Uji Coba AI Bukan Sekadar Unit Test: Pelajaran Besar dari Dunia Nyata

AI-Based Software Testing
Menggunakan AI untuk membantu proses testing sistem tradisional (contoh: otomatisasi regresi test).

AI-Based Machine Testing
Fokus pada pengujian sistem fisik yang digerakkan AI, seperti mobil otonom atau robot.

Sebagai mahasiswa RPL, saya jadi berpikir: pengujian bukan cuma soal kode dan test case, tapi juga soal bagaimana sistem berperilaku dalam dunia nyata, dengan data yang tidak pernah sempurna.

Apa yang Bisa Kita Terapkan dari Sekarang?

Setelah membaca artikel ini, saya merasa bahwa kita, mahasiswa RPL, perlu mulai melatih diri untuk:

1. Berpikir dalam konteks sistem belajar, bukan hanya aturan logika.
   Uji sistem kita bukan hanya di kondisi ideal, tapi juga di kondisi "berisik".

2. Paham konsep metamorphic testing.
   Coba ubah input, lihat apakah perilaku tetap stabil. Cocok diterapkan pada sistem deteksi gambar, NLP, dan sejenisnya.

3. Perhatikan kualitas dan keberagaman data.
   Jangan anggap remeh bias atau ketidakseimbangan data. Ini bisa jadi sumber error sistemik.

4. Membuka diri pada pendekatan pengujian baru.
   Tidak semua bug bisa ditemukan lewat assert(). Terkadang dibutuhkan pendekatan berbasis statistik, crowdsourcing, atau bahkan feedback pengguna.

Penutup: Masa Depan Engineer = Paham AI dan Kualitas

Artikel ini jadi pengingat penting buat saya dan teman-teman mahasiswa RPL bahwa masa depan software engineering bukan hanya tentang membangun sistem pintar, tapi juga mengerti cara menguji dan menjamin kualitas sistem yang pintar itu.