Shabrina, Fildzah (2018) Pengukuran Kemiripan Proses Bisnis Menggunakan Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) Dan Greedy Graph Matching. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
05111650010058-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Download (3MB) | Preview |
Abstract
Proses bisnis merupakan serangkaian aktivitas dan tugas yang dilakukan untuk mencapai tujuan dari sebuah organisasi. Proses bisnis dapat dikatakan sebagai alat atau instrumen untuk mengatur keseluruhan kegiatan. Model proses bisnis dapat digunakan kembali sebagai upaya manajemen proses bisnis tersebut ke dalam sebuah repositori. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka dibutuhkan pengukuran terhadap model proses bisnis yang memiliki kesamaan atau kemiripan dalam hal aktivitas ataupun prosesnya.
Dari beberapa model proses bisnis yang memiliki kemiripan (similarity) dapat diidentifikasi sebagai model proses bisnis utama, yang memiliki keutamaan fungsi, hingga aktivitas yang sama. Mencocokkan model proses bisnis menjadi salah satu teknik yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi, mengukur kemiripan dari kumpulan model proses bisnis. Dalam bahasa pemodelan secara umum, BPM dimodelkan dalam bentuk graf. Graf ini merepresentasikan alur proses bisnis.
Pendekatan pencocokkan graf (graph matching) cocok untuk mengidentifikasi kemiripan proses atau aktivitas dalam model proses bisnis. Teknik mencocokkan graf dengan Greedy graph matching menghitung kemiripan struktur bangunan graf. Pendekatan lain dalam pencocokkan graf ialah secara semantik atau berbasis teks. Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) merupakan salah satu pendekatan semantik untuk menghitung kemiripan teks dalam dokumen. Secara semantik, PLSA menghitung keterkaitan kata dalam dokumen untuk mengidentifikasi adanya kemiripan topik dalam dokumen. Perhitungan PLSA dalam analisis pencocokkan proses bisnis adalah dengan membandingkan label teks pada tiap node di bisnis proses. Dari gabungan dua teknik PLSA dan Greedy Graph Matching menghasilkan nilai presisi sebesar 86%.
Penelitian ini mengukur kemiripan model proses bisnis dengan menggabungkan dua teknik analisis kemiripan berdasarkan semantik menggunakan PLSA dan struktural dengan Greedy. Teknik pencocokkan graf dengan menghitung semantik tiap-tiap label pada aktivitas yang memiliki keterkaitan dengan label aktivitas lain. Secara struktural, aktivitas-aktivitas yang terhubung memiliki keterkaitan proses atau fungsi yang sama. Hasil dari penelitian ini adalah untuk mengetahui efektifitas dari proses bisnis yang memiliki keterkaitan aktivitas.
==================================================================================================================
The business process is a set of activities and tasks performed to achieve the goals of an organization. A business process can be regarded as a tool or instrument to manage the whole activity. The business process model can be reused as a business process management effort into a repository. To solve the problem, it is necessary to measure the business process model that has similarity or similarity in terms of activity or process.
From several business process models that have similarity can be identified as the main business process model, which has the primary function of the same activity. Business process model matching is the one of technique that can be used to identify, to measure the similarity of a set of business process models. In general modelling language, BPM is modelled in a graph. This graph represents the business process flow.
The graph matching approach fit to identify the similarity of processes or activities in the business process model. The technique of matching the graph with Greedy graph matching calculates the similarity of graph structure. Another approach in graph matching is a semantically or a text-based. Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) is one of the semantic approaches to calculate the similarity of text in documents. Semantically, the PLSA calculates the linkage of words in the document to identify any similarity of topics in the document. The calculation of PLSA in business process matching analysis is by comparing text labels on each node in the business process. From the combination of two techniques of PLSA and Greedy Graph Matching yields a precision value of 86%.
This research measures the similarity of business process models by combining two similarity analysis techniques based on semantics using PLSA and structural with Greedy. A graph matching technique by computing the semantics of each label on activities that are related to other activity labels. Structurally, connected activities are related to the same process or the same function. The result of this research is to know the effectiveness of business process which has activity relation.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTIf 006.7 Sha p |
| Uncontrolled Keywords: | Proses Bisnis, BPMN, Kemiripan Graf, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA), Mencocokkan Graf Greedy |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T58.5 Information technology. IT--Auditing T Technology > T Technology (General) > T58.6 Management information systems |
| Divisions: | Faculty of Information and Communication Technology > Informatics > 55101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Fildzah Shabrina |
| Date Deposited: | 10 Dec 2020 03:03 |
| Last Modified: | 10 Dec 2020 03:03 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/58973 |
Actions (login required)
 |
View Item |