Penggunaan Prinsip Apriori untuk Outlier Cleaning pada Process Mining dengan Algoritma α

by Zainiyah Rizkita Arief,Imelda Atastina,Angelina Prima K


Date Published: 02 Nov 2015
Published In: Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia (SESINDO)
Volume: 2015
Publisher: Departemen Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Language: id-ID

Keywords: algoritma,apriori,process mining,registrasi mahasiswa,discovery

Abstract

Process mining telah digunakan untuk membantu dalam penyelesaian masalah pada kehidupan sehari-hari. Discovery adalah salah satu tipe process mining yang membentuk model proses dari event log yang ada. Algortima a adalah salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan discovery process. Algoritma α melakukan pengurutan proses yang terjadi pada event log dan membandingkan semua keterurutan tersebut. Maka dari itu, akan didapatkan informasi proses mana yang merupakan kausalitas dan proses mana yang bersifat paralel. Pada kenyataannya, kesederhanaan konsep ini memberikan masalah pada penerapannya pada data real life. Data real-life memiliki keragaman yang tinggi sehingga mengandung banyak outlier yang akan menjadi data yang mengganggu. Maka dari itu, data outlier tersebut perlu dihilangkan. Salah satu metode yang dapat menghilangkan outlier pada data mining, adalah dengan mengadopsi prinsip apriori. Sehingga kasus dan hubungan aktivitas yang tidak memenuhi syarat batas yang telah ditentukan tidak merusak model secara keseluruhan. Pengujian dilakukan pada data registrasi yang tersimpan dalam event log pada sistem informasi.


© 2024 Open Access Journal of Information Systems (OAJIS) | created by : radityo p.w (http://about.me/radityopw) and rully a.h (eraha99 [at] gmail.com)