Masalah fasilitas adalah kondisi dimana fasilitas perlu dirawat atau digantikan karena sudah tidak layak pakai, seperti kebersihan gedung atau kursi yang rusak. Universitas Negeri Surabaya memiliki berbagai fasilitas, namun karena sering digunakan bersama, beberapa fasilitas perlu perawatan atau penggantian. Oleh karena itu, penting untuk melaporkan masalah fasilitas agar dapat segera diperbaiki oleh pihak kampus. Seiring waktu, jumlah laporan masalah fasilitas akan meningkat sehingga memerlukan metode prioritas untuk penanganan laporan masalah fasilitas. Penelitian ini menggunakan K-Means Clustering untuk memprioritaskan laporan masalah fasilitas dan mengekstraksi informasi dari laporan menggunakan algoritma BERT dan pustaka Spacy. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah website dengan fitur pelaporan masalah fasilitas, clustering dokumen laporan, perangkingan penanganan laporan, serta ekstraksi informasi menggunakan BERT dan Spacy. Website ini juga mendukung komunikasi antara admin dan pelapor serta modifikasi status laporan oleh admin. Hasil pengujian silhouette coefficient menunjukkan bahwa cluster 5 memiliki performa terbaik dengan nilai 0.10, meskipun cluster 2 hingga 10 termasuk kategori “no structure” karena memiliki nilai < 0.25.
Facility problems are conditions where facilities need to be maintained or replaced because they are no longer suitable for use, such as the cleanliness of the building or damaged chairs. Surabaya State University has various facilities, but because they are often shared, some facilities need maintenance or replacement. Therefore, it is important to report facility problems so that they can be repaired immediately by the campus. Over time, the number of facility problem reports will increase, requiring a priority method for handling facility problem reports. This research uses K-Means Clustering to prioritize facility problem reports and extract information from the reports using the BERT algorithm and the Spacy library. The result of this research is a website with facility problem reporting features, report document clustering, report handling ranking, and information extraction using BERT and Spacy. This website also supports communication between admin and reporter as well as modification of report status by admin. The results of the silhouette coefficient test show that cluster 5 has the best performance with a value of 0.10, although clusters 2 to 10 are in the "no structure" category because they have a value of <0.25.