Manajemen proses bisnis dilakukan untuk mendapatkan hasil yang diinginkan dalam waktu dan biaya yang optimum. Waktu yang optimum dapat dicapai dengan menambah sumber daya. Sedangkan, biaya yang optimum dapat dicapai dengan mengurangi sumber daya. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang dapat mengoptimasi proses bisnis.
Process mining adalah teknik kombinasi antara data science dan machine learning yang dapat membantu organisasi dengan mudah menangkap informasi dari sistem transaksi organisasi dan memberikan detail. Langkah pertama dari teknik process mining adalah ketersediaan log data yang dapat diperoleh dengan melakukan preprocessing log data secara langsung atau yang berasal dari database lain. Preprocessing log data dibagi menjadi tiga bagian, yaitu transformasi database menjadi log data, filtering log data, dan pemisahan log data berdasarkan hari, minggu, bulan, dan tahun.
Transformasi dilakukan untuk mengubah data pada database Terminal Operating System (TOS) dalam bentuk CSV menjadi log data yang berisi proses impor barang di Terminal Peti Kemas Surabaya, Indonesia. Transformasi dilakukan untuk mendapatkan isi dari log data yang dibutuhkan, seperti ID proses, aktivitas, aktor, waktu eksekusi, biaya, dan atribut pendukung aktivitas atau pesan.
Penelitian ini dilakukan dengan berfokus pada bagaimana mengkonversi timestamp pada database TOS menjadi timestamp dari log data yaitu single timestamp (waktu tunggal) dan double timestamp (waktu ganda). Waktu tunggal adalah waktu yang terekam pada database hanya waktu mulai atau waktu selesai aktivitas dieksekusi, sedangkan waktu ganda adalah waktu yang terekam yaitu waktu mulai dan waktu selesai aktivitas dieksekusi.
Dua metode utama pada penelitian ini adalah:
- invers dari distribusi kumulatif normal
- penggunaan sojourn time (total waktu durasi eksekusi dan waktu tunggu setiap aktivitas)
Hasil eksperimen menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode yang diusulkan dapat mengubah timestamp database TOS menjadi single timestamp dan double timestamp dari data dalam bentuk CSV menjadi log data yang selanjutnya dapat diolah dengan berbagai macam metode/algoritma process mining.
Penulis: Yutika Amelia Effendi, S.Kom., M.Kom.
Informasi detail dari penelitian ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
https://ieeexplore.ieee.org/document/9467226
Yutika Amelia Effendi, Fitri Retrialisca (2021). Transforming Timestamp of a CSV Database to an Event Log. 2021 8th International Conference on Computer and Communication Engineering (ICCCE). DOI: 10.1109/ICCCE50029.2021.9467226
