## Analisis Perbandingan Metode Alpha Miner, Inductive Miner dan Causal-Net Mining dalam Proses Mining
Rissa Aulia Hasyim Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia
17650044@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—Not  all  process  mining  algorithms  can  detect  all model  process  scenarios,  so  experiments  are  carried  out  by trying  3  types  of  algorithms  against  9  business  process  model scenarios in order to find the most suitable algorithm for each process  model  scenario.  We  use  3process  algorithms  mining including alpha miner, inductive miner and causal-net mining. We propose a solution using the ProM application to check the suitability  of  the  3  algorithms  used  against  9  scenarios.  In addition,  to  support  the  results  of  the  mining  process  using ProM,  we  measure  the  similarity  value  by  comparing  the process  model  on  the  dataset  with  the  results  of  the  mining process using ProM. Based on the similarity measurement, it is known that the experiment uses algorithm alpha miner. Figure 8 has the highest similarity level with a value of 0.89. While the smallest  level  of  similarity  is  found  in  Figure  7  using  alpha miner with a value of 0.12.
Keywords—Process  mining,  discovery,  alpha  miner,  inductive miner, causal-net mining, similarity.
Abstrak—  Tidak  semua  algoritma  proses  mining  dapat mendeteksi  semua  skenario  model  proses,  sehingga  dilakukan eksperimen  dengan  mecoba  3  jenis  algoritma  terhadap  9 skenario  model  proses  bisnis  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  algoritma  yang  paling  cocok  untuk  setiap skenario model proses. Kami menggunakan 3 algoritma proses mining diantaranya alpha miner, inductive miner dan causal-net mining. Kami  mengusulkan  solusi  dengan  menggunakan aplikasi  ProM  untuk  mengecek  kecocokan  3  algoritma  yang digunakan  terhadap  9  skenario.  Selain  itu,  untuk  mendukung hasil proses mining menggunakan ProM, kami mengukur nilai similarity  dengan membandingkan model  proses  pada dataset dengan hasil proses mining menggunakan ProM. Berdasarkan hasil  pengukuran  similarity  diketahui  bahwa  eksperimen menggunakan  algortima  alpha  miner.  Pada  figure  8  memiliki nilai  tingkat  similarity  paling  tinggi  yaitu  dengan  nilai  0.89. Sedangkan tingkat similarity paling kecil, didapati pada figure 7 menggunakan alpha miner dengan nilai 0.12.
Keywords—Proses  mining,  discovery,  alpha  miner,  inductive miner, causal-net mining, similarity.

## PENDAHULUAN
Proses mining adalah proses mendapatkan informasi dari basis data dalam bentuk pola menggunakan metode tertentu. Proses mining merupakan cara untuk mendapatkan informasi baru  dan  objektif  tentang  proses  bisnis  yang  sedang dilaksanakan  oleh  suatu  organisasi.  Proses mining dapat dilakukan  dengan  mengambil  data  nyata  atau event log , kemudian  memeriksa  kesesuaian event  log terhadap  proses bisnis [1].
Ada  tiga  jenis  proses  mining  yaitu: discovery (penemuan), conformance (kesesuaian)  dan enhancement
(peningkatan).  Adapun  penjelasan  untuk  masing  masing jenis proses mining sebagai berikut [2].
1) Discovery Discovery adalah  proses  mining  tanpa  melibatkan model  proses.  Model  proses  bisnis  ini  hanya  terbentuk dari event  log yang  sudah  tersedia.  Cara  kerja  dari teknik discovery adalah  menganalisis  suatu event  log dan  kemudian  dari event  log teknik  ini  akan  memuat sebuah  model  tanpa  menggunakan  informasi  yang apriori. Teknik ini merupakan teknik yang paling sering digunakan dari proses mining .
2) Conformance
Conformance merupakan  model  proses  yang  terlibat. Tujuan  dari conformance adalah  untuk  memeriksa apakah model yang telah ada sesuai dengan yang terjadi pada  kenyataan  atau  sebaliknya.  Aplikasi conformance checking sangatlah  luas,  dapat  dilakukan  pada  model prosedural, model organisasi, kebijakan bisnis dan lain- lain.
3) Enhancement Enhancement juga  melibatkan  sebuah  model  proses, model  yang  ada  diperluas  dengan  aspek  yang  baru. Tujuannya  yaitu  untuk  memperkaya  atau  memperluas model  yang  sudah  ada  dengan  informasi  yang  didapat dari event log di dunia nyata, dan untuk mengganti atau menambah model apriori. Sebagai contoh: menggunakan timestamp pada event  log dapat memperluas  model  sehingga  dapat  menunjukkan dimana  terjadi bottleneck, kepuasan  pelayanan,  waktu eksekusi dan frekuensi.
Adapun  beberapa  algoritma discovery dalam  proses mining sebagai berikut.
a) Alpha  miner adalah  algoritma  yang  digunakan  dalam proses mining ,  yang  bertujuan  untuk  merekonstruksi kausalitas dari serangkaian event log . Algoritma alpha miner didefinisikan dalam istilah Petri Nets
( Place/Transition  Nets ).  Algoritma  ini  pertama  kali dikemukakan  oleh  “van  der Aalast”,  seorang  profesor di  Departemen  Matematika  dan  Ilmu  Komputer  dari Technische Universiteit Eindhoven (TU/e) [3].
b) Inductive  Miner adalah  algoritma  yang  menambang pohon  proses  dari event  log .  Pendekatan  algoritma Inductive Miner bekerja secara rekursif, yaitu membagi dan  menaklukkan:  membagi  log  ( split  log ),  kemudian membangun bagian dari proses tree . Kemudian proses akan  dilanjutkan  dengan  menangani  bagian  log  yang terbelah  secara  terpisah.  Algoritma  dikatakan  bagus
saat  berurusan  dengan  log  besar  dan  berisi  perilaku unik [4].
c) Causal-net (C- net )  adalah  grafik  di  mana  node mewakili  aktivitas  dan  busur  mewakili  dependensi kausal. Setiap aktivitas memiliki satu set binding input yang  mungkin  dan  satu  set  binding  output  yang mungkin [5].
d) Heuristics Miner adalah algoritma yang menggunakan pendekatan  heuristik.  Menurut  Weijters  [4]  algoritma heuristic miner memiliki tiga langkah utama, yaitu: (1) membuat  grafik  dependensi,  (2)  membuat  tanda  input dan output untuk  setiap  aktivitas  dan  (3)  mencari hubungan  ketergantungan  jarak  jauh.  Hasil  penelitian Weber  [4]  menunjukkan  bahwa heuristic  miner merupakan  algoritma  yang  tangguh  dalam  menangani jenis kebisingan tertentu.
Tidak semua algoritma proses mining dapat mendeteksi semua  skenario  model  proses,  sehingga  dilakukan eksperimen  dengan  mecoba  3  jenis  algoritma  terhadap  9 skenario  [6]  model  proses  bisnis  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  algoritma  yang  paling  cocok  untuk  setiap skenario  model  proses.  Kami  menggunakan  3  algoritma proses mining diantaranya alpha miner, inductive miner dan causal-net mining.
Beberapa  penelitian  terkait  proses mining yang  sudah pernah  dilakukan  sebelumnya.  Antara  lain,  Accorsi  [7] menjelaskan  potensi  proses mining sebagai  dasar  untuk audit keamanan proses bisnis dan sistem manajemen proses bisnis yang sesuai. Secara khusus, ini berfokus pada proses discovery sebagai  sarana  untuk  merekonstruksi  struktur terkait  proses  dari event  log ,  seperti  aliran  kontrol  proses, jaringan  sosial,  dan  aliran  data.  Berdasarkan  informasi  ini, analisis  keamanan  untuk  menentukan  kepatuhan  terhadap persyaratan  keamanan  dan  privasi  dapat  diotomatiskan. Selain  itu,  Aalst  [8]  melakukan  penelitian  dalam upaya pengujian conformance untuk mengukur ' fit ' antara event log dan  beberapa  model  proses  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Dalam  makalah  ini,  peneliti  menunjukkan bahwa  analisis  Delta  dan  pengujian confermance dapat digunakan  untuk  menganalisis  penyelarasan  bisnis  selama actual  event dicatat  dan user memiliki  kendali  atas  proses tersebut.  Selanjtnya,  Caldeira  [9]  melakuka  penelitian  yang bertujuan  untuk  memberikan  wawasan  baru  tentang  proses pengembangan  perangkat  lunak  dengan  menganalisis  cara pengembang menggunakan IDE mereka. Berdasarkan teknik proses mining seperti  proses discovery dan confermance checking ,  perspektif  yang  hilang  ini  diharapkan  akan memungkinkan  penemuan  pola  pengkodean,  pencarian perilaku programmer, dan deteksi penyimpangan dari proses yang  ditentukan.  peneliti  berharap  dapat  memberikan  saran untuk peningkatan proses perangkat lunak individu.
Pada penelitian ini, kami meggunakan discovery untuk melakukan  proses mining ,  karena  diketahui  bahwa  proses discovery dibangun dari bawah ke atas khusus untuk RPA - itulah  sebabnya  proses discovery memberikan  yang  lebih cepat, lebih fleksibel, pendekatan yang lebih komprehensif, dan lebih hemat biaya untuk secara otomatis mengidentifikasi dan menganalisis proses kerja otomatis.
Kami  mengusulkan  solusi  dengan  menggunakan aplikasi ProM untuk mengecek kecocokan 3 algoritma yang digunakan terhadap 9 skenario. Selain itu, untuk mendukung hasil  proses mining menggunakan  ProM,  kami  mengukur
nilai structural similarity dengan  membandingkan  model proses pada dataset dengan hasil proses mining menggunakan ProM.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  diimplementasikan  terbagi kedalam  beberapa  tahapan,  ditunjukkan  pada  prosedur penelitian pada Gambar. 1 sebagai berikut.

## Gambar. 1. Prosedur Penelitian
Pada  penelitian  ini  kami  menggunakan  dataset  yang terdiri dari beberapa model proses bisnis [6].
(a) (b) (c)
Gambar. 2. Model proses bisnis sequence
(a) (b)
Gambar. 3. Model proses bisnis dengan cabang AND
(a)
(b)
(c) Gambar. 4. Model proses bisnis sequence dengan penambahan kegiatan
(a) (b) Gambar. 5. Model proses bisnis dengan variasi jumlah cabang. (a) (b) (c)
Gambar. 6. Model proses bisnis dengan variasi posisi bercabang.
(a) (b)
(c) Gambar. 7. Model proses bisnis dengan variasi kedalaman percabangan. (a) (b) Gambar. 8. Model proses bisnis dengan variasi jenis percabangan. (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) Gambar. 9. Model proses bisnis dengan variasi perulangan. (a) (b)
Gambar. 10. Model proses bisnis dengan kombinasi logika bercabang.
Nilai  kesamaan  pada similarity 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 similaritynya menggunakan rumus Jaccard Coefficient Similarity pada (1).
Jacc sim = y x y x   (1)
Berdasarkan dataset pada figure 2 sampai 10, didapatkan event log yang ditunjukan pada tabel. 1 berikut.
T ABEL 1. E VENT L OG No Figure Event Log 1 2a O 2 2b OP 3 2c OPQ 4 3a OPQR, ORPQ 5 3b OPRSQ, ORPSQ, ORSPQ, OSPRQ, OSRPQ, OPSRQ 6 4a OPRQST, ORPSQT, ORSPQT, OSPRQT, OSRPQT,  OPSRQT 7 4b OPRQSTU, ORPSQTU, ORSPQTU, OSPRQTU, OSRPQTU, OPSRQTU 8 4c OPRQSTUV, ORPSQTUV, ORSPQTUV, OSPRQTUV, OSRPQTUV, OPSRQTUV
9 5a
OPQRSTUV, OPQSRTUV, OPRQSTUV,
OPRSQTUV, OPSQRTUV, OPSRQTUV,
OQPRSTUV, OQPSRTUV, OQRPSTUV, OQRSPTUV, OQSPRTUV, OQSRPTUV, ORPQSTU, ORPSQTUV, ORQPSTUV, ORQSPTUV, ORSPQTUV, ORSQPTUV, OSPQRTUV, OSPRQTUV, OSQPRTUV, OSQRPTUV, OSRPQTUV, OSRQPTUV
10 5b
OPQRST, OPQRTS, OPQSRT, OPQTRS, OPQTSR, OPRQST, OPRQTS, OPRSQT, OPRSTQ, OPRTQS, OPRTSQ, OPSQRT, OPSQTR, OPSRQT, OPSRTQ, OPSRTQ, OPSTQR, OPSTRQ, OPTQRS, OPTQSR, OPTRQS, OPTRSQ, OPTSQR, OPTSRQ, OQPRST, OQPRTS, OQPSRT, OQPSTR, OQPTRS, OQPTSR, OQRPST, OQRPTS, OQRSPT, OQRSTP, OQRTPS, OQRTSP, OQSPRT, OQSPTR, OQSRPT, OQSRTP, OQSTPR, OQSTRP, OQTPRS, OQTPSR, OQTRPS, OQTRSP, OQTSPR, OQTSRP, ORPRST, ORPQTS, ORPSQT, ORPSTQ, ORPTQS, ORPTSQ, ORQPST, ORQPTS, ORQSTP, ORQSPT, ORQTSP, ORQTPS, ORSPQT, ORSPTQ, ORSQPT, ORSQTP, ORSTPQ, ORSTQP, ORTPQS, ORTPSQ, ORTQPS, ORTQSP, ORTSPQ, ORTSQP, OSPQRT, OSPQTR, OSPRQT, OSPRTQ, OSPTQR, OSPTRQ, OSQPRT, OSQPTR, OSQRPT, OSQRTP, OSQTRP, OSQTPR, OSRPQT, OSRPTQ, OSRQPT, OSRQTP, OSRTPQ, OSRTQP, OSTPQR, OSTPRQ, OSTQPR, OSTQRP, OSTRPQ, OSTRQP, OTPQRS, OTPQSR, OTPRQS, OTPRSQ,
OTPSQR, OTPSRQ, OTQPRS, OTQPSR, OTQRPS, OTQRSP, OTQSPR, OTQSRP, OTRPQS, OTRPSQ, OTRQPS, OTRQSP, OTRSPQ, OTRSQP, OTSPQR, OTSPRQ, OTSQPR, OTSQRP, OTSRPQ, OTSRQP.
11 6a OQPRSTUV,  OQRPSTUV,  OQSRPTUV, OQRSPTUV, OQSPRTUV, OQPSRTUV. 12 6b OQTPRSUV,  OQTRPSUV,  OQTSRPUV, OQTRSPUV, OQTSPRUV, OQTPSRUV. 13 6c OQTUPRSV,  OQTURPSV,  OQTUSRPV, OQTURSPV, OQTUSPRV, OQTUPSRV. 14 7a OPQSRUVT, OQPSRUVT, OQSPRUVT, OSPQRUVT, OSQPRUVT, OPSQRUVT, OPQSRVUT,  OQPSRVUT,  OQSPRVUT, OSPQRVUT, OSQPRVUT, OPSQRVUT 15 7b OTQSUVRT, OQPSUVRT, OQSUVPRT, OSUVPQRT, OSUVQVRT, OPSUVQRT, OPQSVURT,  OQPSVURT,  OQSVUPRT, OSVUPQRT,OSVVUQPRT, OPSVUVQRT. 16 7c OPRTQSUV, OPTRQSUV, OPRTQSVU, OPRQSVU, OQPRTSUV,
OQPTRSUV, OQPRTSVU, OQPTRSVU, OQSUVPRT, OQSVUPRT, OQSUVPTR, OQSVUPTR, OSUVPRTQ, OSVUPRTQ, OSUVPTRQ, OSVUPTRQ, OSUVQPRT, OSVUQPRT, OSUVQPTR, OSVUQPTR,
OPRTSUVQ, OPTRSUVQ, OPRTSVUQ, OPTRSVUQ. 17 8a OPQ, ORQ, OSQ. 18 8b OPQ, ORQ, OSQ, OPRSQ, OPSRQ, ORPSQ, ORSPQ, OSRPQ, OSPRQ, OPRQ, OPSQ, ORPQ, ORSQ, OSPQ, OSRQ. 19 9a OPPPQRSTUV 20 9b OPQPQRSTUV 21 9c OPQRPQRSTUV, OPQRSTUV. 22 9d OPQRSPQRSTUV, OPQRSTUV. 23 9e OPQPRSTUV. 24 9f OQRPQRSTUV. 25 9g OQRSPQRTUV. 26 9h OQPQRSUVUT. 27 10a OPQSURT, OPQSVRT, OPSQRT, OQPSURT, OQPSVRT, OQSPRT, OSUQPRT, OSVQPRT, OSUPQRT, OSVPQRT. 28 10b OPRS, OQRS, OTUVRS, OTVURS.
Dengan  menggunakan event  log pada  tabel  1,  dilakukan proses mining dengan  menggunakan  tiga  algoritma  yaitu algoritma alpha  miner,  inductive  miner dan causal-net mining . Penerapan algoritma alpha miner didefinisikan pada definisi 1 [10].
Gambar. 11. Algoritma Alpha Miner
Algoritma inductive miner pada Gambar 11 menjelaskan tahapan-tahapan sebagai berikut [10].
1. Membuat  sekumpulan  transisi  dari event  log pada Workflow net ( L T )
2. Membuat  sekumpulan  transisi  output  dari  source  place
pada Workflow net ( I T )
3. Membuat  sekumpulan  transisi  input  dari sink  place pada Workflow net ( O T ) 4. Pada  langkah  ke-4  dan  ke-5,  algoritma alpha  miner membuat  set  (XW  dan  YW,  masing-masing)  yang digunakan  untuk  menentukan  tempat  jaring  alur  kerja yang  ditemukan.  Pada  Langkah  4,  algoritma alpha miner menemukan  transisi  mana  yang  terkait  secara kausal.  Jadi,  untuk  setiap  tupel  (A,  B)  di  XW,  setiap transisi  dalam  himpunan  A  secara  kausal  berhubungan dengan  semua  transisi  di  himpunan  B,  dan  tidak  ada transisi dalam A (atau B) yang mengikuti satu sama lain dalam beberapa urutan pengaktifan. Batasan ke elemen dalam  himpunan  A  dan  B  ini  memungkinkan penambangan  yang  benar  dari  konstruksi  AND-split  / join  dan  OR-split  /  join.  Perhatikan  bahwa  OR-split  / join membutuhkan fusi tempat.
5. Pada Langkah 5, algoritma alpha miner menyempurnakan  set  XW  dengan  hanya  mengambil elemen  terbesar  sehubungan  dengan  set  inklusi. Faktanya,  Langkah  5  menetapkan  jumlah  yang  tepat dari tempat yang dimiliki jaring yang ditemukan (tidak termasuk tempat sumber iW dan tempat pembuangan). 6. Place yang sebelumnya diidentifikasi dibuat.
7. Masing-masing place dihubungkan  dengan  transisi input/output yang bersesuaian.
8. Algoritma  kemudian  mengembalikan Workflow  net yang diperoleh dari langkah-langkah sebelumnya.
b. Algoritma Inductive Miner
Gambar. 12. Algoritma Inductive Miner
Algoritma inductive miner pada Gambar 12 menjelaskan tahapan-tahapan sebagai berikut [11].
1. Langkah 0: Menambahkan tempat  sumber. Tambahkan tempat  baru  i ∈ P,  transisi  awal  baru  t ∗ (perhatikan bahwa t ∗ tidak memiliki label, karena t ∗ / ∈ dom (l)) dan  hubungkan  dengan  busur  (i,  t ∗ ).  Untuk  setiap tempat p ∈ P, sehingga Minit (p) = 1, tambahkan busur (t ∗ , p).
2. Langkah  1:  Menangani  transisi  yang  tidak  terhubung. Untuk setiap transisi t ∈ T, sehingga • t = ∅ , tambahkan tempat  p,  dihubungkan  dengan  t  dengan  busur  masuk dan  keluar.  Tambahkan  busur  dari  transisi  awal  t ∗ ke tempat p.
3. Langkah  2:  Menghapus  tempat  mati.  Hapus  setiap tempat p ∈ P dan transisi dari p • bersama dengan busur datang, jika tidak ada jalur dari i ke p. Ulangi Langkah 2 sampai tidak ada lagi tempat mati.
4. Langkah  3:  Menghapus  tempat  gantung.  Hapus  semua tempat p ∈ P, sehingga | p • | = 0, bersama dengan busur insiden.
5. Langkah 4: Membangun tanda baru. Misalkan P adalah himpunan tempat yang dihasilkan, dan P ∗ ⊆ P adalah himpunan  tempat  yang  ditambahkan  pada  Langkah  1. Kemudian  tanda  awal  dan  akhir  M  init  dan  M  akhir didefinisikan  sebagai  berikut:  Untuk  semua  p ∈ P, sehingga  p  =  i,  M  init  (p)  =  0,  M  init  (i)  =  1,  untuk semua p ∈ P ∗ menyatakan bahwa M f inal (p) = 1, dan untuk  semua  p ∈ (P  ∩  P)  jumlah  token  dipertahankan, yaitu,  M  final  (p)  =  Mfinal  (p).  Tempat  sumber  tidak berisi token apa pun dalam penandaan akhir, yaitu M f inal (i) = 0.
c. Algoritma Causal-net Mining
Gambar. 13. Algoritma Causal-net mining
Algoritma causal-net mining pada figure 13 menjelaskan tahapan-tahapan sebagai berikut [5].
A adalah himpunan aktivitas berhingga.
i a ∈ A adalah aktivitas awal.
o a ∈ A adalah aktivitas akhir.
D ⊆ A × A adalah relasi ketergantungan. { | ) ( { =  = X A P X AS Ø } ∨ Ø ∈ X }; AS A I →  mendefinisikan himpunan kemungkinan
ikatan masukan per aktivitas
AS A O →  mendefinisikan himpunan ikatan keluaran yang mungkin per aktivitas. seperti,
A A a a D   = ) , {( 2 1 | as a a I as ) 2 ( 1    A A a a D   = ) , {( 2 1 | as a a O as ) ( 2 1    { ) ( | { } { =  = a I A a a i Ø }}; { ) ( | { } { =  = a O A a a o
Ø }};

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses discovery yang telah dilakukan dengan menggunakan  tools  ProM.  Pada  tabel.  2  ditampilkan  hasil eksperimen menggunakan ProM dan didapati bahwa terdapat 4  skenario  yang  tidak  cocok  dengan  model  proses  pada dataset  [7].  Pada  algoritma inductive  miner dan causal-net mining didapati  bahwa  hasil discovery berupa  BPMN. Sedangkan,  pada  algoritma alpha  miner didapati  hasil discovery berupa petri  net. Oleh  karena  itu, petri  net dikonversi ke dalam bentuk BPMN menggunakan format file .pnml.
Kami  menggunakan  figure  7(b)  dan  dibandingkan dengan  hasil discovery figure  7(b)  menggunakan  algoritma inductive miner untuk diukur similarity strukturalnya. Notasi BPMN terdiri dari activity, connector dan gateaway sehingga dari  perbandingan  model  tersebut  didapatkan  elemen  irisan sebagai berikut:
Label task activity = 8 Connector = 11 Gateaway = 2 sedangkan, gabungan dari kedua model, yaitu: Label task activity = 12 Connector = 19 Gateaway = 4
Angka  yang  didapat,  dimasukkan  ke  dalam  rumus perhitungan similarity pada (1)
Jacc sim = 4 19 12 2 11 8 + + + + = 35 21 = 0.6
Dengan  menggunakan  cara  yang  sama,  didapatkan  hasil perhitungan similarity secara  keseluruhan  yang  ditunjukan pada tabel. 2 dan tabel. 3 berikut.
T ABEL 2. H ASIL S IMILARITY K ESELURUHAN
Dataset Similarity Inductive Miner Alpha Miner Causal-net Mining Fig 2a 1 1 1 Fig 2b 1 1 1 Fig 2c 1 1 1 Fig 3a 1 1 1 Fig 3b 1 1 1 Fig 4a 1 1 1 Fig 4b 1 1 1 Fig 4c 1 1 1 Fig 5a 1 1 1 Fig 5b 1 1 1 Fig 6a 1 1 1 Fig 6b 1 1 1
Fig 6c
1 1 1 Fig 7a 1 1 1 Fig 7b 0.6 0.18 0.26 Fig 7c 0.33 0.12 1 Fig 8a 1 1 1 Fig 8b 0.37 0.89 0.22 Fig 9a 1 Error 1 Fig 9b 1 Error 1 Fig 9c 0.43 1 0.43 Fig 9d 0.35 1 0.34 Fig 9e 1 1 1 Fig 9f 1 1 1 Fig 9g 1 1 1 Fig 9h 1 1 1 Fig 10a 0.62 0.75 0.29 Fig 10b 1 1 1
Pada  tabel  2  diketahui  bahwa  terdapat  perbedaan similarity pada setiap figure. Usai menyelesaikan perhitungan similarity ,  didapatkan  bahwa  ketika  nilai similarity antara  dua  model  proses  mendekati  atau  sama dengan  1,  maka  semakin  mirip  pula  kedua  model  proses tersebut. Sebaliknya, ketika nilai similarity antara dua model proses  dibawah  1,  maka  semakin  rendah  tingkat  kemiripan kedua model proses.
Figure dengan nilai similarity 1 merupakan model proses dari  hasil discovery yang  cocok  dengan  model  prose  pada dataset.  Sedangkan,  model  proses  dengan  nilai similarity dibawah 1 merupakan model proses dari hasil discovery yang tidak  cocok  dengan  dataset  [7].  Terdapat  17  model  proses dengan nilai similarity dibawah 1. Model proses dengan nilai similarity dibawah 1 dijabarkan pada tabel. 3 berikut.
T ABEL 3. H ASIL S IMILARITY Y ANG T IDAK C OCOK Data
Set
Keterangan Sim Gbr 7b Inductive Miner 0.6 0.18
Alpha Miner Causal Net Mining 0.26 Gbr 7c Inductive Miner 0.33 Alpha Miner 0.12 Gbr 8b Inductive Miner 0.37 Alpha Miner 0.89 Causal Net Mining 0.22
Gbr 9a Erro r
Alpha Miner Gbr 9b Alpha Miner Erro r Gbr 9c Inductive Miner 0.43
Causal Net Mining 0.43
Gbr 9d
Inductive Miner
0.35 Causal Net Mining 0.34 Gbr 10a Inductive Miner 0.62 Alpha Miner 0.75
Causal Net Mining 0.29
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  tabel.  3  setelah  kami lakukan perbandingan, diketahui bahwa setiap model proses hasil discovery memiliki nilai similarity yang beragam. Nilai similarity yang  didapatkan  dipengaruhi  oleh  6  komponen, antara  lain,  jumlah  anak  panah  yang  sama,  jumlah  aktivitas yang sama, jumlah gateaway yang sama, jumlah anak panah kedua  model  proses  setelah  digabungkan,  jumlah  aktivitas
kedua  model  proses  setelah  digabungkan,  dan  terakhir jumlah gateaway kedua  model  proses  setelah  digabungkan. Pada  algoritma alpha  miner menghasilkan  model  roses dalam  bentuk petri  net, oleh  karena  itu  kami  mengubahnya menjadi  bentuk  BPMN  dengan  format  .pnml  menggunakan software Wopad.
Berdasarkan hasil pengukuran similarity diketahui bahwa eksperimen  menggunakan  algortima alpha  miner .  Pada figure  8  memiliki  nilai  tingkat similarity paling  tinggi  yaitu dengan nilai 0.89. Sedangkan tingkat similarity paling kecil, didapati  pada  figure  7  menggunakan alpha  miner dengan nilai 0.12. Selain itu, ada pula figure 9a dan 9b dengan hasil similarity yang error  dikarenakan  saat  melakukan discovery mengunakan  algoritma  alpha  miner,  model  proses  yang dihasilkan  terpecah  menjadi  2  bagian,  sehingga  tidak  bisa dideteksi nilai similarity nya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan sebelumnya, kami  menyimpulkan bahwa pada penelitian ini kami  menemukan  bahwa,  nilai  tingkat  similarity  tertinggi didapati  pada  figure  8  menggunakan alpha  miner dengan nilai 0.89. Nilai tingkat similarity yang rendah didapati pada figure  7  menggunakan  algoritma alpha  miner dengan  nilai 0.12.  Gambar  2  sampai  6  cocok  dengan  semua  algoritma karena  model  proses  hasil  proses  mining  menggunakan semua  algoritma  sama  persis  dengan  model  proses  pada dataset.  Gambar  7  paling  cocok  menggunakan  algoritma inductive  miner dengan  tingkat similarity 0.6.  Gambar  8 paling  cocok  menggunakan  algoritma aplha  miner dengan tingkat similarity 0.89. Gambar 9 paling cocok menggunakan algoritma inductive  miner dengan  tingkat  similarity  0.35. Gambar  10  paling  cocok  dengan  algoritma alpha  miner dengan tingkat similarity 0.75.

## REFERENSI
[1] W.  N.  Rumana,  “Pemodelan  Dan  Simulasi  Proses  Bisnis  Coloured Petri  Nets  Modeling  and  Simulation  Production  Business  Process  of Steel Industry Through,” pp. 1–93, 2015.
[2] A.  A.  Hermawan,  “Business  Process  Context  Analysis  Based  on ‘Event Log,’” J. Penelit. dan Pengemb. Komun. dan Inform., vol. 4, no. 3, p. 122699, 2014.
[3] P.  Porouhan,  N.  Jongsawat,  and  W.  Premchaiswadi,  “Process  and deviation  exploration  through  Alpha-algorithm  and  Heuristic  miner techniques,”  Int.  Conf.  ICT  Knowl.  Eng.,  pp.  83–89,  2014,  doi: 10.1109/ICTKE.2014.7001540.
[4] I.  Nuritha  and  E.  R.  Mahendrawathi,  “Structural  Similarity Measurement  of  Business  Process  Model  to  Compare  Heuristic  and Inductive  Miner  Algorithms  Performance  in  Dealing  with  Noise,” Procedia  Comput.  Sci.,  vol.  124,  pp.  255–263,  2017,  doi: 10.1016/j.procs.2017.12.154.
[5] W. van der Aalst, A. Adriansyah, and B. van Dongen, “Causal Nets: A  Modeling  Language  Tailored  towards  Process  Discovery,”  Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes  Bioinformatics),  vol.  6901  LNCS,  pp.  28–42,  2011,  doi: 10.1007/978-3-642-23217-6.
[6] 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.
[7] R. Accorsi, T. Stocker, and G. Müller, “On the exploitation of process mining for security audits: The process discovery case,” Proc. ACM Symp. Appl. Comput., pp. 1462–1468, 2013, doi: 10.1145/2480362.2480634.
[8] W. M. P. van der Aalst, “Business alignment: Using process mining as  a tool  for  Delta analysis  and  conformance  testing,” Requir.  Eng., vol. 10, no. 3, pp. 198–211, 2005, doi: 10.1007/s00766-005-0001-x.
[9] J.  Caldeira  and  F.  B.  e  Abreu,  “Software  Development  Process Mining:,”  10th  Int.  Conf.  Qual.  Inf.  Commun.  Technol.  Softw.,  pp.
254–259, 2016, doi: 10.1109/QUATIC.2016.51.
[10] A. K. A. de Medeiros, B. F. van Dongen, W. M. P. van der Aalst, and A. J. M. M. Weijters, “Process mining: Extending the a algorithm to mine short loops,” BETA Work. Pap. Ser., no. June, 2004.
[11] A. A. Kalenkova, W. M. P. van der Aalst, I. A. Lomazova, and V. A. Rubin, “Process mining using BPMN: relating event logs and process models,”  Softw.  Syst.  Model.,  vol.  16,  no.  4,  pp.  1019–1048,  2017, doi: 10.1007/s10270-015-0502-0.