Rancang Bangun Sistem Informasi Monitoring Aset di SMK 02 Ibnu Sina Batam dengan Metode Extreme Programming (XP)

Penulis

Muhamad Yari Hanzalah  
Universitas Ibnu Sina
Indonesia
Atman Lucky Fernandes
Universitas Ibnu Sina
Indonesia
Sherly Agustini
Universitas Ibnu Sina
Indonesia
Revi illya Badri
Universitas Ibnu Sina
Indonesia
Okta Veza
Universitas Ibnu Sina
Indonesia

Abstrak

Perkembangan teknologi informasi mendorong kebutuhan akan sistem yang dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan aset dalam institusi pendidikan. SMK 02 Ibnu Sina Batam masih menggunakan metode manual dalam pencatatan dan monitoring aset, yang berisiko terhadap kesalahan pencatatan, kehilangan data, serta ketidakakuratan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi monitoring aset berbasis web menggunakan metode Extreme Programming (XP). XP dipilih karena mampu memberikan fleksibilitas dalam pengembangan sistem secara iteratif dan responsif terhadap perubahan kebutuhan pengguna. Metode penelitian meliputi wawancara, observasi, dan studi pustaka untuk mengumpulkan data kebutuhan sistem. Sistem diuji menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikan fungsionalitasnya sesuai dengan spesifikasi yang ditetapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi pencatatan, pemantauan, serta pemeliharaan aset sekolah. Dengan sistem ini, pengelolaan aset di SMK 02 Ibnu Sina Batam menjadi lebih akurat, terstruktur, dan transparan, sehingga dapat mendukung operasional sekolah secara lebih optimal.

Kata Kunci

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.
Cara Mengutip
Hanzalah, M. Y., Fernandes, A. L., Agustini, S., Badri, R. illya, & Veza, O. (2025). Rancang Bangun Sistem Informasi Monitoring Aset di SMK 02 Ibnu Sina Batam dengan Metode Extreme Programming (XP). Jurnal Responsive Teknik Informatika, 9(01). https://doi.org/10.36352/jr.v9i01.1472

Artikel Serupa

1 2 3 > >> 

Anda juga bisa Mulai pencarian similarity tingkat lanjut untuk artikel ini.

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 > >> 

Statistics

Abstract Views
: 119 times

Bagian

Articles

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.