Pembuatan Event Log Pada Workflow Dengan Windows Workflow Foundation

UJIAN AKHIR SEMESTER AUDIT PERANGKAT LUNAK

1

Proses bisnis yang ada pada dunia industri merupakan sebuah

kesatuan dari rangkaian aktivitas yang ada. Rangkaian aktivitas ini membentuk sebuah prosedur operasional standar (Standart Operational Procedure) yang bertujuan untuk mencapai tujuan atau produk yang sesuai dengan standar industri. Dalam implementasinya, proses bisnis ini menggunakan workflow sebagai acuan dari bisnis proses yang ditetapkan oleh perusahaan. Akan tetapi, pada pelaksanaannya terkadang proses bisnis berbeda dari definisi proses bisnis sebelumnya. Process mining merupakan sebuah pendekatan baru yang dapat digunakan untuk mendukung dan meningkatakan efektivitas dari proses bisnis yang ada. Dalam penelitian ini, simulasi proses bisnis digunakan untuk membuktikan bahwa process mining dapat dihasilkan dari event log dari workflow sebuah proses bisnis. Event log inilah yang digunakan sebagai dasar dalam process mining yang dapat dilakukan dengan berbagai metode, salah satunya Alpha++.

Kata Kunci : Alpha++, Event Log, Process Mining, Workflow, Windows Workflow Foudnation

I. LATAR BELAKANG aat ini hampir seluruh perusahaan menjalankan proses bisnisnya menggunakan dukungan sistem informasi

perusahaan. Dalam sebuah sistem informasi, ada banyak proses bisnis yang saling terhubung satu sama lain. Implementasi proses bisnis perusahaan dapat dilakukan dengan menggunakan workflow yang tertanam pada aplikasi. Workflow yang ada merepresentasikan alur kerja perusahaan, sekaligus menjadi standar dari kinerja perusahaan. Perusahaan yang memiliki definisi proses bisnis yang sistematis akan dapat menjalankan bisnisnya dengan efektif dan efisien. Walaupun perusahaan sudah mendefinisikan proses bisnisnya dengan alur yang jelas, pada prakteknya, eksekusi proses bisnis kemungkinan mengalami perbedaan dibandingkan proses bisnis yang sudah didefinisikan sebelumnya. Perbedaan ini dapat dianalisa dengan menggunakan event log.

Event logs merupakan catatan history yang memuat rangkaian aktivitas yang dilakukan pengguna sebuah sistem. Event logs pada suatu aplikasi sistem informasi memuat catatan proses bisnis yang terjadi dan jejak eksekusi pengguna

pada masing-masing proses bisnis. Jika event logs ini digambarkan pada sebuah diagram proses maka akan terlihat seperti spaggeti model. Model ini tidak mudah untuk dianalisis karena tiap proses saling terkait satu dengan yang lain sehingga menyulitkan jika akan melakukan analisa atau juga perekayasaan ulang proses bisnis. Untuk itu, diperlukan sebuah analisa lebih dalam pada proses bisnis tersebut menggunakan process mining.

Process mining merupakan sebuah teknik yang dapat digunakan untuk mendapatkan model sesungguhnya dari proses yang terjadi pada sistem informasi berdasarkan data yang berasal dari event logs. Model yang diperoleh dapat digunakan untuk mengembangnak sistem atau juga sebagai alat feedback yang membantu proses audit, analisa maupun meningkatkan proses bisnis yang sudah ada. Inti dari process mining adalah untuk mengektraksi informasi dari event logs dan kemudian menggambarkannya ke dalam notasi grafik untuk merepresentasikan proses bisnisnya. Manfat lain dari teknik ini adalah mendapatkan informasi yang objektif karena data yang digunakan untuk process mining berasal dari proses bisnis yang benar-benar terjadi dalam organisasi, yang didapatkan dari event logs, bukan berupa asumsi atau pendapat orang tentang apa yang dikerjakan.

Process mining merupakan salah satu inovasi pada bidang Business Process Management (BPM), yang mana pada implementasinya menggunakan berbagai teknologi yang beragam. Pendekatan metode dalam process mining semakin berkembang. Ada sekitar 30 lebih metode yang dapat dilakukan. Walaupun begitu, data awal yang dibutuhkan untuk process mining adalah event logs. Untuk, itu makalah ini bertujuan untuk melakukan analisa percobaan untuk membuat event log secara otomatis dari proses bisnis yang sudah berjalan

II. TINJAUAN PUSTAKA

A. Algoritma Alpha Algoritma Alpha merupakan algoritma yang paling

sederhana dalam pencarian process mining. Algoritma Alpha memanfaatkan task-task yang ada pada workflow untuk kemudian dianalisa sehingga menghasilkan petri-net yang merepresentasikan proses bisnis yang berhasil dianalisa. Proses pada alogoritma Alpha didefinisikan sebagai berikut.

Pembuatan Event Log Proses Bisnis Menggunakan Windows Workflow Foundation

Fadlika Dita Nurjanto, 5110100132 Jurusan Teknik Informatika

Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember

S


2

Kelebihan dari algoritma Alpha adalah kemudahannya

untuk dipahami dan diaplikasikan dalam process mining. Algoritma Alpha menerima event log yang mengandung rangkaian eksekusi suatu model proses sebagai input. Dari log ini, algoritma Alpha mampu membuat kesimpulan dari urutan dan hubungan antar kejadian.

Walaupun begitu, algoritma Alpha masih memiliki banyak kekurangan, di mana algoritma Alpha tidak dapat mendeteksi event log dengan tepat pada kondisi tertentu. Kondisi-kondisi tersebut adalah (1) Length-one-loop, yang memungkinkan aktivitas yang sama dieksekusi beberapa kali dalam satu urutan, (2) Length-two-loop, yang memungkinkan terdapat 2 aktivitas yang berhubungan secara paralel sehingga tidak ada state yang tercipta di antara keduanya, (3) Invisible Task, yang mengakibatkan tidak adanya jejak event log, sehingga aktivitas tersebut tidak ada dalam himpunan transisi dan tidak dapat ditampilkan dalam net yang dihasilkan algoritma Alpha, (4) Duplicate Task, di mana aktivitas terjadi lebih dari sekali dalam aliran kerja yang sama, (5) Implicit Places, di mana sebuah posisi dalam net dikatakan implisit apabila kehadiran atau ketidakhadirannya tidak memberikan pengaruh kepada kemungkinan jejak log sebuah aliran kerja, dan (6) Non-free Choice, di mana algoritma Alpha tidak dapat menggali informasi dengan benar karena net tersebut tidak dapat menghasilkan log dengan tepat.

B. Alpha+ Algoritma Alpha+ merupakan pengembangan dari

algoritma Alpha, di mana algoritma ini menutup kekurangan dari algoritma Alpha, yaitu pada permasalahan “short loops” pada proses mining dan dapat digunakan untuk membentuk seluruh “Structured Workflow Nets” dengam benar. Short loops adalah perulangan pendek yang terjadi dalam suatu workflow. Fenomena ini tidak dapat dideteksi oleh algoritma Alpha. Ada 2 jenis short loop, yaitu length-one-loops dan length-two-loops. Length-one-loops adalah suatu aktivitas atau task yang dieksekusi berkali-kali secara berurutan. Sedangkan Length-two-loops adalah perulangan aktivitas atau task yang berulang tiap dua aktivitas. Pada algoritma Alpha+, terdapat fase pre-processing dan post-processing. Metode yang digunakan pada algoritma Alpha+ adalah sebagai berikut.

C. Algoritma Alpha++ Algoritma Alpha++ merupakan perbaikan dari algoritma

Alpha dan algoritma Alpha+. Algoritma Alpha++ mengatasi permasalahan non-free-construct dan implicit dependencies yang tidak dapat dideteksi oleh algoritma Alpha dan algoritma Alpha+. Dalam implementasinya. Algoritma Alpha++ membutuhkan algoritma Alpha untuk membentuk model workflow, untuk kemudian dianalisa apakah workflow tersebut memiliki implicit dependencies atau tidak. Tahap-tahap pada implementasi algoritma Alpha++ adalah sebagai berikut:


3

D. Windows Workflow Foundation Windows Workflow Foundation (WWF) merupakan

teknologi dari Microsoft yang menyediakan Application Programming Interface (API), sebuah in-process workflow engine dan rehostable designer untuk mengimplementasikan workflow pada sebuah proses bisnis menggunakan aplikasi berbasis .NET. Versi Windows Workflow Foundation yang digunakan dalam makalah ini menggunakan versi 4 (WF4).

III. KONTRIBUSI Melihat dari latar belakang di atas, kontribusi yang

diusulkan pada makalah ini adalah pembentukan event log berdasarkan proses bisnis dari sisten yang dibangun menggunakan teknologi Windows Workflow Foundation. Sistem yang dicoba di sini menggunakan database SQL Server 2008 sebagai media penyimpanan data dan Workflow service sebagai workflow yang digunakan pada proses bisnis. Proses bisnis dijalankan dicatat pada event log yang disimpan pada database, untuk kemudian dianalisa dengan menggunakan algoritma Alpha++. Digunakannya algoritma Alpha++ adalah untuk mendeteksi adanya shortloop maupun non-free-construct yang ada pada proses bisnis.

IV. HASIL UJI COBA

A. Skenario Uji Coba Untuk mendapatkan event log sesuai dengan proses bisnis

yang ada, tahap-tahap yang dijalankan adalah (1) Pembuatan Desain Workflow, (2) Pembuatan GUI aplikasi, (3) Mendesain database, (4) Testing aplikasi, (5) Pencatatan Event Log (6) Ekspor Format Event Log, (7) Analisa Event Log menggunakan Alpha++. 1. Pembuatan Desain Workflow

Desain workflow awalnya dibuat menggunakan format YAWL editor. YAWL Editor merupakan tool yang digunakan untuk membuat workflow kerja dengan logic yang mendeskripsikan alur proses bisnis yang ada.

Workflow tersebut merepresentasikan pengajuan peminjaman dana usaha pada usaha tingkat kecil, menengah, dan besar. Workflow tersebut dibedakan berdasarkan identitas usaha sekaligus pemilik usaha tersebut. Tahap berikutnya mendesain workflow net menggunakan Windows Workflow Foundation dengan Visual Studio 2010.

Ada 2 jenis workflow yang digunakan dalam Windows Workflow Foundation, yaitu Sequence Workflow dan State Machine Workflow. Sequence Workflow merupakan workflow yang urutannya dari atas ke bawah (top down), sementara State Machine Workflow merupakan workflow yang alurnya lebih fleksibel berdasarkan state activity proses bisnis yang ada. Workflow yang digunakan di sini adalah State Machine Workflow.

2. Pembuatan GUI Aplikasi Aplikasi yang digunakan di sini menggunakan console based, di mana input dan output notifikasi jalannya workflow ditampilkan dalam Console User Interface. Dalam pengembangannya, GUI dapat diterapkan menggunakan beragam alternatif. Beberapa teknologi yang dapat digunakan adalah Windows Form, Windows Presentation Foundation (WPF), atau ASP.NET jika ingin membangun workflow berbasis web.

3. Mendesain Database Pada percobaan workflow database yang digunakan adalah SQL Server 2008 Express, di mana database ini sudah ter-include di dalam paket Visual Studio 2010. Database di sini digunakan untuk menyimpan eventlog yang dicatat oleh aplikasi saat menjalankan workflow berdasarkan variabel yang dimasukkan.


4

Masing-masing activity yang ada di dalam workflow dikoneksikan dengan database. Di mana saat alur workflow masuk pada sebuah state, maka secara otomatis aplikasi akan mencatat sebuah event log berdasarkan kondisi state tersebut. Misalkan state saat ini memiliki TaskID “receive_application”, maka pencatatan di database memiliki format (contoh) : CaseID=1, TaskID=”receive_application”, Originator=”undefined”, EventType=”complete”, TimeStamp=”2013-06-16 23:07:46.180”, Name=”Fadlika Dita Nurjanto”, Amount=5000

4. Testing Aplikasi Pengetesan aplikasi dilakukan langsung dari Visual Studio, di mana sebelumnya dipastikan bahwa database SQL Server, Workflow, dan aplikasi client sudah terkoneksi dengan benar. Pada percobaan kali ini case yang digunakan berjumlah 48 case dengan variabel yang berbeda. Saat aplikasi dijalankan, secara otomatis aplikasi akan mencatat event log pada database. Daftar case yang digunakan disediakan di lampiran.

5. Ekspor Format Event Log Setelah aplikasi selesai melakukan pengetesan terhadap 48 case yang ada, langkah berikutnya adalah melakukan ekspor data dari database SQL Server menjadi dataset dalam format Comma Separated Value (CSV). Kemudian file CSV diekspor menjadi file MXML menggunakan tool Nitro. File MXML inilah yang digunakan dalam process mining menggunakan tool ProM 5.2.

Data event log pada SQL Server

Event log dengan format CSV

Eksport Eventlog Menggunakan Nitro


5

Event log dengan format MXML

6. Analisa Event Log menggunakan Alpha++ Setelah eventlog berhasil diekspor menjadi format MXML, langkah berikutnya adalah melakukan process mining dengan tujuan mengetahui model proses bisnis yang ada. Process mining dilakukan dengan menggunakan metode Alpha++, dimana sudah tersedia pluginnya pada ProM 5.2. Model proses bisnis yang dihasilkan berbentuk petri-net yang merepresentasikan task dan place yang dihubungkan dengan garis panah yang merepresentasikan alur kerja dalam sebuah proses bisnis.

Informasi eventlog saat berhasil di-load

Data eventlog

Memilih metode process mining

Hasil Petrinet dengan Alpha++

B. Hasil Uji Coba Berdasarkan uji coba di atas, dihasilkan Petrinet yang

merepresentasikan proses bisnis yang berjalan. Petrinet yang dihasilkan tidak sama persis dengan model yang dibuat pada format YAWL di awal. Terdapat non-free-choice construct yang terbentuk pada petrinet. Ini dikarenakan ada state yang bersifat dependencies terhadap state yang lain. Algoritma Alpha++ merupakan algoritma yang tepat digunakan untuk mendeteksi non-free-choice construct yang ada pada workflow. Walaupun petrinet yang dihasilkan tidak sama persis dengan model YAWL, alur proses bisnis yang ada dapat dideteksi dan dipahami dengan baik. Percobaan membuktikan bahwa process mining dapat diaplikasikan pada dunia industri dengan menggunakan teknologi yang sudah ada.


6

V. KESIMPULAN Berdasarkan hasil percobaan, maka didapatkan beberapa

kesimpulan akhir dari makalah ini, yaitu : a. Penerapan process mining dapat diintegrasikan dengan

teknologi yang sering digunakan dalam duni industri. Ini membuktikan bahwa peluang diterapkannya process mining pada dunia industri sangatlah besar.

b. Hasil model proses bisnis dari event logs cukup efektif untuk digunakan sebagai pembanding apakah definisi proses bisnsi perusahaan sudah diterapkan dengan baik dan sesuai dengan keadaan pelaksanaan di lapangan.

c. Algoritma Alpha++ merupakan salah satu metode process mining yang dapat digunakan secara efektif untuk mendeteksi adanya non-free-choice construct pada proses bisnis. Ini penting dalam memberikan rekomendasi pada pemegang kebijakan dalam dunia industri untuk membentuk sebuah proses bisnis yang lebih efektif.

REFERENSI (WAJIB DISERTAKAN) [1] A.Rozinat, M. T. Wynn, W. M. P var der Aalst, A. H. M. Ter Hofstede

and C. J. Fidge, “Workflow Simulation for Operational Decision Support using YAWL and PROM”, Information Sytem Group Eindhoven University of Technology, Business Process Management Group Queensland University of Technology, submitted for publication.

[2] A.K.A. de Medeiros, B.F. van Dongen, W.M.P. var der Aalst and A.J.M.M. Weijters, “Process Mining Extending for α-algorithm to Mine Short Loops”, Department of Technology Management Eindhoven University Of Technology, submitted for publication.

[3] Lijie Wen, W.M.P van der Aalst, Jianmin Wang, and Jiaguang Sun, “Mining Process Models with Non-Free-Choice Construct”, School of Software Tsinghua University,100084, Beijing,China, submitted for publication.

[4] Mark J.Collins, “WF-Windows Workflow in .NET 4.0. Master the power of workflows unleashed in WF4”, New York : Apress, 2010.

[5] Laeila Mardhatillah, Mahendrawathi Er, and Renny P Kusumawardani, “Identifikasi Bottleneck pada Hasil Ekstraksi Proses Bisnis ERP dengan Membandingkan Algoritma Alpha++ dan Heuristic Miner”, Jurusan Sistem Informasi-Fakultas Teknologi Informasi-Institut Teknologi Sepuluh Nopember, JURNAL TEKNIK ITS, vol 1, Sept. 2012.


7

Daftar Case Yang Digunakan CaseID Check_complete Category Gender Check_sertificate Sector Status

1 TRUE Small Man TRUE Private OK

2 TRUE Small Man TRUE Public OK

3 TRUE Small Man FALSE Private OK

4 TRUE Small Man FALSE Public OK

5 TRUE Small Woman TRUE Private OK

6 TRUE Small Woman TRUE Public OK

7 TRUE Small Woman FALSE Private OK

8 TRUE Small Woman FALSE Public OK

9 TRUE Medium Man TRUE Private OK

10 TRUE Medium Man TRUE Public OK

11 TRUE Medium Man FALSE Private OK

12 TRUE Medium Man FALSE Public OK

13 TRUE Medium Woman TRUE Private OK

14 TRUE Medium Woman TRUE Public OK

15 TRUE Medium Woman FALSE Private OK

16 TRUE Medium Woman FALSE Public OK

17 TRUE Large Man TRUE Private OK

18 TRUE Large Man TRUE Public OK

19 TRUE Large Man FALSE Private OK

20 TRUE Large Man FALSE Public OK

21 TRUE Large Woman TRUE Private OK

22 TRUE Large Woman TRUE Public OK

23 TRUE Large Woman FALSE Private OK

24 TRUE Large Woman FALSE Public OK

25 FALSE Small Man TRUE Private OK

26 FALSE Small Man TRUE Public OK

27 FALSE Small Man FALSE Private OK

28 FALSE Small Man FALSE Public OK

29 FALSE Small Woman TRUE Private OK

30 FALSE Small Woman TRUE Public OK

31 FALSE Small Woman FALSE Private OK

32 FALSE Small Woman FALSE Public OK

33 FALSE Medium Man TRUE Private OK

34 FALSE Medium Man TRUE Public OK

35 FALSE Medium Man FALSE Private OK

36 FALSE Medium Man FALSE Public OK

37 FALSE Medium Woman TRUE Private OK

38 FALSE Medium Woman TRUE Public OK

39 FALSE Medium Woman FALSE Private OK

40 FALSE Medium Woman FALSE Public OK

41 FALSE Large Man TRUE Private OK

42 FALSE Large Man TRUE Public OK

43 FALSE Large Man FALSE Private OK

44 FALSE Large Man FALSE Public OK

45 FALSE Large Woman TRUE Private OK

46 FALSE Large Woman TRUE Public OK

47 FALSE Large Woman FALSE Private OK

48 FALSE Large Woman FALSE Public OK


8

Workflow Pada Windows Workflow Foundation 4

Hasil Petrinet Dengan Metode Alpha++

Pembuatan Event Log Pada Workflow Dengan Windows Workflow Foundation

Technology

Transcript of Pembuatan Event Log Pada Workflow Dengan Windows Workflow Foundation