## Analisis  dan  Perancangan  Software  Simulasi  Pertumbuhan  Model Proses Bisnis Menggunakan Random Growth Model
Fany Parama Admaja 1,* , Mauren Helvia Devi 2 , Aditya Prasetyo 3 , Muhammad Ainul Yaqin 4
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 1admaja404@gmail.com; 2 maurendeviia@gmail.com; 3 adityaprasetyo33@gmail.com; 4 yaqinov@gmail.com * corresponding author

## PENDAHULUAN
Model  proses  bisnis  merupakan  suatu  visualisasi  terstruktur  dari  serangkaian  kegiatan yang berkaitan dengan suatu aktivitas bisnis [1]. Model proses bisnis sering digunakan dalam perancangan dan analisa suatu sistem. Dalam suatu model proses bisnis terdapat sekumpulan simbol  yang  memiliki  arti  berbeda-beda.  Terdapat  banyak  jenis  pemodelan  yang  sering digunakan  saat  ini,  seperti  UML,  BPMN,  EPC,  dan  Petri  Net.  Proses  bisnis  itu  sendiri merupakan serangkaian kegiatan yang bekerja sama dalam lingkungan organisasi dan teknis yang bersama-sama mencapai tujuan bisnis [2]. Pada intinya model merupakan gambaran dari suatu sistem atau aktifitas yang tidak bisa kita lihat secara langsung.
Kesuksesan  dari  suatu  sistem  terletak  pada  proses  bisnis  yang  digunakan.  Dalam pengimplementasian proses bisnis dalam kehidupan nyata, setiap badan usaha menggunakan proses yang berbeda beda, meskipun badan usaha tersebut bergerak di bidang yang sama. Namun  ada  juga  yang  menerapkan  proses  bisnis  yang  sama.  Tujuannya  tidak  lain  untuk memaksimalkan  keuntungan  yang  didapat.  Karena  hal  tersebut    merupakan  indikator keberhasilan dari suatu model proses bisnis yang digunakan. Proses bisnis yang digunakan

## I N F O A R T I K E L A B S T R A K
Sejarah Artikel Diterima: 21 Desember 2020 Direvisi: 1 Februari 2021 Diterbitkan: 30 April 2021 Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  dan  merancang suatu software yang  berguna  untuk  melakukan  simulasi  pertumbuhan model  proses  bisnis,  sehingga  didapatkan  model  proses  bisnis  yang optimal. Optimal disini memiliki arti bahwa model proses bisnis tersebut tidak  lagi  bisa  dilakukan  pertumbuhan. Input untuk software ini merupakan model proses bisnis. Pada penelitian ini jenis pemodelan yang digunakan adalah Petri net . Dalam sekali proses simulasi dibutuhkan dua dua input ,  dimana  nilai  kompleksitas  dari input model  pertama  harus lebih  kecil  daripada  model  kedua.  Hal  ini  agar  mendapatkan  nilai scalability yang scalable . Scalability merupakan potensi  yang dimiliki suatu model proses bisnis untuk dapat melakukan pertumbuhan. Semakin besar  nilai scalability maka  semakin  memungkinkan  untuk  terjadi pertumbuhan.  Nilai scalability inilah  yang  menjadi  kunci  utama  dari simulasi pertumbuhan tersebut. Software akan terus menjalankan proses simulasi  dengan  syarat  nilai scalability haruslah  “>0”  dan  “<1”. Pertumbuhan  dilakukan  secara  acak  dengan  menambahkan  elemen- elemen baru. Proses simulasi dilakukan dengan dua metode pembobotan, yaitu bercabang dan sequence . Hasil dari penelitian ini adalah software yang  telah  dirancang  mampu  melakukan  proses  simulasi  pertumbuhan dengan  menghasilkan  nilai scalability yang  semakin  kecil  setiap  kali pertumbuhan  dilakukan. Software ini  juga  menghasilkan output berupa file PNML yang mana merupakan hasil dari proses simulasi pertumbuhan tersebut. Kata Kunci
Model Proses Bisnis Simulasi Pertumbuhan Random Growth Model
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 1-10
pun tidak selamanya tetap. Terkadang ada beberapa faktor yang mengharuskan melakukan perubahan atau penambahan proses bisnis pada suatu sistem yang ada. Oleh karenanya, suatu proses bisnis harus mempunyai fleksibilitas, sehingga proses bisnis dapat divariasikan sesuai dengan kondisi dan kebutuhan. Dalam implementasinya, tidak dapat diketahui apakah proses bisnis  yang  digunakan  sudah  optimal  atau  tidak.  Untuk  mengetahuinya  perlu  dilakukan simulasi  pertumbuhan  model  proses  bisnis.  Simulasi  didefinisikan  sebagai  sekumpulan metode dan aplikasi untuk menirukan atau merepresentasikan perilaku dari sistem nyata [3]. Simulasi  memungkinkan  seseorang  untuk  mengimplementasikan  model  diskrit.  Hal  ini memungkinkan kita untuk mempertimbangkan keragaman proses produksi. Tujuan simulasi adalah  untuk  menyeimbangkan  kembali  elemen-elemen  produksi  dan  memilih  parameter yang  paling  optimal  [4].  Proses  simulasi  dapat  dilakukan  pada  komputer  menggunakan software .  Kunci  utama  dari  simulasi  pertumbuhan  ini  adalah,  model  proses  bisnis  harus scalable .  Hal  ini  berarti  bahwa  proses  bisnis  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan pertumbuhan.  Untuk  melakukan  perhitungan  terhadap  proses  bisnis,  digunakan  rumus scalability [5]. Scalability didapatkan  melalui  perhitungan  skala  dan similarity .    Rumus- rumus  tersebut  nantinya  diimplementasikan  dalam  bentuk  algoritma  sehingga  bisa dijalankan  pada  program  di  komputer.  Pertumbuhan  akan  dilakukan  secara  acak    dengan pembobotan  bercabang  dan sequence .  Pada  sistem  ini  menggunakan  model  proses  bisnis berupa file pnml sebagai input dan juga output dari simulasi tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan sebuah software yang mampu melakukan perhitungan dan simulasi pertumbuhan  model  proses  bisnis  untuk  mendapatkan  suatu  variasi  model  proses  bisnis paling optimal.
Tujuan  dari  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan  sebuah  produk perangkat  lunak  yang  berguna  untuk  menyimulasikan  pertumbuhan  model  proses  bisnis sehingga  didapatkan  model  proses  bisnis  yang  optimal.  Hal  ini  tentu  sangat  dibutuhkan dalam dunia nyata, salah satunya yaitu dalam pembangunan sebuah startup. Karena model proses bisnis merupakan representasi dari aktivitas yang nyata. Oleh karenanya proses bisnis yang  harus  mampu  menunjang  dan  memaksimalkan  operasional.  Banyaknya  keuntungan yang diperoleh menjadi indikator keberhasilan dari model proses bisnis yang digunakan.

## METODE
Dalam perancangan dan analisis software simulasi model proses bisnis menggunakan random growth model ini, digunakan metode waterfall dalam perancangannya. Waterfall merupakan  metode  dan  proses  pengembangan  perangkat  lunak  tradisional  yang  sering digunakan  dalam  proyek-proyek  pengerjaan  perangkat  lunak.  Metode waterfall menggunakan  model  sekuensial,  sehingga  setelah  penyelesaian  satu  set  kegiatan, mengakibatkan  pada  dimulainya  aktivitas  berikutnya  [6].  Alasan  penggunaan  metode  ini karena sesuai dengan objek penelitian yang dilakukan dan juga sering digunakan pada kasus serupa.
Gambar 1. Waterfall Model
Pada  Gambar  1  merupakan  gambaran  alur  dari waterfall model  dari  penelitian  yang akan dilakukan. Pertama terlebih dahulu  dilakukan perancangan sistem  yang akan dibuat, kemudian berlanjut pada analisis kebutuhan, lalu setelah itu desain, penulisan kode program, dan yang terakhir tahap pengujian.

## Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  ditentukan  bagaimana  cara  kerja  dan  proses  dari  software  yang  akan dibuat. Mulai dari pengguna melakukan input file PNML, melakukan perhitungan similarity workflow , control  flow  complexity , scalability ,  hingga output berupa  file  PNML  hasil simulasi pertumbuhan.

## Analisis Kebutuhan
Proses pengamatan dan juga pemenuhan kebutuhan suatu sistem dilakukan pada tahap ini.  Pertimbangan  kebutuhan  ini  diperlukan  agar software bisa  berjalan  dengan  lancar. Berbagai  aspek  yang  berpengaruh  dalam  proses  perancangan software harus  benar-benar diperhatikan  dan  dipertimbangkan.  Diperlukan  juga  interaksi  dengan  pengguna  untuk mengenai apa saja yang dibutuhkan.

## Desain Sistem
Hasil dari analisis kebutuhan yang telah dilakukan sebelumnya, akan dikaji pada tahap ini. Desain yang dibuat berupa desain sistem dan juga desain komponen. Seperti pembuatan interface, pemilihan bahasa pemrograman, kenyamanan pengguna, efisiensi software , juga mengenai cara pengelolaan sumber daya yang tersedia.

## Penulisan Kode Program
Setelah  kita  membuat  desain  software,  selanjutnya  adalah  penulisan  kode  program. Karena  selain  faktor-faktor  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  algoritma  merupakan  hal yang vital  dalam  suatu software . Karena tanpa adanya algoritma, software yang kita buat tidak akan berjalan lancar. Penulisan algoritma haruslah sistematis. Hal ini bertujuan apabila ada  kendala  atau error pada  saat  tahap  pengujian,  maka  akan  lebih  mudah  dilakukan perbaikan.  Algoritma  yang  dibuat  harus  sesuai  dengan    rumus  perhitungan  dalam  proses simulasi.  Seperti  rumus  perhitungan similarity  workflow , control  flow  complexity ,  skala model, dan scalability .

## Uji Program
Tahap  ini  merupakan  tahap  akhir  dari  serangkaian  proses  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  hasil  dari software yang  telah  dibuat, apakah sesuai dengan yang diharapkan atau tidak. Tahap ini juga digunakan untuk mencari kesalahan pada tahap sebelumnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Alur Program
Setiap software pasti  memiliki flowchart . Flowchart ini  berguna  agar  mudah memperoleh  informasi  dan  melakukan  pengamatan  mengenai  bagaimana  jalannya  suatu program.  Mulai  dari  memasukkan  inputan,  hingga  mengolahnya  menjadi  output  yang diinginkan. Sama halnya dengan software simulasi pertumbuhan model proses bisnis dengan menggunakan random growth model ini. Untuk alur kerjanya bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Software Simulasi Pertumbuhan Model Proses Bisnis Dengan Random Growth Model
Pada Gambar 2, berbagai simbol yang saling terhubung satu sama lain dengan tanda panah. flowchart dimulai dengan simbol terminator yang mana merupakan awal dimulainya program. Lalu diikuti objek berbentuk jajar genjang yang melambangkan input. Input yang dimasukkan merupakan model proses bisnis berupa file Petri Net . Setelah itu terdapat simbol berbentuk persegi panjang yang melambangkan suatu proses yang dijalankan oleh software. Proses  pertama  yang  dilakukan  adalah  melakukan  perhitungan  jumlah  elemen  dari  kedua model  proses  bisnis  yang  diinputkan  sebelumnya.  Jumlah  elemen  kedua  model  tersebut harus berbeda. Dimana jumlah elemen model pertama harus lebih sedikit dari model kedua. Jumlah elemen yang didapat dari kedua model tersebut akan digunakan untuk menghitung nilai  similarity,  baik  secara  s tructural maupun behavioral. Setelah  itu  program  akan menghitung Control  Flow  Complexity, yang  mana  hasil  tersebut  digunakan  untuk menghitung  besar  skala  model  pada  perhitungan  selanjutnya.  Kemudian  dilakukan perhitungan nilai scalability , yang mana merupakan parameter dari simulasi ini. Setelah nilai scalability didapatkan,  terdapat  objek  berbentuk  belah  ketupat  yang  melambangkan
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 1-10
decision .  Pada  tahap  inilah  proses  simulasi  pertumbuhan  akan  terjadi.  Namun  terdapat kondisi yang harus terpenuhi agar pertumbuhan bisa terjadi. Dimana, nilai scalability harus “>0” dan “<1”. Apabila syarat terpenuhi maka proses simulasi akan berlangsung. Proses itu akan  terus  berulang  hingga  akhirnya  kondisi  tidak  lagi  terpenuhi,  dan  simulasi  berhenti. Output yang dihasilkan dari simulasi pertumbuhan proses bisnis ini adalah file PNML baru yang  sudah  dilakukan  pertumbuhan  sehingga  lebih  optimal  daripada  sebelumnya.    Suatu model  proses  bisnis  dikatakan  optimal  apabila  sudah  tidak scalable ,  atau  tidak memungkinkan untuk dilakukan pertumbuhan lagi.

## Input Model Proses Bisnis
Untuk memulai proses simulasi, dibutuhkan input dua  model proses bisnis berupa file PNML.  Model proses bisnis yang diinputkan memiliki syarat yang harus dipenuhi, dimana jumlah  elemen  dari  model  pertama  harus  lebih  kecil  dari  model  kedua.  Hal  ini  perlu diperhatikan  agar  mendapatkan  nilai scalability yang scalable .  Salah  satu  model  proses bisnis menggunakan Petri Net dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh Model Proses Bisnis Menggunakan Petri Net

## Perhitungan Jumlah Elemen
Setelah  melakukan input menggunakan  dua  model  proses  bisnis,  tahap  selanjutnya program  akan  melakukan  perhitungan  jumlah  elemen  dari  kedua  model  proses  bisnis. Caranya yaitu dengan perlakukan parsing terhadap atribut didalam file PNML tadi, karena pada dasarnya file PNML berbasis XML. Caranya yaitu dengan memanggil nama tag yang diinginkan seperti place, transition, dan arc. Elemen-elemen tersebut kemudian disimpan ke dalam ArrayList . ArrayList dipilih karena bersifat fleksibel, tanpa perlu menentukan ukuran di awal. Jumlah elemen dari model proses bisnis diambil berdasarkan ukuran ArrayList yang telah terisi.

## Perhitungan Similarity Workflow
Proses selanjutnya dari software ini adalah mencari nilai similarity , baik secara structural maupun behavioral. Perhitungan  kesamaan  dengan  structural  similarity,  lebih  mengarah pada struktur dan jumlah elemen yang ada didalam suatu model proses bisnis. Sedangkan behavioral  similarity  lebih  mengarah  kepada  kesamaan  relasi  antar  aktivitas  pada  model proses bisnis [7]. Software ini menggunakan algoritma Jaccard Coefficient . Untuk rumusnya dapat dilihat pada Persamaan 1.
𝐽(𝐴, 𝐵) = |𝐴∩𝐵| |𝐴 ∪𝐵| (1)
Dimana : J (A,B) = Nilai Jaccard dari model proses bisnis A dan B.
𝐴 ∩ 𝐵 = Intersect dari model proses bisnis A dan B.
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 1-10

## 𝐴 ∪ 𝐵 = Gabungan dari model proses bisnis A dan B.

## Perhitungan Control Flow Complexity
Perhitungan Control  Flow Complexity dilakukan pada setiap model proses bisnis  yang telah  diinputkan.  Tujuannya  yaitu  untuk  mencari  tingkat  kompleksitas  dari  suatu  model proses bisnis. Caranya yaitu dengan menghitung jumlah logika AND- split dan  XOR- split pada model proses  bisnis.  Apabila suatu  model  proses bisnis tidak memiliki percabangan didalamnya atau bisa dikatakan sequence, maka nilai Control Flow Complexity dipastikan memiliki nilai satu. Untuk mengetahui rumusnya, bisa dilihat pada Persamaan 2.
𝐶𝐹𝐶 (𝑥)   =   ∑𝐶𝐹𝐶 𝑋𝑂𝑅−𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡 (𝑥) + ∑𝐶𝐹𝐶 𝑂𝑅−𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡 (𝑥) + ∑𝐶𝐹𝐶 𝐴𝑁𝐷−𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡 (𝑥) (2)
Dimana : CFC XOR-split (x) = jumlah percabangan (x) CFC OR-split (x) = 2 (jumlah percabangan(x) - 1)
CFC AND-split (x) = 1

## Perhitungan Skala Model
Selain  nilai similarity ,  nilai  skala  model  juga  merupakan  faktor  penting  untuk memperoleh nilai scalability . Untuk mendapatkanya cukup mudah, yaitu tinggal mengalikan jumlah  elemen  dengan  nilai Control  Flow  Complexity yang  telah  didapatkan  pada perhitungan tahap sebelumnya. Untuk rumus menghitung skala bisa dilihat pada persamaan 3.

## 𝑆𝑘𝑎𝑙𝑎 (𝐴) = 𝐸(𝐴) ∗ 𝐶𝐹𝐶 (𝐴) (3)

## Perhitungan Scalability
Nilai scalability merupakan nilai penting yang menjadi parameter dalam proses simulasi pertumbuhan model proses bisnis ini. Jadi berapapun nilai yang dihasilkan akan berpengaruh terhadap simulasi itu sendiri.  Untuk rumus mencari scalability bisa dilihat pada persamaan 4.

## 𝑆𝑐𝑎𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 (𝐴, 𝐵) = 1 − (𝑆𝑘𝑎𝑙𝑎 (𝐴, 𝐵) ∗ 𝑆𝑖𝑚 (𝐴, 𝐵)) (4)
Pada Persamaan  4 , nilai similarity yang digunakan merupakan rata-rata antara structural similarity dan behavioral similarity . Sedangkan nilai skala didapatkan melalui perbandingan skala model proses bisnis A, dan B.

## Pertumbuhan Acak Proses Bisnis
Proses pertumbuhan proses bisnis dilakukan dengan memperhatikan kondisi yang harus terpenuhi.  Pertumbuhan  dapat  terjadi  apabila  nilai scalability “>0”  dan  “<1”.  Proses pertumbuhan akan terus berlangsung selama kondisi terpenuhi. Itulah mengapa pada hasil scalability pada iterasi pertama haruslah scalable . Untuk mendapatkan nilai scalability yang scalable , maka model proses bisnis A harus memiliki jumlah elemen lebih sedikit daripada model B. Pertumbuhan elemen-elemen baru pada model proses bisnis dilakukan secara acak. Algoritma  pengacakan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Linear  Congruential Generator (LCG). Rumus dari LCG bisa dilihat dalam Persamaan 5.
𝑋 𝑛+1 = ((𝑎 𝑋 𝑛 ) + 𝑐 ) 𝑚𝑜𝑑 𝑚 (5)
Dimana : Xn = bilangan acak ke-n Xn + 1 = bilangan acak pada iterasi selanjutnya a = faktor pengali c = pertambahan nilai

## m = modulus
Pada Persamaan 5, kunci  dari pengacakan menggunakan algoritma  LCG ini adalah X 0 atau disebut dengan nilai umpan. Nilai ini memiliki pengaruh terhadap bilangan acak yang dihasilkan pada iterasi selanjutnya. Penentuan konstanta a, c dan m juga memiliki pengaruh terhadap kualitas bilangan acak yang dibangkitkan dalam arti bilangan acak yang didapatkan benar-benar merupakan hasil pengulangan. Penentuan nilai m akan menjadi batas maksimal nilai yang dihasilkan. Artinya, hasil dari pengacakan tersebut tidak akan memiliki nilai lebih besar dari nilai m [8].

## Hasil Uji Coba Program
Pada  uji  coba  ini,  akan  dilakukan  simulasi  pertumbuhan  model  proses  bisnis  dengan menggunakan 3 file PNML . Model-model tersebut  memiliki struktur dan jumlah elemen yang berbeda, dimana model  A< model B< model C. Untuk lebih detailnya, bisa melihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Elemen- Elemen Pada Model Proses Bisnis A,B, dan C
Pada Gambar 4 dapat diketahui jumlah elemen model proses bisnis A lebih sedikit dari model B. Begitupun jumlah elemen pada model B lebih sedikit dari model C. Hal ini agar bertujuan mendapatkan nilai scalability yang scalable .  Uji coba akan dilakukan sebanyak tiga kali, yaitu membandingkan model A dengan B, A dengan C, lalu kemudian B dengan C. Setelah itu program melakukan perhitungan similarity , skala, Control Flow Complexity hingga didapatkan variasi nilai yang bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Perbandingan Nilai Scalability A B C A 0 - - B 0.812 0 - C 0.900 0.609 0
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 1-10
Dari Tabel 1, diperoleh beragam nilai scalability hasil perbandingan antara model A, B,dan  C.  Dapat  diketahui  apabila  jumlah  elemen  pada  input  pertama  dan  input  kedua sama, maka scalability akan menghasilkan nilai “0”. Sedangkan apabila jumlah elemen pada input pertama lebih besar daripada input kedua, maka tabel diisi dengan tanda “-“, yang artinya nilai yang dihasilkan sudah pasti tidak dapat dilakukan pertumbuhan, atau tidak scalable .
Simulasi  pertumbuhan  dilakukan  dengan  dua  macam  pembobotan,  yaitu  bercabang dan sequence. Dari kedua pembobotan tersebut nantinya akan didapatkan nilai scalability yang berbeda pada setiap iterasinya. Bukan hanya itu, jumlah banyaknya iterasi pada hasil simulasi juga berbeda beda. Namun tidak menutup kemungkinan iterasi yang dihasilkan memiliki jumlah yang sama. Proses simulasi akan terus terjadi selama kondisi yang telah ditentukan  terpenuhi,  yaitu  scalability  harus  bernilai  “>0”  dan  “<1”.  Hasil  simulasi pertumbuhan model proses bisnis ditunjukkan pada Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7. Bisa dilihat bahwa semakin bertambah iterasi nilai scalability juga mengalami penurunan. Hal itu menunjukkan bahwa jumlah elemen dan kompleksitas pada model proses bisnis semakin bertambah. Iterasi berhenti tepat setelah scalability bernilai minus. Itu artinya model proses bisnis sudah tidak memenuhi kondisi yang ditentukan untuk bisa melakukan pertumbuhan lagi. Sehingga proses bisnis dan nilai scalability paling optimal yaitu tepat sebelum iterasi terakhir. Untuk contoh output hasil simulasi bisa dilihat pada Gambar 8.
Gambar 5. Hasil Simulasi Pertumbuhan Model Proses Bisnis A dan B
Gambar 6. Hasil Simulasi Pertumbuhan Model Proses Bisnis B dan C
Gambar 7. Hasil Simulasi Pertumbuhan Model Proses Bisnis A dan C
Gambar 8. Model Proses Bisnis Hasil Simulasi Pertumbuhan

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  proses perhitungan similarity , Control  Flow  Complexity , scalability dapat  diimplementasikan menjadi  algoritma  di  dalam  sebuah software .  Hal  ini  tentunya  membuat  proses  simulasi pertumbuhan model proses bisnis menjadi lebih cepat dan mudah. Penerapan random growth model pada software menggunakan  algoritma linear  congruential  generator terbilang sukses.  Indikator  yang  dapat  kita  lihat  yaitu  hasil  dari  simulasi  memiliki  nilai  yang bervariasi. Jumlah elemen, similarity workflow , Control Flow Complexity , dan skala model merupakan hal yang berpengaruh apabila ingin mendapatkan nilai scalability yang scalable. Semakin  besar  nilai  scalability  maka  semakin  memungkinkan  untuk  dilakukan pertumbuhan. Besar kecilnya nilai s calability pada model proses bisnis, tidak mempengaruhi banyaknya  iterasi  pada  proses  simulasi.  Hal  ini  diakibatkan  oleh  pengimplementasian random growth model . Penelitian terbukti berhasil, ditunjukkan dengan nilai scalability yang mengalami penurunan pada setiap iterasinya.

## REFERENSI
[1] A. P. Wahyu, M. A. Yaqin, and S. Zaman, “Common Process Extraction Pada Scalable Model Proses Bisnis,” Konf. Nas. Sist. Inf. , no. May, pp. 8–9, 2018.
[2] M. A. Yaqin, R. Adawiyah, W. Ningrum, and A. Janan, Simulasi Model Proses Bisnis pada Permainan Travel Agency . 2019.
[3] M.  A.  Yaqin,  E.  F.  Febriana,  Y.  Rahmawati,  and  N.  R.  P,  “Simulasi  Model  Proses  Bisnis  pada Permainan Hay Day,” Semin. Nas. Inov. dan Apl. Teknol. di Ind. 2019 , no. February, pp. 20–29, 2019.
[4] I. V. Revina and E. N. Trifonova, “Simulation modeling of the assembly process,” J. Phys. Conf. Ser. ,
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 1-10
vol. 1441, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1441/1/012110.
[5] S. Muslihaeny, M. A. Yaqin, and S. Zaman, “Simulasi Pertumbuhan Scalable Business Process Model pada ERP Pondok Pesantren berbasis Production Rule Cellular Automata,” vol. 1, no. 2, pp. 30–38, 2019.
[6] I.  Fahrurrozi  and  A.  SN,  “Proses  pemodelan  software  dengan  metode  waterfall  dan  extreme programming : Studi kasus perbandingan,” Univ. Gajah Mada , pp. 1–10, 2015, [Online]. Available: mediakom-penerbit.com.
[7] M. A. Yaqin, R. Sarno, and A. C. Fauzan, “Scalability measurement of business process model using business processes similarity and complexity,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics , vol. 2017-Decem, no. September, 2017, doi: 10.1109/EECSI.2017.8239129.
[8] B.  Prasetyo,  I.  Agustina,  and  M.  Gufroni,  “Perancangan  Game  Puzzle  Pemadam  Kebakaran Menggunakan  Metode  Linear  Congruential  Generator  (LCG),” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol. Comput. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 67–72, 2017, doi: 10.31328/jointecs.v2i2.473.