Saat ini peta persaingan industri otomotif di dunia mulai bergeser ke arah pengembangan teknologi sistem bantuan pengemudi. Pengembangan perangkat lunak tertanam pada sistem bantuan pengemudi telah menjadi studi yang sedang berkembang pesat. Sebagai sebuah sistem yang berbasiskan perangkat lunak tertanam, pengujian terhadap sistem bantuan pengemudi kerap mengalami permasalahan baik dari aspek finansial maupun mekanismenya. Salah satu permasalahan yang memotivasi penelitian ini adalah kurang efisiennya mekanisme pengujian regresi sistem bantuan pengemudi Traffic Sign Memory pada studi kasus BMW AG. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sebuah sistem pengujian regresi dengan menggunakan kerangka kerja Automated Data Time-Triggered Framework yang dapat secara akurat menguji persentase keberhasilan implementasi mode pasti (sure mode), mode tidak pasti (unsure mode), mode dilarang mendahului (no passing mode) pada sistem bantuan pengemudi Traffic Sign Memory di berbagai negara yang termasuk dalam ruang lingkup pengujian. Pengujian dilakukan dengan mengembangkan sistem yang dapat berintegrasi dengan sistem bantuan pengemudi, dan mampu digunakan secara berulang terhadap kasus pengujian yang lama maupun baru. Hasil dari implementasi penelitian adalah fakta bahwa Traffic Sign Memory memiliki persentase keakuratan yang rendah dengan kisaran 20-70% untuk mode tidak pasti (unsure mode), sementara untuk mode pasti (sure mode) dan mode dilarang mendahului (no passing mode), Traffic Sign Memory memiliki persentase keberhasilan cukup tinggi dengan kisaran 70-90%.