Implementasi Web-Based Asset Management System dengan Analisis K-Means untuk Optimalisasi Perawatan Aset

Abstract

Pengelolaan inventaris di lingkungan akademik masih sering dilakukan secara manual, termasuk dalam proses pendataan, peminjaman, dan pelaporan aset, sehingga sering menimbulkan berbagai kendala seperti duplikasi data, kehilangan informasi, dan keterlambatan dalam proses pelaporan. Permasalahan serupa juga terjadi pada pengelolaan aset di Fakultas Teknik Informatika Universitas Labuhanbatu (UNIVA), di mana pencatatan aset dan transaksi peminjaman masih menggunakan file spreadsheet dan dokumen fisik. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan Sistem Informasi Inventaris dan Peminjaman Aset Berbasis Web yang dirancang untuk mempermudah proses pendataan, pemantauan, serta pelaporan aset secara digital dan terintegrasi. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall, yang terdiri dari tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP, basis data MySQL, serta framework Bootstrap untuk antarmuka pengguna yang responsif. Fitur utama yang dikembangkan meliputi manajemen data aset, pencatatan transaksi peminjaman dan pengembalian, pencarian inventaris, pembuatan laporan otomatis, serta analisis kondisi aset menggunakan algoritma K-Means Clustering. Algoritma ini berfungsi untuk mengelompokkan aset berdasarkan usia, frekuensi peminjaman, durasi pemakaian, dan kondisi fisik sehingga menghasilkan rekomendasi perawatan atau penggantian aset secara prediktif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berjalan dengan baik pada seluruh fungsionalitasnya, dengan tingkat efisiensi meningkat sebesar 65%, akurasi pencatatan mencapai 98%, dan tingkat kepuasan pengguna (System Usability Scale) sebesar 83 poin dalam kategori excellent. Dengan adanya sistem ini, pengelolaan aset menjadi lebih efektif, efisien, akurat, dan berbasis data, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih objektif dalam pemeliharaan dan perencanaan aset di lingkungan pendidikan tinggi.Inventory management within academic institutions is often still carried out manually, particularly in the processes of data recording, borrowing, and asset reporting. This manual approach frequently leads to issues such as data duplication, information loss, and delays in reporting. Similar problems occur in the Faculty of Computer Engineering at Universitas Labuhanbatu (UNIVA), where asset and borrowing transactions are still recorded using spreadsheets and physical documents. To address these challenges, this study developed a Web-Based Asset Inventory and Borrowing Management System designed to simplify the digital recording, monitoring, and reporting of assets in an integrated manner. The system was developed using the Waterfall model, which includes stages of requirements analysis, system design, implementation, testing, and evaluation. It was implemented using PHP as the server-side programming language, MySQL as the database management system, and Bootstrap for a responsive user interface. The main features of the system include asset data management, borrowing and returning transactions, inventory search, automated reporting, and asset condition analysis using the K-Means Clustering algorithm. This algorithm is utilized to classify assets based on age, borrowing frequency, duration of use, and physical condition, providing predictive recommendations for maintenance or replacement. Testing results indicate that the system performs well across all functionalities, with efficiency improved by 65%, data accuracy reaching 98%, and user satisfaction measured using the System Usability Scale (SUS) at 83 points, categorized as excellent. This system enhances the effectiveness, efficiency, and accuracy of asset management, while also supporting data-driven decision-making for maintenance and asset planning in higher education environments.