Perpustakaan Digital ITB

Penerapan platform Asynchronous Video Interview (AVI) konvensional sering kali memicu kecemasan kandidat akibat minimnya interaksi visual. Upaya untuk mengembalikan kehadiran sosial (social presence) melalui agen pewawancara virtual (avatar) beresolusi tinggi umumnya terkendala oleh tingginya latensi komputasi kecerdasan buatan, yang memicu kegagalan antrean panjang dan pemblokiran (blocking) pada layanan API Gateway sinkron. Untuk mengatasi kebuntuan tersebut, tugas akhir ini merancang dan mengimplementasikan sistem pembangkitan avatar berbasis arsitektur orkestrasi asinkron terdistribusi guna menyajikan pengalaman wawancara yang lebih natural tanpa mengorbankan stabilitas operasional layanan rekrutmen utama. Berdasarkan analisis arsitektural, beban ekstrem rendering GPU yang jauh lebih lambat dari waktu nyata (Real-Time Factor) dapat dilimpahkan dengan aman melalui pendekatan ini. Untuk menanggulangi penolakan psikologis (uncanny valley) sekaligus mencegah kelumpuhan antarmuka (Gateway Timeout), sistem mendelegasikan eksekusi sintesis audio-driven ke antrean latar belakang menggunakan mesin orkestrasi stateful. Aliran data biner masif diarahkan langsung ke Object Storage terdistribusi, sementara antarmuka klien menggunakan mekanisme pramuat (preload) asinkron untuk mengeliminasi latensi perpindahan video. Pengujian memvalidasi bahwa arsitektur ini sanggup mengeksekusi antrean non-blocking dengan waktu respons API di bawah 50 milidetik, serta menjamin pemulihan instan saat terjadi kegagalan komputasi. Evaluasi kuantitatif terhadap kandidat juga menunjukkan dominasi sentimen positif yang signifikan terhadap persepsi keadilan (fairness) dan kenyamanan interaksi. Secara keseluruhan, arsitektur yang diusulkan berhasil menjembatani dilema antara tingginya kualitas resolusi visual dengan ekstremnya beban rendering GPU. Kehadiran pewawancara virtual ini terbukti secara empiris mampu meredam efek uncanny valley serta menurunkan tingkat kecemasan kandidat tanpa membahayakan stabilitas operasional server. Untuk pengembangan di masa mendatang, disarankan adanya eksplorasi fine-tuning model akustik bahasa Indonesia, penguatan protokol DRM (Digital Rights Management) pada sisi klien, serta adaptasi protokol adaptive streaming untuk mereduksi beban memori klien pada sesi wawancara berdurasi sangat panjang.