Departemen Power House PT Kubota Indonesia memiliki tugas yaitu memenuhi suplai energi listrik untuk seluruh proses produksi dan melakukan perawatan & perbaikan mesin industri. Ada dua cara untuk perbaikan komponen mesin yaitu melakukan perbaikan pada komponen mesin tersebut atau melakukan penggantian spare part. Manajemen spare part di Departemen Power masih menggunakan media kertas (manual). Salah satu permasalahan yang terjadi yaitu tidak relevannya data antara form pengambilan separe part dengan jumlah aktual spare part yang ada didalam almari. Ini disebabkan karena teknisi sering tidak mengisi form pengambilan spare part (human error). Dampak dari masalah tersebut yaitu tidak tercatatnya data pengambilan spare part sehingga spare part bisa kosong sewaktu-waktu tanpa diketahui. Efeknya yaitu sering terjadi lamanya waktu perbaikan mesin (down time) karena spare part yang dibutuhkan kosong dan harus menunggu kiriman spare part. Oleh sebab itu perlu dibuat sistem manajemen otomatis yaitu sistem penyimpanan spare part sebagai pendataan otomatis dan interface kontrol gerak solenoid door lock yang berkomunikasi dengan mikrokontrol, lalu gerakan solenoid door lock sebagai pengaman almari dikontrol oleh mirkrokontroler. Penelitian ini bertujuan untuk membuat rancang bangun sistem smart door lock berbasis mikrokontroler untuk mendukung sistem penyimpanan spare part di Departemen Power House. Metode yang di lakukan yaitu identifikasi masalah, studi putaka, perancangan hardware, perancangan software, pembuatan, pengujian dan analisis. Analisis perancangan yaitu perancangan solenoid door lock melalui pemilihan material, design 3D menggunakan software solidwork. parameter pengujiannya yaitu uji temperatur (oC) kritis solenoid door lock dan delay waktu (s) saat mengaktifkan door lock dalam aplikasi sistem penyimpanan spare part. Cara pengujiannya yaitu dengan mengukur termperatur dalam beberapa waktu sampai didapatkan termperatur tertinggi, mengukur delay waktu gerak solenoid door lock dengan alat ukur stopwatch. Hasil dari penelitian ini yaitu berhasil meningkatkan kevalidasian data menjadi 100% dengan peningkatan sebesar 70% dari kondisi sebelumnya serta dapat menekan angka human error sebesar 70%.