Nurlaili, Afina Lina (2018) Dekomposisi LTL Untuk Optimasi Model Proses Bisnis Tree Miner Pada Terminal Petikemas. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
05111650010053-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
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.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTIf 005.1 Nur d-1 3100018074942 |
| Uncontrolled Keywords: | Process discovery; dekomposisi LTL; process tree; dwelling time; optimasi waktu dan biaya; goal programming |
| Subjects: | T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK5105.546 Computer algorithms Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4450 Databases |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Afina Lina Nurlaili |
| Date Deposited: | 24 Jan 2018 02:32 |
| Last Modified: | 12 Aug 2020 10:21 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/50263 |
Actions (login required)
 |
View Item |