PENGGUNAAN WORKFLOW REPOSITORY DAN KOMBINASI METODE TEMU KEMBALI BERPRIORITAS UNTUK MENINGKATKAN PERFORMA CONFIGURABLE-PROCESS DI ERP: STUDI KASUS ERP2011/13

Kekuatan ERP terletak dari banyaknya kebutuhan workflow yang disediakan. Perusahaan yangmenggunakan perangkat lunak ERP menginginkan investasi yang telah dikeluarkan mampu untukmendukung bisnis yang terus bertransformasi. Mempertimbangkan hal ini, maka kami mengusulkansebuah metode yang disebut tempat penyimpanan workflow (workflow repository). Workflow yangdisimpan dapat berbentuk workflow model dan dapat digunakan secara pribadi atau dibagikan kepadapublik. Hal ini tergantung pada pengembang workflow. Workflow yang disimpan dipetakanmenggunakan atribut yang mirip dengan OWL-s dan atribut kualitas workflow. Pengguna akhirmendapatkan workflow tersebut kembali dengan mempertimbangkan aspek dari perhitungankemiripan OWL-s, kualitas, konteks dan struktur. Untuk mendapatkan workflow kembali, workflowrepository menggunakan teknik prioritasisasi. Teknik prioritasisasi memiliki akurasi yang baik dancocok digunakan karena memberikan garansi hasil yang bebas dari workflow yang tidak dapatdieksekusi dari langkah pertama. Dengan metode ini, perusahaan yang telah berinvestasi padaperangkat lunak ERP dapat menggunakan akses workflow yang tersedia atau menjalankan workflowbersama dengan perusahaan lain. Percobaan untuk penelitian ini menggunakan ERP2011/13 dengandata tes skenario workflow model yang telah dikondisikan. Hasil yang didapatkan adalah tingkat temukembali (precision= rata-rata 0.5, recall=1) dan kemudahan akses dibanding mengelola workflowsecara konvensional. Kesimpulan, didapatkan bahwasannya metode prioritasisasi workflow memilikipresisi yang lebih tinggi.

Generating Artificial Data for Empirical Analysis of Control-flowDiscovery Algorithms, A Process Tree and Log Generator

Within the process mining domain, research oncomparing control-flow (CF) discovery techniques hasgained importance. A crucial building block of empiricalanalysis of CF discovery techniques is obtaining theappropriate evaluation data. Currently, there is no answerto the question of how to collect such evaluation data. Thepaper introduces a methodology for generating artificialevent data (GED) and an implementation called the ProcessTree and Log Generator. The GED methodology and itsimplementation provide users with full control over thecharacteristics of the generated event data and an integra-tion within the ProM framework. Unlike existing approa-ches, there is no tradeoff between including long-termdependencies and soundness of the process. The contribu-tions of the paper provide a solution for a necessary step inthe empirical analysis of CF discovery algorithms

Matching heterogeneous event data

Identifying duplicate events are essential to various business process applications such as provenance querying or process mining. Distinct features of heterogeneous events including opaque names, dislocated traces and composite events, prevent existing data integration from techniques performing well. To address these issues, in this paper, we propose an event similarity function by iteratively evaluating similar neighbors. We prove the convergence of iterative similarity computation, and propose several pruning and estimation methods. To efficiently support matching composite events, we devise upper bounds of event similarities. Experiments on real and synthetic datasets demonstrate that the proposed event matching approaches can achieve significantly higher accuracy than the state-of-the-art matching methods. ? 2014 ACM.EI