Website perancangan Sistem Prediksi dan Penjadwalan Preventive Maintenance Perangkat Komputer Menggunakan Artificial Intelligence di PT XYZ

Abstract

Pengelolaan dan pemeliharaan perangkat komputer di lingkungan kerja, khususnya pada tim IT Support, masih dilakukan secara manual dan reaktif berdasarkan laporan kerusakan dari pengguna. Kondisi ini menyebabkan keterlambatan penanganan serta meningkatkan risiko downtime perangkat yang dapat menghambat produktivitas kerja. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini merancang dan membangun sistem prediksi dan penjadwalan preventive maintenance perangkat komputer berbasis Artificial Intelligence (AI) yang dapat membantu tim IT Support dalam mengelola kondisi perangkat secara lebih proaktif dan terstruktur. Sistem ini menganalisis data historis perangkat seperti penggunaan CPU, RAM, disk, dan suhu perangkat untuk memprediksi potensi kerusakan serta memberikan rekomendasi jadwal pemeriksaan secara otomatis. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall dengan memanfaatkan Framework Laravel sebagai backend utama, bahasa pemrograman Python dengan Library Scikit-learn menggunakan algoritma Random Forest Classifier yang berbasis ensemble Decision Tree untuk proses prediksi, serta Software Agent berbasis Python untuk pengambilan data monitoring perangkat secara Real-Time. Data monitoring dikirimkan ke server melalui API dan disimpan dalam basis data MySQL. Hasil pengujian menggunakan metode Black Box Testing dan User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai kebutuhan pengguna tanpa ditemukan kesalahan fungsional yang signifikan. Dengan pendekatan ini, sistem diharapkan dapat meningkatkan efisiensi kerja tim IT Support, mengurangi risiko downtime perangkat, serta mendukung pengelolaan aset IT yang lebih cerdas, akurat, dan terstruktur