Implementasi Blackbox Testing Pada Aplikasi Real-Time Thermal Video Detection (Studi Kasus Deteksi Demam/Covid-19)
DOI:
https://doi.org/10.32664/smatika.v11i01.561Kata Kunci:
thermal camera, covid-19, black-box testing, suhu badan, deteksi videoAbstrak
Seiring munculnya pandemi Covid-19 yang vaksinnya belum tersebar secara merata, seluruh negara di dunia khususnya Indonesia telah melakukan beberapa langkah preventif guna menghambat penyebaran virus tersebut. Salah satu tindakan awal adalah melakukan deteksi setiap orang yang keluar masuk ke dalam negeri melalui bandara maupun transportasi darat. Tindakan dini tersebut dilakukan dengan mendeteksi suhu tubuh dari warga yang melalui lokasi-lokasi keluar masuk seperti bandara udara, dan stasiun kereta api. Deteksi pada umumnya dilakukan menggunakan thermal gun berbentuk alat tembak infrared yang diarahkan ke individu yang melewati pemeriksaan. Pada riset ini dibahas rangkaian alat yang terdiri dari kamera dengan sensor thermal dimana data hasil capture akan diolah melalui perangkat lunak yang menampilkan histogram suhu bagian dada hingga kepala seseorang secara realtime. Setiap hasil capture digunakan sebagai dataset yang dapat digunakan untuk kebutuhan tracing pengunjung tempat publik. Pada riset ini akan membahas pengujian fungsional (blackbox) dari aplikasi thermal video detection pada studi kasus deteksi demam.
Referensi
G. Batchuluun, D. T. Nguyen, T. D. Pham, C. Park, and K. R. Park, “Action recognition from thermal videos,†IEEE Access, vol. 7, pp. 103893–103917, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2931804.
Https://blog.thermoworks.com/, “Three Common Misconceptions About Infrared Thermometers,†2012. https://blog.thermoworks.com/tips/infrared-thermometry/. diakses pada 2 Juni 2021.
D. J. Mamahit, “Detection Early Breast Cancer By Using Digital Infrared Image Based on Asymmetry Thermal,†Detect. Early Breast Cancer By Using Digit. Infrared Image Based Asymmetry Therm., pp. 1–8, 2014.
M. S. Jadin, S. Taib, and S. Kabir, “Infrared thermography for assessing and monitoring electrical components within concrete structures,†Prog. Electromagn. Res. Symp., no. February 2016, pp. 786–789, 2011.
R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik, “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,†Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 580–587, 2014, doi: 10.1109/CVPR.2014.81.
S. Taib, M. Shawal, and S. Kabir, “Thermal Imaging for Enhancing Inspection Reliability: Detection and Characterization,†Infrared Thermogr., no. February 2015, 2012, doi: 10.5772/27558.
M. Shi, “Software Functional Testing from the Perspective of Business Practice,†Comput. Inf. Sci., vol. 3, no. 4, pp. 49–52, 2010, doi: 10.5539/cis.v3n4p49.
R. Jampani, N. Talasu, and R. Manjula, “Survey of Software Testing Techniques,†no. April, 2016.
N. Anwar and S. Kar, “Review Paper on Various Software Testing Techniques & Strategies,†Glob. J. Comput. Sci. Technol., vol. 19, no. 2, pp. 43–49, 2019, doi: 10.34257/gjcstcvol19is2pg43.
M. M. Syaikhuddin, C. Anam, A. R. Rinaldi, and M. E. B. Conoras, “Conventional Software Testing Using White Box Method,†Kinetik, vol. 3, no. 1, p. 67, 2018, doi: 10.22219/kinetik.v3i1.231.
K. Mohd. Ehmer and K. Farmeena, “A Comparative Study of White Box , Black Box and Grey Box Testing Techniques,†Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 3, no. 6, pp. 12–15, 2012, doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
C. Baek, J. Jang, G. Jung, K. Choi, and S. Park, “A Case Study of Black-Box Testing for Embedded Software using Test Automation Tool,†J. Comput. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 144–148, 2007, doi: 10.3844/jcssp.2007.144.148.
A. June, A. Sgvu, and V. Chandra, “Fuzzy Theory in Black Box Testing,†Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 289–291, 2014.
S. Nidhra, “Black Box and White Box Testing Techniques - A Literature Review,†Int. J. Embed. Syst. Appl., vol. 2, no. 2, pp. 29–50, 2012, doi: 10.5121/ijesa.2012.2204.
T. Hidayat and M. Muttaqin, “Pengujian Sistem Informasi Pendaftaran dan Pembayaran Wisuda Online menggunakan Black Box Testing dengan Metode Equivalence Partitioning dan Boundary Value Analysis,†J. Tek. Inform. UNIS JUTIS, vol. 6, no. 1, pp. 2252–5351, 2018, [Online]. Available: www.ccssenet.org/cis.
T. F. Gonzalez, “Handbook of approximation algorithms and metaheuristics,†Handb. Approx. Algorithms Metaheuristics, pp. 1–1432, 2007, doi: 10.1201/9781420010749.
C. Szegedy, S. Reed, D. Erhan, D. Anguelov, and S. Ioffe, “Scalable, High-Quality Object Detection,†2014, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1412.1441.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Penulis telah menyetujui bahwa pemegang hak cipta adalah SMATIKA Jurnal. Dan Author berhak menyebarkan artikel tanpa seijin SMATIKA jurnal.
