Penelitian ini membahas tentang pengembangan alat pembangkit skenario pengujian otomatis dari model Business Process Model and Notation (BPMN) dengan mengintegrasikan algoritma Depth-First Search (DFS) dan Large Language Model (LLM). Pengembangan dilakukan menggunakan metode pengembangan dilakukan menggunakan metode pengembangan perangkat luna secara linier, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan alat arsitektur, perancangan antarmuka, dan implementasi sistem. Sistem yang dibangun mengintegrasikan algoritma Depth-First Search (DFS) untuk menelusuri seluruh jalur proses dari start event hingga end event, serta Large Language Model (LLM) untuk menghasilkan skenario pengujian dalam bentuk naratif yang mencakup deskripsi, langkah pengujian, data uji, dan hasil yang diharapkan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menelusuri jalur proses secara menyeluruh dan menghasilkan skenario pengujian yang terstuktur, relevan dengan konteks model BPMN, serta mudah dipahami oleh pengguna. Fitur tambahan seperti visualisasi jalur pada diagram BPMN, riwayat hasil pengujian, dan ekspor laporan ke format Excel maupun PDF untuk meningkatkan efisiensi validasi dan dokumentasi pengujian. Namun, sistem masih menghadapi keterbatasan berupa fenomena path explosion pada model dengan banyak percabangan, peningkatan waktu pemrosesan pada model kompleks, dan variasi redaksi keluaran dari LLM yang masih belum konsisten. Oleh sebab itu, penelitian lanjutan perlu dilakukan untuk mengoptimalkan mekanisme eksplorasi jalur serta standarisasi hasil keluaran agar sistem dapat bekerja lebih efisien pada berbagai model BPMN yang sedang diuji.