## Common Process Extraction pada Model Proses Bisnis Tebang Muat Angkut (TMA)

## Salma Fatia
Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia 17650017@student.uin-malang.ac.id

## Muhammad Ainul Yaqin
Jurusan Teknik Informatika
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim
Malang, Indonesia yaqinov@ti.uin-malang.ac.id

## Adi Heru Utomo
Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia adiheruutomo@polije.ac.id
Abstract—  In  an  organizational  environment,  there  are various  business  process  models  with  the  same  procedures.  If an  organization  builds  a  system  with  the  same  procedure repeatedly, it will undoubtedly incur a lot of effort and money. Therefore, it is necessary to extract common fragments to save effort.  This  research  uses  four  scenarios  of  business  process models:  sequence,  branching,  nested  branching,  and  looping. This  study  uses  Business  Process  Modeling  Notation  (BPMN) notation  so  that  the  process  model  consists  of  activities, connectors,  and  gateways.  Structural  similarity  is  measured using the Jaccard similarity formula by comparing the process model.  The  similarity  of  behavior  is  measured  using  the Transition  Adjacency  Relations  (TARs)  method  to  obtain common fragments. The results show that the sequence process model  will  produce  a  common  fragment  that  tends  to  be sequential  too.  The  branching  will  produce  a  common fragment  that  tends  to  branch,  and  nested  branching  will produce  a  common  fragment  that  tends  to  be  branched  and nested,  as  well  as  looping  will  produce  a  common  fragment contains  looping  too.  The  experimental  results  show  that  the proposed method can extract common fragments based on the available business process models.
Keywords—BPMN; common fragment; behavioral similarity; TARs
Abstrak— Dalam lingkungan organisasi, terdapat berbagai model  proses  bisnis  dengan  prosedur  yang  sama.  Jika  suatu organisasi  membangun  sistem  dengan  prosedur  yang  sama secara  berulang-ulang,  niscaya  akan  mengeluarkan  banyak tenaga dan biaya. Oleh karena itu, perlu mengekstrak fragmen umum  untuk  menghemat  tenaga.  Penelitian  ini  menggunakan empat skenario model proses bisnis yaitu sequence, branching, nested  branching,  dan  looping.  Penelitian  ini  menggunakan notasi  Business  Process  Modeling  Notation  (BPMN)  sehingga model  proses  terdiri  dari  aktivitas,  konektor,  dan  gateway. Kemiripan  struktural  diukur  menggunakan  rumus  kemiripan Jaccard  dengan  membandingkan  model  proses.  Kesamaan perilaku  diukur  menggunakan  metode  Transition  Adjacency Relations  (TARs)  untuk  mendapatkan  fragmen  yang  sama. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  sequence  process akan  menghasilkan  common  fragment  yang  cenderung berurutan  juga.  Percabangan  akan  menghasilkan  fragmen umum yang cenderung bercabang, dan  percabangan bersarang akan menghasilkan fragmen umum yang cenderung bercabang dan bersarang, serta perulangan akan menghasilkan  fragmen  umum  yang  berisi  perulangan  juga. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat mengekstrak fragmen umum berdasarkan model proses bisnis yang tersedia.
Keywords—BPMN;  common  fragment;  kemiripan  perilaku; TARs

## PENDAHULUAN
Setiap  organisasi  menerapkan  prosedur  yang  bervariasi dalam menjalankan proses bisnisnya. Ada kalanya prosedur yang  digunakan  antara  satu  organisasi  dan  organisasi  yang lain  sama,  namun  juga  tidak  jarang  menggunakan  prosedur yang  berbeda.  Apabila  organisasi  membangun  sistem dengan  prosedur  sama  berulang  kali,  tentunya  akan mengeluarkan banyak usaha dan biaya.
Dengan  adanya  beberapa  variasi  dalam  proses  bisnis, diperlukan  pengukuran  model  proses  agar  dapat  diketahui standar proses bisnis di setiap alur dan dapat meminimalisir adanya duplikasi proses bisnis tersebut. Salah satu cara yang dapat  dilakukan  adalah  dengan  mengekstraksi common fragment . Common  fragment dapat  didefinisikan  sebagai bagian  umum  dari  beberapa  proses  bisnis  yang  saling terkait.  Fleksibilitas common  fragment suatu  proses  bisnis dapat  divariasikan  sesuai  kebutuhan  dari  suatu  organisasi [1].
Pemodelan  proses  bisnis  merupakan  diagram  yang umum  mewakili  urutan  kegiatan  dengan  menunjukkan peristiwa,  tindakan,  dan  hubungan  atau  titik-titik  koneksi secara  berurutan  dari  titik  awal  hingga  titik  akhir.  Proses bisnis  dapat  dimodelkan  ke  dalam  beberapa  notasi  seperti, UML  Activity  Diagram , Business  Process  Modeling Notation (BPMN), Event-Driven Process Chain (EPC), dan Petri Net Modeling Notation (PNML). BPMN menyediakan notasi  yang  dapat  dengan  mudah  dipahami  oleh  semua pengguna bisnis. Salah satu cara untuk menganalisis model BPMN tersebut adalah dengan menghitung kemiripannya.
Pada penelitian sebelumnya, telah dilakukan pengukuran kemiripan  model  proses  bisnis.  Penelitian  terkait  sistem cerdas  untuk menemukan behavioral  similarity pada  model proses bisnis menggunakan algoritma Transition  Adjacency Relations ,  kemudian  mengelompokkan  proses  bisnis  sesuai hasil  perhitungan  kemiripan  berdasarkan  nilai clustering serta  membentuk common  fragment [2].  Penelitian  lain menentukan  kemiripan semantic [3], structural ,  dan behavioral dengan  menentukan  bobot  kemiripan  dan  nilai batas cluster dengan menggunakan nilai uji coba dan model proses PNML [4].
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  empat skenario  model  proses  Tebang  Muat  Angkut  (TMA)  yang berbeda untuk dianalisis setiap fragmennya. Skenario terdiri dari  model  proses  cenderung sequence ,  bercabang, bercabang  tersarang,  dan  perulangan.  Model  proses menggunakan  notasi  BPMN,  sehingga  bagian  model  terdiri dari activity , connector ,  dan gateway [5].  Kemiripan struktural diukur menggunakan algoritma Jaccard Coefficient  Similarity untuk  mendapatkan  nilai  similaritas
dari  struktur  model  proses  yang  dibandingkan  [6]. Selanjutnya untuk mendapatkan common fragment dilakukan  pengukuran  similaritas  perilaku  menggunakan algoritma Transition Adjacency Relations (TARs). Kemudian  dilakukan  perhitungan  kompleksitas  pada  hasil common  fragment dan  model  proses  awal  menggunakan Yaqin  complexity untuk  mengetahui  persentase  penyusutan kompleksitasnya.
METODE PENELITIAN Metodologi  penelitian  yang  diimplementasikan  terbagi ke  dalam  beberapa  tahapan,  ditunjukkan  dengan  kerangka konseptual pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Konseptual Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  notasi BPMN  dengan  empat  skenario  model  proses  Tebang  Muat Angkut  (TMA)  yang  terdiri  dari  model  proses  sequence, percabangan,  percabangan  tersarang  dan  perulangan. Adapun  contoh  model  proses  yang  digunakan,  sebagai berikut :
Skenario 1: Cenderung Sequence
Pada  skenario  1,  model  proses  TMA  yang  ditampilkan cenderung sequence atau hanya memiliki satu percabangan. Proses  yang  terjadi  juga  sederhana  dan  tidak  memiliki proses  perulangan.  Skenario  1  diusulkan  untuk  mengetahui pengaruh model proses secara sequence terhadap kemiripan struktur  dan  perilaku  untuk  mengetahui  hasil common fragment yang  didapat.  Berikut  3  model  proses  untuk skenario 1:
(a) (b) (c)
Gambar. 1. Model Proses Cenderung Sequence
Skenario 2: Percabangan
Pada  skenario  2,  model  proses  TMA  yang  ditampilkan cenderung  bercabang  atau  memiliki  lebih  dari  satu percabangan.  Skenario  2  diusulkan  untuk  mengetahui pengaruh  model  proses  secara  bercabang  terhadap kemiripan  struktur  dan  perilaku  untuk  mengetahui  hasil common  fragment  yang  didapat.  Berikut  3  model  proses untuk skenario 2:
(a) (b) (c)
Gambar. 2. Model Proses Percabangan

## Skenario 3: Percabangan Tersarang
Pada  skenario  3,  model  proses  TMA  yang  ditampilkan cenderung bercabang tersarang atau memiliki lebih dari satu percabangan  dan  dalam  percabangan  tersebut  terdapat percabangan  lagi.  Skenario  3  diusulkan  untuk  mengetahui pengaruh model proses secara bercabang tersarang terhadap kemiripan  struktur  dan  perilaku  untuk  mengetahui  hasil common  fragment  yang  didapat.  Berikut  3  model  proses untuk skenario 3:
(a) (b)

## (c)
Gambar. 3. Model Proses Percabangan Tersarang

## Skenario 4: Perulangan
Pada  skenario  4,  model  proses  TMA  yang  ditampilkan terdapat  proses  perulangan.  Skenario  4  diusulkan  untuk mengetahui  pengaruh  model  proses  perulangan  terhadap kemiripan  struktur  dan  perilaku  untuk  mengetahui  hasil common  fragment yang  didapat.  Berikut  3  model  proses untuk skenario 4:
(a) (b) (c)
Gambar. 4. Model Proses Perulangan
keterangan  dari  empat  skenario  model  proses  TMA diuraikan pada tabel 1 berikut.
TABEL I. K ETERANGAN M ODEL P ROSES

## Keterangan
A = tebang B = proses_manual C = proses_semiMekanik D = proses_mekanik E = pakai_sabit F = pakai_clurit
G = pakai_grabLoader H = pakai_caneHarvester I  = pakai_greenCane J  = pakai_chopper K = muat L = angkut_kePabrik
Nilai  kesamaan  pada  kemiripan  struktur  diukur  dengan membandingkan  aspek  yang  serupa  pada  model  proses BPMN,  seperti label  task  activity , connector ,  dan gateway (percabangan)  yang  sama.  Model  proses  secara  struktural dihitung  kemiripannya  menggunakan  rumus Jaccard Coefficient Similarity pada (1).
Jacc sim = | 𝑥 ∩ 𝑦| |𝑥 ∪ 𝑦| (1)
Kemudian, untuk mendapatkan common fragment diukur kesamaan  perilaku  dari  model  proses  menggunakan algoritma Transition  Adjacency  Relations (TARs).  TARs merupakan  relasi  aktivitas  yang  dapat  diartikan  sebagai urutan  eksekusi  yang  diperoleh  dari  hubungan  antar aktivitas  yang  ada  berdasarkan  relasi  transisi  yang berdekatan.
Common  fragment yang  diekstrak  pada  setiap  skenario model proses bisnis ditentukan dengan mengukur kemiripan beberapa model proses dan menghasilkan bagian yang sama pada  masing-masing  skenario.  Berikut  langkah-langkah mengukur  kesamaan perilaku menggunakan TARs:
1. Ambil nilai transisi dari model 1 dan model 2
2. Gabungkan  dua  nilai  transisi  terdekat  secara berurutan  pada  model  1  dan  model  2.  Hasilnya disebut TARset
3. Hitung jumlah TARset model 1 dan TARset model 2
4. Bandingkan model TARset 1 dan model TARset 2
5. Hitung  jumlah  similar  TARset  antara  model 1 dan model 2
6. Hitung  nilai  yang  sama  menggunakan  jumlah TArset  yang  sama  dibagi  jumlah  model  TARset  1 dikalikan dengan jumlah model TARset 2
Nilai  kemiripan  perilaku  menggunakan  algoritma  TARs dapat dihitung dengan (2).
simB = (𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑜𝑓 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟 𝑇𝐴𝑅𝑠𝑒𝑡)2 𝑇𝐴𝑅𝑠𝑒𝑡 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 1 𝑥 𝑇𝐴𝑅𝑠𝑒𝑡 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 2 (2)
Selanjutnya,  setelah  ditemukan common  fragment pada setiap  skenario  model  proses  maka  dilakukan  perhitungan kompleksitas  menggunakan  rumus Yaqin  complexity yang ditunjukkan  pada  (3).  Rumus Yaqin  complexity lebih komprehensif  dan  lebih  sensitif  terhadap  perubahan  kecil pada struktur model proses bisnis [7].
𝑌𝐶 = 𝑁𝑠 + 𝐴𝑠 + 𝐶𝐴𝑁𝐷 + 𝐶𝑋𝑂𝑅 + 𝐶𝑂𝑅 + 𝐶𝑐𝑦𝑐 + 𝐶𝐷 (3)
Berikut  adalah  penjelasan  dari  aspek-aspek  yang digunakan dalam rumus Yaqin complexity :
N s = Jumlah node A s = Aspek kegiatan ( activity ) CAND = Kompleksitas percabangan AND CXOR = Kompleksitas percabangan XOR COR = Kompleksitas percabangan OR C CYC = Kompleksitas perulangan CD = Kompleksitas kedalaman ( depth )

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini, peneliti menggunakan skenario model 3 yakni  percabangan  tersarang  untuk  diukur  kemiripan strukturalnya. Pengukuran dilakukan dengan membandingkan  terlebih  dahulu  model  3A  dan  3B, kemudian  3A  dan  3C,  serta  terakhir  3B  dan  3C.  Notasi BPMN  terdiri  dari activity , connector ,  dan gateway sehingga  dari  perbandingan  model  3A  dan  3B  didapatkan irisan elemen sebagai berikut :
label task activity = 13 connector = 23 gateway = 6
Sedangkan, gabungan dari kedua model, yakni :
label task activity = 15 connector = 26 gateway = 6
Angka-angka  yang  telah  didapatkan  dimasukkan  ke dalam rumus perhitungan kemiripan pada (1).
Jacc sim = 13+23+6 15+26+6 = 42 47 = 0.89 Menggunakan langkah yang sama kemudian dibandingkan model selanjutnya yaitu, 3A dan 3C, serta 3B dan  3C.  Ketiga  elemen  pada  masing-masing  model  BPMN dihitung  kemudian  dibandingkan  dengan  model  BPMN lainnya  menggunakan  nilai  kemiripan  struktural  antara  dua model yang ditetapkan pada interval 0 sampai 1 [8]. Berikut hasil  perhitungan  kemiripan  struktural  secara  keseluruhan terlihat pada tabel 2.
TABEL II. P ERHITUNGAN J ACCARD S ELURUH M ODEL P ROSES
Figur
Model Skenario
Sequence Percabangan Percabangan Tersarang Looping A-B 0.76 0.55 0.89 0.61 A-C 0.50 0.61 0.82 0.75 B-C 0.65 0.63 0.81 0.62
Melalui  perhitungan  pada  tabel  1  diatas,  jika  nilai kemiripan  sama  dengan  0,  berarti  dua  model  yang  telah dibandingkan  memiliki  perbedaan  yang  signifikan  dan kurang  memiliki  keterhubungan.  Begitu  pula  sebaliknya, jika  nilainya  sama  dengan  1,  berarti  dua  model  memiliki kesamaan maksimum.
Setelah  mengukur  kemiripan  struktural,  maka  langkah selanjutnya  adalah  mengukur  kemiripan  perilakunya. Pengukuran kemiripan perilaku dilakukan untuk mendapatkan common  fragment dari  model  proses  dengan menggunakan  algoritma  TARs.  Peneliti  melambangkan gateway XOR yang terdapat dalam model proses dengan X pada  TARset.  Tabel  3  menunjukkan  data  TARset  dari skenario model 3.
TABEL III. TAR SET P ERCABNGAN T ERSARANG TARset Jumlah Model A AX XB XC XD BX XE XF EX FX XX CX DX XG XH XI GX HX IX XX XJ JK KL 22 Model B AX XB XC XD BX XE XF EX FX XX CX DX XG XH XI XJ GX HX IX JX XX
XK KL 23 Model C AX XB XC XD BX XE XF XG EX FX GX XX CX DX XH XI HX IX XX XJ JK 21
Data  TARset  pada  tabel  3  kemudian  dimasukkan kedalam perhitungan kemiripan perilaku dengan menggunakan persamaan pada (2).
simB = (20)2 22 𝑥 23 = 400 506 = 0.79
Dari  perhitungan  diatas,  didapatkan  nilai  similaritas perilaku  pada  model  3A  dan  3B  sebesar  0.79.  Kemudian, dengan  langkah  yang  sama,  dilakukan  pengukuran kemiripan perilaku pada semua skenario menggunakan data TARset  keseluruhan  model  proses  yang  ditunjukkan  pada tabel  5.  Nilai  pengukuran  TARs  semua  model  proses ditunjukkan pada tabel 4 berikut.
TABEL IV. P ENGUKURAN TAR S KESELURUH MODEL PROSES Figur Model Skenario Sequence Percabangan Percabangan Tersarang Looping A-B 0.67 0.25 0.79 0.19 A-C 0.36 0.21 0.86 0.35 B-C 0.24 0.30 0.82 0.27
Data  TARset  untuk  skenario  model  proses  lainnya ditunjukkan pada tabel 5 berikut.

## TABEL V. TAR SET KESELURUHAN MODEL PROSES
Model Proses TARset Jumlah Sequence A  AB BC CD DE 4 B AB BC CD DE EF FG 6 C AB BC CD DE EF FX XG XH GX
HX XI 11 Percabangan A  AX XB XC XD BX CX DX XE EX XF XG FX GX XH 14
B AB BC CX XD XE XF DX EX FX XG 10 C AX XB XC XD XE BX CX DX EX XF FG GH 12 Percabangan Tersarang A  AX XB XC XD BX XE XF EX FX XX CX DX XG XH XI GX HX IX XX XJ JK KL 22 B AX XB XC XD BX XE XF EX FX XX CX DX XG XH XI XJ GX HX IX JX XX XK KL 23 C AX XB XC XD BX XE XF XG EX FX GX XX CX DX XH XI HX IX XX XJ JK 21 Looping A  AX XB XC BX CX XD DE EF FG GH 10 B AX XB XC BX CX XD DE EX XF XG FX GX XH 13 C AX XB XC BX CX XD DE
7
Untuk  mengekstraksi common  fragment ,  kita  harus menentukan  TARset  yang  sama  dari  model  3A  sampai dengan  Model  3C.  TARset  pada  model  3A  dibandingkan dengan  model  3B  untuk  mendapatkan  fragmen  dari  kedua model  tersebut.  Hal  yang  sama  dilakukan  pada  TARset model  3A  dengan  3C  serta  3B  dengan  3C,  sehingga  dapat ditemukan  fragmen  yang  sama  dari  ketiga  model.  Fragmen yang sama tersebut ditunjukkan dengan warna merah seperti pada  tabel  6.  Fragmen  yang  sama  dari  ketiga  model merupakan hasil ekstraksi untuk scenario 3.
TABEL VI. C OMMON F RAGMENT P ERCABANGAN T ERSARANG TARset
Model A AX XB XC XD BX XE XF EX FX XX CX DX XG
XH XI GX HX IX XX XJ JK KL
Model B

## AX XB XC XD BX XE XF EX FX XX CX DX XG
XH XI XJ GX HX IX JX XX XK KL

## Model C AX XB XC XD BX XE XF XG EX FX GX XX CX DX XH XI HX IX XX XJ
JK Hasil Ekstraksi

## AX XB XC XD BX XE XF XG EX FX GX XX CX DX XH XI HX IX XX XJ
Untuk skenario model proses lainnya, data TARset pada tabel  5  dibandingkan  dan  dicari  kesamaannya  seperti  pada tabel 6 untuk diekstraksi fragmen yang sama. Hasil ekstraksi common  fragment pada  setiap  skenario  model  proses terdapat pada tabel 7.
TABEL VII. C OMMON F RAGMENT S ELURUH M ODEL P ROSES
Model Proses Common Fragment Sequence AB BC CD DE Percabangan CX XD XE DX EX XF Percabangan Tersarang

## AX XB XC XD BX XE XF XG EX FX GX XX
CX DX XH XI HX IX XX XJ Looping

## AX XB XC BX CX XD DE
Setelah  ekstraksi common  fragment ,  kami  mendapatkan TARset  untuk  menjadi common  fragment dari  masing- masing  skenario  model  proses  bisnis.  Proses  ini  akan membentuk  model  jaring  BPMN  baru  seperti  terdapat pada tabel 8.
TABEL VIII. C OMMON P ROCESS S ELURUH M ODEL P ROSES
Model Proses Common Process Sequence
Percabangan Percabangan Tersarang Looping
Berdasarkan  tabel  tersebut,  model  proses  dengan percabangan  tersarang  akan menghasilkan common process dengan  struktur  yang  cenderung  sama  juga  yaitu,  memiliki banyak  percabangan  dan  di  dalam  percabangan  tersebut terdapat percabangan lagi seperti ditunjukkan pada Gambar. 6.
Gambar 6. Common Process Percabangan Tersarang
Model  proses  cenderung sequence menghasilkan common  process dengan  struktur  yang  sama  pula.  Model proses  percabangan  menghasilkan common  process dengan struktur  yang  sama  yakni,  terdapat  percabangan.  Model proses  perulangan  menghasilkan common  process dengan struktur yang mengandung unsur perulangan juga.
Kami  kemudian  melakukan  perhitungan  kompleksitas dari model proses bisnis lama dan model proses bisnis baru. Perhitungan  kompleksitas  dilakukan  untuk  mendapatkan nilai persentase terhadap penyusutan jumlah elemen. berikut perhitungan menggunakan (3) pada skenario model 3.
Model 3A
YC = 18 + 24 + 18 + 29.16 = 89.16 Model 3B YC = 18 + 24 + 21 + 31.5 = 94.5
Model 3C
YC = 16 + 21 + 15 + 29.4 = 81.4 Model 3CP YC = 16 + 22 + 18 + 32.2 = 88.2 Persentase Penyusutan = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑎𝑔𝑖𝑎𝑛
𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑥 100 (4)
= 88.2 265.6 𝑥 100 = 33.2%
Perhitungan  persentase  penyusutan  terhadap  jumlah elemen  pada  model  proses  awal  dan common  process disajikan pada TABEL IX.
TABEL IX. P ERSENTASE P ENYUSUTAN Model Proses Complexity Persentase Penyusutan A B C CP * Sequence 27 31 48.8 27
25.3%
Percabangan 68.75 52 60.22 43 22.5% Percabangan Tersarang 89.16 94.5 81.4 88.2 33.2%
Looping 54 47.5 43.6 43.6 30%
* CP = Common Process
Setelah  dilakukan  perbandingan  elemen  seperti  pada tabel  9,  terlihat  bahwa  terjadi  penyusutan  terhadap  jumlah elemen  BPMN  pada  setiap  model  proses.  Model  proses percabangan  tersarang  mengalami  penyusutan  paling  besar yakni,  33.2%  sedangkan  penyusutan  paling  kecil  terdapat pada model proses percabangan dengan 22.5%.
KESIMPULAN Dari  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan,  didapatkan hasil bahwa Algoritma Jaccard Coefficient dapat menunjukkan kemiripan struktural pada model BPMN yang digunakan dengan hasil pengukuran mendekati nilai 1, yang artinya model memiliki kesamaan hampir maksimum secara struktural. Common  fragment didapatkan  dengan  dengan mengukur  kemiripan  perilaku  model  proses  menggunakan algoritma Transition Adjacency Relations (TARs). Common fragment tersebut  merupakan  prosedur  yang  sama  yang dapat diterapkan dalam lingkungan organisasi sesuai kondisi yang diinginkan tanpa mengubah proses bisnis yang bersifat personal.  Hasil  ekstraksi common  fragment menunjukkan model  proses  cenderung sequence menghasilkan common process yang  cenderung sequence pula.  Model  proses cenderung  bercabang,  menghasilkan common  process yang memiliki  percabangan  pula.  Model  proses  percabangan tersarang menghasilkan common process yang mengandung
percabangan  tersarang  pula.  Terakhir,  model  proses perulangan menghasilkan common process yang
mengandung unsur perulangan pula. Pengukuran penyusutan  jumlah  elemen  dari  model  proses  bisnis  lama dan  model  proses  bisnis  baru  diukur  menggunakan Yaqin complexity .  Berdasarkan  hasil  eksperiman  kami,  didapati bahwa  model  proses  percabangan  tersarang  mengalami penyusutan paling besar yakni, 33.2% sedangkan penyusutan  paling  kecil  terdapat  pada  model  proses percabangan dengan 22.5%.

## REFERENSI
[1]  R. Sarno, E. W. Pamungkas, D. Sunaryono, and Sarwosri, “Workflow common  fragments  extraction  based  on  WSDL  similarity  and  graph dependency,”  in  2015  International  Seminar  on  Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), 2015, pp. 309–314.
[2]  A.  C.  Fauzan,  R.  Sarno,  M.  A.  Yaqin,  and  A.  Jamal,  “Extracting common  fragment  based  on  behavioral  similarity  using  transition adjacency  relations  for  scalable  business  processes,”  in  2017  11th International  Conference  on  Information  &  Communication Technology and System (ICTS), 2017, pp. 131–136.
[3]  M.  A.  Yaqin  and  G.  U.  Abriania,  “Implementasi  Metode  Semantic Similarity  untuk  Pengukuran  Kemiripan  Makna  antar  Kalimat,”  J. Comput. Sci. Appl. Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 47–57, 2019.
[4]  A.  P.  Wahyu,  M.  A.  Yaqin,  and  S.  Zaman,  “Common  Process Extraction Pada Scalable Model Proses Bisnis,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018, pp. 1–6, 2018.
[5]  R.  Dijkman,  M.  Dumas,  and  L.  García-Bañuelos,  “Graph  matching algorithms for business process model similarity search,” Lect. Notes Comput. Sci., vol. 5701, pp. 48–63, 2009.
[6]  S.  Niwattanakul,  J.  Singthongchai,  E.  Naenudorn,  and  S.  Wanapu, “Using of jaccard coefficient for keywords similarity,” in Proceedings of  the  International  MultiConference  of  Engineering  and  Computer Scientists 2013, 2013, vol. 1, pp. 13–15.
[7]  M.  A.  Yaqin,  R.  Sarno,  and  S.  Rochimah,  “Measuring  Scalable Business  Process  Model  Complexity  Based  on  Basic  Control Structure,” Int. J. Intell. Eng. Syst., vol. 13, no. 6, pp. 52–65, 2020.
[8]  M.  A.  Yaqin, R.  Sarno,  and  A. C.  Fauzan,  “Scalability  measurement of  business  process  model  using  business  processes  similarity  and complexity,”  in  2017  4th  International  Conference  on  Electrical Engineering,  Computer  Science  and  Informatics  (EECSI),  2017,  pp. 1–7.