Perpustakaan Digital ITB

Tugas Akhir ini mengeksplorasi implementasi automatic code splitting pada level komponen dari framework Next.js untuk meningkatkan kinerja web CV screening system, dengan tujuan meningkatkan user experience. Untuk melihat implikasi dari automatic code splitting terhadap kinerja web maka dibuat 2 versi sistem, sistem yang menerapkan automatic code splitting pada level komponen dan sistem yang tidak menerapkan. Studi ini berfokus pada analisis dampak implementasi automatic code splitting pada Core Web Vitals yang terdiri dari 3 matriks kinerja yaitu Largest Contentful Paint (LCP), First Input Delay (FID), dan Cumulative Layout Shift (CLS). Analisis pra-pengukuran mengenai dampak penerapan automatic code splitting level komponen pada Core Web Vitals mengungkapkan bahwa automatic code splitting berpotensi untuk memberikan dampak positif kepada matriks LCP, FID, dan CLS. Namun, dampak pada CLS cenderung tidak signifikan dan bergantung pada implementasi spesifik mengenai dimensi komponen. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa penerapan automatic code splitting level komponen berdampak negatif terhadap skor LCP untuk semua halaman web CV screening system sedangkan pengaruh untuk FID dan CLS cenderung tidak berubah. Meskipun terjadi penurunan LCP, sebagian besar halaman web CV screening system memenuhi standard Core Web Vitals, kecuali untuk halaman talent pool dan arsip, yang memiliki nilai CLS tinggi. Sebagai kesimpulan, penerapan automatic code splitting tidak serta merta meningkatkan kinerja untuk Core Web Vitals. Untuk meningkatkan efektivitas automatic code splitting, perhatian harus diberikan pada ukuran komponen, konfigurasi prioritas pemuatan komponen, dan pengoptimalan khusus untuk pemuatan dinamis. Mengatasi masalah ini akan memastikan penerapan automatic code splitting level komponen menjadi lebih efektif.