# Unit Testing

Uji unit kode data dengan pytest: pola AAA, parametrize untuk parsing rupiah dan mapping status, kasus batas, serta ciri unit test yang sehat untuk pipeline data.

Buka → # Integration Testing

Uji integration untuk pipeline data: kontrak stage tables ke mart dengan SQLite dan tmp_path, serta peniruan API eksternal dengan unittest.mock.

Buka → # End-to-End Testing

Rancang end-to-end test pipeline: lingkungan uji terisolasi, smoke dataset versi tetap, perbandingan golden output, ambang penerimaan, serta trade-off durasi vs keyakinan.

Buka → # Data Transformation Testing

Uji transformasi data dengan asersi berbasis data: input dan expected output sebagai tabel uji, asersi level baris dan himpunan, guard schema drift, serta gagasan property-based testing.

Buka → # Pipeline Testing

Metodologi pengujian pipeline data: piramida test yang diadaptasi, daftar periksa per stage, strategi data uji, flaky test, gerbang CI, dan smoke test idempotensi dengan pytest.

Buka → # Contract Testing

Uji janji antar tim dengan consumer-driven contract test: konsumen menulis kontrak YAML, provider membuktikannya lewat pytest, dan perubahan yang merusak tertangkap merah.

Buka → # Test Fixtures dan Sample Data

Bangun data uji yang murah dan deterministik: fixture pytest untuk DataFrame ber-seed dan SQLite sementara, factory baris uji, serta katalog kasus tepi.

Buka → # Regression Testing

Kunci perilaku pipeline dengan golden file: simpan output yang disetujui, bandingkan setiap perubahan dengan toleransi pembulatan, dan kelola diff yang disengaja.

Buka → # Performance Testing

Jadikan performa sebagai test: benchmark berulang dengan statistik p95, ambang yang realistis, gerbang baseline, dan pengungkapan variansi yang jujur.

Buka → # Continuous Integration

Rangkai seluruh gerbang uji ke satu pintu: workflow GitHub Actions dengan service PostgreSQL, artefak, branch protection, plus simulasi CI lokal berupa skrip lima tahap.

Buka →