Dekomposisi LTL Untuk Optimasi Model Proses Bisnis Tree Miner Pada Terminal Petikemas

Process discovery atau penemuan model proses adalah kegiatan mengamati perilaku dalam event log dan membangun model dari event log. Telah banyak metode process discovery yang diusulkan dalam beberapa tahun terakhir. Sebagian besar menghasilkan model dengan kualitas yang buruk karena event log yang besar. Maka dari itu perlu dilakukan dekomposisi model proses. Dekomposisi dilakukan setelah menentukan struktur kausalnya untuk menghasilkan bagian-bagian yang dapat dipakai ulang dalam membangun model proses. Keuntungan dari dekomposisi adalah dapat mempermudah proses analisis dan mudah dibangun kembali serta dapat mengurangi waktu komputasi. Dekomposisi Linear Temporal Logic (LTL) akan digunakan sebagai dasar pembentukan model proses. LTL adalah notasi formal yang dapat menggambarkan relasi aktivitas yang berkaitan dengan waktu. LTL dipilih karena dapat menjelaskan relasi proses secara fleksibel sehingga analis dapat lebih mudah menganalisa dan memodifikasi. Sedangkan process tree digunakan untuk menggambarkan secara keseluruhan model proses yang dibentuk dari dekomposisi LTL. Process tree digunakan untuk memodelkan proses karena dapat menangani struktur blok dan memiliki kesamaan notasi dengan LTL. Hasil pembentukan model process tree menunjukkan bahwa fitness, precision, simplicity, dan generalization adalah 0.92, 0.68 , 0.87, dan 0.97.Penelitian ini juga mengusulkan optimasi waktu dan biaya untuk mengurangi dwelling time. Dwelling time adalah waktu berapa lama petikemas (barang impor) ditimbun di Tempat Penimbunan Sementara (TPS) di pelabuhan sejak dibongkar dari kapal sampai dengan barang impor keluar dari TPS. Optimasi dilakukan mengacu pada proses paralel barang dan dokumen yang telah diusulkan. Goal programming digunakan sebagai metode optimasi. ============================================================================================================= Process discovery is the activity of observing the behavior in the event log and building the model of the event log. There have been many methods of process discovery proposed in recent years. Most produce models with poor quality due to large log events. Therefore it is necessary to decompose the process model. Decomposition is done after determining the causal structure to produce reusable parts in building process models. The advantage of decomposition is that it simplifies the analysis process and is easily rebuilt and can reduce computational time. Linear Temporal Logic (LTL) decomposition will be used as the basis for forming process models. LTL is a formal notation that can describe time-related activity relationships. LTL is chosen because it can explain the process relation flexibly so that analysts can more easily analyze and modify. While the process tree is used to describe the overall process model formed from LTL decomposition. Process tree is used to model process because it can handle block structure and have similar notation with LTL. The result of forming a process tree model shows that fitness, precision, simplicity, and generalization are 0.92, 0.68 , 0.87, and 0.97. The study also proposes time and cost optimization to reduce dwelling time. Dwelling time is how long the container (imported goods) has been stockpiled in Temporary Landfill (TPS) at the port since it was unloaded from the ship until the imported goods came out of the TPS. Optimization is done in reference to the parallel process of goods and documents that have been proposed. Goal programming is used as an optimization method

A Combination of the Evolutionary Tree Miner and Simulated Annealing

In recent years, process mining is important to discover process model from event logs; however the existing methods have not achieved good in overall fitness.  In this context, this paper proposes a combination of the Evolutionary Tree  Miner (ETM) and Simulated Annealing (SA). The ETM aims to reduce randomness of population so that it can improved the quality of individuals. SA aims to increase overall fitness in the population. The results of the proposed method which  was compared to other approaches show that the proposes method had better in overall fitness and better quality of individuals

Analisis Desain Eksperimen Perbandingan Aplikasi Pencarian Lokasi

Lokasi memegang peranan penting pada perkembangan teknologi informasi. Hal ini ditunjukkan dengan banyaknya aplikasi layanan berbasis lokasi yang dikembangkan dan digunakan. Beberapa di antaranya bahkan sudah menjadi aplikasi terkemuka dan mendorong pengembangnya menjadi perusahaan dengan kapitalisasi yang sangat besar. Peta digital menjadi dasar dari perkembangan ini, baik yang digunakan oleh aplikasi maupun yang digunakan langsung oleh pengguna. Kebutuhan ini juga mendorong banyaknya peta digital yang dikembangkan, tiga di antaranya adalah Google Maps, Here WeGo, dan Bing. Berdasarkan interaksi manusia dan computer terdapat beberapa faktor yang menjadi pertimbangan pengguna dalam memilih peta digital yang digunakan, terutama adalah kecepatan dan kemudahan dalam penggunaan. Penelitian ini meninjau tiga peta digital terkemuka dan membandingkan produk tersebut berdasarkan dua faktor utama. Pengujian dilakukan menggunakan survey terhadap responden. Hasil survey menunjukkan bahwa aplikasi Google Maps adalah aplikasi peta yang paling banyak diminati masyarakat. DOI : https://doi.org/10.33005/scan.v16i2.265

Klasifikasi Jenis Kelamin Berdasarkan Ciri Fisik Menggunakan Algoritma Neural Network

Pengenalan merupakan sebuah kegiatan yang sulit dilakukan karena setiap manusia memiliki ciri fisik yang tidak sama kecuali pada kasus khusus seperti kembar identik. Untuk mengatasi hal tersebut diperlukan penentuan ciri fisik yang akan digunakan sebagai kriteria pengenalan. Dataset yang digunakan pada penelitan ini adalah data ciri-ciri fisik pada bagian kepala manusia yang berupa panjang rambut, lebar dahi, tinggi dahi, lebar hidung, tinggi hidung, ketebalan bibir, serta jarak hidung dengan bibir. Dengan ciri fisik tersebut dapat diterapkan algoritme Artificial Neural Network (ANN) untuk menentukan jenis kelamin. Algoritme ANN dipilih karena berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya terbukti efektif dengan nilai akurasi yang cukup tinggi. Lebih khusus metode multi layaer perceptron dipilih untuk mendukung kinerja algoritme ANN. Hasilya didapatkan nilai precision perempuan sebesar 97% dan laki-laki 96%. Sementara untuk nilai recall  dan f1-score masing masing memiliki nilai yang sama yakni perempuan sebesar 96% dan laki-laki 97%. Secara lebih lanjut penelitian ini menghasilkan nilai akurasi rata-rata akurasi di angka 97%

Implementasi Process Mining pada Proses Praktik Kerja Lapangan (PKL)

Proses yang tidak terdokumentasi dapat menjadi masalah apabila tidak ada suatu prosedur yang mendasarinya, khususnya pada proses yang melibatkan banyak aktivitas. Prosedur dibutuhkan untuk mengatur kegiatan dalam mencapai tujuan tertentu. Dalam hal memenuhi tujuan tersebut, dibuatlah panduan berupa Standar Operasional Prosedur (SOP) yang dapat memberikan manfaat bagi organisasi mana pun yang menerapkannya. SOP juga menjadi dasar dalam proses evaluasi antara kenyataan di lapangan dengan prosedur yang telah dibuat ke dalam SOP sehingga diperlukan suatu teknik untuk mengevaluasi antara SOP dengan kenyataan. Process mining merupakan teknik evaluasi antara suatu model proses dengan data peristiwa atau event log yang terdapat dalam sistem informasi. Berbagai metode process mining telah dikenalkan yaitu algoritma Alpha dan Heuristic Miner. Algoritma Alpha dan Heurisctic pada penelitian ini akan dihitung nilai fitness dan presisi. Fitness dilakukan dengan mengukur kesesuaian antara event log dan model proses. Presisi mengukur apakah suatu algoritma tepat untuk menyelesaikan kasus tertentu. Berdasarkan evaluasi yang dilakukan, algoritma Alpha tidak mampu menggambarkan proses sesuai dengan event log PKL. Hal ini disebabkan karena varian kasus mengandung proses loop/perulangan. Hal ini juga menunjukkan event log yang ada pada proses PKL belum menerapkan SOP PKL. Sedangkan Heuristic Miner mengabaikan proses minor menyebabkan proses-proses yang tidak banyak terjadi, tidak digambarkan ke dalam model proses. Secara keseluruhan proses model yang terbentuk menggunakan algoritma Alpha yang paling mendekati dengan kenyataan karena memiliki fitness 0,96