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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Detection of Redundancy in CFG-Based Test Cases Using Entropy

verfasst von : Noor Fardzilawati Md Nasir, Noraini Ibrahim, Tutut Herawan

Erschienen in: Recent Advances on Soft Computing and Data Mining

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Testing is an activity conducted by the software tester to validate the behavior of the system, whether it is working correctly or not. The effectiveness of generating test cases becomes a crucial task where there are an increment of source code and the rapid change of the requirement. Therefore, to select the effective test cases become a problem when the test cases are redundant. It creates a new challenge on how to reduce the unnecessary test cases that will increase the cost and maintenance of the software testing process. Thus, this paper proposed the usage of entropy in detecting and removing the redundancy of test cases generated from Control Flow Graph (CFG). The result shows that the proposed approach reduced 61% of test cases compared to the original test suite. In conclusion, entropy can be an alternative approach in detecting and reducing the redundant test cases.

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Metadaten
Titel
Detection of Redundancy in CFG-Based Test Cases Using Entropy
verfasst von
Noor Fardzilawati Md Nasir
Noraini Ibrahim
Tutut Herawan
Copyright-Jahr
2017
Buch
Recent Advances on Soft Computing and Data Mining

Print ISBN: 978-3-319-51279-2

Electronic ISBN: 978-3-319-51281-5

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-51281-5_25