Teknologi Simulasi Proses Bisnis: Solusi Masa Depan untuk Efisiensi OperasionalÂ
Dalam era digital saat ini, simulasi proses bisnis (BPS) semakin memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi dan kinerja organisasi. BPS memungkinkan perusahaan untuk memprediksi dampak perubahan dalam proses bisnis mereka sebelum perubahan tersebut diterapkan. Sebagai contoh, perusahaan dapat mengetahui berapa lama waktu yang diperlukan untuk menambah sumber daya jika terjadi peningkatan 20% dalam jumlah kasus baru per hari (Chapela-Campa et al., 2024). Mengingat banyaknya skenario bisnis yang membutuhkan prediksi yang akurat, penting untuk memiliki metode yang dapat mengevaluasi kualitas model simulasi yang digunakan.
Artikel berjudul "A framework for measuring the quality of business process simulation models" oleh David Chapela-Campa dan rekan-rekannya memberikan kontribusi penting dalam bidang ini. Diterbitkan di jurnal Information Systems pada Agustus 2024, artikel ini memperkenalkan kerangka penilaian yang mampu mengevaluasi model simulasi proses dari berbagai perspektif, seperti alur kerja, temporal, dan penggunaan sumber daya. Fakta bahwa kualitas model simulasi dapat sangat bervariasi, terutama saat model-model tersebut dikembangkan secara otomatis dari data historis, menunjukkan betapa pentingnya sistem penilaian yang dapat diandalkan.
Salah satu kekuatan utama kerangka ini adalah fleksibilitasnya. Dengan menggunakan pendekatan multi-perspektif, perusahaan dapat menilai apakah model simulasi mereka mampu mereplikasi perilaku proses yang sebenarnya secara menyeluruh atau hanya di beberapa aspek tertentu. Ini sangat relevan dalam dunia bisnis yang semakin kompleks dan dinamis, di mana kesalahan kecil dalam prediksi dapat berdampak besar terhadap efisiensi operasional dan keputusan strategis.
Â
***
Kerangka penilaian yang diajukan oleh Chapela-Campa et al. (2024) tidak hanya menawarkan fleksibilitas, tetapi juga mengatasi beberapa tantangan mendasar dalam penilaian model simulasi proses bisnis (BPS). Secara tradisional, model BPS dinilai secara kualitatif, yang berarti penilaian sangat bergantung pada keahlian manusia, atau menggunakan satu angka tunggal yang tidak memberikan pandangan lengkap tentang aspek-aspek tertentu dari proses tersebut. Dalam konteks ini, kerangka baru ini memberikan solusi dengan mengusulkan ukuran kualitas berdasarkan beberapa perspektif, seperti alur kerja (control flow), temporal, dan kapasitas sumber daya.
Dari perspektif alur kerja, simulasi harus mampu meniru urutan kegiatan bisnis secara tepat. Penelitian ini menunjukkan bahwa kualitas model dapat dievaluasi menggunakan ukuran jarak berbasis log peristiwa, yang memungkinkan para analis untuk melihat seberapa dekat urutan aktivitas simulasi dengan kenyataan. Menariknya, metode penilaian seperti Control-flow Log Distance (CFLD) dan n-gram distance (NGD) yang diusulkan dalam artikel ini menunjukkan efisiensi yang lebih baik dibandingkan pendekatan tradisional, dengan NGD terbukti lebih efisien secara waktu komputasi tanpa mengorbankan akurasi penilaian.
Pada aspek temporal, evaluasi difokuskan pada distribusi waktu kedatangan dan durasi aktivitas. Dengan menggunakan alat statistik seperti Earth Mover's Distance (EMD), kerangka ini mampu mengukur perbedaan antara distribusi waktu log simulasi dan log nyata secara lebih efektif. Ini sangat penting, terutama untuk perusahaan yang beroperasi di industri dengan variasi waktu proses yang tinggi, seperti manufaktur dan logistik, di mana kesalahan kecil dalam memprediksi waktu dapat berujung pada keterlambatan produksi atau biaya tambahan yang signifikan.
Selain itu, dari sudut pandang penggunaan sumber daya, model simulasi sering kali gagal mereplikasi kondisi nyata, terutama dalam hal ketersediaan dan penggunaan tenaga kerja. Kerangka ini memperkenalkan ukuran kualitas tambahan untuk perspektif sumber daya, yang meliputi distribusi waktu aktivitas tenaga kerja dan waktu tunggu akibat kemacetan. Dengan menggunakan data riil yang didapat dari log historis, kerangka ini tidak hanya mampu menunjukkan model mana yang paling akurat, tetapi juga mengidentifikasi area mana yang perlu disesuaikan agar lebih efisien.
Dalam salah satu studi kasusnya, model yang dihasilkan oleh algoritma penemuan otomatis seperti SIMOD menunjukkan bahwa setelah beberapa kali penyempurnaan, model tersebut dapat mereplikasi lebih dari 90% urutan aktivitas secara tepat, namun hanya 75% waktu temporalnya sesuai dengan log peristiwa nyata (Chapela-Campa et al., 2024). Data ini menunjukkan bahwa meskipun BPS otomatis dapat efektif, ada ruang untuk peningkatan, terutama dalam hal pemodelan waktu yang lebih akurat.
Dengan adanya kerangka penilaian ini, perusahaan dapat mengidentifikasi dan memperbaiki kelemahan dalam model simulasi mereka dengan lebih sistematis, memastikan bahwa keputusan berbasis data yang diambil benar-benar mencerminkan kondisi operasional nyata.
