http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Process Mining Dwelling Time pada Pelabuhan Peti Kemas menggunakan Metode Alpha Miner
Process Mining Dwelling Time at the Container Port using the Alpha Miner Method
Rivalno Firmansyah , Herdy Riyaldy , Bambang Jokonowo*
1 Sistem Informasi,  Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta Jl. Raya Meruya Selatan, Jakarta, 11650 *e-mail: bambang.jokonowo@mercubuana.ac.id
( received : 14 Juli 2021, revised : 21 November 2021, accepted : 30 Juli 2022)

## Abstrak
Permasalahan  pengukuran dwelling  time proses  logistik  peti  kemas  di  pelabuhan  pada  negara berkembang seringkali menjadi masalah utama. Oleh karena itu, process mining sebagai bidang ilmu data  yang  berfokus  pada  analisis  data event  log digunakan  untuk  melakukan  analisis  proses  bisnis. Dalam  process  mining,  proses  merupakan  urutan  kejadian  atau  aktivitas  yang  dijalankan  untuk mencapai tujuan tertentu. Event log membantu sebuah organisasi untuk menemukan kesenjangan antara proses bisnis yang dirancang dengan realita proses yang terjadi. Dalam penelitian ini PM4PY sebagai library  python  digunakan  untuk  melakukan  teknik  process  mining.  Hasil  perhitungan  fitness  pada penelitian ini menunjukkan bahwa model proses bisnis logistik peti kemas mendekati nilai 0.99.
Kata kunci: Event log , Process Mining, PM4PY.

## Abstract
The problem of measuring the dwelling time of the container logistics process at ports in developing countries is often a major problem. Therefore, process mining as a field of data science that focuses on analyzing event log data is used to perform business process analysis. In process mining, the process is a sequence of events or activities that are carried out to achieve certain goals. Event logs help an organization to find gaps between the designed business processes and the reality of the processes that occur.  In  this  study  PM4PY  as  a  python  library  is  used  to  perform  process  mining  techniques.  The results of the fitness calculation in this study indicate that the container logistics business process model is close to 0.99.
Keywords: Process Mining, Event log, PM4PY.

## 1 Pendahuluan
Indonesia merupakan salah satu negara berkembang sekaligus negara kepulauan terbesar di dunia dan memiliki letak yang strategis, berada di antara Samudera Hindia dan Samudera Pasifik menjadikan sektor  maritim  Indonesia sangat  penting.  Banyaknya  volume  kargo  peti  kemas  Indonesia  meningkat rata-rata 8,4% setiap tahunnya serta throughput yang tumbuh sekitar 7,7% per tahun [1]. Peningkatan kinerja  pada  pelabuhan  Indonesia  akan  memberikan  nilai  tambah  untuk  mempertahankan  posisi kompetitif dalam kompetisi pelabuhan internasional [2].
Salah satu alat ukur daya saing pelabuhan Dwelling Time yaitu waktu yang dihitung mulai dari satu  peti  kemas  dibongkar  dari  kapal  hingga  peti  kemas  tersebut  meninggalkan  terminal  pelabuhan melalui pintu utama  [3]. Dwelling Time hanya bagian kecil dari total cycle yang harus dikelola oleh pelabuhan,  namun  dwell  time  berpengaruh  besar terhadap  ekonomi  secara  luas  [4].  Dalam  beberapa tahun terakhir, masalah pengukuran Dwelling Time proses logistik peti kemas di pelabuhan seringkali menjadi masalah utama. Polemik permasalahan dwell time yang tinggi di sejumlah pelabuhan bukan hal  yang  baru  di  Indonesia  karena  sudah  menjadi  sorotan  para  pelaku  usaha  dan  juga  pemerintah. Pemerintah telah menetapkan paling lambat waktu dwell time di pelabuhan selama 4 hari. Fakta yang
terjadi, rata-rata dwell time di pelabuhan Indonesia pada tahun 2013 masih sekitar 10 sampai dengan 15 hari [5].
Proses  bisnis  pada  dwelling  time  petikemas  dapat  dianalisis  untuk  mendapatkan  kedalaman wawasan  tentang  realita  aktivitas  proses  yang  dicatat  dalam  sistem  informasi.  Proses  ini  dapat dimodelkan berdasarkan event log yang tersimpan didalam sistem informasi. Model proses kemudian bisa  dianalisis  dari  berbagai  perspektif,  yaitu  aliran  aktivitas,  jaringan  sosial,  peran  dan  kelompok, kinerja,  audit  dan  keamanan,  serta  pengambilan  keputusan.  Pembuatan  model  proses  bisnis  dengan melakukan analisis berdasarkan event log kemudian disebut dengan process mining [6]. Process mining adalah disiplin ilmu yang relatif baru yaitu antara computational intelligence dan data mining , ide dasar process  mining  adalah  discovery  (penemuan),  conformance  (kesesuaian)  dan  enhancement (peningkatan) [7].
Dalam melakukan analisis process mining terdapat beberapa tools, baik itu open source maupun komersial. Pada penelitian ini, kami menggunakan solusi process mining menggunakan tools PM4PY. PM4PY merupakan salah satu tools open source yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman python. PM4PY menyediakan serangkaian fitur penambangan proses sebagai library dan memberikan integrasi  dengan  ekosistem  python  yang  sesuai  [8].  Penelitian  ini  juga  akan  membandingkan  proses bisnis  logistik  peti  kemas  berdasarkan  parameter  yang  ada  untuk  mencari  nilai  fitness  dan structure pada event log.

## 2 Tinjauan Literatur
Van der Aalst [9], dalam bukunya menyimpulkan bahwa process mining dapat dilihat sebagai mata rantai yang hilang antara data mining dengan BPM berbasis model tradisional. Meskipun teknik dan tools process  mining  matang  tersedia,  beberapa  tantangan  tetap  ada  untuk  lebih  meningkatkan penerapan  teknik  yang  disajikan.  Seperti  disebutkan  dalam  penelitian  [10],  tidak  semua  algoritma process  mining  dapat  mendeteksi  semua  skenario  model  proses.  Sehingga  perlu  dilakukan  beberapa eksperimen  dengan  mencoba  beberapa  jenis  algoritma  process  mining  terhadap  beberapa  skenario model  proses  bisnis  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  algoritma  yang  paling  cocok  untuk  proses discovery . Titik awal untuk process mining adalah event log, setiap aktivitas didalam log semacam itu mengacu pada suatu aktivitas langkah yang terdefinisi dengan baik dalam beberapa proses dan terkait dengan kasus tertentu [11]. Event log yang didapatkan dari sistem informasi tidak serta merta dapat langsung dilakukan tahapan analisa. Bambang Jokonowo [12], dalam penelitiannya menyatakan bahwa ekstraksi data dari sistem informasi mutlak diperlukan untuk kebutuhan praktis proses mining. Struktur model yang dihasilkan dari log ditentukan berdasarkan hasil dari discover data kejadian atau event log. Event  log  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  pada  proses  dwell  time  impor  peti  kemas.  Ekstraksi digunakan  untuk  menghindari  kesalahan  analisis  dan  verifikasi.  Mulai  dari  proses  pemilihan  contoh data, mengidentifikasi aktivitas dan pemilihan atribut digabungkan sesuai dengan aktivitasnya masing- masing.  Riset  terdahulu  tentang  pengecekan  conformance  modul  keuangan  dengan  process  mining, menyimpulkan  bahwa  hasil  penelitian  dengan  process  mining  mendapatkan  perbedaan  antara  model sistem  informasi  dengan  SOP.  Dimana  teknik  conformance  berguna  untuk  melakukan  pengecekan berdasarkan model proses dengan SOP yang ada. Conformance checking akan menghasilkan sebuah nilai fitness yang sesuai apabila nilai memiliki threshold 1 [13].
Dwelling time merupakan waktu tunggu yang dihitung mulai dari suatu peti kemas dibongkar dan diangkut dari kapal hingga keluar meninggalkan terminal pelabuhan  [3],[4],[5]. Bambang Jokonowo [6], dalam penelitiannya menyatakan bahwa kinerja proses dwell time kontainer impor pelabuhan dapat diukur dengan menerapkan waktu tunggu dari semua kasus (cases process). Petikemas impor pelabuhan selama 3 bulan semua kasus media berdurasi 5,5 hari dan durasi rata-rata 6,07 hari. Selain itu, petikemas import pelabuhan dibandingkan antara laporan perusahaan dan hasil pengukuran proses mining, dari hasil verifikasi menunjukan kinerja yang sama.
Dalam penelitian ini dilakukan 2 tahapan utama yaitu pre-processing dan melakukan Teknik proses mining  yaitu  discovery  dan  conformance  checking.  Pada  tahapan  discovery  akan  menggunakan algoritma alpha miner, adalah algoritma pertama yang digunakan dalam proses mining. Algoritma alpha berfokus pada proses alur kerja dan ditampilkan dalam bentuk jaringan alur kerja [14]. Setelah model proses didapatkan, maka akan dilanjutkan dengan tahapan conformance checking model dengan event log.  Conformance  checking  menghubungkan  peristiwa  dalam  event  log  dan  model  proses  serta
e-ISSN:2540-9719
membandingkan keduanya. Bertujuan menemukan kesamaan dan perbedaan antara model proses yang ditentukan dengan model proses yang sedang terjadi [15]. Model proses dan event log dikatakan cocok jika model proses dapat memainkan ulang ( replay ) setiap trace/sequence [16].
PM4PY mendukung serangkaian teknik penambangan proses (discovery, conformance checking dan enchancement), selain itu repository Github mendukung ekosistem kolaboratif tempat pengguna dapat menandakan masalah atau berkontribusi pada code [17].

## 3 Metode Penelitian
Tahapan  penelitian  ini,  diuraikan  menjadi  2  (dua)  kelompok  tahapan  utama  yaitu  pertama melakukan Pre-procesing dan kelompok tahapan ke 2 (dua) melakukan Teknik Process mining yaitu discovery dan conformance checking . Adapun tahapan penelitian tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1 Pre-processing
Pada  tahap  Pre-processing,  ekstraksi  dataset  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  event  (data kejadian)  dalam  membentuk  struktur  event  log  kami  mengikuti  penelitian  sebelumnya  [6].  Tahapan filtering  data  digunakan  untuk  menentukan  start  activities  dan  end  activities,  juga  untuk  melakukan pengelompokan data berdasarkan variant dan case. Kemudian dataset dikonversi kedalam format log yang digunakan untuk melakukan proses discovery menggunakan algoritma alpha miner.
Semua  tahapan  pre-processing  data  event  log  tersebut  kami  olah  menggunakan google  collab , Library pandas dan numpy dan Library PM4PY.

## 3.2 Teknik Process Mining

## Discovery Event Log
Kami melakukan discovery menggunakan Alpha Miner yang merupakan salah satu algoritma yang digunakan  dalam  penambangan  proses.  Cara  kerja  dari  Algoritma  ini,  melakukan  rekonstruksi kausalitas dari serangkaian event log. Algoritma ini didefinisikan dalam istilah Petri Nets, pertama kali dikemukakan oleh “van der Aalast”, seorang profesor di Departemen Matematika dan Ilmu Komputer dari Technische Universiteit Eindhoven [10].
1. Membuat sekumpulan Transisi di Workflow net ( 𝑇 𝐿 ) 𝑇 𝐿 =   {𝑡 ∈ 𝑇 | ∃ 𝜎∈𝐿 𝑡  ∈ 𝜎}
2. Membuat Transisi Source  Input Place Pada Workflow net ( 𝑇 𝐼 ) 𝑇 𝐼 =   {𝑡 ∈ 𝑇 | ∃ 𝜎∈𝐿 𝑡 = 𝑓𝑖𝑟𝑠𝑡(𝜎)} 3. Membuat Transisi Output Sink Place Pada Workflow net ( 𝑇 𝑂 )
𝑇 𝑂 =   {𝑡 ∈ 𝑇 | ∃ 𝜎∈𝐿 𝑡 = 𝑙𝑎𝑠𝑡(𝜎)} 4. Algoritma α Menentukan Transisi Mana Yang Berelasi Secara Casual
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
𝑋 𝐿 = {(𝐴, 𝐵) | 𝐴 ⊆   𝑇 𝐿 ∧ 𝐴 ≠ ∅ ∧ 𝐵 ⊆ 𝑇 𝐿 ∧ 𝐵 ≠ ∅ ∧ ∀ 𝑎∈𝐴 ∀ 𝑏∈𝐵 𝑎 → 𝐿 𝑏 ∧   ∀ 𝑎1,𝑎2∈𝐴 𝑎 1 #𝐿 𝑎 2 ∧ ∀ 𝑏1,𝑏2∈𝐵 𝑏 1 #𝐿 𝑏 2 } 5. Menentukan Jumlah Pasti Places yang Dimiliki Oleh Workflow net
𝑌 𝐿 = {(𝐴, 𝐵)   ∈ 𝑋 𝐿 |∀ (𝐴 ′ ,𝐵 ′ )∈ 𝑋 𝐿 𝐴 ⊆ 𝐴 ′ ∧ 𝐵 ⊆ 𝐵 ′ ⇒   (𝐴, 𝐵) = (𝐴 ′ , 𝐵 ′ ) } 6. Membuat Place yang sudah Terindikasi Sebelumnya 𝑃 𝐿 = {𝑃 (𝐴,𝐵) |(𝐴, 𝐵) ∈ 𝑌 𝐿 } ∪ {𝑖 𝐿 , 𝑜 𝐿 }
7. Menghubungkan place yang ada dengan input dan output yang tersedia
𝐹 𝐿 = {(𝑎, 𝑃 (𝐴,𝐵) )| (𝐴, 𝐵) ∈ 𝑌 𝐿 ∧ 𝑎 ∈ 𝐴} ∪ {(𝑃 (𝐴,𝐵) , 𝑏)| (𝐴, 𝐵) ∈ 𝑌 𝐿 ∧ 𝑏 ∈ 𝐵} ∪ {(𝑖 𝐿 , 𝑡)|𝑡 ∈ 𝑇 𝐼 } ∪ {(𝑡, 𝑂 𝐿 )|𝑡 ∈ 𝑇 𝑂 } 8. Penggambaran ulang workflow 𝛼(𝐿) = (𝑃 𝐿 , 𝑇 𝐿 , 𝐹 𝐿 )
Library  Algoritma  alpha  miner.  algoritma  tersebut  disediakan  dalam  tools  PM4PY,  yang merupakan salah satu tools open source yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman python [8].

## Conformance Checking
Pada penelitian ini dilakukan Conformance Checking menggunakan Token Based Replay untuk mendapatkan nilai fitness dengan formula sebagai berikut :
Berdasarkan rumus (1) kita melakukan perhitungan fitness untuk setiap varian trace 𝜎 pada model proses 𝑁.
𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠(𝜎, 𝑁) = 1 2 (1 − 𝑚 𝑐 ) + 1 2 (1 − 𝑟 𝑝 ) (1)
● m adalah jumlah token yang hilang
● c adalah jumlah token yang dipakai
● r adalah jumlah token yang tersisa
● p adalah jumlah token yang dihasilkan
Berdasarkan rumus (2) kita melakukan perhitungan fitness untuk semua varian pada log 𝐿pada model proses 𝑁.
𝑓𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠(𝐿, 𝑁) = 1 2 (1 − 𝛴 𝜎∈𝐿 𝐿(𝜎)×𝑚 𝑁,,𝜎 𝛴 𝜎∈𝐿 𝐿(𝜎)×𝑐 𝑁,,𝜎 ) + 1 2 (1 − 𝛴 𝜎∈𝐿 𝐿(𝜎)×𝑟 𝑁,,𝜎 𝛴 𝜎∈𝐿 𝐿(𝜎)×𝑝 𝑁,,𝜎 ) (2)
Conformance checking adalah teknik untuk membandingkan model proses dengan event log dari proses yang sama. Tujuannya adalah untuk memeriksa apakah log peristiwa sesuai dengan model dan sebaliknya.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Merujuk pada penelitian terdahulu [6], penelitian dimulai dengan melakukan analisa proses bisnis yang  dilakukan  pada  import  dwelling  time  pelabuhan.  Gambaran  umum  proses  bisnis  pada  import dwelling time pelabuhan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Bisnis Import Dwelling Time Pelabuhan
e-ISSN:2540-9719
Setelah memahami domain proses bisnis yang dilakukan, kemudian penelitian dilakukan dengan melihat dan melakukan pengecekan terhadap dataset yang akan digunakan dalam penelitian ini dengan melakukan pre-processing.
Hasil pre-processing adalah kami memahami data dan melakukan pengecekan missing value pada dataset event log. Setelah itu melakukan pemilihan atribut yang digunakan untuk penambangan proses, adapun beberapa atribut yang digunakan dalam penambangan proses yaitu case, event dan time stamp. Kemudian dataset dikonversi kedalam format Event log menggunakan Library PM4PY.

## Ektraksi Dataset
Dataset  diekstraksi  dari  transaksi  import  dwelling  time  pelabuhan  dengan  sebanyak  531582, ringkasan dataset ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Ringksan Dataset
Kemudian  dilakukan  pelabelan  terhadap  dataset  berdasarkan  aktivitas  untuk  mempermudah pengelompokan pada dataset, ditunjukan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Pelabelan Dataset Berdasarkan Aktivitas
Label Aktivitas A Discharge B Stack Date C Job BHD D Move to BHD LOC E Job BHD Complete F Return BHD move to Yard G Job Change Status H Move to CFS I JComplete Striping J Return RS Move to Yard K Quarantine Job BHD L Move to TPFT M Quarantine Job BHD Complete N Job DEL Date O Truck IN (Ext) P Truck OUT
Pada tahapan ekstraksi ini, data yang diekstraksi mengacu pada penelitian terdahulu [6], kemudian dilakukan  seleksi  data  sesuai  kebutuhan  analisis  yang  dilakukan.  Adapun  atribut  yang  digunakan meliputi case, label dan Time Stamp. Ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Seleksi Data Sesuai Kebutuhan Analisis
e-ISSN:2540-9719

## Filtering Event Data
Kemudian  dilakukan  tahapan  filtering  data  berdasarkan  start  activities  dan  end  activities  pada proses import dwelling time, dimana aktivitas awal dalam proses import dwelling time dimulai dengan aktivitas dengan label “A” dan aktivitas akhir dengan label “P”. Tahapan filtering ini ditunjukan pada Gambar 4 dan 5.

## Gambar 4. Filtering on Start Activities

## Gambar 5. Filtering on End Activities
Tahapan  selanjutnya  dilakukan  proses  filtering  untuk  melakukan  pengelompokan  pada  data berdasarkan variant, ditunjukan pada Gambar 6. Kemudian didapatkan hasil  sebanyak 41 variant dan 102330 case, ditunjukan pada Tabel 3.
Gambar 6. Filtering Dataset Berdasarkan Variant
Tabel 3. Variant Frequency Reference Trace 96904 𝜎 1 A,B,N,O,P 3734 𝜎 2 A,B,C,D,E,F,N,O,P 772 𝜎 3 A,B,K,L,M,N,O,P 238 𝜎 4 A,B,C,D,E,N,F,O,P 150 𝜎 5 A,B,C,D,F,E,N,O,P 132 𝜎 6 A,B,C,E,N,O,P 121 𝜎 7 A,N,B,O,P 103 𝜎 8 A,B,C,D,E,N,O,P 26 𝜎 9 A,B,K,M,N,O,P 22 𝜎 10 A,B,N,C,D,O,P 14 𝜎 11 A,B,N,G,H,I,J,O,P 11 𝜎 12 A,B,O,N,P 11 𝜎 13 A,B,N,C,O,P 11 𝜎 14 A,B,K,M,N,L,O,P 10 𝜎 15 A,B,C,E,D,N,O,P 8 𝜎 16 A,N,O,P 8 𝜎 17 A,B,C,D,E,F,C,D,E,F,N,O,P 7 𝜎 18 A,B,C,E,D,F,N,O,P 6 𝜎 19 A,B,K,M,L,N,O,P 4 𝜎 20 A,B,G,I,N,O,P 3 𝜎 21 A,C,B,D,E,F,N,O,P 3 𝜎 22 A,B,N,C,O,D,P 3 𝜎 23 A,B,G,H,I,N,J,O,P 3 𝜎 24 A,B,G,H,I,J,N,O,P 2 𝜎 25 A,B,N,G,I,O,P 2 𝜎 26 A,B,N,G,I,H,J,O,P
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
2 𝜎 27 A,B,K,L,M,C,D,E,F,N,O,P 2 𝜎 28 A,B,C,N,O,P 2 𝜎 29 A,B,C,E,D,N,F,O,P 2 𝜎 30 A,B,C,D,E,N,O,F,P 2 𝜎 31 A,B,C,D,E,F,O,N,P 2 𝜎 32 A,B,C,D,E,F,K,L,M,N,O,P 2 𝜎 33 A,B,C,C,D,D,E,E,F,F,N,O,P 1 𝜎 34 A,B,N,G,H,I,O,P 1 𝜎 35 A,B,N,C,D,E,F,O,P 1 𝜎 36 A,B,E,C,N,O,P 1 𝜎 37 A,B,C,E,D,C,D,E,F,F,N,O,P 1 𝜎 38 A,B,N,G,H,I,O,P 1 𝜎 39 A,B,C,D,E,F,C,E,N,O,P 1 𝜎 40 A,B,C,D,E,F,C,D,F,E,N,O,P 1 𝜎 41 A,B,C,D,E,C,F,D,E,N,F,O,P

## Konversi Dataset menjadi Event Log
Kemudian  dataset  dikonversi  kedalam  format  log,  untuk  nantinya  dilakukan  proses  discovery menggunakan algoritma alpha miner, ditunjukan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Konversi Dataset Kedalam Format Log
Pengolahan proses dataset dengan algoritma alpha dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Proses Discovery Algoritma Alpha Miner
Hasil  penambangan  proses  menggunakan  algoritma  alpha  miner  akan  divisualisasikan  dalam bentuk petri net untuk menampilkan struktur yang terdapat pada dataset. Hasil perti net yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Hasil Discovery Algoritma Alpha Miner
Dari model proses yang dihasilkan aktivitas C, D, E, F tidak masuk dalam struktur model proses, hal ini terjadi karena data event log yang ada memiliki aktivitas short loops, yaitu diantaranya pada trace 33 “A,B,C,C,D,D,E,E,F,F,N,O,P”.
Conformance  Checking  dapat  dilakukan  karena  berbagai  alasan.  Pertama-tama,  ini  dapat digunakan untuk mengaudit proses dan melihat apakah realitas sesuai dengan beberapa model normatif dan  deskriptif.  Penyimpangan  mungkin  mengarah  pada  kecurangan,  inefisiensi  dan  prosedur  yang dirancang  dengan  buruk.  Kedua,  Conformance  Checking  dapat  dilakukan  untuk  mengevaluasi  hasil proses mining [11].
Dalam penelitian ini, conformance checking dilakukan menggunakan token based replay. Token based replay akan mencocokan trace dengan model proses, mulai dari aktivitas awal untuk menemukan transisi  mana  yang  dieksekusi  dan  aktivitas  mana  terdapat  token  yang  hilang  untuk  proses  yang diberikan.  Token  based  replay  akan  menghitung  nilai  fitness  dengan  threshold  1,  jika  nilai  fitness mendekati 1 maka variant tersebut mendekati sempurna. Dan jika nilai fitness menjauhi dari 1, maka variant proses tersebut belum mendekati sempurna.
Conformance checking dengan token based replay ditunjukan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Conformance Checking
Adapun  hasil dari conformance checking  dengan token based replay pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Conformance Checking
Tahapan akhir dalam penelitian ini adalah membandingkan hasil behavior yang terkandung dalam event  log  dan  behavior  yang  terkandung  dalam  model  proses,  untuk  melihat  kecocokan  keduanya. Dalam penelitian ini evaluasi antara event log dan model proses dilakukan menggunakan replay fitness. Bertujuan untuk menghitung seberapa besar behavior dalam event log yang diterima oleh model proses. Evaluasi  event  log  dan  model  proses  ditunjukan  pada  Gambar  11,  Adapun  hasil  dari  evaluasi  ini ditunjukan pada Tabel 5.
Gambar 11. Evaluasi Event Log dan Model Proses
Tabel 5. Hasil Evaluasi Event Log dan Model Proses
Average Trace Fitness 0.999610282059692 Log Fitness 0.9993923001223441 Percentage Of Fitting Traces 99.16349066744846
Untuk  lebih  lengkap  hasil  dari  pengolahan  data  event  log  tersebut  dapat  dilihat  pada  GitHub berikut:
https://github.com/bjokonowo/ConformancePelabuhanPetikemas/blob/main/AlphaMiner.ipynb

## 5 Kesimpulan
Dari hasil perhitungan fitness didapatkan bahwa model proses dan event log menghasilkan nilai 0.99,  yang  mengartikan  bahwa  model  proses sesuai  dengan  terjadinya  realita transaksi  yang  tercatat kedalam event log. Dengan demikian event log sesuai dengan model proses yang dihasilkan. Penelitian ini  berfokus  pada  1  teknik  process  discovery,  menggunakan  algoritma  alpha  miner.  Maka  pada pengembangan penelitian berikutnya dapat dilakukan process discovery menggunakan alpha plus yang dapat mengatasi terjadinya short loops.

## Referensi
[1] Dwi Sukmawati Syafaaruddin, “Evaluation of Container Terminal Efficiency Performance in Indonesia : Future Investment,” p. 104, 2015.
[2] N. Oktavia, M. Marimin, and Y. Arkeman, “Strategi Peningkatan Kinerja Operasional Bongkar Muat Peti Kemas: Studi Kasus di PT Jakarta International Container Terminal,” J. Apl. Bisnis dan Manaj. , 2020, doi: 10.17358/jabm.6.2.344.
[3] P. Ricardianto, A. Suhalis, and D. P. Sirait, “Integrasi antara Dwelling Time dan Bongkar Muat Peti  Kemas  Pelabuhan  Tanjung  Priok  Integration  Between  Dwelling  Time  and  Loading- Unloading at Tanjung Priok Port,” J. Manaj. Transp. Dan Logistik , 2018.
[4] S.  Rafi  and  B.  Purwanto,  “Dwelling  Time  Management  (Antara  Harapan  dan Kenyataan  Di Indonesia).,” J. Manaj. Bisnis Transp. dan Logistik, 2016.
[5] A.  R.  Tentowi,  T.  S.  Sumadikara,  and  R.  Panggabean, Politik  Hukum  Tata  Kelola Kepelabuhanan Nasional . 2016.
[6] B.  Jokonowo,  R.  Sarno,  S.  Rochimah,  and  B.  Priambodo,  “Process  mining:  Measuring  Key Performance Indicator Container Dwell Time,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v16.i1.pp401-411.
[7] W. Van Der Aalst et al. , “Process mining manifesto,” in Lecture Notes in Business Information Processing , 2012, doi: 10.1007/978-3-642-28108-2_19.
[8] A. Berti, S. J. Van Zelst, and W. Van Der Aalst, “PM4Py Web Services: Easy Development, Integration and Deployment of Process Mining Features in any Application Stack,” in CEUR Workshop Proceedings , 2019.
[9] W. Van der Aalst, Process mining: Data science in action . 2016.
[10] R. A. Hasyim, M. A. Yaqin, and A. H. Utomo, “Analisis Perbandingan Metode Alpha Miner, Inductive Miner dan Causal-Net Mining dalam Proses Mining,” J. Teknol. Inf. dan Terap. , 2020, doi: 10.25047/jtit.v7i2.165.
[11] W. M. P. Van Der Aalst and H. M. W. Verbeek, “Process Discovery and Conformance Checking using Passages,” Fundam. Informaticae , 2014, doi: 10.3233/FI-2014-1006.
[12] B.  Jokonowo,  R.  Sarno,  and  S.  Rochimah,  “Extracting  Audit  Trail  Data  of  Port  Container Terminal For Process Mining,” in Proceedings of 2019 International Conference on Information and Communication Technology and Systems, ICTS 2019 , 2019, doi:
10.1109/ICTS.2019.8850984.
[13] H.  I.  Amin,  A.  Rachmadi,  and  N.  Y.  Setiawan,  “Pengecekan  Conformance  Modul  Proses Keuangan Dengan Process Mining pada Rumah Sakit Medika Mulia di Kabupaten Tuban,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 9, pp. 2874–2881, 2018.
[14] Y. A. Effendi and R. Sarno, “Parallel Process Discovery using A New Time-Based Alpha++ Miner,” IIUM Eng. J. , 2020, doi: 10.31436/iiumej.v21i1.1173.
[15] A.  H.  Kusuma,  G.  Gunawan,  and J.  Santoso,  “Conformance  Checking  Process Mining  SAP Modul  SD  (Sales  and  Distribution)  dengan  Metode  Heuristic  Miner,” Sisfo ,  2020,  doi: 10.24089/j.sisfo.2020.01.001.
[16] N. F. Fahrudin, “Proses Mining untuk Optimasi Proses Bisnis,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , 2020, doi: 10.33197/jitter.vol6.iss2.2020.365.
[17] A. Berti, S. J. Van Zelst, and W. M. P. Van Der Aalst, “Process Mining For Python (PM4Py): Bridging the Gap Between Process and Data Science,” arXiv . 2019.