Digital Cockpit Multiplatform Modular dari Human Digital Twin - Zein, Wahid Alfaridsi Achmad; Fadlil, Abdul; Herman (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, 2026)
Teknologi Digital Twin (DT) telah diadaptasi menjadi Human Digital Twin (HDT) untuk pemantauan kesehatan secara real-time. Namun, sistem pemantauan kesehatan berbasis HDT saat ini terkendala masalah skalabilitas, fleksibilitas antarmuka, dan ketergantungan pada koneksi internet. Arsitektur monolitik konvensional menghambat integrasi fitur dan adaptasi platform, sementara kebutuhan akan layanan berkelanjutan seringkali tidak terpenuhi. Untuk mengatasi kesenjangan penelitian ini, studi ini mengusulkan solusi dengan merancang dan mengimplementasikan Digital Cockpit (DC) Multiplatform Modular untuk HDT kardiovaskular. Penelitian ini menerapkan arsitektur modular untuk memisahkan lapisan antarmuka depan dan antarmuka belakang. Struktur ini mempermudah integrasi layanan masa depan seperti AI dan LLM. Antarmuka depan diimplementasikan sebagai Progressive Web Application (PWA) untuk memastikan kompatibilitas lintas platform dan memberikan kemampuan offline penting menggunakan Service Worker untuk caching dan pengambilan data. Kami memvalidasi sistem melalui Blackbox Testing dan Compatibility Testing di lingkungan Laptop, iOS, dan Android. Pengujian Blackbox menunjukkan keberhasilan 100% pada seluruh fungsi inti, termasuk sinkronisasi data real-time dan caching offline. Penggunaan basis kode tunggal pada PWA secara signifikan mengurangi kompleksitas pengembangan antar platform dengan tetap mempertahankan skor kompatibilitas sebesar 89,58% di berbagai perangkat. Sistem DC berbasis PWA ini memberikan solusi yang terukur dengan menggabungkan fleksibilitas web dan kinerja aplikasi native bagi sistem pemantauan kesehatan digital. Abstract Digital Twin (DT) technology has been adapted into Human Digital Twin (HDT) for real-time health monitoring. However, current HDT-based health monitoring systems are hampered by issues of scalability, interface flexibility, and dependence on internet connection. Conventional monolithic architecture hinders feature integration and platform adaptation, while the need for continuous service is often unmet. To address this research gap, this study proposes a solution by designing and implementing a Modular Multiplatform Digital Cockpit (DC) for cardiovascular HDT. This study applies a modular architecture to separate the front-end and back-end layers. This structure facilitates the integration of future services such as AI and LLM. The front-end is implemented as a Progressive Web Application (PWA) to ensure cross-platform compatibility and provides essential offline capabilities using Service Workers for data caching and retrieval. The system was validated through Blackbox Testing and Compatibility Testing on Laptop, iOS, and Android environments. Blackbox testing demonstrated 100% success across all core functions, including real-time data synchronization and offline caching. The use of a single codebase in PWAs significantly reduces cross-platform development complexity while maintaining a compatibility score of 89.58% across devices. This PWA-based DC system provides a scalable solution for digital health monitoring systems, combining the flexibility of the web with the performance of native apps.