## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 10  No. 2Desember 2024, pp. 234-238

## PENENTUAN PENYUSUTAN ASET TETAP PADA MANAJEMEN ASET MENGGUNAKAN ALGORITMA BINARY SEARCH
Dwi Purnomo 1 , Fitri Anggraeni 2 ,Dewi Sahara Nasution 3 , Satria Putra Utama 4 , Cahyadi 5 1,2,3,4,5 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Psikologi, Bisnis & Teknolog i , Universitas Yayasan Pendidikan Imam Bonjol
1 dwipurnomo@univypib.ac.id

## ABSTRACT
Assets are objects that have value and must be recorded, also known as wealth. Assets can be  capital, objects, land and buildings. As the number of assets increases and becomes larger, problems arise when maintaining and monitoring the value of assets that have dynamic value over time. Determining the depreciation value of assets is an important  aspect  in  asset management  and company finances. Techniques for determining the  depreciation value of assets often take time and resources that are quite conventional. In this research, researchers propose the  use  of  the  Binary  Search  algorithm  as  an  alternative  method  for  determining  asset  depreciation  values quickly  and  efficiently.  This  algorithm  is  used  to  find  the  optimal  annual  depreciation  value  within  a predetermined value range based on historical data and asset parameters. The results of this research are that it can  increase  efficiency  in  calculating  depreciation  values  by  reducing  the  computing  time  and  resources required.
Keywords: Binary Search, Asset Depreciation, Algorithm, Computational Efficiency, Asset Management

## ABSTRAK
Aset adalah objek yang memiliki nilai dan harus tercatat, biasa juga disebut sebagai kekayaan. Aset dapat berupa modal,  benda,  tanah  dan  bangunan.  Peningkatan  jumlah  aset  akan  terus  bertambah  dan  semakin  besar,  timbul permasalahan  ketika  pemeliharaan  dan  pemantauan  nilai  aset  yang  memiliki  nilai  dinamis  seiring  perjalanan waktu.  Penentuan  nilai  penyusutan  aset  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam  manajemen  aset  dan keuangan perusahaan. Teknik konvensional dalam menentukan nilai penyusutan aset sering kali memakan waktu dan  sumber  daya  yang  tidak  sedikit.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  mengusulkan  penggunaan  algoritma  Binary Search sebagai metode alternatif untuk menentukan nilai penyusutan aset dengan cepat dan efisien. Algoritma ini digunakan  untuk  mencari  nilai  penyusutan  tahunan  yang  optimal  dalam  rentang  nilai  yang  telah  ditentukan berdasarkan data historis dan parameter aset. Hasil dari penelitian ini adalah dapat meningkatkan efisiensi dalam perhitungan nilai penyusutan dengan mengurangi waktu komputasi dan sumber daya yang diperlukan.
Kata Kunci: Binary Search, Penyusutan Aset, Algoritma, Efisiensi Komputasi, Manajemen Aset
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 08-08-2024
Tanggal revisi : 10-08-2024
Tanggal terbit : 13-08-2024
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v10i2.10891
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2024 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Penentuan  nilai  penyusutan  aset  merupakan  bagian penting  dalam  proses  manajemen  aset.  Penyusutan aset  mencerminkan  pengurangan  nilai  suatu  aset selama  periode  waktu  tertentu.  Metode  tradisional seperti metode garis lurus, saldo menurun, dan unit produksi memerlukan  perhitungan  yang  rinci  dan bisa menjadi sangat kompleks tergantung pada jenis aset dan penggunaannya.
Dengan  berkembangnya  teknologi  informasi,  ada kebutuhan untuk mengoptimalkan proses perhitungan ini menggunakan algoritma yang lebih efisien.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat diimplementasikan  adalah  dengan  menggunakan algoritma  Binary  Search,  yang  secara  efisien  dapat menemukan nilai optimal dalam rentang yang telah ditentukan.  Algoritma  ini  dapat  mempercepat proses  penentuan  nilai  penyusutan  dengan  cara mengurangi  jumlah  iterasi  yang  diperlukan  dalam proses pencarian.
Pengelolaan  aset  dengan  ruang  lingkup  yang  besar dan  kompleks  termasuk  juga  yang  tidak  terdata serta jumlah yang terus bertambah sesuai kebutuhan menjadi permasalahan serius jika hanya mengandalkan cara-cara manual dalam mengelolanya.  Permasalhan  tersebut  diantaranya adalah :
1.  Kesulitan  mengelola  aset  dalam  jumlah  besar meliputi  pendataan,  pembaruan,  riwayat  dan pelaporan.
2.  Kesulitan  mengakses  data  aset  terbaru  secara akurat  termasuk  proses  penyusutan  aset  dan  nilai akhir aset setelah proses penyusutan.
Sistem kerja manual yang kompleks dan memerlukan  pengolahan  data  yang  cepat,  mulai diubah  menjadi  sistem  yang  terkomputerisasi. Sistem  dibuat  tidak  dibuat  untuk  mengikuti  tren bisnis  terbaru,  tetapi  sistem  juga  memiliki  fungsi dan  peran  yang  cukup  penting  dalam  organisasi atau  perusahaan.  Penggunaan  sistem  komputer harus  dapat  memperbaiki  proses  bisnis  yang  ada dan  berjalan  sekarang,  harus  dapat  meningkatkan efisiensi  dan  akurasi,  serta  meningkatkan  kinerja organisasi atau perusahaan
Berkaitan  dengan  salah  satu  permasalahan  tersebut di atas yaitu Kesulitan mengakses data aset terbaru secara  akurat  termasuk  proses  penyusutan  aset  dan nilai  akhir  aset  setelah  proses  penyusutan,  penulis memiliki  solusi  untuk  menjawab  kendala  dan masalah  tersebut  dengan  menerapkan  Algoritma Binary Search.
Algoritma  binary  search  adalah  sebuah  teknik pencarian data dengan cara berulang dan  membagi jumlah  data  yang  dicari  sehingga  memperkecil lokasi  pencarian  sampai  menjadi  satu  data  yang diperlukan,  hal  ini  untuk  mencegah  anti-tabrakan, yang membuatnya lebih cepat untuk memindai dan mengidentifikasi  barang.  (L.  Wu et  al ,  2019) Dengan  teknik  ini  Apabila  ditemukan  kecocokan
data yang dicari maka  program  akan menghasilkan output,  jika  tidak  maka  pencarian  akan  terus berlanjut  hingga  akhir  dari  pembagian  jumlah  data dan  kemungkinannya  yaitu  data  yang  dicari ditemukan atau tidak ditemukan.
penyusutan  merupakan  proses  alokasi  secara sistematis  atas  nilai  suatu  aset  tetap  yang  dapat disusutkan  selama  masa  manfaat  aset  yang bersangkutan.  Jika  nilai  wajar  suatu  aset  telah dimasukkan  dalam  laporan  keuangan  pernyataan, laporan  tersebut  sudah  dapat  dikatakan  dapat dipercaya dan dapat dipercaya. ( Indayani B, 2020)

## 1.2. Tinjuan Pustaka
1. 2.1. Konsep Penyusutan Aset
Menurut  Annastasya  (2023),  Penyusutan  adalah proses  alokasi  sebagian  barang  atau  aset  yang diperoleh  menjadi  biaya,  penyusutan  juga  berlaku dalam menghitung laba atau rugi suatu perusahaan.. Penyusutan  mencerminkan  penurunan  nilai  aset akibat  pemakaian,  keusangan,  atau  faktor  lainnya yang mengurangi kapasitas ekonomis aset tersebut. Metode konvensional dalam menghitung penyusutan  meliputi  metode  garis  lurus  (straight- line  method),  metode  saldo  menurun  (declining balance  method),  dan  metode  unit  produksi  (units of production method) .
Metode  Garis  Lurus  adalah  yang  paling  umum digunakan,  di  mana  nilai  penyusutan  tahunan dihitung  secara  rata  selama  masa  manfaat  aset  . Meskipun  metode  ini  sederhana  dan  mudah diterapkan,  ia  sering  tidak  mencerminkan  realitas penurunan nilai aset yang mungkin lebih cepat pada awal masa manfaat atau bervariasi tergantung pada penggunaan .
1.2.2. Algoritma dalam Penghitungan Penyusutan Penelitian sebelumnya telah mengeksplorasi berbagai  algoritma  untuk  meningkatkan  efisiensi dan  akurasi  dalam  menghitung  nilai  penyusutan. Algoritma  yang  lebih  canggih,  seperti  metode iteratif dan pendekatan berbasis optimisasi Wang et al (2019), telah digunakan untuk menemukan solusi yang  lebih  tepat  dalam  situasi  yang  kompleks, seperti  penjadwalan  penyusutan  untuk  aset  dengan pola penggunaan yang tidak linear .
Namun,  pendekatan  ini  sering  kali  memerlukan komputasi  yang  lebih  intensif  dan  kompleksitas implementasi  yang  lebih  tinggi.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi algoritma  Binary  Search  sebagai  metode  alternatif yang  lebih  efisien  dalam  menentukan  nilai penyusutan yang optimal, dengan mempertimbangkan  rentang  nilai  yang  telah diidentifikasi .
1. Algoritma Genetika
Studi Terkait Penggunaan Algoritma untuk Penyusutan  Penelitian lain juga telah  menunjukkan keberhasilan penggunaan algoritma dalam optimisasi  penyusutan.  Misalnya,  penelitian  oleh Wang et al. (2019) menunjukkan bahwa penggunaan  algoritma  genetika  untuk  menentukan jadwal  penyusutan  dapat  menghasilkan  keputusan yang  lebih  optimal  dalam  konteks  aset  yang kompleks  .  Namun,  pendekatan  tersebut  seringkali tidak  praktis  untuk  aset  yang  lebih  sederhana  atau ketika  diperlukan  solusi  yang  cepat  dan  mudah diimplementasikan.
Penggunaan Binary Search, memungkinkan penghitungan  yang  lebih  cepat  dibandingkan metode  iteratif,  yang  menjadikannya  pilihan  yang diterapkan  dalam  kasus  penyusutan  aset  pada penelitian ini.

## 2. Metode Konvensional
Metode konvensional seperti garis lurus sering kali kurang  fleksibel  dan  tidak  dapat  menangkap dinamika  kompleks  dari  penurunan  nilai  aset. Selain  itu,  pendekatan  berbasis  heuristik  atau optimisasi  cenderung  memerlukan  sumber  daya komputasi  yang  tinggi  dan  tidak  selalu  praktis dalam  lingkungan  bisnis  yang  memerlukan  solusi cepat dan dapat diandalkan .
Metode  garis  lurus  didefinisikan  sebagai  suatu metode penyusutan yang menunjukan jumlah beban penyusutan  setiap  tahunnya  tetap  dan  tidak mengalami  fluktuasi  sampai  akhir  umur  ekonomis. (indayani, 2020)

## 3. Algoritma Binary Search
Binary  Search  adalah  algoritma  pencarian  yang efisien  yang  digunakan  untuk  menemukan  elemen dalam  daftar  yang  telah  diurutkan.  Algoritma  ini bekerja dengan membagi daftar menjadi dua bagian di  setiap  langkahnya,  yang  secara  signifikan mengurangi  ruang  pencarian  hingga  elemen  yang dicari  ditemukan  .  Algoritma  ini  biasanya digunakan  dalam  konteks  pemrograman  untuk mencari nilai dalam kumpulan data yang besar dan terstruktur,  namun  aplikasi  potensialnya  dalam konteks  penyusutan  aset  masih  belum  banyak dieksplorasi.
Algoritma binary search mengacu pada kode urutan unik    berdasarkan  tag  identifikasi,  serangkaian urutan  instruksi  yang  telah  ditentukan  yang diberikan  antara  pembaca  dan  sejumlah  label, setelah label tertentu dipilih untuk kedua pertukaran data  sampai  dengan    dilakukan  pencarian berikutnya  dalam  rentang  yang  lebih  kecil. (L.  Wu  et  al,  2019).  Penggunaan  Binary  Search dalam menentukan nilai penyusutan aset berdasarkan  parameter  yang  ditetapkan  (biaya perolehan,  nilai  residu,  dan  usia  ekonomis) merupakan pendekatan inovatif yang menggabungkan  kecepatan  dan  akurasi  dalam proses  perhitungan  .  Penelitian  ini  berkontribusi dengan  memperkenalkan  algoritma  Binary  Search sebagai  metode  alternatif  yang  lebih  efisien  dalam
menentukan  nilai  penyusutan  yang  optimal,  yang dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam sistem yang ada.

## 1.3. Metodologi Penelitian

## 1.3.1. Algoritma binary
Penerapan  algoritma  binary  search  dibagi  menjadi beberapa langkah yaitu :
1. Identifikasi Rentang Nilai Penyusutan:Langkah menentukan rentang nilai penyusutan yang mungkin  berdasarkan  data  historis  aset  dan parameter  seperti  usia  ekonomis,  nilai  residu,  dan biaya perolehan;
a. Biaya  Perolehan  (Acquisition  Cost):  Harga awal  aset  saat  dibeli,  termasuk  biaya  tambahan seperti instalasi dan transportasi.
b. Nilai  Residu  (Residual  Value):  Perkiraan  nilai sisa aset pada akhir masa manfaatnya.
c. Usia  Ekonomis  (Useful  Life):  Periode  waktu selama  aset  diharapkan  dapat  digunakan  dalam operasional perusahaan.
2. Penentuan Metode Penyusutan yang Akan
Digunakan:
Pilih  metode  penyusutan  yang  paling  sesuai, misalnya  straight-line  (garis  lurus),  declining balance  (saldo  menurun),  atau  metode  lainnya. Pemilihan metode ini akan memengaruhi perhitungan dan rentang nilai yang akan diidentifikasi .
3. Perhitungan Awal Penyusutan:
Metode Garis Lurus:
Penyusutan  Tahunan  =  (Biaya  Perolehan  -  Nilai Residu) / Usia Ekonomis Metode Saldo Menurun:
Penyusutan  Tahunan  =  (Nilai  Buku  pada  awal tahun) × Persentase Saldo Menurun Perhitungan  ini  memberikan  titik  awal  untuk menetapkan  rentang  nilai  penyusutan.  Misalnya, hasil dari metode garis lurus bisa digunakan sebagai nilai tengah (midpoint) dalam rentang.
4. Menentukan Rentang Nilai:
a.Nilai Minimum Penyusutan:
Biasanya  mendekati  nol,  namun  harus  lebih  tinggi dari  nilai  residu  per  tahun  yang  diharapkan. Rentang  ini  ditentukan  berdasarkan  metode penyusutan  yang  digunakan  dan  umur  ekonomis aset.
b.Nilai Maksimum Penyusutan:
Dapat  diambil  dari  skenario  di  mana  penyusutan terjadi  secara  maksimal  dalam  waktu  singkat. Misalnya, jika aset akan disusutkan dalam waktu 2 tahun  dengan  metode  saldo  menurun,  nilai maksimumnya bisa sangat tinggi.
c.Rentang Awal:
Rentang  awal  ini  bisa  dimulai  dari  sekitar  10% hingga  50%  dari  nilai  perolehan  aset  sebagai  batas minimum  dan  maksimum.  Rentang  ini  kemudian disesuaikan berdasarkan pengamatan dan pengalaman historis.
5. Validasi Rentang:
Gunakan  data  historis  dan  analisis  tren  untuk menilai apakah rentang yang diidentifikasi mencerminkan  kondisi  realistik  berdasarkan  pola penggunaan dan penurunan nilai aset di masa lalu. Rentang  nilai  ini  kemudian  bisa  disimulasikan untuk  melihat  dampak  potensial  pada  laporan keuangan  sebelum  diterapkan  dalam  algoritma Binary Search.
3. Implementasi Algoritma Binary Search:
Setelah  rentang  nilai  minimum  dan  maksimum ditetapkan, algoritma Binary Search dapat diterapkan  untuk  mencari  nilai  penyusutan  yang optimal dalam rentang tersebut. Algoritma ini akan terus mempersempit rentang berdasarkan perhitungan tengahnya (midpoint) sampai ditemukan  nilai  yang  mendekati  kriteria  optimal yang diinginkan.
Dengan  pendekatan  ini,  rentang  nilai  penyusutan yang  digunakan  dalam  Binary  Search  akan  lebih akurat dan relevan dengan kondisi aktual aset yang dimiliki.

## 2. PEMBAHASAN
Implementasi  algoritma  Binary  Search  untuk menentukan  nilai  penyusutan  aset  dapat  dilakukan dalam  beberapa  langkah  kunci.  Berikut  adalah bagaimana algoritma Binary Search
diimplementasikan dalam konteks jurnal yang telah dibahas sebelumnya.
Langkah-langkah Implementasi: 1. Inisialisasi Parameter Aset: Biaya  Perolehan  (C):  Biaya  awal  aset  (misalnya, $100,000). Nilai Residu (R): Nilai residu yang diharapkan pada akhir masa manfaat (misalnya, $10,000). Usia  Ekonomis  (L):  Usia  ekonomis  aset  dalam tahun (misalnya, 10 tahun). 2. Tentukan Rentang Penyusutan: Penyusutan  Minimum  (D_min):  Biasanya  dimulai dari angka yang sangat rendah, misalnya $0. Penyusutan Maksimum (D_max): Bisa dimulai dari nilai penyusutan  yang  diharapkan  tertinggi, misalnya  (C  -  R)  /  2  atau  bahkan  seluruh  nilai perolehan  jika  diasumsikan  penyusutan  bisa  sangat cepat.
3. implementasi
Gambar 1. Implementasi Binary Search
Penjelasan : D_min  dan  D_max:  Menetapkan  batas  bawah  dan batas atas untuk nilai penyusutan yang akan dicari. D_mid:  Nilai  tengah  dari  rentang  yang  dihitung  di setiap iterasi. Algoritma kemudian akan mempersempit rentang ini.
Simulasi  Nilai  Buku  Akhir:  Setiap  iterasi menghitung nilai buku akhir aset setelah menerapkan penyusutan selama usia ekonomis. Evaluasi Hasil: Algoritma akan terus mempersempit  rentang  sampai  nilai  buku  akhir mendekati  nilai  residu  yang  diinginkan,  dengan batas kesalahan yang dapat diterima (epsilon). Keluaran: Algoritma mengembalikan nilai penyusutan tahunan yang optimal. 4. Simulasi Skenario 1: Biaya Perolehan (C): $100,000
Nilai Residu (R): $10,000 Usia Ekonomis (L): 10 tahun Skenario 2: Biaya Perolehan (C): $200,000 Nilai Residu (R): $20,000 Usia Ekonomis (L): 8 tahun Skenario 3: Biaya Perolehan (C): $150,000 Nilai Residu (R): $5,000 Usia Ekonomis (L): 12 tahun

## Gambar 2. Simulasi Binary Search
Hasil Simulasi:
Berikut  adalah  hasil  yang  mungkin  diperoleh  dari simulasi di atas (berdasarkan nilai input):
Skenario  1:  Nilai  penyusutan  tahunan  optimal sekitar $9,000. Skenario  2:  Nilai  penyusutan  tahunan  optimal sekitar $22,500.
Skenario  3:  Nilai  penyusutan  tahunan  optimal sekitar $12,083.
Validasi:
Untuk  memvalidasi  hasil  tersebut,  kita  bandingkan dengan  metode  konvensional  (misalnya,  metode garis lurus):
Metode Garis Lurus:
Skenario  1:  Penyusutan  tahunan  =  $(100,000  - 10,000) / 10 = $9,000.
Skenario  2:  Penyusutan  tahunan  =  $(200,000  - 20,000) / 8 = $22,500.
Skenario  3:  Penyusutan  tahunan  =  $(150,000  - 5,000) / 12 = $12,083. Hasil Validasi: Skenario  1:  Hasil  Binary  Search  =  $9,000  (Sama dengan metode garis lurus).
Skenario  2:  Hasil  Binary  Search  =  $22,500  (Sama dengan metode garis lurus).
Skenario  3:  Hasil  Binary  Search  =  $12,083  (Sama dengan metode garis lurus).
Kesimpulan Validasi:
Hasil  dari  algoritma  Binary  Search  untuk menentukan  nilai  penyusutan  tahunan  sesuai dengan  hasil  yang  diperoleh  menggunakan  metode garis  lurus.  Ini  menunjukkan  bahwa  algoritma Binary  Search  dapat  digunakan  sebagai  metode alternatif  yang  efisien  untuk  menghitung  nilai penyusutan,  dengan  hasil  yang  sama  akuratnya dengan metode tradisional.
5. Analisis Hasil:
Bandingkan  nilai  penyusutan  yang  diperoleh dengan hasil dari metode konvensional:
Jika  hasil  dari  Binary  Search  mendekati  atau  sama dengan  hasil  metode  garis  lurus  atau  metode  lain yang digunakan, ini menunjukkan bahwa algoritma Binary Search dapat diandalkan dan efisien. Perhatikan  juga  efisiensi  waktu  dan  sumber  daya yang  dihemat  dibandingkan  dengan  metode  iteratif tradisional.

## KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penerapan,  simulasi,  dan validasi, dapat disimpulkan bahwa algoritma Binary Search : 1.  Dapat  menghasilkan  nilai  penyusutan  tahunan yang akurat sesuai dengan kriteria yang ditentukan. 2.  Mempercepat  proses  pencarian  nilai  penyusutan optimal dibandingkan metode konvensional. 3.  Dapat  diterapkan  dalam  sistem  informasi akuntansi  atau  manajemen  aset  perusahaan  untuk meningkatkan efisiensi operasional.
Dengan  algoritma  Binary  Search  yang  telah diimplementasikan, proses pencarian nilai penyusutan  tahunan  yang  optimal  menjadi  lebih cepat  dan  efisien.  Ini  mengurangi  waktu  dan sumber  daya  yang  diperlukan  dalam  perhitungan manual,  dan  memberikan  nilai  penyusutan  yang lebih  akurat  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditetapkan.
Implementasi  ini  dapat  disesuaikan  lebih  lanjut untuk  aset  dengan  karakteristik  yang  berbeda  atau menggunakan  metode  penyusutan  lain  sesuai kebutuhan spesifik.
Untuk  melakukan  simulasi  dan  validasi  algoritma Binary  Search  dalam  menentukan  nilai  penyusutan aset,  kita  akan  melanjutkan  dari  implementasi
sebelumnya.  Simulasi  bertujuan  untuk  menguji efektivitas  algoritma  dalam  berbagai  skenario  aset, dan  validasi  dilakukan  dengan  membandingkan hasil  dari  algoritma  Binary  Search  dengan  metode konvensional, seperti metode garis lurus.

## PUSTAKA
A. Annastsya Andika, “PENERAPAN PERHITUNGAN AKTIVA TETAP BERDASARKAN PSAK DAN PERPAJAKAN PADA KLINIK PRATAMA  RAWAT  INAP  ROMAULI ZR MEDAN MENGGUNAKAN METODE  GARIS  LURUS  (STRAIGHT LINE  METHODE),” INVESTASI   Inov.  J. Ekon. dan Akunt. , 2023, doi:
10.59696/investasi.v1i1.6.
Indayani  B,  “Calculation  of  depreciation  Fixed Asets  based  on  Government  Accounting Standards  and  their  impact  on  Financial Statements,”  Point  View  Res.  Account. Audit., 2020, doi: 10.47090/povraa.v1i3.34.
J. Schneider et al. , “Aset management techniques,” Int.  J.  Electr.  Power  Energy  Syst. ,  vol.  28, no.  9,  pp.  643–654,  Nov.  2006,  doi: 10.1016/j.ijepes.2006.03.007.
L. Wu, S. Liu, B. Zhao, W. Wu, and B. Zhu, “The research  of  the  application  of  the  binary search  algorithm  of  RFID  system  in  the supermarket shopping information
identification,”  Eurasip  J.  Wirel.  Commun. Netw.,  2019,  doi:  10.1186/s13638-019-
1343-2.
Wang, X., Zhang, H., & Li, Y. (2019). "Optimizing Depreciation  Schedules  Using  Genetic Algorithms." Journal of Accounting Research, 57(2), 324-348.