💡 Tujuan dan Manfaat
Metrik ini digunakan untuk mengukur efektivitas proses testing, evaluasi terhadap coverage test, efektivitas regression, serta kualitas release secara keseluruhan. DDP dan DEP juga membantu komunikasi dengan stakeholder karena memberikan data kuantitatif tentang seberapa baik QA mencegah bug lolos ke user. 🕵🏻♂️ Defect Detection Percentage
Metrik ini menunjukkan seberapa banyak defect yang berhasil ditemukan oleh QA (feedback di fase Development + Staging) dibandingkan dengan total defect yang sebenarnya ditemukan baik oleh QA maupun user/customer (feedback di fase Development + Staging + Production).
Semakin tinggi DDP → QA berhasil “menangkap” lebih banyak bug di staging/test environment, sehingga user tidak terlalu terdampak bug di production.
🏃🏻♂️ Defect Escape Percentage
Metrik ini kebalikan dari DDP. Mengukur berapa banyak defect yang lolos ke production (feedback di Production) dibandingkan total defect yang ada (feedback di fase Development + Staging + Production).
Semakin tinggi DEP → kualitas testing buruk, risk tinggi untuk user.
🔗 Hubungan DDP & DEP
QA idealnya mengejar DDP tinggi dan DEP rendah untuk menjaga kualitas produk dan pengalaman pengguna.
Contoh:
QA menemukan 150 bug selama fase Development (132 feedback) dan Staging (18 feedback), lalu setelah release user menemukan 16 bug di Production.
Production Phase (HOTFIX)
Defect Detection Percentage & Defect Escape Percentage
DDP ≥ 90% → Highly Effective
QA sangat efektif menemukan bug sebelum release DDP 80–89% → Moderately Effective
Coverage cukup baik, masih bisa ditingkatkan DDP < 80% → Low Effectiveness
Testing process perlu evaluasi mendalam
DEP ≤ 10% → Excellent
Hanya sedikit bug lolos ke user DEP 11–20% → Moderate
Masih ada bug lolos ke user DEP > 20% → High
Banyak bug lolos, perlu investigasi & perbaikan proses