Metode Graph-Based Semantic Similarity Untuk Menentukan Model Proses Bisnis Umum Berdasarkan Kemiripan Semantik Di Antara Aktivitas Pada Beberapa Model Proses Bisnis

Salsabila, Maisie Chiara (2022) Metode Graph-Based Semantic Similarity Untuk Menentukan Model Proses Bisnis Umum Berdasarkan Kemiripan Semantik Di Antara Aktivitas Pada Beberapa Model Proses Bisnis. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05111840000057-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (15MB) | Request a copy

Abstract

Setiap perusahaan memiliki sebuah prosedur operasi standar yang berisi alur kegiatan proses bisnisnya. Sebuah prosedur operasi standar dapat ditampilkan sebagai sebuah model proses bisnis. Semakin banyaknya perusahaan dengan proses bisnis serupa menyebabkan perusahaan-perusahaan memodelkan proses bisnisnya berdasarkan sebuah model proses yang ada atau sebuah kombinasi dari beberapa model proses bisnis yang membentuk model proses bisnis umum agar dapat lebih mudah membentuk model proses bisnis yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan tanpa membuatnya dari awal. Terdapat berbagai metode process mining yang menggunakan metode similarity untuk menentukan kemiripan satu model proses bisnis dengan model proses bisnis lainnya, akan tetapi belum ada algoritma yang menggunakan hasil kemiripan label aktivitas untuk membuat rekomendasi hasil kombinasi model proses bisnis (yang disebut sebagai model proses bisnis umum dalam Tugas Akhir ini). Tugas akhir ini mengujikan metode graph-based semantic similarity untuk membentuk model proses bisnis umum berdasarkan kemiripan aktivitasaktivitas pada model proses bisnis dari sisi semantik. Tugas akhir ini membandingkan dua metode semantic similarity, yaitu SBERT dan TF-IDF, serta memilih metode semantic similarity dengan nilai semantic similarity tertinggi sebagai metode terbaik untuk digunakan pada metode usulan yaitu graph-based semantic similarity. Hasil pengujian menunjukkan nilai semantic similarity SBERT lebih tinggi dibandingkan TF-IDF menghasilkan nilai 1 pada Kasus A, 0,908 pada Kasus B, 1 pada Kasus C, dan 0,967 pada Kasus D, sehingga nilai hasil graph-based semantic similarity menggunakan metode SBERT digunakan pada proses graph-based process merging untuk membangun model proses bisnis umum dengan menggunakan Cypher Query Language pada Neo4j. Studi kasus dari dua model proses bisnis e-commerce pada Tugas akhir ini membuktikan bahwa metode graphbased semantic similarity dapat menggabungkan (merging) dua model proses bisnis untuk menjadi sebuah model proses bisnis umum.
=================================================================================================================================
Every company has a standard operating procedure that contains the flow of its business process activities. A standard operating procedure can be presented as a business process model. The increasing number of companies with similar business processes leads companies to model their business processes based on an existing business process model or a combination of several business process models. The similarity approach is used in various process mining methods to compare the similarity of two business process models. Nevertheless, no algorithm that leverages the semantic similarity result to provide suggestions for the combination of business process models (referred to as the generic business process model in this Final Project). This final project proposes a graph-based semantic similarity method to form a generic business process model based on the semantic similarity of activities in the business process model. This final
project compares two semantic similarity methods, namely SBERT and TF-IDF, and chooses the semantic similarity method with the highest semantic similarity score as the best method to be used in the proposed method, namely graph-based semantic similarity. The evaluation results show that the SBERT semantic similarity score is higher than TFIDF, so SBERT approach graph-based semantic similarity is use to build a generic business process model in Neo4j using Cypher Query Language. With case studies of two e-commerce business process models, the results prove a graph-based semantic similarity can merge two business process models to be a generic business process model

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	business process model, graph-based process model, matching business process, merging business process model, semantic similarity
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T58.5 Information technology. IT--Auditing
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	13 Oct 2025 02:31
Last Modified:	13 Oct 2025 02:31
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/128560

Actions (login required)

View Item