## COMPLETE
Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912 doi.org/10.52435/complete.v1i2.74
Analisis Kualitas Model Proses dalam Implementasi Process Mining : Literature Review
Afina Lina Nurlaili 1 *, Agung Mustika Rizki 2
1 Informatika, UPN Veteran Jawa Timur; afina.lina.if@upnjatim.ac.id
2 Informatika, UPN Veteran Jawa Timur; agung.mustika.if@upnjatim.ac.id
* Correspondence: afina.lina.if@upnjatim.ac.id;
Abstrak: Proses  bisnis  memiliki  peran  dalam  mengatur  pola  kerja  suatu  organisasi.  Kerumitan dalam membuat proses bisnis menjadi tantangan tersendiri, terutama jika pekerjaan yang dicakup relatif banyak. Process mining menjadi salah satu solusi yang paling handal dengan secara otomatis dapat menemukan model proses, menganalisis kualitas model proses hingga dapat meningkatkan kualitas  model  proses  dari  data event  log yang  tersimpan  pada  sistem  informasi.  Penelitian  ini mengevaluasi tiga algoritma process mining, yaitu Alpha, Alpha++, dan Heuristic Miner dalam hal pembuatan model proses dan kualitasnya. Berdasarkan evaluasi yang dilakukan, algoritma Alpha, Alpha++, dan Heuristic Miner memiliki kecocokan tersendiri untuk kasusnya masing-masing.
Kata Kunci: Alpha; Alpha ++; Event Log Process mining; Heuristic Miner.

## 1. Pendahuluan
Proses bisnis berfungsi mengatur pola kerja suatu organisasi. Namun, membuat proses bisnis yang  baik  merupakan  pekerjaan  yang  sulit  dan  rumit.  Dalam  menangani  permasalahan  tersebut process mining menjadi solusi. [1]. Process mining mampu memodelkan proses bisnis secara otomatis, dengan menggunakan data yang direkam  pada system informasi[2]. Secara umum, process mining adalah  disiplin  ilmu  baru  yang  menyediakan  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan, mengukur kualitas dan meningkatkan proses bisnis [3].
Data yang digunakan sebagai masukan process mining disebut dengan event log , yaitu kumpulan aktivitas yang direkam secara berurutan yang terjadi selama pelaksanaan proses tertentu [4]. Setiap event mengacu pada aktivitas (yaitu langkah yang didefinisikan dalam proses bisnis) dan terhubung dengan case tertentu (mis.sebuah contoh proses bisnis) [5]. Urutan aktivitas yang termasuk dalam satu case disebut dengan trace . Event log juga dapat menyimpan informasi tambahan, seperti resource atau  sumber  daya  (yaitu  orang  atau  perangkat)  yang  menjalankan  atau  memulai  suatu  kegiatan, waktu suatu peristiwa atau atribut lain yang terkait dengan suatu proses bisnis [6].
Terdapat tiga jenis process mining . Jenis pertama adalah penemuan model proses, di mana model proses dibuat hanya dengan menggunakan perilaku yang diamati dalam event log [7]. Jenis kedua dari process  mining adalah  pemeriksaan  kesesuaian  kualitas,  di  mana  model  proses  yang  ada dibandingkan dengan event log dari proses  yang  sama [8]. Jenis ketiga adalah peningkatan  model proses, di mana model proses ditingkatkan menggunakan informasi yang diperoleh dari event log. Dengan  menggabungkan  ketiga  jenis  tersebut, process  mining dapat  digunakan  untuk  memeriksa kepatuhan,  menganalisis  kemacetan,  dan  memprediksi  penundaan,  dan  merekomendasikan tindakan untuk meminimalkan waktu pengerjaan yang diharapkan.
Tujuan dari penelitian ini melakukan studi komparasi efektivitas algoritma penemuan model proses  dalam process  mining .  Algoritma  yang  digunakan  untuk  diuji  adalah  algoritma  Alpha, Alpha++,  dan  Heuristic  Miner.  Selanjutnya  dari  ketiga  algoritma  tersbut  dievaluasi  dan  dihitung kualitas tiap model proses yang terbentuk.
Complete 2019, Vol.1, No 2, doi.org/10.52435/complete.v1i2.74
Paper  ini  disusun  dengan  susunan  sebagai  berikut:  Bagian  1  merupakan  pendahuluan  berisi tentang  latar  belakang  masalah.  Bagian  2,  tinjauan  beberapa  studi  literatur  dari  beberapa  peneliti sebelumnya  dan  metode  penelitian  yang  dilakukan.  Kemudian  Bagian  3  membandingkan  hasil percobaan menggunakan studi kasus dan Bagian 4 menyajikan kesimpulan.

## 2. Bahan dan Metode

## 2.1. Bahan
Penyusunan  paper  ini  menggunakan  proses  studi  literatur.  Berikut  ini  akan  dijelaskan  studi literatur yang telah dilakukan.
2.1.1. Event Log
Paper ini menggunakan event log untuk proses analisis. Event log dapat menyimpan berbagai macam  jenis  informasi. Event  log merupakan  hasil  dari  rekaman  aktivitas  setiap  kali  seseorang mengerjakan  sesuatu  pada  sistem  informasi. Event  log yang  telah  dikumpulkan  lalu  dianalisis sehingga dapat dijadikan sebagai pedoman pembuatan model proses bisnis dari suatu perusahaan untuk masa mendatang [9].
Untuk  dapat  menerapkan  teknik process  mining ,  hal  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah mengambil event  log dari  sumber  data  (misalnya:  basis  data,  log  transaksi,  jejak  audit,  dll.).  XES adalah format standar untuk process mining yang didukung oleh sebagian besar kakas bantu process mining .  XES  dibuat  pada  tahun  2010  oleh IEEE  Task  Force  on  Process  Mining .  Di  samping  XES (eXtensible  Event  Stream),  format  lain  yang  didukung  oleh  kakas  bantu  ProM  adalah  file  MXML (Mining eXtensible Markup Language).
Event  log memiliki  beberapa  istilah  yang  sering  digunakan  untuk  dijadikan  sebagai  dasar analisis, yaitu case , trace , aktivitas, waktu, sumber daya. Case adalah satu rangkaian aktivitas yang saling terhubung dimulai dari aktivitas awal sampai aktivitas akhir untuk menyelesaikan masalah tertentu. Trace adalah  kumpulan case yang  memiliki  jalur  yang  sama  atau  kesamaan  rangkaian aktivitas.  Aktivitas  adalah  pekerjaan  yang  telah  dilaksanakan  pada  suatu  proses  bisnis.  Waktu adalah  waktu  pelaksanaan  yang  dicatat  pada  setiap  aktivitas.  Sumber  daya  adalah  orang  atau perangkat yang bertugas menyelesaikan setiap aktivitas. Gambar 1 merupakan contoh event log dari sebuah perusahaan karaoke.

## 2.1.2. Penemuan Model Proses
Jenis pertama dan termasuk proses yang paling penting pada process mining adalah penemuan model  proses.  Penemuan  model  proses  merupakan  teknik  pengambilan  event  log  dari  sistem informasi sebagai masukan dan menghasilkan model proses [10]. Analis menggunakan kemampuan penemuan model proses dengan mengumpulkan data event log dari sistem informasi dan membuat visualisasi  alur  kerja  melalui  sistem.  Analisis  dilakukan  dengan  memeriksa  seluruh  pola  proses untuk mengungkap situasi yang menyebabkan kesalahan dan inefisiensi atau memperburuk risiko.
Penemuan  model  proses  diawali  dengan  memeriksa  seluruh  aktivitas  dan  hubungan  antar aktivitas  yang  paling  sering  muncul  [11].  Analis  dapat  memeriksa  varian  proses  atau trace yang dinotasikan dalam subset data event log dan menganalisis bagaimana trace dalam event log ini berbeda satu dengan yang lain.
Gambar 1. Contoh event log yang memiliki case , trace , aktivitas, waktu, sumber daya (actor)
Empat  perspektif  utama  yang  dicakup  oleh process  mining selama  penemuan  model  proses meliputi [12]:
1. Perspektif control-flow yang berfokus  pada urutan aktivitas. Tujuan dari perspektif ini adalah untuk menemukan gambaran komprehensif dari semua kemungkinan urutan aktivitas. Hasil dari perspektif  ini  biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk  notasi  pemodelan  proses  (misalnya,  diagram BPMN, Petri net, EPC atau UML).
2. Perspektif organisasi berfokus pada informasi sumber daya dalam suatu aktivitas, yaitu aktor (misalnya,  orang,  sistem,  peran  atau  departemen)  yang  terlibat  dan  bagaimana  mereka  terkait. Tujuannya adalah untuk  menyusun organisasi dengan mengatur  orang dalam  hal peran dan unit organisasi atau untuk menunjukkan jaringan sosial.
3. Perspektif case berfokus pada karakteristik case . Sebuah case bisa ditentukan dengan melihat alur model proses atau oleh aktor yang mengerjakannya.
4. Perspektif waktu berkaitan dengan waktu dan frekuensi kejadian. Saat peristiwa terjadi pada suatu waktu, dimungkinkan untuk menemukan kemacetan, mengukur tingkat layanan, memantau pemanfaatan sumber daya, dan memprediksi waktu pemrosesan yang tersisa dari case yang berjalan.

## 2.1.3. Pengukuran Kualitas Model Proses
Jenis kedua dari process mining adalah pengukuran kualitas model proses. Di sini, model proses yang  ada  dibandingkan  dengan  event  log  dari  proses  yang  sama  [13].  Pemeriksaan  kesesuaian kualitas dapat digunakan untuk memeriksa apakah data real-time , seperti yang tercatat di log, sesuai dengan model dan sebaliknya.
Algoritma process mining menganalisis tingkat kesesuaian antara model proses dan data event log.  Beberapa  kakas  bantu process  mining menyediakan  fitur  untuk  memeriksa  dan  menganalisis kinerja model proses berdasarkan identitas individu dan tim yang melaksanakan aktivitas.
Terdapat setidaknya dua jenis pengukuran model proses yang digunakan pada penelitian ini, yaitu fitness dan presisi. Pengukuran fitness memiliki nilai tinggi (atau setara dengan satu) apabila trace  yang  ada  pada  event  log  semakin  banyak  ditampilkan  dalam  model  proses.  Begitu  juga sebaliknya nilai fitness akan semakin turun apabila trace yang ada pada event log semakin sedikit ditampilkan  dalam  model  proses.  Pengukuran  presisi  memiliki  nilai  tinggi  apabila  kemungkinan trace dari model proses yang terbentuk semakin sedikit dimana trace tersebut tidak terdapat pada event log. Begitu juga sebaliknya nilai presisi akan semakin turun apabila kemungkinan trace dari model proses yang terbentuk semakin banyak dimana trace tersebut tidak terdapat pada event log.
Nilai kualitas fitness dapat dilihat dinyatakan sebagai
𝑄𝑓 = 𝐶𝐶𝐸 + 𝐿𝐶𝐸
2 (1)
dimana  nilai  LCE  merupakan  hasil  perhitungan  nilai  kesesuaian trace ,  sedangkan  nilai  CCE merupakan hasil perhitungan nilai kesesuaian aktivitas. Nilai LCE dapat dihitung menggunakan
𝐿𝐶𝐸 = 𝑡𝑚𝑝 𝑡𝑒𝑙
(2)
dimana tmp merupakan jumlah trace dari event log yang muncul dalam model proses sedangkan tel merupakan  jumlah  keseluruhan trace yang  terdapat  pada event  log. Nilai  CCE  dapat  dihitung menggunakan
𝐶𝐶𝐸 = 1 2 (𝑎𝑒𝑙−𝑎𝑚𝑝) 𝑎𝑒𝑙 + 1 2 (𝑎𝑒𝑙−𝑎𝑡𝑒𝑙) 𝑎𝑒𝑙 (3)
dimana  ael  merupakan  total  aktivitas  yang  terdapat  pada  event  log,  amp  adalah  jumlah  aktivitas yang terdapat pada event log yang tidak muncul dalam model proses yang terbentuk, atel merupakan jumlah aktivitas yang ada pada trace yang terdapat pada event log setelah aktivitas terakhir yang muncul dalam model proses yang terbentuk. Nilai kualitas presisi dapat dinayatakan dengan
𝑄𝑝 = 𝑡𝑚𝑝 𝑡𝑚𝑝 + 𝑡𝑡𝑚𝑝 (4)
dimana tmp merupakan trace yang terdapat pada event log dapat muncul dalam model proses yang terbentuk sedangkan ttmp merupakan trace yang terbentuk dari model proses yang tidak terdapat di event log .

## 2.2. Metode
Penelitian ini memiliki empat tahapan dasar: persiapan data event log, transformasi data event log dari CSV menjadi bentuk MXML menggunakan kakas bantu Disco, implementasi menggunakan kakas  bantu  ProM  [14],  dan  ulasan  hasil  percobaan.  Secara  garis  besar,  tahapan  proses  yang dilaksanakan pada penelitian ini ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart pengerjaan penelitian

## 2.2.1. Persiapan Data Event Log
Tahapan penting yang perlu disiapkan sebelum melakukan percobaan penemuan model proses yaitu  persiapan  data.  Persiapan  data  dilakukan  dengan  mengambil  data  event  log  yang  telah disimpan  dalam  sistem  informasi.  Event  log  yang  baik  apabila  terdapat  aktivitas,  waktu,  dan resource. Event log yang dijadikan sebagai masukan model proses terdiri dari tiga puluh case.

## 2.2.2. Transformasi Data Event Log
Transformasi  data  event  log  dilakukan  agar  saat  proses  implementasi  ke  dalam  kakas  bantu ProM  dapat  terbaca.  Sebuah  kakas  bantu  seperti  Disco  milik  Fluxicon  dapat  secara  otomatis mengubah data event log  berupa CSV menjadi bentuk MXML. Bentuk MXML  dapat dilihat pada Gambar  3.  Tidak  terdapat  perbedaan  mencolok  pada  bentuk  MXML  hanya  saja  bentuk  ini merupakan bentuk narasi dari bentuk CSV dan terdapat penulisan complete untuk setiap aktivitas yang telah dikerjakan.
Gambar 3. Contoh hasil transformasi event log dalam bentuk MXML

## 2.2.3. Implementasi
Tahap implementasi dilakukan dengan melakukan ekstraksi event log menjadi sebuah model proses. Kakas bantu yang digunakan dalam penelitian ini adalah ProM 5.2.
Data event log yang telah disiapkan seperti pada Gambar dan Gambar selanjutnya dimasukkan ke  dalam  ProM  untuk  dianalisis  kualitas  model  proses.  Berikut  merupakan  algoritma  yang digunakan:
• Algoritma Alpha
Algoritma  Alpha  mengurutkan  aktivitas  berdasarkan  hubungan  antar  aktivitas  satu  dengan yang  lain  [7].  Maka  dari  itu,  akan  didapatkan  informasi  proses  mana  yang  merupakan  relasi berurutan dan proses mana yang memiliki relasi paralel. Alpha dalam penggambaran model proses menggunakan Petri net. Petri net adalah grafik dua arah yang terdiri dari place, transisi, dan garis panah yang menghubungkan keduanya [15]. Fungsi dari place adalah sebagai penanda input atau output suatu transisi sedangkan transisi merupakan aktivitas yang ada pada proses bisnis. Beberapa relasi pada Petri net dapat dijelaskan sebagai berikut.
Complete 2019, Vol.1, No 2, doi.org/10.52435/complete.v1i2.74
1. Follows (>) apabila terdapat tuple aktivitas (A,B) saling terhubung
2. Causal ( → ) apabila terdapat aktivitas A > B dan B! > A 3. Parallel (||) apabila terdapat aktivitas A > B dan B > A
4. Unrelated (#) apabila terdapat aktivitas B! > B dan B! > A
• Algoritma Alpha ++
Algoritma Alpha ++ dibuat dengan tujuan menangani kekurangan algoritma Alpha dan Alpha + [16]. Pada algoritma Alpha memiliki kelemahan tidak dapat menemukan length-one-loop, length- two-loop, aktivitas tersembunyi, aktivitas ganda, ketergantungan implisit, dan keterikatan pemilihan aktivitas.
• Algoritma Heuristic Miner
Algoritma  Heuristic  Miner  adalah  algoritma  penemuan  model  proses  yang  menangani permasalahan spaghetti processes dengan berfokus pada jumlah kemunculan relasi antar aktivitas satu dengan lain pada event log dalam membentuk model proses [17]. Spaghetti processes merupakan event log  yang  memiliki  relasi  terlalu  banyak  dan  rumit  sehingga  sulit  untuk  dibaca  [5].  Relasi  antar aktivitas  dengan  jumlah  sedikit  tidak  akan  dimunculkan  pada  model  proses  yang  dibentuk  oleh algoritma  Heuristic  Miner.  Berikut  merupakan  langkah-langkah  yang  digunakan  dalam pembentukan model proses oleh Algoritma Heuristic Miner:
1. Membuat matrik dependency graph untuk menyimpan jumlah relasi kebergantungan antar dua aktivitas.
2. Menentukan Dependency threshold, Positive Observation threshold, Relative to best threshold sebagai dasar pemilihan relasi kebergantungan yang akan dimunculkan dalam model proses.
3. Memeriksa jika terdapat short loop (length-one-loop atau length-two-loop).
4. Menentukan relasi parallel (XOR atau AND) antar aktivitas.
5. Model proses dapat terbentuk.
Kelebihan  Algoritma  Heuristic  Miner  yaitu  mampu  menampilkan  aktivitas  berulang  berupa length-one-loop  dan  length-two-loop  apabila  dalam  event  log  terdapat  relasi  tersebut  serta  hasil model proses dapat diubah ke dalam bentuk Petri net. Petri net dapat menampilkan  relasi paralel seperti  XOR  dan  AND.  Kekurangan  dari  algoritma  Heuristic  Miner  adalah  jumlah  relasi  antar aktivitas  yang  tingkat  kemunculannnya  sedikit  pada event  log  dapat  dianggap  sebagai  gangguan sehingga relasi tersebut tidak dapat tampil pada model proses.

## 2.2.4. Ulasan Hasil Percobaan
Tahap akhir dari penelitian ini adalah mengulas hasil dari setiap hasil percobaan penggunaan algoritma.  Pengukuran  kualitas  model  proses  menjadi  parameter  penilaian  yang  dikaji  dan dibandingkan,    sehingga    diketahui    perbedaan  pengukuran  kualitas  model  proses  mana  yang lebih unggul dari setiap algoritma yang digunakan pada percobaan penelitian.

## 3. Hasil

## 3.1. Model Proses

## 3.1.1. Alpha
Model  proses  yang  terbentuk  dengan event  log pernelitian  menghasilkan  relasi  perulangan length-one-loop ditampilkan pada Gambar 4. Berdasarkan model proses tersebut, kekurangan utama dari algoritma Alpha adalah tidak mampu menampilkan relasi perulangan seperti length-one-loop dan length-two-loop.
Gambar 4. Hasil penemuan model proses algoritma Alpha
3.1.2. Alpha ++
Algoritma Alpha ++ adalah pengembangan dari algoritma Alpha. Keunggulan Algoritma Alpha ++ adalah kemampuan menampilkan relasi perulangan seperti length-one-loop dan length-two-loop. Hasil dari penemuan model proses terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil penemuan model proses algoritma Alpha ++

## 3.1.3. Heuristic Miner
Meskipun algoritma Heuristic Miner dapat menangani kasus spaghetti processes akan tetapi relasi yang  memiliki  frekuensi  kecil  dalam  event  log  tidak  tergambarkan  pada  model  proses  yang dibentuk. Model proses yang dibentuk oleh algoritma Heuristic Miner ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil penemuan model proses algoritma Heuristic Miner

## 3.2. Kualitas Model Proses
Kualitas model proses yang terbentuk dihitung dari nilai fitness, didapatkan bahwa algoritma Alpha dan Heuristic Miner memiliki nilai fitness yang lebih tinggi karena karena tidak terdapat relasi perulangan. Sehingga banyak kemungkinan trace yang terbentuk. Nilai presisi Alpha lebih rendah dibanding Alpha ++ dan Heuristic Miner karena trace yang terbentuk tidak sesuai dengan event log yang ada. Tabel perbandingan nilai kualitas model proses ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel perbandingan nilai kualitas model proses
Alpha Alpha ++ Heuristic Miner Fitness 0.96 0.94 0.96 Presisi 0.66 0.84 0.93
Complete 2019, Vol.1, No 2, doi.org/10.52435/complete.v1i2.74
Pada  penemuan  model  proses,  algoritma  Alpha  ++  memiliki  keunggulan  dalam  menangani proses  perulangan  baik  length-one-loop  maupun  length-two-loop  dibandingkan  algoritma  Alpha dan Heuristic Miner. Tetapi, dalam hal nilai fitness, algoritma Alpha dan Heuritic Miner lebih unggul dibandingkan  algoritma  Alpha++.  Kemudian,  dalam  hal  presisi,  algoritma  Heuristic  Miner  paling unggul dibandingkan algoritma Alpha dan Alpha++.

## 4. Kesimpulan
Algoritma Alpha, Alpha++, dan Heuristic Miner memiliki kecocokan tersendiri untuk kasusnya masing-masing.  Heuristic miner lebih cocok digunakan untuk spaghetti processes karena trace yang memiliki frekuensi kecil dapat dianggap sebagai gangguan. Alpha dan Alpha ++ lebih cocok untuk kasus  yang  kecil.  Kemudian,  dalam  hal  terdapat  perulangan,  algoritma  Alpha++  adalah  alternatif terbaik.

## Referensi
1. W. Van Der Aalst, T. Weijters, and L. Maruster, “Workflow mining: Discovering process models from event logs,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng., vol. 16, no. 9, pp. 1128 – 1142, 2004, doi: 10.1109/TKDE.2004.47.
2. L.  Wen,  W.  M.  P.  van  der  Aalst,  J.  Wang,  and  J.  Sun,  “Mining  process  models  with  non -free-choice onstructs,” Data Min. Knowl. Discov., vol. 15, no. 2, pp. 145– 180, 2007, doi: 10.1007/s10618-007-0065-y.
3. M. Song and W. M. P. van der Aalst, “Towards comprehensive support for organizational mining,” Decis. Support Syst., vol. 46, no. 1, pp. 300 – 317, 2008, doi: 10.1016/j.dss.2008.07.002.
4. A. K. Alves de Medeiros, A. J. M. M. Weijters, and W. M. P. van der Aalst, “Genetic process mining: A basic approach and its challenges,” Bus. Process Manag. Work. (BPM 2005), vol. 3812, no. task C, pp. 203– 215, 2006, doi: 10.1007/11678564_18.
5. A.  K.  A.  De  Medeiros  et  al.,  “Process  mining  based  on  clustering:  A  quest  for  precision,”  Lect.  Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 4928 LNCS, pp. 17 – 29, 2008, doi: 10.1007/978-3-540-78238-4_4.
6. A. Rozinat, R. S. Mans, M. Song, and W. M. P. van der Aalst, “Discovering colored Petr i nets from event logs,” Int. J. Softw. Tools Technol. Transf., vol. 10, no. 1, 2008, doi: 10.1007/s10009 -007-0051-0.
7. D. Informatika, F. Teknik, U. T. Madura, and D. Informatika, “a More Efficient Deterministic Algorithm in Process,” vol. 14, no. 3, pp. 97 1 – 995, 2018.
8. A. Burattin, F. M. Maggi, and A. Sperduti, “Conformance checking based on multi -perspective declarative process models,” Expert Syst. Appl., vol. 65, pp. 194– 211, 2016, doi: 10.1016/j.eswa.2016.08.040.
9. W. M. P. Van Der Aalst, Process Mining Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Germany: Springer, 2011.
10. Y. A. Effendi and R. Sarno, “Discovering process model from event logs by considering overlapping rules,” Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Comput.  Sci.  Informatics,  vol.  2017-Decem,  no.  September,  pp.  19 – 21,  2017,  doi: 10.1109/EECSI.2017.8239193.
11. S. J. J. Leemans, D. Fahland, and W. M. P. van der Aalst, “Discovering block -structured process models from event logs containing infrequent behaviour,” Lect. Notes Bus. Inf. Process., vol. 171, pp. 66 – 78, 2014, doi: 10.1007/978-3-319-06257-0_6.
12. M.  Weske,  “Business  Process  Management,”  Bus.  Process  Manag.,  no.  Bpm  2007,  pp.  24– 28,  2015,  doi: 10.1007/978-3-642-28616-2.
13. Y. Amelia Effendi and R. Sarno, “Conformance Checking Evaluation of Proces s Discovery Using Modified Alpha++ Miner Algorithm,” Proc. - 2018 Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun. Creat. Technol. Hum. Life, iSemantic 2018, pp. 435 – 440, 2018, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2018.8549770.
14. F.  M.  Maggi,  C.  Di  Francescomarino,  M.  Dumas,  and  C .  Ghidini,  “Predictive  Monitoring  of  Business Processes,” 2013, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1312.4874.
15. B. Vázquez- Barreiros, M. Mucientes, and M. Lama, “A genetic algorithm for process discovery guided by completeness,  precision  and  simplicit y,”  Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect.  Notes  Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 8659 LNCS, pp. 118 – 133, 2014, doi: 10.1007/978-3-319-10172-9_8.
Complete 2019, Vol.1, No 2, doi.org/10.52435/complete.v1i2.74
16. D.  Rahmawati,  M.  A.  Yaqin,  and  R.  Sarno,  “Fraud  detection  on  event  logs  of  goods  an d  services procurement  business  process  using  Heuristics  Miner  algorithm,”  in  2016  International  Conference  on Information Communication Technology and Systems (ICTS), 2016, pp. 249 – 254, doi: 10.1109/ICTS.2016.7910307.
17. R. Sarno, Y. A. Effendi, and F. Harya dita, “Modified Time -Based Heuristics Miner for Parallel Business Processes,”  IRECOS  (International  Rev.  Comput.  Software),  vol.  11,  no.  3,  pp.  249– 260,  2016,  doi: https://doi.org/10.15866/irecos.v11i3.8717.
© 2019 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).