Dashboard Logia merupakan sistem informasi berbasis web yang dirancang untuk mengelola data tanaman pada lahan pasca-tambang. Salah satu permasalahan utama dalam sistem ini adalah tidak adanya jaminan bahwa sistem telah diuji di bawah berbagai kondisi input dan skenario penggunaan yang kompleks, yang dapat menyebabkan kesalahan dalam penanganan input tidak terdeteksi. Penelitian ini difokuskan pada versi alpha dari sistem, karena masih berada pada tahap awal pengembangan, sangat memerlukan pengujian menyeluruh untuk mengidentifikasi potensi permasalahan sebelum digunakan lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kesalahan tersebut dan mengevaluasi keandalan sistem melalui kombinasi dua metode pengujian black-box, yaitu Boundary Value Testing (BVT) dan Cause-Effect Graph (CEG), serta pengujian performa menggunakan Lighthouse. BVT digunakan untuk menguji nilai batas pada input, sementara CEG memetakan hubungan logis antara input dan output guna menghasilkan test case yang komprehensif. Hasil pengujian fungsional menunjukkan bahwa 37 dari 39 test case berhasil dijalankan, dengan tingkat keberhasilan sebesar 94,87%. Sementara itu, pengujian performa menggunakan Lighthouse menghasilkan skor rata-rata sebesar 97, yang menunjukkan bahwa sistem memiliki performa yang optimal. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi metode BVT dan CEG efektif dalam mendeteksi potensi kesalahan fungsional, dan pengujian performa membantu mengevaluasi efisiensi serta responsivitas sistem.