Budiraharjo, Raden (2024) Pengembangan Metode Asesmen Risiko Dengan Menerapkan Process Mining dan Multi-Attribute Assessment: Studi Kasus Terminal Peti Kemas Surabaya. Doctoral thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Text
7025201006-Dissertation.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 July 2026. Download (7MB) | Request a copy |
Abstract
Metode asesmen risiko tradisional pada pelaksanaannya memakan banyak biaya, waktu, dan sumber daya dengan hasil asesmen yang sering kali kurang tepat sasaran dan memenuhi kebutuhan operasional. Penelitian yang mengusulkan metode asesmen risiko yang meghasilkan metode asesmen risiko yang lebih hemat biaya, pelaksanaannya yang lebih cepat, lebih sedikit memakan sumber daya, dan hasil asesmen yang lebih akurat dan tepat sasaran masih belum banyak dilaksanakan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan metode asesmen risiko baru yang menerapkan teknik process mining pada tahap identifikasi risiko dan memanfaatkan teknik perhitungan risiko yang telah diperbaiki pada tahap evaluasi risiko. Pendekatan-pendekatan baru pada penelitian ini adalah pengembangan metode untuk memprediksi SOP pada saat tidak tersedianya standar formal, metode analisa risiko baru dengan menggunakan teknik perhitungan risiko yang diperbaiki, trend kinerja risk profile untuk periode di masa depan, dan implementasi process mining dalam asesmen risiko untuk meningkatkan tingkat akurasi, mempersingkat waktu asesmen, dan mengurangi biaya audit. Penelitian ini dilaksanakan dalam dua tahapan, yaitu Tahap 1 dan Tahap 2. Tahap 1 penelitian ini dilaksanakan untuk menghasilkan metode prediksi SOP formal dengan cara menganalisa event log yang diekstrak dari sistem informasi menggunakan metode-metode analisa Receiver Operating Characteristic (ROC), empat dimesi kualitas, dan pengukuran similaritas. Pada penelitian Tahap 1 ini analisis ROC menyimpulkan bahwa threshold 0.5 dengan nilai akurasi 0.96 merupakan prediktor terbaik, sedangkan perhitungan empat dimensi kualitas meyatakan threshold 0.6 dengan nilai fitness 1.0, precision 0.73, generalization 0.71, dan simplicity 0.95 sebagai model terbaik. Berbeda dari dua hasil prediksi sebeumnya, pengukuran similaritas menyimpulkan bahwa threshold 0.9 dengan nilai similaritas structural 1.0, behavioral 1.0, dan similaritas gabungan 1.0 merupakan model yang paling mendekati SOP acuan. Luaran yang dihasilkan pada penelitian Tahap 1 kemudian dipergunakan sebagai masukan untuk tahap penelitian selanjutnya. Pada Tahap 2, penelitian ini mengembangkan metode asesmen risiko dengan memanfaatkan metode yang telah dihasilkan pada tahap sebelumnya dan memformulasikan cara perhitungan evaluasi risiko baru yang mengikutsertakan variabel-variabel tambahan yang terkait langsung dengan risiko proses selain variable-variable tradisional dalam asesmen risiko. Metode tersebut diberi nama Improved Multi-Attribute Risk Assessment atau disingkat dengan IMARA. Penelitian dilaksanakan di PT. Terminal Peti Kemas Surabaya sebagai studi kasus dan sumber data set penelitian. Pada penelitian Tahap 2, hasil dari pengukuran profile risiko pada Level 0 untuk atribut Dicharge Delay adalah 2.53, atribut Quarantine Delay adalah 3.47, atribut Main Yard Stack Delay adalah 2.97, atribut Customs Duty Delay adalah 2.64, dan atribut Post Clearance Delay adalah 3.27. Adapun hasil pengukuran profile risiko pada Level 1 untuk risiko keterlambatan Dwelling Time adalah 2.98. Hasil dari penelitian ini adalah metode baru yang lebih akurat dalam memprediksi SOP dan metode baru perhitungan evaluasi risiko yang lebih akurat, hemat biaya, lebih cepat, dan memanfaatkan lebih sedikit sumber daya.
================================================================================================================================
Traditional risk assessment methods are costly, time-consuming, and resource-intensive, often yielding assessments that are imprecise and do not meet operational needs. Research proposing a risk assessment method that is more cost-effective, faster, requires fewer resources, and provides more accurate and targeted assessments is still limited. To address these issues, this study proposes a new risk assessment method that applies process mining techniques in the risk identification stage and utilizes improved risk calculation techniques in the risk evaluation stage. New approaches in this research include the development of methods to predict Standard Operating Procedures (SOP) when formal standards are not available, a new risk analysis method using improved risk calculation techniques, prediction the performance of risk profiles for future periods, and the implementation of process mining in risk assessment to enhance accuracy, shorten assessment time, and reduce audit costs. This research is conducted in two stages, Stage 1 and Stage 2. Stage 1 of this research is conducted to generate a formal SOP prediction method by analyzing event logs extracted from the information system using Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis, four criteria for process discovery quality, and similarity measures. In Stage 1 of this research, the ROC analysis concluded that a threshold of 0.5 with an accuracy of 0.96 is the best predictor. On the other hand, the quality dimensions calculation results stated that a threshold of 0.6 with fitness value 1.0, precision 0.73, generalization 0.71, and simplicity 0.95 is the best model. In contrast to the two previous prediction results, the similarity measurements concluded that a threshold of 0.9 - with structural similarity value 1.0, behavioral similarity 1.0, and combined similarity 1.0 - is the model that is closest to the reference SOP. The method produced in Stage 1 is then used as input for the next stage of the research. In Stage 2, this research develops a risk assessment method by utilizing the methods generated in the previous stage and formulating a new calculation method for risk analysis that includes additional variables directly related to process risk in addition to traditional variables in risk assessment. This method is called Improved Multi-Attribute Risk Assessment, abbreviated as IMARA. This research was conducted at PT. Terminal Peti Kemas Surabaya as a case study and the data source for the research. In Stage 2 of this research, the results of risk profile measurements at Level 0 are as follows: Discharge Delay attribute is 2.53, Quarantine Delay attribute is 3.47, Main Yard Stack Delay attribute is 2.97, Customs Duty Delay attribute is 2.64, and Post Clearance Delay attribute is 3.27. The results of risk profile measurement at Level 1 for the risk of Dwelling Time delay is 2.98. The results of this research are a new method that is more accurate in predicting SOP from event logs and a new risk evaluation calculation method that is more accurate, cost-effective, faster, and utilizes fewer resources.
Item Type: | Thesis (Doctoral) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Prediksi SOP, empat kriteria kualitas, pengukuran similaritas; SOP Prediction, multi-attribute risk assessment, process mining, Receiver Operating Characteristics, process discovery four quality criteria, similarity measures |
Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting T Technology > T Technology (General) > T174.5 Technology--Risk assessment. T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing T Technology > T Technology (General) > T57.62 Simulation T Technology > T Technology (General) > T58.5 Information technology. IT--Auditing |
Divisions: | Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55001-(S3) PhD Thesis (Comp Science) |
Depositing User: | Raden Budiraharjo |
Date Deposited: | 10 Feb 2024 14:55 |
Last Modified: | 10 Feb 2024 14:55 |
URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/106726 |
Actions (login required)
View Item |