Optimasi Fitur Pencarian Pengguna pada Aplikasi Talent Discovery di Multimedia Nusantara Polytechnic

⭐ Yohanes Kristianto, Alvin (2026) Optimasi Fitur Pencarian Pengguna pada Aplikasi Talent Discovery di Multimedia Nusantara Polytechnic. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (2MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (315kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (540kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (837kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (260kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (280kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Pertumbuhan jumlah pengguna pada aplikasi Talent Discovery menimbulkan permasalahan skalabilitas, khususnya pada halaman daftar pengguna di panel admin yang mengalami peningkatan waktu muat (load time) seiring bertambahnya data. Permasalahan ini disebabkan oleh arsitektur eksisting yang memuat seluruh data pengguna ke sisi klien serta menerapkan mekanisme pencarian berbasis substring matching di sisi klien, yang tidak efisien dan memiliki toleransi kesalahan pengetikan (typo) yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang ulang mekanisme penyajian data dan fitur pencarian guna meningkatkan performa sistem tanpa menghilangkan fungsionalitas pencarian. Solusi yang diusulkan meliputi penerapan mekanisme pagination pada backend untuk membatasi jumlah data yang dikirim ke klien, serta pemindahan proses pencarian ke sisi backend menggunakan pendekatan similarity detection. Dua metode pencarian berbasis similarity yang dievaluasi adalah algoritma Winnowing serta kombinasi Trigram dan Jaro­Winkler. Untuk mengoptimalkan kinerja pencarian, khususnya pada input yang tidak terdapat dalam database, penelitian ini mengintegrasikan Bloom Filter sebagai mekanisme early rejection guna mengurangi beban komputasi. Evaluasi dilakukan secara kuantitatif dengan membandingkan arsitektur eksisting dan arsitektur baru menggunakan metrik load time dan tolerance level. Pengujian performa dilakukan menggunakan Grafana k6, sedangkan tolerance level diukur berdasarkan kemampuan sistem dalam menangani variasi ejaan dan kesalahan pengetikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan pagination secara signifikan menurunkan waktu muat halaman, sementara mekanisme pencarian similarity berbasis Trigram dan Jaro­Winkler meningkatkan toleransi kesalahan dibandingkan substring matching dan Winnowing. Selain itu, penggunaan Bloom Filter terbukti mempercepat waktu komputasi pencarian pada kueri yang tidak memiliki kecocokan dalam database sebesar 60-70 kali lipat. Dengan demikian, arsitektur yang diusulkan mampu meningkatkan performa, skalabilitas, dan kualitas fitur pencarian pada aplikasi Talent Discovery.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Yohanes Kristianto, Alvin (00000069115)
Contributors:	Tri Nugroho Ignatius, Hargyo
Keywords:	Optimasi Penyajian Data, Similarity Detection, Bloom Filter, Optimasi Pencarian
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Computer Engineering
Date Deposited:	27 Jan 2026 08:06
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/44053

Actions (login required)

View Item