IMPLEMENTASI PROCESS MINING DENGAN METODE PROCESS DISCOVERY STUDI KASUS PADA APLIKASI INTEGRATED FLEXIBLE LEARNING EXPERIENCE (IFLEX)
Abstract
IFLEX meluncurkan MVP versi pertama untuk pengguna yang merupakan Teknisi IndiHome. Namun terdapat beberapa kekurangan pada metode validasi ang dilakukan pada MVP versi pertama sehingga memerlukan alternatif metode validasi yang terukur dan perlu diterapkan sejak awal sebagai persiapan untuk bisa memvalidasi banyak jumlah pengguna di kemudian hari. Maka dari itu process mining diterapkan pada MVP versi kedua sebagai alternatif metode validasi pada proses pre-login/pre-register. Process mining dengan metode process discovery menggunakan aplikasi Celonis Snap mampu menghasilkan model proses yang sebenarnya terjadi dengan memanfaatkan data dari event log aplikasi IFLEX yang tercatat dari 13 Maret 2020 hingga 13 April 2020 pada penerapan hasil sprint 1 yang penggunanya merupakan karyawan Telkom Medan. Model proses tersebut mempermudah analisis proses pada halaman pre-login/pre-register.
Terdapat 563 aktivitas dengan 43 case id pada data dari event log. Setelah disaring, didapatkan 26 case id pada proses pre-login/pre-register. Dari data tersebut didapatkan model proses dengan berbagai visualisasi. Dapat diketahui 5 aktivitas utama (Onboarding 1, Login, input email for login, input password for login dan try login), waktu rata-rata pengguna menyelesaikan proses (92 detik), tiga subproses (perkenalan aplikasi, register dan login) dan waktu dari tiap aktivitas. Temuan tersebut dijadikan dasar agar IFLEX melakukan penelitian lebih lanjut untuk efektifitas dan efisiensi.
Â
Kata Kunci: proses, process mining, process discovery, model proses, aktivitas
Keywords
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Aalst, W. v. (2016). Process Mining: Data Science in Action. Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-662-49851-4
Clark, R. C., & Mayer, R. E. (2016). E-Learning and the Science of Instruction. New Jersey: John Wiley & Sons.
Dogan, O. (2018). PROCESS MINING FOR CHECK-UP PROCESS ANALYSIS. ResearchGate, 56-61.
Dumas, M., Rosa, M. L., Mendling, J., & Reijers, H. A. (2018). Fundamentals of Business Process Management. Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-662-56509-4
IFLEX. (2019). Sidang Komite.
Indrawati. (2015). Metode Penelitian Manajemen dan Bisnis Konvergensi Teknologi Komunikasi dan Informasi. Bandung: PT Refika Aditama.
Juhanak, L., Zounek, J., & Rohlikova, L. (2017). Using process mining to analyze students' quiz-taking behavior. patterns in a learning management system, 1-11. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.12.015
K., G., S, D., & M., S. R. (2017). An Approach to Fuzzy Process Mining to Reduce Patient Waiting Time in a Hospital. 2017 International Conference on Innovations in information Embedded and Communication Systems (ICIIECS) (hal. 1-6). Coimbatore: IEEE. doi:10.1109/ICIIECS.2017.8275889.
Kouzari, E., & Stamelos, I. (2018). Process mining applied on library information systems: A case study. Elsevier. doi:doi:10.1016/j.lisr.2018.09.006
Osman, C. C., & Ghiran, A. M. (2019). When Industry 4.0 meets Process Mining. 23rd International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (hal. 2130–2136). Romania: Elsevier. doi:10.1016/j.procs.2019.09.386
Ramadan, S., Baqapuri, H. I., Roecher, E., & Mathiak, K. (2019). Process mining of logged gaming behavior. 2019 International Conference on Process Mining (ICPM) (hal. 57-64). Aachen: IEEE. doi:10.1109/ICPM.2019.00019
Rudnitckaia, J. (2014). Process Mining. Data Science in Action. SemanticScholar.
Rudnitckaia, J., Intayoad, W., Becker, T., & Hruska, T. (2019). Applying Process Mining to the Ship Handling. IEEE. doi:10.1109/ICPHYS.2019.8780305
Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research Methods for Business: A Skill-Building Approach. Chichester: John Wiley & Sons.
Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: ALFABETA.
Wang, M., & Sun, Z. (2010). Handbook of Research on Complex Dynamic Process Management: Techniques for Adaptability in Turbulent Environments. Hershey: Business Science Reference.
DOI: https://doi.org/10.47007/jeko.v11i2.3379
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Lembaga Penerbitan Universitas Esa Unggul
Jalan Arjuna Utara No 9 Kebon Jeruk Jakarta 11510
Telp : 021 5674223 ext 266
email : [email protected]
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.