y   a l g o rit h m   f o r  ro b o t  a rm , "   In d o n e sia n   J o u rn a l  o f  El e c trica l   En g in e e rin g   a n d   Co mp u ter   S c ie n c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l.   2 1 ,   n o .   1 ,   p p .   8 4 - 9 1 ,   2 0 2 1 ,     d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 / ij e e c s.v 2 1 . i1 . p p 8 4 - 91.   [ 9]   C.   He rn á n d e z ,   J.  R o d ríg u e z ,   a n d   D.  G iral,   " S p e c tru m   a ll o c a ti o n   m o d e l  f o r  c o g n it iv e   w irele ss   n e tw o rk s  b a se d   o n   t h e   a rti f icia l  b e e   c o lo n y   a lg o rit h m , "   I n d o n e sia n   J o u rn a l  o f   El e c trica l   En g in e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ie n c e   ( IJ EE CS ) ,  v o l.   1 9 ,   n o .   1 ,   p p .   2 5 7 – 2 6 6 ,   2 0 2 0 ,   d o i :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i jee c s.v 1 9 . i 1 . p p 2 5 7 - 2 6 6 .   [ 1 0 ]   A .   M .   A b d u laz e e z ,   D.  M .   Ha jy ,   D.  Q.  Zee b a re e ,   a n d   D.  A .   Zeb a ri,   " Ro b u st  w a ter m a r k in g   sc h e m e   b a se d   L WT   a n d   S V D u si n g   a rti f icia l  b e e   c o lo n y   o p ti m iza ti o n , "   In d o n e sia n   J o u r n a l  o f  El e c trica l  En g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l.   2 1 ,   n o .   2 ,   p p .   1 2 1 8 – 1 2 2 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 /i jee c s.v 2 1 . i 2 . p p 1 2 1 8 - 1 2 2 9 .   [ 1 1 ]   P .   C.   S a ib a b u ,   H.  S a i,   S .   Ya d a v ,   a n d   C.   R.   S r i n iv a sa n ,   " S y n th e sis  o f   m o d e l  p re d ictiv e   c o n tro ll e r  f o r  a n   i d e n ti f ied   m o d e l  o f   M IM O  p ro c e ss , "   In d o n e sia n   J o u rn a l  o f   El e c trica l   En g in e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l.   1 7 ,   n o .   2 ,   p p .   9 4 1 – 9 4 9 ,   2 0 20 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 /i jee c s.v 1 7 . i 2 . p p 9 4 1 - 9 4 9 .   [ 1 2 ]   K.  L .   A n it h a   a n d   T .   R.   G .   Na ir,   " On li n e   c lo u d   p e rf o rm a n c e   tes ti n g   in   so c ial  n e tw o rk s  a t  p e a k   d e m a n d   sc e n a rio s, "   In d o n e sia n   J o u rn a l   o f  El e c trica l  En g i n e e rin g   a n d   Co m p u ter   S c ien c e   ( I J EE CS ) ,   v o l.   1 7 ,   n o .   1 ,   p p .   3 7 2 – 3 7 8 ,   2 0 20 ,  d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 / ij e e c s.v 1 7 . i1 . p p 3 7 2 - 3 7 8 .   [ 1 3 ]   R.   R.   S a h o o   a n d   M .   Ra y ,   " M e ta h e u risti c   tec h n iq u e s  f o r  tes t  c a se   g e n e ra ti o n :  a   re v iew , "   Jo u rn a l  o f   In f o r m a ti o n   T e c h n o lo g y   Re se a rc h   (JI T R),   v o l.   1 1 ,   n o .   1 ,   p p .   1 5 8 - 1 7 1 ,   2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 4 0 1 8 /JIT R. 2 0 1 8 0 1 0 1 1 0 .   [ 1 4 ]   D.  B.   M ish ra ,   A .   A .   A c h a r y a ,   a n d   R.   M ish ra ,   " Ev o lu ti o n a ry   a lg o rit h m s  f o r  p a th   c o v e ra g e   tes t  d a ta  g e n e ra ti o n   a n d   o p ti m iza ti o n :   A   re v ie w , "   In d o n e s ia n   J o u rn a l   o f  El e c trica l  En g in e e rin g   a n d   Co mp u ter   S c ien c e   ( IJ EE CS ) ,   v o l.   1 5 ,   n o .   1 ,   p p .   5 0 4 - 5 1 0 ,   2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 /i jee c s.v 1 5 . i 1 . p p 5 0 4 - 5 1 0 .   [ 1 5 ]   O.  S a h in   a n d   B .   A k a y ,   " Co m p a riso n s  o f   m e tah e u risti c   a lg o rit h m s  a n d   f it n e ss   f u n c ti o n s  o n   so f tw a r e   tes t  d a ta  g e n e ra ti o n , "   Ap p l.   S o ft   Co m p u t. ,   v o l.   4 9 ,   p p .   1 2 0 2 – 1 2 1 4 ,   2 0 1 6 ,   d o i :  1 0 . 1 0 1 6 /j . a so c . 2 0 1 6 . 0 9 . 0 4 5 .   [ 1 6 ]   P .   L a k sh m in a ra y a n a   a n d   T .   V .   S u re sh Ku m a r ,  " A u to m a ti c   G e n e ra t io n   a n d   O p ti m iza ti o n   o f   T e st  c a s e   u sin g   Hy b rid   Cu c k o o   S e a rc h   a n d   Be e   Co l o n y   A l g o rit h m , "   J .   In tell.   S y st. ,   v o l.   3 0 ,   n o .   1 ,   p p .   5 9 - 7 2 ,   2 0 2 1 ,   d o i:   1 0 . 1 5 1 5 / ji sy s - 2 0 1 9 - 0 0 5 1 .   [ 1 7 ]   K.  Hu ss a in ,   M .   N.  M o h d   S a ll e h ,   S .   Ch e n g ,   Y.  S h i,   a n d   R.   Na se e m ,   " A rti f i c ial  b e e   c o lo n y   a lg o rit h m :  A  c o m p o n e n t - w ise   a n a l y sis  u sin g   d iv e rsity   m e a su re m e n t, "   J .   Kin g   S a u d   Un iv. - Co mp u t .   I n f.   S c i . ,   v o l.   3 2 ,   n o .   7 ,   p p .   7 9 4 - 8 0 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 / j. jk su c i. 2 0 1 8 . 0 9 . 0 1 7 .   [ 1 8 ]   S .   S a n k a r  S   a n d   V .   C h a n d ra   S   S ,  " A n   A n t  Co lo n y   Op ti m iz a ti o n   A lg o rit h m   Ba se d   A u to m a ted   G e n e r a ti o n   o f   S o f tw a r e   Tes t  Ca s e s, "   In ter n a ti o n a l  Co n fer e n c e   o n   S wa rm   I n telli g e n c e .   ( ICS I  2 0 2 0 ) ,   2 0 2 0 ,   p p .   2 3 1 - 2 3 9 ,     d o i:   1 0 . 1 0 0 7 /9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 5 3 9 5 6 - 6.   [ 1 9 ]   A .   K.  A l a z z a w i,   H.  M .   Ra is,  a n d   S .   Ba sri,   " H A BC:  H y b rid   a rti f ici a l  b e e   c o lo n y   f o r  g e n e ra ti n g   v a ri a b le  T - w a y   tes t   se ts, "   J .   En g .   S c i.   T e c h n o l . ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,   p p .   7 4 6 - 7 6 7 ,   2 0 2 0 .   [ 2 0 ]   A .   K.  A la z z a w i,   H.  M .   Ra is,  S .   Ba sri  a n d   Y.  A .   A lsa ri e ra ,   " P h ABC:  A   H y b rid   A rti f icia l  Be e   Co lo n y   S trate g y   f o r   P a irw ise   tes t  su it e   Ge n e ra ti o n   w i th   Co n stra in ts  S u p p o rt , "   2 0 1 9   IEE E  S t u d e n t  C o n fer e n c e   o n   Res e a rc h   a n d   De v e lo p me n t  ( S CORe D) ,   2 0 1 9 ,   p p .   1 0 6 - 1 1 1 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / S CORE D.2 0 1 9 . 8 8 9 6 3 2 4 .   [ 2 1 ]   S .   S h e o ra n ,   N.   M it tal,   a n d   A .   G e lb u k h ,   " A rti f ici a l  b e e   c o l o n y   a lg o rit h m   in   d a ta  f lo w   tes ti n g   f o r  o p ti m a l  t e st  su it e   g e n e ra ti o n , "   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l  o f   S y ste m  Assu ra n c e   En g i n e e rin g   a n d   M a n a g e me n t ,   v o l.   1 1 ,   p p .   3 4 0 – 3 4 9 ,   2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 0 0 7 /s1 3 1 9 8 - 0 1 9 - 0 0 8 6 2 - 1.   [ 2 2 ]   A .   A g r a w a l  a n d   A .   Ka u r,   " A   Co m p re h e n siv e   Co m p a riso n   o f   A n t  Co lo n y   a n d   Hy b rid   P a rti c le  S w a rm   Op ti m iza ti o n   A l g o rit h m s  T h ro u g h   T e st  Ca se   S e lec ti o n , "   S a t a p a th y   S . ,   Bh a t e ja   V. ,   Ra ju   K . ,   J a n a k ir a ma ia h   B.   ( e d s)  Da ta   En g i n e e rin g   a n d   I n telli g e n t  C o mp u ti n g .   Ad v a n c e s  in   I n telli g e n t   S y ste ms   a n d   Co mp u ti n g ,  S i n g a p o re :  S p ri n g e r ,  2 0 1 8 ,   p p .   3 9 7 – 4 0 5 ,   d o i:   1 0 . 1 0 0 7 / 978 - 9 8 1 - 10 - 3 2 2 3 - 3.   [ 2 3 ]   F .   Ha m a d ,   " U sin g   A rti f icia l  Be e   Co lo n y   A lg o rit h m   f o r  T e st  Da t a   Ge n e ra ti o n   a n d   P a th   T e stin g   C o v e ra g e , "   M o d .   Ap p l .   S c i. ,   v o l.   1 2 ,   n o .   7 ,   p p .   9 9 - 1 1 2 ,   2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 5 5 3 9 /m a s.v 1 2 n 7 p 9 9 .   [ 2 4 ]   P a lak   a n d   P .   G u li a ,   " H y b rid   sw a r m   a n d   GA   b a se d   a p p ro a c h   f o r  so f t w a r e   tes t  c a s e   se lec ti o n , "   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f  El e c trica l  a n d   Co mp u t e r  En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   9 ,   n o .   6 ,   p p .   4 8 9 8 - 4 9 0 3 ,   2 0 1 9 ,     d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 / ij e c e . v 9 i6 . p p 4 9 8 9 8 - 4 9 0 3 .   [ 2 5 ]   P a lak ,   P .   G u li a ,   a n d   N.   S .   G il l,   " A n   En h a n c e d   A rti f icia l  Be e   Co lo n y  :  Na ïv e   Ba y e s  T e c h n iq u e   f o r  Op ti m izin g   S o f tw a r e   Tes ti n g , "   In t.   J .   Ad v .   Co m p u t .   S c i.   Ap p l. ,   v o l.   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   2 2 0 – 2 2 5 ,   2 0 2 1 ,    d o i:   1 0 . 1 4 5 6 9 /IJA CS A . 2 0 2 1 . 0 1 2 0 2 2 8 .   [ 2 6 ]   P a lak ,   P .   G u li a ,   a n d   N.  S .   G il l,   " Op ti m iz e d   T e st  C a se   S e lec ti o n   u sin g   S c o u t - les s  Hy b rid   A rti f ici a l  Be e   Co lo n y   A p p ro a c h   a n d   Cro ss o v e r  Op e ra to r, "   In t.   J .   E n g .   T re n d s  T e c h n o l. ,   v o l.   6 9 ,   n o .   3 ,   p p .   3 9 - 4 5 ,   2 0 2 1 ,     d o i:   1 0 . 1 4 4 4 5 / 2 2 3 1 5 3 8 1 /IJET T - V 6 9 I3 P 2 0 8 .   [ 2 7 ]   S o ft w .   En g .   Q u a l .   1   Qu a l.   M o d e l.   Ge n e v a ,   S wit z.   In t.   Or g a n .   S t a n d . ,   IS O IE C  9 1 2 6 - 1,   ( 2 0 0 1 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.