## Dekomposisi Model Proses Bisnis Tebang Muat Angkut (TMA) Menggunakan Refined Process Structure Tree (RPST) dan Metrik Kompleksitas

## Annisa Heparyanti Safitri
Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Malang, Indonesia 17650042@student.uin-malang.ac.id

## Muhammad Ainul Yaqin
Jurusan Teknik Informatika
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
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  organization,  some  problems  often  arise,  one of which lies in the complexity of business process modeling. In business  processes,  high  complexity  values  are  complicated  to analyze  and  maintain  as  a  whole,  so  a  method  is  needed  to break  down  the  business  process  into  smaller  parts  called  the fragment  process  model.  Therefore,  a  decomposition  was carried out to decompose the process model to make it simpler. The  benefit  of  decomposition  is  to  make  it  easier  for  users  to compose  the  required  business  process  model.  We  used  three different scenarios for the TMA process model to analyze each fragment. There is a process model with scenarios that tend to be  the  sequence,  multi-branching,  and  nested  branching. Furthermore,  to  support  the  results  of  the  RPST,  the calculation  of  the  average  complexity  value  with  the  Yaqin Complexity  formula,  and  the  standard  deviation  for  the process model fragment was also carried out. Our experimental results found that the rate of the tree at the RPST affected the number  of  fragments.  Also,  we  found  that  the  more  profound the tree depth, the higher the average complexity value. In this study, we found that scenarios that tend to be sequential, have the lowest average complexity value with the number 22, and a standard deviation value of 5,567. While the highest value is in the  scenario  that  has  nested  branching,  and  there  is  a repetition process with an average complexity value of 29.8 and a standard deviation value of 13.405.
Keywords— Process Model, RPST, Decomposition, Complexity Matrix, Standard Deviation.
Abstrak—  Dalam  suatu  organisasi  seringkali  timbul  beberapa permasalahan,  salah  satunya  terletak  pada  kompleksitas pemodelan  proses  bisnis.  Dalam  proses  bisnis,  nilai kompleksitas yang tinggi rumit untuk dianalisis dan dipelihara secara  keseluruhan,  sehingga  diperlukan  metode  untuk memecah proses bisnis menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang  disebut  model  proses  fragmen.  Oleh  karena  itu, dekomposisi dilakukan untuk menguraikan model proses agar lebih  sederhana.  Manfaat  dekomposisi  adalah  memudahkan pengguna  untuk  menyusun  model  proses  bisnis  yang dibutuhkan. Kami menggunakan tiga skenario berbeda untuk model  proses  TMA  untuk  menganalisis  setiap  fragmen. Terdapat  model  proses  dengan  skenario  yang  cenderung berurutan,  bercabang  banyak,  dan  bercabang  bersarang. Selanjutnya  untuk  mendukung  hasil  RPST  juga  dilakukan perhitungan nilai kompleksitas rata-rata dengan rumus Yaqin Complexity, dan standar deviasi untuk fragmen model proses. Hasil  eksperimental  kami  menemukan  bahwa  laju  pohon  di RPST  memengaruhi  jumlah  fragmen.  Selain  itu,  kami menemukan  bahwa  semakin  mendalam  kedalaman  pohon, semakin  tinggi  nilai  kompleksitas  rata-ratanya.  Pada penelitian  ini  ditemukan  skenario  yang  cenderung  berurutan, memiliki  nilai  rata-rata  kompleksitas  terendah  dengan  angka
22,  dan  nilai  standar  deviasi  5,567.  Sedangkan  nilai  tertinggi ada  pada  skenario  bercabang  nested,  dan  terjadi  proses pengulangan dengan nilai kompleksitas rata-rata 29,8 dan nilai standar deviasi 13,405.
Keywords—Model  Proses,  RPST,  Dekomposisi,  Matrik Kompleksitas, Standar Deviasi.

## PENDAHULUAN
Proses bisnis merupakan sekumpulan aktivitas terstruktur dan  saling  terkait  yang  menghasilkan  produk  atau  layanan tertentu  [1].  Beberapa  aktivitas  bisnis  disusun  sedemikian rupa  sebagai  model  proses  bisnis.  Model  proses  bisnis merupakan  representasi  dari  fungsi-fungsi  yang  berkaitan dengan  aktivitas  bisnis  seperti input ,  kontrol, output ,  dan sumber  daya.  Pada Business  Process  Model  Notation (BPMN),  model  proses  terdiri  dari  beberapa  komponen seperti,  acara,  aktivitas,  dan  aliran  kontrol  [2].  Komponen- komponen  tersebut  hanya  disusun  untuk  membentuk  pola dasar yang disebut Workflow Pattern (WP).
Dalam  suatu  organisasi  terdapat  permasalahan  yang sering  muncul,  salah  satunya  terletak  pada  tingkat kompleksitas  pemodelan  proses  bisnis.  Pada  proses  bisnis, nilai  kompleksitas  tinggi  sangat  sulit  dianalisis  dan  di- maintenance  secara  keseluruhan,  sehingga  dibutuhkan sebuah  metode  untuk  menguraikan  proses  bisnis  menjadi bagian  yang  lebih  kecil  yang  dinamakan fragment model proses. Metode ini disebut dengan dekomposisi [3].
Manfaat dilakukannya dekomposisi yaitu, untuk memudahkan  user  dalam menguraikan model  proses  bisnis yang  dibutuhkan.  Beberapa  penelitian  terkait  dekomposisi sudah pernah dilakukan sebelumnya. Anugrah [4] mendekomposisi  proses  bisnis  menggunakan Refined Process Structure Tree (RPST) dengan memecah keseluruhan  model  proses  menjadi fragment model  proses sehingga  dapat  memudahkan  proses  analisis.  Selain  itu, penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Effendi  menggunakan metode top-to-down proses mining berdasarkan  perbaikan petri  nets  dari multi-source  event  log [5].  Selanjutnya  ada juga  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Piotr  [6]  dalam penelitiannya,  pendekatan  dekomposisi  otomatis  model proses  bisnis  diusulkan.  Menurut  metodeyang  diajukan, diagram  BPMN  yang  ada  dibongkar  menjadi  bagian  yang dapat digunakan  kembali yang berisi  sejumlah elemen yang diinginkan.  Elemen  dan  struktur  seperti  itu  dapat  berfungsi sebagai pola desain dan divalidasi oleh pengguna  dalam hal kebenaran.  Pada  langkah  selanjutnya,  model  komponen  ini dikategorikan  dengan  mempertimbangkan  parameternya seperti sumber daya yang digunakan, serta data masukan dan keluaran.  Komponen  yang  diklasifikasikan  dapat  dianggap
sebagai gudang suku cadang yang dapat digunakan kembali, yang dapat diterapkan lebih lanjut dalam desain model baru. Teknik  yang  diusulkan  mungkin  memainkan  peran  penting dalam  memfasilitasi  prosedur  desain  ulang  proses  bisnis, yang sangat penting terkait aplikasi teknik dan industri.
Kami  mengusulkan  solusi  dengan  menggunakan  metode Refined  Processed  Structure  Tree  (RPST)  dan  algoritma k- decomposition sebagai  metode  dan  algoritma  dalam melakukan  teknik  dekomposisi  model  proses  bisnis  TMA. Sistem  TMA  tebu  meliputi  penebangan,  pemuatan, pengangkutan/transportasi,  dan  disiplin  antrian yang digunakan  [7].  Banyak  faktor  yang  mempengaruhi  dalam membentuk  sistem  ini yang dilaksanakan dalam  suatu  lahan tebu.  Setelah  mendapatkan  model fragment dari  hasil dekomposisi,  dilakukan  pengukuran  metrik  kompleksitas menggunakan formula Yaqin Complexity . Kami menggunakan formula Yaqin Complexity karena  formula  ini lebih  komprehensif  dan  lebih  sensitif  terhadap  perubahan kecil dalam struktur model proses bisnis [8].
Rumusan  masalah  yang  diajukan  untuk  penelitian  ini yaitu  bagaimana  mendekomposisi  model  proses  bisnis Tebang  Muat Angkut  (TMA) sehingga didapatkan  beberapa fragment membentuk  model  proses  bisnis  Tebang  Muat Angkut  (TMA)  dan  bagaimana  mengukur  kompleksitas fragment hasil  dekomposisi. Fragment model  proses  bisnis didekomposisi menggunakan Basic Control Structure (BCS) yaitu sequence , AND split , XOR split , OR split dan loop yang kami definisikan pada definisi 1[9].
Definisi 1. Basic Control Flow Pattern
Model proses bisnis (BP model) terdiri dari Basic Control Flow Pattern, dimana:
𝐵𝐶𝑆 = { 𝑠𝑒𝑞 , 𝐴𝑁𝐷 , 𝑂𝑅 , 𝑋𝑂𝑅 , 𝑐𝑦𝑐 ∈ 𝑊𝑃 }
𝐵𝐶𝑆 didefinisikan sebagai 𝑠𝑒𝑞 iff 𝑡 0 → 𝑡𝑘 , di mana 𝑡 ∈ 𝐴𝑐 𝐵𝐶𝑆 didefinisikan sebagai 𝐴𝑁𝐷 iff 𝑡 0 memiliki cabang 𝑡 01, … , 𝑡 0 𝑠 , di mana 𝑡 ∈ 𝐴𝑐 𝐵𝐶𝑆 didefinisikan sebagai 𝑂𝑅 iff 𝑡 0 memiliki cabang 𝑡 01, … , 𝑡 0 𝑠 , di mana 𝑡 ∈ 𝐴𝑐 𝐵𝐶𝑆 didefinisikan sebagai 𝑋𝑂𝑅 iff 𝑡 0 memiliki cabang 𝑡 01, … , 𝑡 0 𝑠 , di mana 𝑡 ∈ 𝐴𝑐 𝐵𝐶𝑆 didefinisikan sebagai 𝑐𝑦𝑐 iff 𝑡𝑘 memiliki cabang loop , di mana 𝑡 ∈ 𝐴𝑐
Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan fragment - fragment hasil  dekomposisi  dan  menganalisis  kompleksitas fragment tersebut.  Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  ini, kami melakukan percobaan dengan 3 skenario model proses TMA.  Skenario  model  proses  terdiri  dari  3  model  proses cenderung  sequence,  3  model  proses  percabangan  banyak dan perulangan, serta 3 model proses percabangan tersarang dan perulangan.
METODOLOGI PENELITIAN Metodologi  penelitian  yang  diimplementasikan  terbagi kedalam  beberapa  tahapan,  ditunjukkan  pada  prosedur penelitian pada Fig. 1 berikut.
Fig. 1. Prosedur Penelitian
Pada tahap pertama yaitu dibuatnya berbagai jenis model proses dengan 3 skenario. Ada model proses yang cenderung sequence ,  ada  juga  model  proses  yang  memiliki  banyak cabang  dan  cabangnya  tersarang,  kemudian  ada  pula  model proses yang cabangnya sedikit namun memiliki percabangan tersarang serta proses looping pada aktivitasnya.
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  model  proses dengan  3  skenario  untuk  menguji  RPST  pada  model  proses BPMN.  Ada  yang  cenderung  sequence,  adapula  yang memiliki cabang banyak serta perulangan dan skenario untuk percabangan  tersarang.  Adapun  contoh  model  proses  yang digunakan, sebagai berikut.
Skenario 1. Model proses bisnis yang cenderung sequence.
Pada  skenario  1,  model  proses  TMA  yang  ditampilkan cenderung  sequence  atau  hanya  memiliki  1  percabangan. Model proses bisnis yang kami gunakan disajikan pada Fig. 2.  Keterangan  Fig.  2  disajikan  pada  Tabel  1.  Proses  yang terjadi juga sederhana dan tidak memiliki proses perulangan. Skenario  1  diusulkan  untuk  mengetahui  pengaruh  model proses  secara  sequence  terhadap  jumlah fragment dan kompleksitas  rata-rata fragment yang  terbentuk  dari  hasil dekomposisi. Berikut 3 model proses untuk skenario 1.
(a) (b)
(c)
Fig. 2. Model proses cenderung sequence
Skenario  2.  Model  proses  bisnis  yang  memiliki  beberapa variasi percabangan dan perulangan.
Pada skenario 2, proses TMA yang ditampilkan memiliki percabangan  yang  banyak.  Model  proses  bisnis  yang  kami gunakan  disajikan  pada  Fig.  3.  Keterangan  Fig.  3  disajikan pada  Tabel.  1.  Pada  setiap  model  proses  terdapat  5 percabangan  XOR  dan  pada  model  b  dan  c  terdapat  proses perulangan.  Skenario  2  diusulkan  untuk  mengetahui pengaruh  percabangan  jumlah  cabang  terhadap  jumlah fragment dan kompleksitas rata-rata fragment yang terbentuk dari  hasil  dekomposisi.  Berikut  3  model  proses  untuk skenario 2.
(a) (b) (c)
Fig. 3. Model proses cabang banyak
Skenario  3.  Model  proses  bisnis  yang  memiliki  variasi percabangan tersarang dan perulangan.
Pada skenario 3, proses TMA yang ditampilkan memiliki percabangan  yang  banyak.  Model  proses  bisnis  yang  kami gunakan  disajikan  pada  Fig.  4.  Keterangan  Fig.  4  disajikan pada  Tabel.  1.  Pada  setiap  model  proses  terdapat percabangan  XOR  dan  percabangan  tersarang  AND.  Selain itu,  terdapat  pula  proses  perulangan.  1  diusulkan  untuk mengetahui  pengaruh  kombinasi  model  proses  yang memiliki  percabangan  tersarang  dan  perulangan  terhadap jumlah fragment dan  kompleksitas  rata-rata fragment yang terbentuk  dari  hasil  dekomposisi.  Berikut  3  model  proses untuk skenario 3.
(a) (b)
(c) Fig. 4. Model proses cabang tersarang TABLE I. K ETERANGAN M ODEL P ROSES Keterangan
A = Persiapan alat B = Tebang C = Mekanik D = Manual E = Muat F 1 = Lahan 10ha
F 2
= Lahan 15ha
F 3 = Lahan 20ha F 4 = Lahan 25ha F 5
= Lahan 30ha G
= Angkut H = Lori I = Pick up J = Truk Biasa K = Truk Normal L = Truk Besar M = Drop N = Timbang O 1 = Kupas O 2 = Grab Louder O 3 = Cane Harvester O 4 = Sabit O 5 = Clurit O 6 = Golok O 7 = Arit P
= Tebu diikat Q = Tebu dicacah
Setelah  adanya  model  proses  bisnis  TMA  dengan  3 skenario,  selanjutnya  dekomposisi  dilakukan  dengan menggunakan algoritma k-decomposisiton . Berikut penerapan  algoritma k-decomposition untuk  melakukan dekomposisi :
Algoritma 1. k-decomposition procedure k-dec(RPST,k)
V =
{root(RPST)} D = Ø
while V ≠ Ø do
v ← pop(V)
if |v.arcs()| ≤ k then D = D ∪
{v} else V = V ∪ {children(v)} return D
Algoritma k-decomposition menunjukan  bagaimana menghitung sebuah k-decomposition . Setiap k termasuk 1 ≤ k ≤ |A| (dimana |A| ditujukan  untuk  jumlah  anak  panah  dari keseluruhan  model  proses).  Algoritma  ini  menyimpan  satu set  node  yang  sesuai  dengan  dekomposisi (D) dan  satu  set node untuk dipertimbangkan (V) . Awalnya V berisi root dari RPST  yaitu  jaringan  keseluruhan.  Kemudian,  algoritma memeriksa, untuk setiap node v yang akan dipertimbangkan, jika v memenuhi properti k , yaitu jumlah busur dari SESE v kurang  dari  atau  sama  dengan k .  Jika  ini  kasusnya, v termasuk dalam dekomposisi. Jika tidak, ia membuang v dan menyertakan  turunan  RPST  dari v ke  dalam  node  untuk dipertimbangkan.  Perlu  diketahui,  mengingat  RPST apapun, k-decomposition selalu  ada,  yaitu,  dalam  kasus  terburuk, dekomposisi  yang  dibentuk  oleh  semua  daun  RPST  akan memenuhi  definisi  tersebut.  Algoritma  yang  diusulkan memiliki  kompleksitas  linear  sehubungan  dengan  ukuran RPST,  dan  penghentian  dijamin  oleh  fakta  bahwa  ukuran komponen berkurang di setiap iterasi [10].
Setelah  didapatkan  dekomposisi  untuk  setiap  model proses,  dilakukan  pengukuran  kompleksitas  menggunakan formula Yaqin Complexity [6] pada (1):
𝑌𝐶 = 𝑁𝑠 + 𝐴𝑠 + 𝐶𝐴𝑁𝐷 + 𝐶𝑋𝑂𝑅 + 𝐶𝑂𝑅 + 𝐶𝑐𝑦𝑐 + 𝐶𝐷 (1)
HASIL DAN PEMBAHASAN
Kami  menggunakan  Fig.  4  (c)  sebagai  contoh  aplikasi metode RPST yang disajikan pada Fig. 5. RPST untuk model proses pada Fig. 4 (c) dapat dilihat pada Fig. 5 berikut.
Fig. 5. RPST Model Proses Fig. 4 (c)
Fig.  5  menunjukan  salah  satu  contoh  RPST  dari  model proses yang paling  kompleks,  yaitu  Fig. 4  (c) dan diketahui bahwa kedalaman (depth) tree adalah 3. Dimulai dengan root pada  node  A  kemudian  terdapat  5  percabangan  yaitu  node A1,  A2,  A3,  A4,  dan  A5.  Pada  node  A2  terdapat percabangan  lagi  yaitu  A21,A22,  A23.  Selain  itu pada node A21 terdapat percabangan lagi yaitu A211, A212 dan A213. Terakhir,  pada  node  A23  masih  terdapat  percabangan  yaitu A231 dan A232.
Kami  menerapkan  algoritma k-decomposition dan metode RPST untuk melakukan dekomposisi pada Fig. 4 (c). Hasil dekomposisi dapat dilihat pada Fig. 6.
Fig. 6. Hasil Dekomposisi Fig. 4 (c)
Dekomposisi  dilakukan  hingga  mendapatkan  5  sub model proses ( fragment ). Terdapat A1, A2, A3, A4, dan A5. Didapati  bahwa  sub  model  proses  A1  dan  A5  merupakan model  proses  dengan  jenis sequence. Sedangkan  pada  sub model  proses  A2,  merupakan  model  proses  dengan  jenis percabangan  XOR  dan  terdapat  percabangan  tersarang. Kemudian  untuk  sub  model  proses  A3  yang  merupakan cabang  dari  A2  adalah  model  proses  dengan  jenis percabangan  XOR.  Terakhir  terdapat  sub  model  proses  A4 yang  merupakan  model  proses  dengan  jenis  percabangan AND dan terdapat looping pada model proses tersebut.
Setelah  Fig.  4  (c)  mendapatkan  hasil  dekompopsisi menggukana  RPST,  dilakukan  hal  yang  sama  untuk  model proses  lainnya,  sehingga  dapat  dilakukan  perhitungan kompleksitas  rata-rata  untuk  setiap fragment, seperti  pada Tabel 3.
Berikut  contoh  perhitungan  kompleksitas  rata-rata fragment untuk Fig.4 (c) menggunakan (1):
⚫ Langkah Pertama, hitung fragment A1 Ss = 1 Es = 0 Is = 0 Acs = 1 Bt = 0 Dimana, Bt  = ANDs + ORs + XORs ANDs   = 0 ORs = 0 XORs   = 0
Kemudian, Ns = 1 + 0 + 0 + 1 + 0 = 2
⚫ Langkah Kedua, menghitung As As = 1
⚫ Langkah Ketiga, menghitung C AND , C XOR , C OR dan Ccyc
CXOR  = 3 ⸱ 0 = 0 Sementara  pada  Fig.  4  (c)  cabang  XOR, loop tidak ditemukan, jadi C XOR = 0,
Ccyc = 3 ⸱ 0 / 14 = 0 ⚫ Langkah Keempat D = 1 D Avg = 1/1 = 1 Jadi, CD = 14 ⸱ 1 = 14
⚫ Langkah Kelima, menghitung YC YC = 3+1+0+0+0+0+14 = 17
Dengan  cara  yang  sama,  dilakukan  perhitungan  nilai kompleksitas  untuk  keseluruhan  model  proses.  Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 2.
TABLE II. H ASIL P ENGUKURAN M ETRIK K OMPLEKSITAS
M ODEL P ROSES B ISNIS
Bussiness Model
Ns As  C AND C XOR C OR C cyc CD YC
Process (BPM) Fig. 2 (a) 10 10 0 6
0 0 18.62 44.62 Fig. 2 (b) 12 12 16 0 0 0 17.5 57.5 Fig. 2 (c) 18 20 0 18 0 0 19.824 75.824 Fig. 3 (a) 12 15 0 15 0 0 22.75 64.75 Fig. 3 (b) 16 20 0 15 0 0.428 22.90 74.328 Fig. 3 (c) 22 28 0 45 0 0.375 22.99 121.74 Fig. 4 (a) 18 20 8 18 0 0 24.5 90.5 Fig. 4 (b) 22 25 24 9 0 0 33.14 113.14 Fig. 4 (c) 20 24 24 24 0 0.857 33.74 126.597
Kami  dapati  bahwa  nilai  kompleksitas  paling  rendah ditemukan  pada  Fig.  2  (a)  dengan  nilai  kompleksitas  44.62. Sedangkan nilai  kompleksitas  tertinggi ditemukan pada  Fig. 4  (c)  dengan  nilai  126.597.  Dengan  cara  yang  sama, dilakukan  perhitungan  untuk  seluruh fragment pada  Fig.  4 (c). Maka didapatkan hasil pada Tabel 3.
TABLE III. RATA - RATA K OMPLEKSITAS F IG . 4 ( C )
Fragment  Ns As C AND C XOR C OR C cyc CD YC
A 1 2 1 0 0 0 0 14 17 A 2 5 6 0 9 0 0 14 34 A 3 5 6 24 0 0 0 14 49 A 4 6 6 0 3 0 3 14 32 A 5 2 1 0 0 0 0 14 17 Rata-rata 29.8 Standar 13.405 Deviasi
Dengan  cara  yang  sama  dilakukan  perhitungan  untuk seluruh  skenario  model  proses  dan  didapatkan  hasil  seperti pada Tabel 4.
TABLE IV. RATA - RATA K OMPLEKSITAS FRAGMENT Skenario BPM A1 A2 A3 A4 A5 A6 RR a SD b
Skenario 1 Fig. 2 (a) 17 28 21 - - - 22 5.567 Fig. 2 (b) 19 30 23 - - - 24 5.567 Fig. 2 (c) 19 34 17 28 21 - 23.8 7.049
Skenario 2 Fig. 3 (a) 19 46 17 0 - - 27.33 16.196 Fig. 3 (b) 19 46 31 17 - - 28.25 13.351 Fig. 3 (c) 17 46 25.5 17 34 17 26.08 13.292
Skenario 3 Fig. 4 (a) 17 30 40 17 26 - 26 9.669 Fig. 4 (b) 17 31 30 30 30 17 23 6.853 Fig.4 (c) 17 34 49 32 17 - 29.8 13.405
a. RR = Rata-Rata b. SD = Standar Deviasi
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  4,  kami  menemukan bahwa  nilai  kompleksitas  yang  paling  rendah  ditemukan pada Fig. 2 (a) dengan rata-rata kompleksitas 22 dan standar deviasi 5.567. Sedangkan nilai yang paling tinggi ditemukan pada  Fig.  4  (c)  dengan  rata-rata  29.8  dan  standar  deviasi 13.405.
Pada penelitian sebelumya [4], model proses bisnis yang digunakan beru[a  notasi petri net  sedangkan pada penelitian yang  kami  lakukan,  kami  menggunakan  BPMN.  Selain  itu, penelitian sebelumnya hanya menggunakan 1 skenario model proses,  sedangkan  kami  menggunakan  3  skenario  model proses yang kami ukur tingkat kompleksitas setia p fragment dan  kompleksitas  seluruh  model  proses.  Kemudian  untuk menguatkan  hasil  pengukuran  kompleksitas,  kami  juga menyertakan pengukuran standar deviasi untuk setiap model proses.

## KESIMPULAN
Dengan menggunakan RPST kita dapat mendekomposisikan  keseluruhan  proses  bisnis  menjadi lebih  sederhana  dan  menjadi  sebuah fragment .  Metrik kompleksitas digunakan untuk menunjang hasil RPST yang telah dilakukan.
Metrik  kompleksitas  Yaqin  memiliki  kelebihan  dalam mendeteksi  perbedaan  jumlah  cabang,  perbedaan  struktur cabang bersarang, dan looping dalam model proses bisnis.
Berdasarkan  hasil  eksperimen  kami,  didapati  bahwa tingkat  kedalam tree pada  RPST  mempengaruhi  jumlah fragment .  Semakin  dalam  tingkat  kedalaman tree ,  semakin besar rata-rata nilai kompleksitasnya.
Pada  penelitian  ini  kami  menemukan  bahwa  skenario yang  cenderung sequence ,  memiliki  rata-rata  nilai kompleksitas  paling  rendah  dengan  angka  22  dan  nilai standar deviasi 5.567. Sedangkan nilai paling tinggi terdapat pada  skenario  yang  memiliki  percabangan  tersarang  dan terdapat proses perulangan dengan rata-rata nilai kompleksitas 29.8 dan nilai standar deviasi 13.405.

## REFERENSI
[1] M.  Dumas,  M.  La  Rosa,  J.  Mendling,  and  H.  A.  Reijers,
Fundamentals of Business Process Management . Springer, 2013.
[2] “Business  Process  Model  and  Notation  (BPMN)  2.0,” Object
Management Group , 2011. .
[3] I.  G.  Anugrah,  “ANALISA  SIMILARITAS  MODEL  PROSES BISNIS MENGGUNAKAN METODE HYBRID
PROBABILISTIC LATENT SEMANTIC ANALYSIS ( PLSA ) DAN WEIGHTED DIRECTED ACYCLIC GRAPH ( WDAG ),”
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[4] I. G. Anugrah, R. Sarno, and R. N. E. Anggraini, “Decomposition using  Refined  Process  Structure  Tree  (RPST)  and  Control  Flow Complexity  Metrics,”  in 2015  International  Conference  on Information  and  Communication  Technology  and  Systems (ICTS) , 2015, pp. 203–208, doi: 10.1109/ICTS.2015.7379899.
[5] Y.  A.  Effendi,  “Business  Process  Decomposing  For  Optimation Process Mining,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2015.
[6] P. Wiśniewski, “Decomposition of business process models into reusable sub-diagrams,” ITM Web Conf. , vol. 15, p. 01002, 2017, doi: 10.1051/itmconf/20171501002.
[7] I.  A.  bantacut,  T.,  Sukardi  dan  Supatma,  “KEHILANGAN GULA  DALAM  SISTEM  TEBANG  MUAT  ANGKUT  DI PABRIK  GULA  SINDANG  LAUT  DAN  TERSANA  BARU CIREBON,” J. Tek. Ind. Pertan. , vol. 18, no. 2, pp. 1–19, 2005.
[8] 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, doi: 10.22266/ijies2020.1231.06.
[9] J.  Shao  and  Y.  Wang,  “A  new  measure  of  software  complexity based  on  cognitive  weights,” Can.  J.  Electr.  Comput.  Eng. ,  vol.
28, no. 2, pp. 1–6, 2003, doi: 10.1109/CJECE.2003.1532511.
[10] J.  Munoz-Gama,  J.  Carmona,  and  W.  M.  P.  Van  Der  Aalst,
“Single-Entry  Single-Exit  decomposed  conformance  checking,” Inf. Syst. , 2014, doi: 10.1016/j.is.2014.04.003.