Dengan meningkatnya persaingan bisnis antar perusahaan, setiap perusahaan dituntut untuk semakin berkembang. Pengembangan yang dilakukan adalah peningkatan produktivitas, peningkatan kualitas proses bisnis, serta pengurangan biaya pengerjaan bisnis. Hal-hal tersebut dapat dilakukan dengan baik apabila perusahaan dapat mampu mengevaluasi proses yang berjalan secara keseluruhan secara cepat.
Proses yang komplek, pekerjaan yang tidak terdata, serta kesulitan dalam memantau proses di setiap departemen menjadi tantangan tersendiri bagi perusahaan untuk mengevaluasi proses secara keseluruhan. Manajemen Proses Bisnis hadir untuk membantu perusahaan dalam menghadapi tantangan tersebut. Manajemen Proses Bisnis adalah metode dan teknik yang digunakan untuk mendukung proses bisnis dalam hal memodelkan, mengontrol, dan menganalisis proses yang melibatkan pelaku proses, organisasi, aplikasi, dokumen, serta masukan informasi lainnya.
Proses bisnis merupakan kumpulan aktivitas yang dilakukan dalam menghasilkan layanan atau produk tertentu. Untuk menjelaskan perincian aktivitas yang dilaksanakan dalam sebuah perusahaan, dibentuk rangkaian proses yang disebut sebagai SOP (Standard Operational Procedure). Untuk mengetahui aktivitas-aktivitas proses bisnis yang telah dijalankan, maka dilakukan pencatatan aktivitas-aktivitas tersebut. Pencatatan ini disebut sebagai data log. Setiap data log mencatat semua rangkaian aktivitas yang berjalan dan setiap rangkaian aktivitas tersebut, dimulai dari aktivitas awal sampai aktivitas akhir, disebut sebagai case.
Data log terbagi menjadi dua tipe, yaitu data log waktu tunggal dan data log waktu ganda. Data log waktu tunggal hanya memiliki informasi waktu selesainya aktivitas, sedangkan data log waktu ganda memiliki informasi waktu mulai dan waktu selesainya aktivitas dari proses bisnis yang dijalankan oleh perusahaan. Selain itu, data log waktu ganda memiliki kaitan dengan relasi kausal temporal yang dapat digunakan untuk memodelkan proses bisnis pada proses penemuan atau yang biasa disebut dengan process discovery.
Relasi Kausal Temporal pada Algoritma Modified Time-based Alpha Miner
Jika peneliti sebelumnya berhasil mendefinisikan lima informasi waktu untuk process discovery, penelitian yang telah dilakukan kali ini berhasil mendefinisikan tujuh jenis relasi kausal temporal yang terjadi pada setiap aktivitas di dalam proses bisnis, meliputi hubungan sekuensial dan paralel. Karena, data log tidak selalu dieksekusi secara berurutan, oleh karena itu dengan menggunakan relasi kausal temporal, data log akan dibagi menjadi beberapa kelompok kecil berdasar case untuk menentukan hubungan antar aktivitas pada setiap case dan untuk menemukan model proses bisnis. Ketujuh jenis relasi kausal temporal tersebut adalah: before, meet, the_same_start_time, the_same_complete_time, overlap, contain dan equal. Before dan meet dikategorikan sebagai hubungan sekuensial, sedangkan the_same_start_time, the_same_complete_time, overlap, contain dan equal digolongkan sebagai hubungan paralel.
Metode yang diusulkan untuk menemukan model proses bisnis adalah relasi kausal temporal yang disajikan dalam bentuk Gantt chart akan menjadi bagian dari langkah-langkah algoritma Modified Time-based Alpha Miner dalam menemukan model proses bisnis. Dengan bantuan algoritma Modified Time-based Alpha Miner, apakah setiap kasus yang dieksekusi dapat diklasifikasikan sebagai hubungan sekuensial atau paralel menjadi dapat ditentukan. Setelah model proses bisnis ditemukan untuk setiap case, kemudian seluruh model proses bisnis digabungkan menjadi satu proses bisnis lengkap berdasar data log waktu ganda.
Metode usulan ini sudah berhasil diimplementasikan dan diujicobakan pada data log yang diperoleh dari dua perusahaan, yaitu proses manajemen toko buku online dan perusahaan manufaktur benang, PT. YM. Hasil percobaan menunjukkan bahwa dengan menggunakan relasi kausal temporal yang diperoleh dari data log waktu ganda dengan bantuan algoritma Modified Time-based Alpha Miner dapat menemukan model proses bisnis sekaligus mendefinisikan relasi antar aktivitasnya, apakah sekuensial atau paralel.
Kesimpulan
Pendekatan baru diusulkan untuk menemukan model proses bisnis dengan mengimplementasikan relasi kausal temporal dan data log waktu ganda pada algoritma Modified Time-based Alpha Miner. Metode yang diusulkan mendefinisikan tujuh relasi kausal temporal berdasar pada hubungan yang ada, baik sekuensial maupun paralel. Setiap relasi kausal temporal akan disajikan dalam Gantt chart untuk menunjukkan hubungan kegiatan antar aktivitas pada setiap case, kemudian dari setiap case tersebut model proses bisnis yang terbentuk akan di gabungkan menjadi satu proses bisnis lengkap yang nantinya akan dapat digunakan sebagai bahan evaluasi pada SOP perusahaan.
Meskipun metode usulan ini telah berhasil dalam mengimplementasikan relasi kausal temporal dalam proses penemuan model proses bisnis, tetapi isu-isu lain di area proses penemuan seperti perulangan (loop), pilihan yang tidak bebas (non-free choice), dan invisible prime tasks belum terdefinisi di dalam data log sehingga penelitian lebih lanjut akan sangat diperlukan pada topik ini. (*)
Penulis: Yutika Amelia Effendi, S.Kom., M.Kom.
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
Yutika Amelia Effendi, Nania Nuzulita (2019). Process Discovery of Business Processes Using Temporal Causal Relation. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence. Vol.5, No.2, pp. 183-194, October 2019. DOI: 10.20473/jisebi.5.2.183-194.
