Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
PROSES MINING UNTUK OPTIMASI PROSES BISNIS

## Nur Fitrianti Fahrudin
Program Studi Sistem Informasi Institut Teknologi Nasional Bandung Jl. PH.H. Mustofa No.23, Kota Bandung, Jawa Barat 40124 nurfitrianti@itenas.ac.id

## Abstrak
Organisasi  saat  ini  perlu  melakukan  analisis terhadap  proses  bisnis  mereka  dalam  rangka meningkatkan kinerja serta produktifitas bisnis. Selain itu  analisis  ini  dapat  menjadi  suatu  cara  untuk bersaing  dengan  kompetitor.  Akan  tetapi  analisis proses  bisnis  ini  jika  dilakukan  secara  manual membutuhkan  waktu  yang  cukup  banyak.  Hal  yang dapat  dilakukan  untuk  mengatasi  permasalahan  ini adalah  dengan  melakukan  proses  mining.  Sistem Informasi  yang  dimiliki  oleh  sebuah  perusahaan tentunya  menyimpan  setiap  aktifitas  bisnis  mereka. Data  yang  tersimpan  ini  dapat  diolah  untuk menemukan proses bisnis yang terjadi. Data ini biasa disebut event  log . Event  log membantu  organisasi untuk menemukan kesenjangan diantara antara proses bisnis  yang  terjadi  dengan  yang  diharapkan. Berdasarkan kesenjangan inilah nantinya proses bisnis dapat dievaluasi untuk kemudian diperbaiki.
Kata kunci :

## Proses mining, event log, proses bisnis

## Abstract
Organizations  currently  need  to  conduct  an  analysis of  their  business  processes  in  order  to  improve business  performance  and  productivity.  In  addition, this  analysis  can  be  a  way  to  compete  with competitors.  However,  the  analysis  of  this  business process  if  done  manually  requires  considerable  time. Process  mining  is  a  technique  that  helps  solve  this problem.  Information  systems  that  are  owned  by  a company certainly store their every business activity. This data can be processed to find business processes that  occur.  This  data  is  usually  called  an  event  log. Event  logs  help  organizations  to  find  gaps  between business  processes  that  occur  with  those  expected. Based  on  this  gap  business  processes  can  later  be evaluated for later improvement.
Keywords :

## Process Mining , event logs, business processes

## I. P ENDAHULUAN
Saat  ini  perubahan  lingkungan  sering  sekali terjadi,  seperti  beragamnya  permintaan  konsumen, hadirnya  produk-produk  baru  dan  pesaing  baru (Gemini,  2007).  Hal  ini  menyebabkan  organisasi perlu  dengan  segera  mencari  peluang  bisnis  dan menerapkan  ide  strategis  baru  (Wang,  Pan,  Yang,  & Chou,  2011).    P.  Weill,  Kepala  Pusat  Riset  Sistem Informasi  di  Massachusetts  Institute  of  Technology (MIT),  mengatakan  bahwa  “Dalam  era  globalisasi, kemampuan untuk memenuhi  harapan dari konsumen adalah  inti  dari  profitabilitas.  Jika  perusahaan  tidak tangkas,  perusahaan  tidak  akan  dapat  memenuhi harapan  dari  konsumen,  karena  harapan  konsumen tidak  pernah  statis”  (Gemini,  2007).  Selain  itu perusahaan  juga  perlu  memperhatikan  kualitas  dari produk  atau  layanan  yang  mereka  berikan  untuk memastikan konsistensinya (Rose, 2005).
Menyadari faktor penting dalam lingkungan yang berubah dengan cepat saat ini, banyak organisasi telah berusaha  untuk  mencapai  ketangkasan  perusahaan melalui  berbagai  inisiatif,  seperti  riset  pasar  yang mendalam,  integrasi  informasi,  dan  implementasi strategi baru (Wang et al., 2011). Banyak perusahaan juga  berlomba-lomba  untuk  mengadaptasi  atau berinvestasi  teknologi  baru  demi  meningkatkan kinerja  dan  produktivitas  mereka.  Pengembangan teknologi  informasi  memang  penting  mengingat terdapat lingkungan bisnis yang memerlukan perbaikan  terus-menerus  dimana  tujuan  utama  bisnis selalu  menjadi  sasaran  yang  harus  dicapai  oleh perusahaan,  walau  pada  praktiknya  tujuan  utama  ini tidak  pernah  benar-benar  tercapai  (Daniel  Minoli, 2008).  Akan  tetapi  investasi  terhadap  teknologi informasi  ini,  membutuhkan biaya  yang  cukup besar.
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020

## E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Selain  itu,  mengadaptasi  teknologi  yang  baru  ini belum  tentu  juga  dapat  menyelesaikan  berbagai permasalahan  yang  ada  (Kenneth  C.  Laudon  &  Jane P. Laudon, 2013).
Melakukan  analisis  terhadap  proses  bisnis  yang ada  pada  perusahaan  saat  ini,  merupakan  salah  satu langkah  yang  dapat  dilakukan.  Hal  ini  dikarenakan proses  bisnis  sebuah  perusahaan  dapat  menjadi sumber  kekuatan  kompetitif,  yang  dapat  membuat perusahaan  beroperasi  serta  berinovasi  lebih  baik (Kenneth C. Laudon & Jane P. Laudon, 2013).  Selain itu,koordinasi  dan  perancangan  proses  bisnis  yang baik  menjadi  tolak  ukur  kinerja  sebuah  perusahaan (Kenneth C. Laudon & Jane P. Laudon, 2013). Untuk mendukung  proses  bisnis  atau  proses  operasional harian,  sebuah  perusahaan  pada  umumnya  memiliki Sistem Informasi.
Pada  umumnya  sistem  informasi  ini,  memiliki riwayat  yang  didalamnya  berisi  proses  yang  telah dieksekusi.  Jika  dikategorikan,  riwayat  ini  dapat menggambarkan suatu proses bisnis yang terjadi pada rentan  waktu  tertentu.  Kumpulan  dari  riwayat  ini biasa  disebut  dengan  catatan  peristiwa  ( event  log) . Dengan  adanya event  log memungkinkan  perusahaan untuk  melakukan  pemodelan,  analisis  dan  evaluasi terhadap proses bisnis yang dijalankan, dimana hal ini merupakan  sebagai  bagian  dari  siklus  manajemen proses  bisnis  (W.  van  der  Aalst,  2016).      Tujuan utama  dari  proses  mining  adalah  mengekstraksi informasi  yang  bermanfaat  dari event  log yang merekam  aktivitas  yang  dilakukan organisasi    (Veiga & Ferreira, 2010).

## II. K AJIAN L ITERATUR
Bab  ini  memuat  landasan  teori  atau  ulasan singkat  teori  mengenai  proses  mining,  event  log  dan notasi proses bisnis menggunakan petri net.

## II.1 Proses Mining
Proses  mining  merupakan  suatu  penelitian  yang masih  tergolong  baru  yang  menggabungkan  antara mesin learning dan  data  mining  di  satu  sisi  serta pemodelan  proses  dan  analisis  disisi  lainnya  (W.  M. P.  van  der  Aalst,  2016a).  Ide  dari  proses  mining adalah  untuk discover,  conformance  checking dan enhancment ,  dengan  mengekstraksi  pengetahuan  dari event log yang tersedia dalam sebuah sistem (Vossen, 2012).  Gambar  1  menunjukan  tiga  tipe  dari  proses mining.
Proses discovery adalah  tipe  pertama  dalam proses mining. Teknik ini akan membuat suatu model berdasarkan event  log yang  berasal  dari  sistem informasi dimana  informasi  yang  digunakan  tidak bersifat  apriori  (asumsi)  (W.  M.  P.  van  der  Aalst, 2016b).
Tipe kedua adalah conformance checking. Teknik ini  menggabungkan  antara  model  proses yang  ada dengan event log dari proses yang sama. Conformance  checking dapat  digunakan  untuk memeriksa  apakah  kejadian  nyata  yang  terjadi  sesuai dengan  model  yang  ada  dan  sebalikanya  (W.  M.  P. van der Aalst, 2016b). Teknik  ini  relevan  untuk  audit  dan  menjaga keselarasan bisnis, sebagai contoh
event  log dapat  menelusuri  model  proses  bisnis menggunakan  teknik replay untuk  menemukan penyimpangan yang tidak diinginkan yang menunjukan  inefisiensi  (W.  M.  P.  van  der  Aalst, 2011).  Selain  itu  teknik  ini  juga  dapat  digunakan untuk  mengukur  kinerja  algoritma  proses discovery dan  untuk  memperbaiki  model  yang  tidak  sesuai dengan kenyataan.
Gambar 1. Tiga tipe dasar dari proses mining dijelaskan dari segi input dan output (sumber: (W.M.P

## Van der Aalst dkk., 2012))
Tipe  ketiga  adalah enhancement, dimana idenya adalah  memperluas  atau  memperbaiki  model  proses yang  ada  menggunakan  informasi  yang  didapat  dari proses aktual yang terdapat dalam event log (W. M. P. van  der  Aalst,  2016b) . Tipe conformance  checking memastikan  keselarasan  antara  model  dengan  realita, sedangkan  tipe  ketiga  ini  bertujuan  untuk  merubah atau menambah model yang ada.
Salah  satu tools yang  biasa  digunakan  untuk mendukung proses mining adalah ProM.
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## II.2 Event Log
Event log adalah sebuah historikal transaksi yang tersimpan  dalam  sebuah  sistem  informasi. Event  log ini  berisi  beberapa event untuk  suatu case tertentu. Event  log yang  tersimpan  dalam  sebuah  sistem informasi  ini  dapat  dianalisa  menggunakan  proses mining.  Untuk  melakukan  analisa  menggunakan proses  mining  sebuah event  log membutuhkan setidaknya  informasi  yang  cukup  seperti  aktifitas yang  dapat  menjelaskan  sebuah  kejadian  beserta waktu  terjadinya  (Suriadi,  Andrews,  ter  Hofstede,  & Wynn,  2017).  Sumber  data  atau log peristiwa  ini dapat  diperoleh dari  berbagai  sumber  seperti flat  file, excel  spreadsheet,  log transaksi  atau  basis  data  (W. M. P. van der Aalst, 2011).
Gambar 2. Contoh Event Log  (sumber : (W.M.P. van der Aalst, 2011))
Event  log terdiri  dari  sekumpulan case (atau sequence / trace )  dan  dibuat  menjadi  suatu  tabel khusus  seperti  yang  tunjukan  oleh  Gambar  2.  Setiap case dalam event  log diidentifikasi  secara  unik  oleh sebuah id . Terlepas dari jenis analisis yang dilakukan pada  proses  mining,  masing–masing event diberi sebuah  ciri  ( case  identifier) berupa case  id yang menginformasikan case yang  berkaitan  dengan event tersebut dan sebuah label “ activity ” yang menjelaskan tindakan  terkait.  Dalam  analisis process  discovery juga  dibutuhkan  “ timestamp” yang  mendeskripsikan kapan  peristiwa  tersebut  terjadi.  Sedangkan  dalam analisis lainnya dibutuhkan sebuah informasi
tambahan  yang  relevan  seperti  aktor/sumber  daya yang terkait terhadap proses tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan label “ resource”.

## II.3 Petri Net
Petri  Net merupakan  suatu  perangkat  untuk pemodelan  dan  menganalisis  sistem  sehingga  dapat diperoleh  informasi  tentang  struktur  dan  perilaku dinamik  dari  sistem  yang  di  modelkan  (Peterson, 1981). Petri  Net dapat  mendeskripsikan  dengan  jelas distribusi  dan  redistribusi  energi  yang  terjadi  pada sistem.  Hasil  analisis  kemudian  dijadikan  referensi untuk memperbaiki sistem yang ada.
Petri  Net menggunakan  bahasa  grafis  dan matematis  untuk  pemodelan dan  analisis  sistem  yang bersifat diskrit, di mana harga variabel-variabel sistem hanya  berada  pada  dua  keadaan  seperti on atau off maupun aktif atau tidak aktif. Representatif grafis dari Petri  Net membuat Petri  Net banyak  digunakan  di berbagai  bidang  seperti  kontrol  proses,  jaringan komputer,  sistem  antrian,  dan  lain-lain  (Moody  & Antsaklis, 1998).
Petri  Net dibentuk  oleh place dan  transisi  yang dihubungkan dengan panah. Place yang digambarkan dengan lingkaran, merepresentasikan kondisi. Transisi  yang  digambarkan  dengan  kotak  persegi panjang atau garis lurus, merepresentasikan event atau kejadian.  Penandaan (marking) merupakan  hubungan antara  token  dengan place .  Token  digambarkan dengan titik kecil, berpindah-pindah dari satu place ke place lain ketika terjadi pemicuan transisi (firing).
Petri  Net merupakan  sebuah  struktur  dinamik yang  terdiri  atas  tiga  komponen  utama  yang ditunjukkan  oleh  Tabel  1.  Transisi  akan  aktif  jika semua  input place berisi  token.  Saat  transisi  ini terpatik (aktif) maka token akan berpindah dari place awal menuju place berikutnya sesuai dengan arc (arah panah).

## Tabel 1. Komponen Petrinet
Nama Lambang Keterangan Places Merepresentasikan  keadaan sistem,  dimana place dapat menyimpan satu atau beberapa  token  (ditunjukkan sebagai titik hitam)
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333
Nama Lambang Keterangan Transitions Satu  set  transisi  ( trasitions ) yang  ditandai  oleh  sebuah kotak yang berhubungan terhadap suatu pekerjaan atau  sebuah  aktifitas  yang dapat dieksekusi Directed arcs Setiap arcs hanya menghubungkan place dengan transition atau transition dengan suatu
place
Perilaku  dinamik  ditunjukkan  aliran  token  pada jala  serta  diikuti  dengan  perubahan  penandaan place . Aliran ini terjadi akibat proses pemicuan transisi yang memindahkan  token  dari  satu place menuju place lainnya (Andriani, n.d.).

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Terdapat  empat  tahapan  yang  perlu  dilakukan  untuk melakukan  proses  mining  yaitu  persiapan  event  log, inspeksi  log,  proses  discovery  dan conformance checking.
a. Persiapan Log
Langkah  pertama  yang  perlu  dilakukan  adalah mengidentifikasi  proses  bisnis  utama  atau primary processes, yaitu  proses end-to-end yang memberikan value kepada  konsumen  secara  langsung.  Setelah proses bisnis utama berhasil diidentifikasi, dilakukan pemodelan  proses  bisnis.  Notasi  yang  dipilih  untuk memodelkan  proses  bisnis  pada  tahap  ini  adalah BPMN  ( Business  Process  Model  Notation ).  Model proses  ini  akan  dimodelkan  berdasarkan  dokumen SOP yang dimiliki oleh perusahaan.
Setelah  model  selesai  dibuat,  selanjutnya  adalah memastikan  bahwa  setiap  aktifitas  di  dalam  proses bisnis  itu  terekam  dalam database yang  terhubung dengan  sistem  informasi.  Langkah  kedua  adalah mendapatkan Entity  Relationship  (ER)  diagram atau class  diagram yang  terkait  dengan  proses  bisnis utama.  Diagram  ER  atau diagram  class ini memperlihatkan  hubungan  antar  tabel  yang  terkait dalam  satu  fungsionalitas/proses  bisnis  tertentu.  Hal ini  dilakukan  mengingat  jumlah  tabel  yang  sangat banyak,  sehingga  kita  perlu  melakukan scoping . Diagram  ini  akan  digunakan  sebagai  acuan  dalam menentukan  atribut-atribut  untuk  membangun  sebuah event log .
Ada beberapa atribut yang menjadi standar dalam sebuah event  log menurut  (Wil  M.  P.  van  der  Aalst,
2011)  yaitu timeStamp,  caseId,  eventId,  activity dan resource. Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan terhadap diagram ER, secara spesifik akan diidentifikasi nama  atribut apa saja yang dibutuhkan. Setelah  diketahui  atribut  yang  dibutuhan  untuk membuat  sebuah event  log ,  selanjutnya  adalah melakukan query untuk  mendapatkan  data  yang dibutuhkan.  Untuk  membangun event  log penulis perlu  melakukan query ke  basis  data  yang  terhubung ke  dalam  Sistem  Informasi  Percetakan  Bandung, query dilakukan  untuk  mengekstraksi  data  sesuai dengan  kebutuhan  analisis.  Hasil query dapat  dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Event Log Percetakan Bandung
caseId eventId activity yyyy-MM-dd;hh:mm 1 1 Order 2017-11-30;10:00 1 2 Setting 2017-12-02;10:00 1 4 Production_kbr 2017-12-05;16:00 1 8 Pengiriman 2017-12-06;16:00 2 1 Order 2017-11-30;09:00 2 2 Setting 2017-11-30;10:00 2 4 Production_kbr 2017-12-04;10:00 2 6 Finishing_kbr 2017-12-06;10:00 2 8 Pengiriman 2017-12-08;10:00 3 1 Order 2017-11-30;10:00 3 2 Setting 2017-12-02;10:00 3 5 Production_pgr 2017-12-06;16:00 3 8 Pengiriman 2017-12-07;16:00 .... ... ... ... 30 1 Order 2017-11-30;10:00 30 2 Setting 2017-12-04;10:00 30 3 Production_jkt 2017-12-05;10:00 30 6 Finishing_kbr 2017-12-13;15:00 30 8 Pengiriman 2017-12-13;16:00
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Hasil  dari query ,  selanjutnya  akan  dieksport  ke dalam format csv .

## b. Inspeksi Log
Log  Inspection  menyediakan  hasil  analisis  awal terhadap  event  log.  Hasil  analisis  awal  yang dihasilkan  berupa  informasi  statistik  mengenai jumlah case, jumlah event, distribusi jumlah case per jumlah event beserta jumlah kemunculannya. Penulis memanfaatkan hasil inspeksi log ini untuk melakukan  prapemrosesan  sebelum  event  log akhirnya di clustering.
Inspeksi  log  dihasilkan  pada  saat  dokumen  csv diubah  formatnya  ke  dalam  bentuk  XES  dengan menggunakan  tools  ProM.  Berikut  Gambar  3. merupakan  informasi  statistik yang  dihasilkan  dari proses inspeksi log.
Gambar 3. Ringkasan Event Log Percetakan Bandung

## c. Proses Discovery
Kumpulan  dokumen  csv  yang  telah  dikonversi menjadi XES dapat langsung dimodelkan menggunakan  teknik  proses  mining.  Dalam  tahap mining untuk  menemukan  pola  proses  bisnis  yang terkandung  didalam event  log, penulis  menggunakan
tools yang telah disedikan oleh RapidMiner  8 dengan menambahkan fitur ProM kedalam Rapid Miner. Satu per  satu  dokumen  akan  dimodelkan  menggunakan algoritma alpha miner , dimana model yang dihasilkan menggunakan  notasi Petri  Net .  Selain  menggunakan alpha  miner penulis  juga  melakukan  mining menggunakan  tiga  metode  lainnya  yang  sama-sama dapat  menghasilkan  model Petri  Net yaitu Integer Linear  Programming  miner (ILP), Heuristic  Miner dan Inductive Miner .
Berikut  ini  pada  Gambar  4    merupakan  model proses  bisnis  dalam  notasi Petri  Net yang  ditambang dari event log yang belum dikelompokan menggunakan algoritma Alpha Miner.

## Gambar 4. Petri Net hasil discovery
Model  proses  ini    merupakan  gambaran  dari keadaan  saat  ini  yang  ada  dalam  sebuah  perusahaan. Model  proses  ini  dibangun  berdasarkan  hasil mining yang  dilakukan  terhadap event  log atau  informasi yang  tersimpan  dalam  Sistem  Informasi.  Dalam rangka  mengevaluasi  hasil mining dari automated process discovery ini d. Conformance checking Conformance Checking bertujuan untuk
mendeteksi  ketidaksesuaian  antara  model  proses  dan event  log yang  sesuai. Petri  Net dan event  log dikatakan  “ fit ”  atau  “cocok”  jika Petri  Net dapat memainkan  ulang  ( replay )  setiap trace/sequence didalam event  log. Dengan  kata  lain, Petri  Net harus dapat  menguraikan  setiap event dalam sequence. Akan tetapi, nilai fitness yang baik tidak menyiratkan kesesuaian  ( conformance ). Petri  Net yang  memiliki nilai fitness 1  belum  tentu  menghasilkan  sebuah informasi yang bermakna.
Precision ini bertujuan untuk menangani masalah underfitting . Underfitting adalah  kegagalan  dalam mempelajari relasi yang terdapat dalam sebuah data.
Menurut (Wil M. P. van der Aalst, 2011) terdapat empat  kriteria  dalam  mengukur  kualitas  dari  model yang dihasilkan oleh proses mining yaitu :
• Fitness . Model yang dihasilkan harus memperlihatkan  tindakan  yang  terdapat  pada event  log .  Nilai fitness dihitung  dengan
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
menggambarkan seberapa baik kesesuaian antara model dengan event log. Teknik replay diuraikan untuk menghitung fitness
sehingga menghasilkan nilai 0 untuk sangat buruk sampai 1  untuk  sempurna.  Teknik replay menggunakan sebuah event  log dan  model  proses  bisnis sebagai input. Berikut ini adalah Rumus 1 untuk menghitung nilai fitness :
fitness(L,N) =
…[1]
Keterangan :
:
jumlah  token  yang  hilang  saat  melakukan teknik replay, dimana L(σ) adalah frekuensi jejak σ dan m N , σ adalah jumlah token yang hilang untuk satu instance dari σ.
:  token yang dihasilkan
:  token yang digunakan
:  token yang hilang
:  token yang tersisa
• Precision. Precision /
Behavioral
Appropriateness bertujuan  untuk  mengevaluasi seberapa  tepat  suatu  model  menggambarkan proses  yang  diamati. Precision mengevaluasi berapa  banyak behavior yang  diijinkan    oleh model  yang  sebenarnya  tidak  pernah  ada  dalam event  log .    Model  yang  dihasilkan  seharusnya tidak menampilkan tindakan yang tidak berhubungan  dengan  apa  yang  terdapat  pada event  log. Untuk  menghitung  precision  dapat menggunakan Rumus 2.
a l B = …[2]
Keterangan :
:  jumlah  relasi sometime  follow pada event log
: jumlah relasi sometime follow pada model
:  jumlah  relasi sometime  precedes pada event log
:  jumlah  relasi sometime  precedes pada model
• Generalization. Model  yang  dihasilkan  harus men-generalisasi  tindakan  yang  terdapat  di dalam event log.
• Simplicity. Model  yang  ditemukan  harus sesederhana mungkin.
Pada  tahap  ini  pengujian  dilakukan  dengan menguji nilai fitness dan precision dari sebuah model proses  yang  telah  dihasilkan  oleh  proses  discovery. Berikut  pada  Tabel  3  adalah  hasil  pengujian  yang dilakukan menggunaka empat buah metode.

## Tabel 3. Hasil Pengujian
Alpha ILP Inductive Heuristic f p f p f p F p 0,9 0,88 1 0,875 0.996 1 0,993 0,878

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  kepada  hasil  pengujian  metode inductive  memiliki  nilai  fitness  dan  precision  yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode lainnya. Hal  ini  berarti  metode  inductive  berhasil  memetakan event log yang ada menjadi sebuah proses bisnis yang tepat  dan  sesuai.  Hasil  dari  proses  discovery  inilah, evaluasi  terhadap kinerja  dari  bisnis  dapat  dilakukan. Karena  penggambaran  proses  bisnis  ini  dilakukan oleh komputer, hasilnya pun dapat dipastikan terbebas dari asumsi-asumsi. Pemodelan proses seperti ini juga memakan  waktu  yang  relatif  lebih  cepat  jika dibandingkan  dengan  melakukan  analisis  secara konvensional atau manual.
Proses  mining  sendiri  sangat  bergantung  kepada event log, jika event log yang didapatkan atau diolah nantinya tidak merekam semua aktifitas proses bisnis yang  terjadi  dilapangan,  maka  hal  ini  akan mempengaruhi  hasil  dari  proses  discovery.  Model yang  dihasilkan  oleh  proses  discovery  menjadi  tidak nyata karena terdapat banyak sekali proses yang tidak terekam.  Oleh  karena  itu  proses  persiapan  event  log menjadi  hal  yang  penting  untuk  memastikan  bahwa semua proses terekam dalam sistem informasi.
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## R EFERENSI
Andriani,  E.  (n.d.).  Model  Petri  Net  Dan  Markov Chain.  Retrieved  March  5,  2018,  from http://www.eviandriani.com/2012/01/model- petri-net-dan-markov-chain.html
Daniel Minoli. (2008). Enterprise Architecture A to Z Frameworks, Business Process Modeling, SOA, and Infrastructure Technology . Auerbach Publications.
Gemini,  C.  (2007). Global  CIO  Survey  2007.  IT Agility: Enabling Business Freedom .
Kenneth  C.  Laudon,  &  Jane  P.  Laudon.  (2013). essentials of management information systems .
Moody,  J.  O.,  &  Antsaklis,  P.  J.  (1998). Supervisory Control  of  Discrete  Event  Systems  Using  Petri Nets . Norwell: Kluwer Academic Publishers.
Peterson,  J.  L.  (1981). Petri  Net  Theory  and  the Modelling of Systems . Ney Jersey: Prentice Hall Inc.
Rose,  K.  (2005). Project  Quality  Management:  Why, what and how . J. Ross Pub., 2005.
Suriadi,  S.,  Andrews,  R.,  ter  Hofstede,  A.  H.  M.,  & Wynn,  M.  T.  (2017).  Event  log  imperfection patterns  for  process  mining:  Towards  a systematic  approach  to  cleaning  event  logs.
Information Systems , 64 , 132–150. https://doi.org/10.1016/j.is.2016.07.011
van  der  Aalst,  W.  (2016). How  to  get  started  with process mining? 1–6. Retrieved from http://wwwis.win.tue.nl/~wvdaalst/courses/howt ogetstartedwithprocessmining.pdf
van  der  Aalst,  W.  M.  P.  (2011).  Process  Mining.  In Process
Mining
(Vol. 5). https://doi.org/10.1007/978-3-642-19345-3 van  der  Aalst,  W.  M.  P.  (2016a).  Process  Mining.  In Process
Mining
(Vol. 5).
https://doi.org/10.1007/978-3-642-19345-3
van  der  Aalst,  W.  M.  P.  (2016b).  Process  Mining.  In Process  Mining  Data  Science  in Action  Second Edition (2nd ed., pp. 30–34). https://doi.org/10.1007/978-3-662-49851-4
Veiga,  G.  M.,  &  Ferreira,  D.  R.  (2010). Understanding  spaghetti  models  with  sequence clustering  for  ProM. Lecture  Notes  in  Business Information  Processing , 43  LNBIP ,  92–103.
https://doi.org/10.1007/978-3-642-12186-9_10 Vossen,  G.  (2012).  The  process  mining  manifesto  - An  interview  with  Wil  van  der  Aalst.
Information Systems , 37 (3), 288–290. https://doi.org/10.1016/j.is.2011.10.006
Wang, Z., Pan, S. L., Yang, T. H. O., & Chou, T.-C. (2011). Evolving IT Organizational Identity as a Source  of  IT-enabled  Enterprise  Agility  in China. Icis , 61 (1),  Paper  5.  Retrieved  from http://aisel.aisnet.org/icis2011/proceedings/issu es/5/