Apa Itu A/B Testing? Pengertian, Tahapan dan Contohnya

A/B testing adalah metode pengujian untuk membandingkan dua atau lebih varian perangkat lunak secara langsung guna menentukan mana yang memiliki performa terbaik dari perspektif pengguna.

Sebelum meluncurkan suatu produk,  perusahaan pasti melakukan A/B testing adalah yang bersifat menguji. Sebab proses ini termasuk metode untuk memastikan barang yang ditawarkan ke konsumen memiliki kualitas baik. Jika Anda belum mengenal seperti apakah metode testing tersebut, bisa membaca uraian di bawah ini. 

Apa Itu A/B Testing?  

A/B testing, yang juga dikenal sebagai online controlled experimentation atau continuous experimentation. A/B testing adalah metode pengujian yang digunakan untuk membandingkan dua atau lebih varian dari suatu perangkat lunak dalam lingkungan langsung (live environment) guna menentukan varian mana yang memiliki performa lebih baik dari sudut pandang pengguna akhir.

Antara lain adalah seperti halaman web dan aplikasi mobile. Kedua benda yang dibandingkan disebut sebagai varian A dan varian B. Sebab pada prinsipnya biasanya mempunyai kesamaan yang mendasar, namun memiliki perbedaan yang hendak dibandingkan. Adapun perbedaan yang hendak dibandingkan misalnya dalam hal warna, ukuran, posisi, atau elemen lainnya. Sebab bisa jadi antara satu dengan yang lainnya mempunyai kualitas yang akan ditanggapi berbeda oleh pengguna. Metode ini penting digunakan dalam pengambilan keputusan berbasis data.

Proses A/B Testing

Proses A/B testing umumnya terdiri dari tiga tahapan yaitu perancangan, pelaksanaan, dan evaluasi .

Perancangan

Tahap perancangan pada A/B testig adalah proses penentuan berbagai parameter yang akan diuji seperti populasi target, durasi eksperimen, dan metrik A/B. Dalam tahapan ini beberapa tim pengembang aplikasi yang terlibat yaitu desainer UI/UX.

Pada tahap ini, tim pengembang akan menentukan sejumlah parameter kunci yang menjadi dasar A/B tetsing, seperti:

• Hipotesis yang akan diuji, misalnya: “Desain tombol baru akan meningkatkan tingkat konversi pengguna.”

• Populasi target, yaitu segmen pengguna yang akan dibagi ke dalam grup A dan grup B.

• Durasi eksperimen, yang disesuaikan dengan jumlah traffic dan waktu yang dibutuhkan untuk mencapai signifikansi statistik.

• Metrik A/B, yakni indikator yang akan diukur untuk menilai keberhasilan eksperimen, seperti click-through rate (CTR), jumlah pendaftaran, waktu yang dihabiskan pengguna, atau tingkat pembelian.

Contoh : dalam aplikasi e-commerce, tim desainer merancang dua versi halaman checkout: varian A dengan tombol biru dan varian B dengan tombol hijau. Arsitek eksperimen menetapkan metrik keberhasilan berupa conversion rate, dengan durasi pengujian selama satu minggu dan fokus pada pengguna baru di perangkat mobile. Pendekatan ini membantu mengevaluasi pengaruh desain visual terhadap perilaku pengguna secara terukur.

Pelaksanaan

Tahap pelaksanaan pada A/B testing adalah proses dimana kedua varian (A dan B) di-deploy dalam sistem perangkat lunak secara langsung. Pada tahapan ini sistem secara otomatis akan membagi sampel populasi pengguna menjadi beberapa bagian. Dalam tahapan ini beberapa tim pengembang aplikasi yang terlibat yaitu desainer Frontend Developer, Backend Developer, Data Engineer, DevOps Engineer, dan QA Tester.

Contoh : Misalnya, sebuah perusahaan pengembang aplikasi pemesanan makanan ingin menguji dua desain tampilan halaman menu restoran.

• Varian A menampilkan daftar makanan dengan gambar besar dan teks singkat.

• Varian B menampilkan daftar makanan dalam bentuk daftar vertikal dengan informasi detail seperti kandungan kalori dan waktu penyajian.

Evaluasi

Setelah eksperimen selesai dilaksanakan, hipotesis yang telah dirumuskan sebelumnya dievaluasi menggunakan metode statistik, seperti Student’s t-test atau Welsh’s t-test, untuk menentukan signifikansi perbedaan antara varian yang diuji.

Dalam tahapan ini beberapa tim pengembang aplikasi yang terlibat yaitu desainer Data Analyst / Data Scientist, Product Manager, Backend Engineer. QA Terster.

Contoh : Misalnya, dalam eksperimen sebuah aplikasi pemesanan makanan, dua versi tampilan tombol “Pesan Sekarang” diuji.

• Varian A menggunakan tombol warna merah

• Varian B menggunakan tombol warna oranye

Setelah satu minggu berjalan, tim mendapatkan data bahwa varian B memiliki tingkat konversi 8% lebih tinggi dibandingkan varian A. Untuk memastikan bahwa perbedaan ini benar-benar signifikan dan bukan hasil dari fluktuasi acak, tim melakukan pengujian menggunakan Welsh’s t-test.

Baca Juga : Apakah WhatsApp Bisa Disadap?

Keuntungan Menggunakan A/B testing 

Karena nanti yang akan dilihat adalah hasil uji, maka tentu pihak penguji akan memperoleh keuntungan. Adapun manfaatnya adalah sebagai berikut: 

Meningkatkan Konversi 

Dengan menguji dua variasi yang berbeda dari elemen produk, maka  akan didapatkan hasil yang lebih sahih.  

Meningkatkan Pengalaman Pengguna 

Dengan menguji dua varian elemen tersebut maka penguji bisa menentukan mana yang akan lebih mudah digunakan oleh penggunanya.  

Menghemat Waktu dan Biaya 

A/B Testing cenderung menghemat waktu dan biaya karena meminimalkan risiko kesalahan, menghindari adanya pengembangan fitur yang tidak terbukti efektif, karena banyak menggunakan berbagai eksperimen kecil A/B testing juga mampu menghemat waktu.

Karena banyaknya manfaat A/B testing adalah bersifat kualitas, maka jamak perusahaan melakukan proses uji  terlebih dahulu  Tujuannya memastikan kualitas produk sesuai dengan kebutuhan penggunanya.

Baca Juga : Apa itu Natural Language Processing (NLP)

Tantangan dalam A/B Testing

Walaupun A/B Testing telah menjadi metode yang banyak digunakan dalam pengembangan perangkat lunak modern, terdapat sejumlah yang sering ditemukan dalam A/B Testing yaitu

Penyempurnaan Proses Eksperimen

Salah satu tantangan utama adalah bagaimana meningkatkan sensitivitas data dari hasil eksperimen, agar perbedaan kecil antarvarian dapat terdeteksi secara lebih akurat.

Otomatisasi dalam Desain dan Pelaksanaan

Tingkat otomatisasi dalam A/B Testing dapat lebih ditingkatkan, terutama dalam hal perancangan eksperimen secara otomatis. Sehingga pelaksanaan eksperimen dapat menjadi lebih efisien dan dapat dilakukan oleh tim dengan sumber daya terbatas.

Penggunaan Metode Statistik yang Lebih Mumpuni

Masih banyak praktik A/B Testing yang mengandalkan metode statistik sederhana, padahal situasi tertentu menuntut pendekatan yang lebih kompleks.

Skalabilitas

Tantangan lain yang tidak kalah penting adalah meningkatkan skalabilitas A/B Testing untuk diterapkan pada dataset berukuran besar dan sistem berskala luas. Selain itu, terdapat kendala dalam penerapan A/B Testing di domain yang memiliki ukuran sampel terbatas, seperti pada industri otomotif atau sektor manufaktur.

Kesimpulan

A/B testing adalah salah satu alat strategis dalam pengambilan keputusan berbasis data di bidang pengembangan perangkat lunak. Dengan pendekatan eksperimen yang sistematis, organisasi dapat menguji hipotesis secara terukur dan objektif.

Namun, untuk memaksimalkan potensi metode ini, penting bagi para praktisi dan peneliti untuk mengatasi berbagai tantangan seperti peningkatan proses eksperimen, otomasi, adopsi metode statistik lanjutan, serta perbaikan dalam hal skalabilitas dan penerapan lintas industri. Melalui upaya-upaya ini, A/B Testing dapat menjadi semakin efektif, efisien, dan relevan dalam berbagai konteks teknologi dan bisnis yang terus berkembang.

Referensi

Penulis : Meilina Eka