65

BAB 3. METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Bagan Alir Penelitian

Vergidis et al. (2007) mengusulkan dua langkah dasar dari framework multi-

objective optimisasi untuk perancangan proses bisnis. Langkah pertama adalah

membuat konstruksi model dengan cara model dirumuskan dalam bentuk matematis

untuk memastikan formalitas, konsistensi dan ketelitiannya. Langkah kedua adalah

mencari solusi model dengan menerapkan algoritma optimisasi pada model proses

bisnis dengan menggunakan KEA Tool-box. KEA Tool-box merupakan software

optimisasi yang dikembangkan oleh Bartz-Beielstein et al., 2004 yang menggunakan

algoritma NSGA-II (Non Dominated Sorting in Genetic Algorithm II), SPEA2 (Strength

Pareto Evolutionary Algorithm 2), MOPSO (Multi-Objective Particle Swarm

Optimisation)dengan penyelesaiannya menggunakan KEA-Software. Ketiga algoritma

ini digunakan karena dapat mengoptimisasi model proses bisnis yang multi-objective.

NSGA-II dan SPEA2 lebih popular dibandingkan dengan algoritma MOPSO. NSGA-II

banyak diaplikasikan dalam berbagai penelitian karena menggunakan pendekatan elitist,

sedikit parameter dan memberikan perkembangan solusi yang signifikan. SPEA2 juga

merupakan evolutionary algorithms yang menggunakan pendekatan elitist yang lain.

MOPSO memberikan hasil yang lebih baik apabila digunakan dalam permasalahan yang

membutuhkan pencarian solusi yang kontinu. Dari hasil analisis secara umum diketahui

bahwa algoritma NSGA-II memberikan solusi yang lebih optimal dibandingkan dengan

algoritma SPEA2 dan MOPSO. Dengan desain proses bisnis yang kompleks, secara

umum kemampuan dari NSGA-II dapat dikarakteristikkan baik dan memiliki elitism

yang dimana NSGA-II menyimpan solusi optimum dari setiap generasi dan

membandingkan solusi tersebut dengan solusi antar setiap generasi, sehingga

memungkinkan untuk mengidentifikasikan feasible solutions. Sesuai dengan informasi

yang diterima dari Bartz-Beielstein bahwa software optimisasi KEA Tool-box tidak di

rawat lagi untuk jangka waktu yang tidak terbatas, sehingga dalam penelitian ini tidak

akan menggunakan software tersebut.

66

Pada framework multi-objective optimisasi yang diusulkan oleh Vergidis et al.

tidak menggunakan metodologi pemodelan proses yang jelas untuk menggambarkan

proses bisnis yang terjadi, sehingga tidak memberikan penjelasan yang lebih rinci

mengenai proses yang terjadi dan tidak menunjukkan logika proses dari model.

Sementara itu Kusiak et al. (2000) mengatakan bahwa metodologi pemodelan proses

secara umum didasarkan pada simbol yang tidak formal dan secara kualitatif sehingga

sulit untuk dianalisis.

Pada bagian ini akan diformulasikan model perbaikan proses bisnis yang multi-

objective secara kuantitatif menggunakan algoritma NSGA-II (Non Dominated Sorting

in Genetic Algorithm. Berdasarkan uraian di atas bahwa pemodelan proses hanya sedikit

menggunakan model matematis dan perbaikan proses bisnisnya hanya bersifat

kualitatif, maka dalam penelitian ini akan melakukan perbaikan proses bisnis secara

kuantitatif dengan merepresentasikan secara matematis model proses bisnis dan

penyelesaiannya menggunakan pendekatan algoritma NSGA-II. Kekurangan dalam

pemodelan yang dilakukan oleh peneliti sebelumnya akan ditutupi dengan

menggunakan metodologi IDEF3 (Integrated Definition Methodology 3) yang memiliki

kemampuan mengakomodasi hubungan-hubungan atau ketergantungan antar proses

dalam proses bisnis dan memberikan gambaran yang jelas mengenai deskripsi sistem.

IDEF3 merupakan tool pemodelan dengan representasi terstruktur dari sebuah sistem

dengan cara meng-capture perilaku dari sistem yang dibahas mengenai urut-urutan

terjadinya proses, proses apa yang menyebabkan proses apa, dan bagaimana keputusan

diambil.

Vergidis et al. (2007) menguraikan bahwa penelitian pada proses bisnis yang

kompleks, NSGA-II (Non Dominated Sorting in Genetic Algorithm II) mempunyai

kemampuan yang lebih baik secara keseluruhan dan menunjukkan adanya elitisim.

Untuk itulah, maka pada penelitian ini hanya akan mengembangkan algoritma NSGA-II

pada proses bisnis. Penelitian ini pada tahap awalnya akan mendefinisikan variabel

dengan menggunakan model matematis. Penyelesaian model matematis ini

menggunakan pendekatan modifikasi algoritma NSGA-II. Model yang terbentuk

dianalisis sehingga diperoleh karakteristik dari proses bisnisnya, aktivitas-aktivitas yang

paralel, lamanya durasi dan biaya yang dikeluarkan untuk setiap alternatif aktivitas

67

tersebut, kemudian akan digunakan sebagai input untuk mencari pilihan suatu set

aktivitas yang optimal yang mempunyai kriteria minimum biaya dan durasi. Hasil yang

diperoleh dari penerapan algoritma optimisasi adalah beberapa alternatif solusi yang

saling trade-off antara kriteria tujuan yang ingin dicapai. Untuk dapat memilih solusi

akhir dari beberapa alternatif solusi yang diberikan maka diperlukan keterlibatan pihak

pengambil keputusan untuk memilih solusi tersebut

Untuk memudahkan penelitian yang akan dilakukan, maka perlu direncanakan

tahapantahapan yang akan menjadi pedoman dan arahan bagi penelitian ini. Tahapan-

tahapan proses tersebut dapat dilihat pada gambar 3.1 berikut ini :

Gambar 3.1 Bagan Alir Penelitian

Business Process Modelling Multiobjective Optimization Single Objective Optimization IDEF3 Algoritma Genetika Algoritma NSGA-II

Penentuan Variabel dan Kriteria tujuan

IDEF3 Model Matematika

Contoh Numerik 1 : Proses di Travel Agents

Contoh Numerik 2 : Proses Pembelian Bahan Baku di PT.X

Contoh Numerik 3 : Proses Rekrutmen Siswa di Tempat Pelatihan Y

Deb et al. (2000), A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multiobjective optimization: NSGA-II

Kajian Penelitian dalam jurnal K. Vergidisa, A. Tiwaria, B. Majeedb, R. Roya (2007) Optimisation of business process designs: An algorithmic approach with multiple objectives

68

3.1.1 Kajian Penelitian dalam jurnal

Tahap kajian penelitian jurnal merupakan awal dalam penelitian ini yaitu

mencari permasalahan-permasalahan yang muncul dalam desain proses bisnis. Kajian

ini dilakukan dengan cara mencari, meng-explore, dan mengkaji permasalahan proses

bisnis dan multi-objective optimisation. Penelitian-penelitian ini terdiri dari Vergidis et

al. (2007), Aguilar-Saven (2004), Bititci et al. (1997), Hofacker and Vetschera (2001),

dan Deb et al. (2000).

3.1.2 Formulasi Masalah

Formulasi masalah merupakan proses identifikasi dan perumusan masalah yang

muncul untuk melakukan perbaikan proses bisnis seperti bentuk representasi proses

bisnis yang multi-objective secara kuantitatif, tools yang digunakan dan karakteristik-

karakteristik dari pendekatan analitik yang diusulkan untuk mengevaluasi usulan

perbaikan proses bisnis.

3.1.3 Penetapan Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian adalah merupakan arah yang digunakan oleh peneliti untuk

mencapai sasaran yang dikehendaki oleh penulis. Tujuan yang dikehendaki berdasarkan

penyelesaian permasalahan-permasalahan yang muncul pada tahap formulasi masalah

adalah menganalisis model proses bisnis secara kuantitatif sehingga mendapatkan

perbaikan proses bisnis yang lebih baik dibandingkan dengan perbaikan secara

kualitatif, mengembangkan tools untuk membantu proses analisis yang lebih formal

bagi model perbaikan sebuah proses bisnis yang multi-objective, dan menganalisis

model kuantitatif optimisasi proses bisnis dengan mengunakan contoh numerik untuk

mengetahui karakteristik dari model bisnis.

69

3.1.4 Studi Literatur

Studi literatur dilakukan dengan mempelajari literatur yang berhubungan dengan

penelitian, yaitu topik-topik mengenai:

Penelitian-penelitian yang berkaitan

Business Proses Modelling

Multi-objective optimisation

Single-objective optimisation

IDEF3 (Integrated Definition Methodology 3)

Algoritma Genetika Sederhana

Algoritma NSGA-II (Non Dominated Sorting in Genetic Algorithm II)

3.1.5 Pengembangan Model

Pengembangan dan perancangan model dalam penelitian ini merupakan salah

satu tahapan yang penting dalam melakukan penelitian ini. Pada tahapan ini akan

diidentifikasikan variabel-variabel apa saja yang mempengaruhi kelancaran pelayanan

pada proses bisnis dan didasarkan pada tujuan penelitian yang telah didefinisikan. Pada

tahapan ini di bangun kerangka pengembangan model yaitu mendefinisikan variabel

optimisasi dan tujuan optimisasi dalam proses bisnis, merumuskan suatu model

matematis dasar untuk memastikan formalitas, konsistensi dan ketelitian, setelah itu

melakukan pemodelan proses dengan menggunakan IDEF3 (Integrated Definition

Methodology 3), dan menggambarkan pengembangan model dengan menggunakan

contoh numerik. Penjelasan dari komponen ini dapat dilihat pada subbab 3.2.

3.1.6 Pengembangan Algoritma NSGA-II

Model yang telah digambarkan pada tahap sebelumnya akan menjadi dasar

pemikiran dan penyelesaiannya dengan menggunakan pendekatan algoritma NSGA-II.

Original algoritma NSGA-II merupakan algoritma yang diterapkan untuk permasalahan

70

yang multi-objective. Seperti yang kita ketahui bahwa dalam penelitian ini adalah

mencari set urutan altern