Analisis  Kemiripan  Model  Proses  Bisnis  PMBoK  dan  Scrum menggunakan  Metode Jaccard  Coefficient  Similarity dan Semantic Similarity
Ibrohim M. Aqimuddin 1,* , Seta M. Pamungkas 2 , Chandra Gunawan 3 , Muhammad Ainul Yaqin 4 , Abd. Charis Fauzan 5 1,2,3,4 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 Prodi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
1 18650067@student.uin-malang.ac.id; 2 18650043@student.uin-malang.ac.id; 3 18650071@student.uin-malang.ac.id;
4 yaqinov@ti.uin-malang.ac.id, 5 abdcharis@unublitar.ac.id
*corresponding author

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 23 Desember 2021 Direvisi: 30 April 2023 Diterbitkan: 30 Agustus 2023 Pengukuran  perbandingan  kemiripan  model  bisnis  PMBoK  dan  Scrum dilakukan  untuk  mengetahui  titik  nilai  tertinggi  antara  kedua  objek perbandingan.  Fokus  perbandingan  menggunakan  model  proses  bisnis PMBoK dan Scrum. Kedua model proses bisnis tersebut memiliki sifat yang berbeda sehingga dengan dengan diketahuinya titik nilai tertinggi dan titik nilai terendah persamaan keduanya, diharapkan dapat digunakan untuk  pendukung  dalam  pembangunan  aplikasi  manajemen  proyek. Perhitungan  ini  menggunakan  perbandingan  kemiripan semantic menggunakan  Algoritma  Wu  Palmer, structural dan behavioral yang keduanya  menggunakan  Algoritma Jaccard  Coefficient  Similarity. Ketiga  perbandingan  itu  lalu  dicari  nilai  akumulasinya  menggunakan pembobotan  dengan  nilai  bobot  yang  berbeda  setiap  kemiripan.  Hasil akumulasi  tersebut  lalu  dikelompokkan/ clustering dengan  batas  nilai minimal.  Hasil  pengelompokkan  nilai  lalu  dicari  tingkat  akurasinya untuk mengetahui seberapa besar akurasi yang didapat. Hasil perhitungan nilai  pembobotan  didapatkan  komposisi  nilai  bobot semantic sebesar 0.57, structural sebesar  0.33,  dan behavioral sebesar  0.1.  Pada  proses pengelompokkan/ clustering menggunakan nilai batas minimal yaitu 0.49 dan nilai batas maksimal yaitu 0.55. Sehingga dari perhitungan tersebut didapatkan sebuah nilai persamaan tertinggi dan terendah.
Kata Kunci Model Proses Bisnis PMBoK Scrum Semantic Similarity Behavioral Similarity

## PENDAHULUAN
Pengembangan sebuah software tidak selalu berjalan dengan mulus. Tingkat kegagalan dalam  pengembangan  dapat  dikatakan  lebih  besar  daripada  tingkat  keberhasilan  [1]. Sehingga untuk menekan tingkat kegagalan sebuah proyek, dibutuhkan sebuah model proses manajemen  proyek  agar  pengerjaan  bersifat  lebih teratur  dan  terarah.  Setiap  pengembang memiliki metode yang berbeda dalam pengembangan mereka dalam mencapai target yang telah ditentukan [2]. Sehingga hal ini memicu sebuah fokus tersendiri pada pengembangan model proses manajemen proyek yang pada akhirnya menyebabkan bermunculannya model proses  yang  bermacam-macam  dan  saling  bervariasi  [3].    Setiap  model  proses  memiliki kelebihan  dan  kekurangannya  sendiri-sendiri.  Banyaknya  varian  model  proses  bisnis tersebut  menyebabkan  para  pengembang  kebingungan  dalam  menentukan  model  proses bisnis yang akan digunakan. Kebingungan tersebut memicu pengembangan sebuah aplikasi manajemen proyek yang dapat membantu para pengguna, akan tetapi aplikasi manajemen proyek memerlukan nilai analisis kemiripan sebagai dasar dalam penentuan hasil akhir.
Vol. 5, No. 2, Agustus 2023, Halaman 53-64
Sehingga  penelitian  pada  paper  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  persamaan  2  model proses bisnis yang sering digunakan [4]. Model proses bisnis yang akan digunakan adalah Model Proses Bisnis PMBOK yang terfokus pada perencanaan proyek yang matang di awal lalu dieksekusi sesuai dengan perencanaan yang telah dikembangkan [5] , sedangkan Model Proses  Bisnis  Scrum  yang  terfokus  pada  pengerjaan  proyek  besar  yang  dibagi  menjadi bagian-bagian kecil lalu dikerjakan secara cepat dan adaptif [6]. Kedua proses bisnis tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan dalam setiap struktur dan aktivitas di dalamnya sehingga perhitungan  ini  menggunakan  acuan  awal  yaitu  proses  bisnis  PMBoK  dengan  10 knowledges- nya.  Model  Proses  Bisnis  Scrum  akan  dianalisis  setiap  aktivitasnya  dan diklasifikasikan  menjadi knowledges -nya  berdasarkan  knowledges  PMBoK,  lalu dibandingkan  persamaannya  antara  satu  dan  lainnya  untuk  mengetahui  bagian  struktur proses bisnis yang memiliki sebuah nilai titik persamaan tertinggi dan nilai titik persamaan terendah.
Kedua model tersebut akan direpresentasikan terlebih dahulu berupa BPMN ( Business Process  Modelling  and  Notation )  sebelum  dilakukan  perhitungan.  Perhitungan  kemiripan kedua model ini akan dihitung dengan metode semantic similarity yaitu metode perhitungan setiap  kalimat  antara  kedua  model  dan  fokus  perhitungan  metode  ini  akan  diwakilkan menggunakan Algoritma Wu Palmer. Perhitungan kemiripan semantik akan menggunakan tools WS4J untuk mendapatkan nilai yang akurat. Selain itu, setiap model proses bisnis juga akan dihitung nilai kemiripan dari struktur dan aktivitas di dalamnya menggunakan Metode Jaccard Coefficient Similarity . Dari perbandingan ini akan dihasilkan 3 matriks besar yang berisikan  nilai  perbandingan  dari  kemiripan  semantik,  kemiripan  struktur,  dan  kemiripan aktivitas.
Hasil  perbandingan  3  kemiripan  tersebut  lalu  digabungkan  dengan  pemberian  bobot setiap jenis kemiripan sehingga mendapatkan nilai gabungan dari nilai 3 persamaan tersebut. Nilai  tersebut  ditampung  dalam  matrik  besar  untuk  mempermudah  proses  selanjutnya. Matrik  yang  berisi  nilai  persamaan  itu  lalu  diklasifikasikan  atau clustering dengan  nilai minimal  0.55.  Apabila  nilai  perbandingan  melebihi  nilai  minimal,  maka  perbandingan tersebut  lolos  dari  proses clustering. Sehingga  nilai  pada  matriks  akan  terklasifikasikan untuk  perhitungan  nilai  akurasi  dalam  penentuan  kombinasi.  Hasil  dari  perbandingan  ini diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  langkah  awal  dalam  pembuatan  aplikasi  manajemen proyek.

## METODE

## Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar  1  merepresentasikan  setiap  tahapan  dalam  penelitian  yang  dimulai  dari Input Model kedua  model  proses  bisnis  hingga  perhitungan  akurasi  dari  kedua  nilai  kemiripan yang  telah  dihitung.  Tahapan  ini  akan  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mencari  nilai similaritas antara model proses bisnis PMBoK dan Scrum.

## Input Model
Data yang dipakai untuk melakukan perhitungan yaitu berupa file BPMN dengan ekstensi xpdl. Business  Process  Modelling  Notation (BPMN)  merupakan  suatu  pendekatan manajemen holistik untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi bisnis seiring upaya untuk mencapai inovasi, fleksibilitas dan integrasi dengan teknologi [5].
Vol. 5, No. 2, Agustus 2023, Halaman 53-64
Setiap bagian dalam BPMN mendefinisikan setiap proses dan alur sebuah proses bisnis. Oleh  karena  itu,  BPMN  dapat    digunakan  untuk  sebagai  data  untuk  dilakukan  sebuah perhitungan. Gambar 2 merepresentasikan gambaran umum dari BPMN.
Gambar 2. Contoh BPMN

## Menghitung Kemiripan
Kemiripan BPMN dikaji secara kemiripan struktural ( Structural Similarity ), kemiripan perilaku  ( Behavioral  Similarity )    dan  kemiripan  semantik  ( Semantic  Similarity ).  Sebab BPMN  PMBoK  ataupun  Scrum  memiliki  pola-pola  dan  kemiripan  walaupun  keduanya merupakan  model  proses  bisnis  yang  berbeda.  Perhitungan  kemiripan  merupakan  solusi pergantian framework bisnis sehingga organisasi tidak perlu mengulang pembuatan proses bisnis  yang  baru  cukup  dengan  melakukan  pengecekan  kemiripan  proses  bisnis  sehingga mereka hanya perlu redesign proses bisnis sesuai dengan hasil kesamaan [7].

## Structural Similarity
Kesamaan struktural merupakan nilai kesamaan antara model proses bisnis berdasarkan bentuknya.  Dengan  memetakan  bentuk  kedua  model  proses  bisnis,  metode  Jaccard Similarity digunakan  untuk  menghitung  kemiripan  tersebut.  Jaccard Similarity atau  juga dikenal  dengan  koefisien  Jaccard  merupakan  sebuah  metode  statistika  untuk  mencari kesamaan  dan  keberagaman  antara  dua  set  terbatas.  Jaccard  merupakan  metode  yang sederhana  dan  mudah  digunakan  [8].  Pada  persamaan  (1),  koefisien  Jaccard  didapat  dari perhitungan  irisan  himpunan 𝐴 dengan  himpunan 𝐵 dibagi  dengan  gabungan  himpunan 𝐴 dengan himpunan 𝐵 .
𝑆𝑖𝑚𝐽(𝐴, 𝐵)   = |𝐴 ∪ 𝐵| |𝐴 ∩ 𝐵| (1)

## Behavioral Similarity
Behavioral similarity merupakan  teknik  perhitungan  derajat  kemiripan  proses  bisnis berdasarkan kesamaan perilaku antara proses bisnis yang dibandingkan. Untuk mengukur nilai kesamaan perilaku, digunakan metode Causal Footprints. Causal Footprints digunakan untuk memperoleh kumpulan kondisi pada urutan aktifitas - aktifitas yang memegang setiap kasus model proses dan memanfaatkannya untuk reasoning sebuah correctness [7].

## Semantic Similarity
Semantic similarity mencari tingkatan kesetaraan semantik antara dua hal yang dapat berupa  konsep,  kalimat  atau  dokumen  [9].  Metode  statistika  yang  digunakan  untuk menghitung  kemiripan  semantik  adalah  metode  Wu  &  Palmer  dan  Analytical  Hierarchy Process (AHP). Perhitungan Wu & Palmer dilakukan berdasarkan kemiripan makna antar kata  pada  kalimat  [10].    Lalu, menentukan  kemiripan  kalimat  dengan mengakumulasikan matriks  nilai  kemiripan  kata  dengan  bobot  nilai  kelas  kata  dengan  menggunakan  metode AHP. Kriteria yang digunakan adalah kata benda (noun) dan kata kerja (verb) [12].
Vol. 5, No. 2, Agustus 2023, Halaman 53-64
Persamaan  (2)  merupakan  persamaan  untuk  menghitung  sentence similarity . 𝑛 𝑚𝑎𝑥 merupakan nilai rata-rata kriteria noun (kata kerja) dan 𝑣 𝑚𝑎𝑥 merupakan nilai rata-rata dari kriteria verb (kata kerja). Kemudian b adalah sebuah bobot dari masing-masing input. Kata kerja  lebih  sedikit  ditemukan  pada  objek  yang  akan  dibandingkan  daripada  kata  benda sehingga ditetapkan bobot keduanya yaitu 0,75 untuk kata kerja dan 0,25 untuk kata benda.
𝑆𝑒𝑚𝑎𝑛𝑡𝑖𝑐 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = (𝑛 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑏 𝑛 )  +   (𝑣 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑏 𝑣 ) (2)

## Pembobotan
Pembobotan  merupakan  nilai weight (berat)  masing-masing  kriteria  kemiripan  yaitu struktural, perilaku dan semantik. Untuk menentukan bobot setiap kriteria, dilakukan dengan cara  menjumlahkan  hasil  kali  nilai  kemiripan  dengan  masing-masing  bobot  kriteria kemiripan  yang  telah  ditentukan.  Metode  yang  dipakai  untuk  menghitung  bobot  adalah metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process ).  AHP  adalah  metode  untuk  mengambil keputusan  berdasarkan  campuran  beberapa  kriteria  kuantitatif  maupun  kualitatif  yang diformulasikan secara hirarkis [11].
Tabel 1. Nilai bobot kriteria
Kriteria Nilai bobot prioritas Struktural 0.33 Behavioral 0.10 Semantik 0.57

## Proses Clustering
Clustering adalah  pengelompokan  data  atau  objek  berdasarkan  kemiripan  satu  sama lain.  Teknik  yang  digunakan  untuk  melakukan clustering adalah  graph clustering .  Graph clustering melihat pola di antara objek-objek pada sebuah graf untuk memproduksi sebuah pengelompokkan  objek  yang  berarti  [12]. Clustering dilakukan  untuk  mengeliminasi kelompok-kelompok  objek  yang  memiliki  nilai  kemiripan  yang  rendah.  Sehingga  hanya kelompok-kelompok objek yang memiliki nilai kemiripan melebihi atau sama dengan nilai threshold yang akan dilakukan proses ekstraksi common fragment [13].

## Menghitung Akurasi
Setelah clustering ,  perhitungan  akurasi  dilakukan.  Akurasi  bertujuan  mengevaluasi perhitungan atau model yang dihasilkan. Metode Receiver Operating Characteristic (ROC) dipakai  untuk  menghitung  akurasi.  ROC  adalah  sebuah  teknik  untuk  memvisualkan, mengorganisir  dan  memilih  penggolongan  berdasarkan  performanya.  Persamaan  (3) merupakan persamaan untuk menghitung akurasi. 𝑇𝑃 , 𝑇𝑁 , 𝐹𝑃 , 𝐹𝑁 merupakan berturut-turut jumlah benar positif ( true positive ),jumlah benar negatif ( true negative ),jumlah salah positif ( false positive ),dan jumlah salah negatif ( false negative ).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Input Model
Data input yang digunakan pada penelitian ini adalah proses bisnis yang diubah terlebih dahulu ke dalam bentuk BPMN sebagai langkah awal perbandingan setiap event. Knowledge model bisnis PMBoK diambil referensi dari buku A Guide to the Project Management Body of Knowledge. Sedangkan untuk model bisnis Scrum, setiap fungsinya akan dipilah sehingga dapat diklasifikasikan pada setiap knowledge seperti proses model bisnis PMBoK. Gambar 3 adalah salah satu knowledge kedua proses bisnis yang telah diubah menjadi format BPMN.
Gambar 3. BPMN PMBoK (atas) dan BPMN Scrum (bawah)
Perhitungan kemiripan ini tentunya akan menggunakan beberapa parameter sehingga pada Gambar 4 ditampilkan parameter-parameter yang akan digunakan.
Gambar 4. Knowledge Area (task) PMBoK dan Scrum

## Menghitung Kemiripan

## 1) Structural Similarity
Berikut elemen-elemen dari model A1 dan model B1 berdasarkan strukturnya :
A1  : task1  task2  task3  task4  task5  task6  starttask1  task1task2  task2task3 task3task4 task4task5 task5task6 task6end
B1  : task1  task2  task3  task4  task5  task6  starttask1  task1task2  task2task3 task3task4 task4task5 task5task6 task6end
Berikut  perhitungan  kemiripan structural menggunakan  algoritma  jaccard coefficient :
- PMBoK Business Scope Management
: 13 - Scrum Business Scope Management : 13 - Jumlah irisan (intersection) : 13 Perhitungan structural similarity :
- Jaccard Coefficient Similarity :
J(A1;B1) = 13 ( 13 + 13 )− 13 = 13 13 = 1
Setiap  hasil  perbandingan  lalu  dimasukkan  ke  dalam  matriks  besar  pada gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Matriks kemiripan structural
2) Behavioral Similarity
Berikut elemen-elemen dari model A1 dan model B1 berdasarkan strukturnya :
A1 : task1task2 task1task2task3 task2task3task4 task3task4task5 task4task5task6 task5task6
B1 : task1task2 task1task2task3 task2task3task4 task3task4task5 task4task5task6 task5task6
Berikut  perhitungan  kemiripan behavioral menggunakan  algoritma  jaccard coefficient :
- PMBoK Business Scope Management
: 6 - Scrum Business Scope Management : 6 - Jumlah irisan (intersection) : 6 Perhitungan behavioral similarity :
- Jaccard Coefficient Similarity :
J(A1;B1) = 6 ( 6 + 6 )− 6 = 6 6 = 1
Setiap  perbandingan  lalu  dimasukkan  ke  dalam  matriks  besar  seperti  pada gambar 6.
Gambar 6. Matriks kemiripan behavioral
3) Semantic Similarity
Menghitung kemiripan antar kalimat dalam setiap task.
Contoh kalimat :
- Kalimat 1 : Planning Scope Management
- Kalimat 2 : gathering and defining  information from user stories into a product backlog
Kedua  kalimat  tersebut  dibandingkan  menggunakan  WS4J  dengan algoritma pembanding Wu Palmer. Setelah menginputkan kalimat ke dalam WS4J,  muncul  sebuah  matrik  perbandingan  setiap  kata  yang  diperlihatkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil perhitungan algoritma Wu Palmer
Sehingga rata-rata dapat dihitung menjadi :
Tabel 2. Hasil perhitungan rata-rata Noun dan Verb Tipe Nilai Rata-rata Noun (Kata Benda) 0.6, 0.823, 0.428, 0.571, 0.52, 0.28, 0.67, 0.42, 0.67, 0.53, 0.42, 0.57 0.542 Verb (Kata Kerja) 0.333 0.333
Dengan  menggunakan  rata-rata  ini,  didapatkan  nilai  sentence similarity sebagai berikut :
Similarity = (𝑛 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑏 𝑛 )  +   (𝑣 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑏 𝑣 )
Similarity = (0.542 x 0.25) + (0.333 x 0.75)

## Similarity = 0.39
Sehingga  didapatkan  nilai  kemiripan  antara  task  pertama  PMBOK dan Scrum dengan nilai 0.39. Setiap task lainnya dibandingkan antara satu sama  lain  sehingga  menghasilkan  sebuah  gambar  perbandingan  sebagai berikut :
Gambar 8. Hasil perhitungan rata-rata tiap task
Setiap task dalam knowledge dibandingkan sehingga menghasilkan tmatrik besar pada gambar 9 di bawah ini :
Gambar 9. Nilai perhitungan nilai semantic similarity semua task

## Pembobotan Kemiripan
Hasil  matriks  nilai  kemiripan structural , behavioral ,  dan semantic diakumulasikan dengan  nilai  bobot  kriteria  kemiripan  dengan  komposisi  (0.33,  0.10,  0.57)  menghasilkan nilai pada Gambar 10 di bawah ini:
Gambar 10. Hasil perhitungan tiap task dengan bobot
Hasil  dari  pembobotan  penghitungan  kemiripan  pada  Gambar  10  kemudian digunakan pada proses clustering .

## Clustering
Pada  proses clustering ini  dilakukan  dengan  menentukan  nilai  threshold.  Nilai kemiripan yang lebih dari sama dengan threshold, maka termasuk dalam cluster.
Gambar 11. Hasil clustering semua task
Pada  Gambar  11  menunjukkan  bahwa  terdapat  2  kluster.  Kluster  1 merepresentasikan  kelompok  proses  bisnis  dari  masing-masing  knowledge  PMBoK. Sedangkan  kluster  2  merepresentasikan  kelompok  proses  bisnis  dari  masing-masing knowledge  Scrum.  Menggunakan  nilai  batas  minimal  0.49  dan  batas  maksimal  0.55, didapatkan sebuah True Positive yang berwarna hijau , True Negative yang berwarna putih , False  Positive yang  berwarna  oranye , dan False  Negative yang  tidak  ditemukan  pada clustering di atas.

## Menghitung Akurasi
Setelah  semua  kombinasi  diujicobakan  pada  setiap  algoritma  kemiripan,  langkah selanjutnya  menghitung  akurasi  dari  setiap  hasil  proses clustering yang  telah  dilakukan. Tujuan  dari  proses  perhitungan  akurasi  dimaksudkan  untuk  mengetahui  kombinasi  yang tepat, algoritma apa yang digunakan, dan nilai threshold berapa sehingga dapat menemukan common  fragment  yang  akurat.  Metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  akurasi  adalah ROC. Hasil akurasi didapat dengan Setelah menguji semua kombinasi untuk setiap algoritma similarity ,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  akurasi  dari  setiap  hasil  dari  proses clustering yang dijalankan. Tujuan dari proses perhitungan presisi adalah untuk menemukan kombinasi  yang  tepat,  algoritma    yang  digunakan,  dan  ambang  batas  untuk  menemukan fragmen umum yang tepat. Metode yang digunakan untuk mengukur akurasi adalah ROC. Hasil ketelitiannya adalah
rumus : 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100%
Vol. 5, No. 2, Agustus 2023, Halaman 53-64
Akurasi dari hasil clustering dengan komposisi pembobotan (0.33, 0.10, 0.57) dengan nilai threshold 0.49 :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 171 + 168 171 + 168 + 61 + 0 × 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 84,75%

## KESIMPULAN
Komposisi nilai bobot dari perhitungan semantic similarity adalah 0,75 untuk kelas verba dan 0,25 untuk kelas kata benda. Komposisi  bobot kesamaan adalah 0,10 untuk perilaku, 0,33  untuk  struktur,  dan  0,57  untuk  semantik.  Proses clustering dilakukan  dengan membandingkan  nilai  kumulatif  hasil  perhitungan similarity weighting  dengan  nilai threshold  yang  telah  ditentukan.  Jika  skor  kesamaan (≥) adalah  ambang  batas,  skor melewati cluster. Ambang batasnya adalah 0,49. Skor akurasi keseluruhan untuk kesamaan antara kedua model proses bisnis adalah 84,75, dan persamaan tersebut ditunjukkan pada Gambar 11. Dari hasil perhitungan tersebut nantinya dapat digunakan sebagai benchmark untuk membuat model proses bisnis.

## REFERENSI
[1]  H. F. Cervone, “Understanding agile project management methods using Scrum,” OCLC Syst. Serv. Int. Digit. Libr. Perspect. , vol. 27, no. 1, pp. 18–22, Jan. 2011, doi: 10.1108/10650751111106528.
[2]  S. Chaouch, A. Mejri, and S. A. Ghannouchi, “A framework for risk management in Scrum development process,” Procedia Comput. Sci. , vol. 164, pp. 187–192, Jan. 2019, doi: 10.1016/J.PROCS.2019.12.171.
[3]  J. Magano, G. Silvius, C. S. e Silva, and Â. Leite, “The contribution of project management to a more sustainable society: Exploring the perception of project managers,” Proj. Leadersh. Soc. , vol. 2, p. 100020, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.plas.2021.100020.
[4]  S. W. van Rooij, “Scaffolding project-based learning  with the project  management body of knowledge (PMBOK®),” Comput. Educ. , vol. 52, no. 1, pp. 210–219, Jan. 2009, doi: 10.1016/j.compedu.2008.07.012.
[5]  S. K. Sari  and A. Asniar, “Analisis Dan Pemodelan Proses Bisnis Prosedur Pelaksanaan Proyek Akhir Sebagai Alat Bantu Identifikasi Kebutuhan Sistem,” J. Infotel , vol. 7, no. 2, pp. 143–152, 2015.
[6]  D. Faturrachman, D. S. Kusumo, and K. R. S. Wiharja, “Analisis Aspek Behavioral Pada Business Process Model And Notation Menggunakan Causal Footprints,” EProceedings Eng. , vol. 2, no. 3, 2015.
[7]  G. U. Abriani, M. A. Yaqin, and F. Fatchurrohman, “Pengukuran Kemiripan Model Proses Bisnis untuk menentukan Common Fragment,” MATICS , vol. 12, no. 2, pp. 117–123, 2020.
[8]  M.  K.  Shenoy,  K.  Shet,  and  U.  D.  Acharya,  “A  new similarity measure  for  taxonomy  based  on  edge counting,” Int. J. Web Semantic Technol. , vol. 3, no. 4, p. 23, 2012.
[9]  M.  N.  Arifin  and  D.  Siahaan,  “ Structural and Semantic Similarity Measurement  of  UML  Use  Case Diagram,” Lontar Komput. J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 11, no. 2, p. 88, 2020.
[10] M.  A.  Tayal,  M.  M.  Raghuwanshi,  and  L.  Malik,  “Word  net  based  method  for  determining semantic sentence similarity through various word senses,” in Proceedings of the 11th international conference on natural language processing , 2014, pp. 139–145.
[11] Y. Zhou and H. Cheng, “Je rey Xu Yu. 2009,” Graph Clust. Based Struct. Ribute Similarities VLDB , 2009.
[12] M.  Sokolova,  N.  Japkowicz,  and  S.  Szpakowicz,  “Beyond  Accuracy,  F-Score  and  ROC:  A  Family  of Discriminant  Measures  for  Performance  Evaluation,”  in AI  2006:  Advances  in  Artificial  Intelligence , Berlin, Heidelberg, 2006, pp. 1015–1021.
[13] T. Fawcett, “An introduction to ROC analysis,” ROC Anal. Pattern Recognit. , vol. 27, no. 8, pp. 861–874, Jun. 2006, doi: 10.1016/j.patrec.2005.10.010.