Potensi Algoritma ML dalam Transformasi Manajemen Proses Bisnis

Secara keseluruhan, artikel yang ditulis oleh Agostinelli et al. (2023) memberikan pandangan yang menarik tentang potensi algoritma Model Learning (ML) dalam penemuan Deterministic Finite State Automata (DFA) dari event logs untuk analisis proses bisnis. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma pembelajaran pasif seperti MDL, RPNI, dan EDSM memiliki keunggulan yang signifikan dalam menghasilkan model yang lebih sederhana dan efisien, dengan tingkat generalisasi yang lebih tinggi. Meskipun algoritma pembelajaran aktif seperti L* memiliki keterbatasan dalam menangani log yang kompleks, kehadiran algoritma-algoritma pembelajaran pasif ini membuka jalan baru bagi penerapan teknik analisis proses yang lebih adaptif dan fleksibel.

Dengan demikian, hasil dari penelitian ini memiliki implikasi penting bagi organisasi yang ingin meningkatkan efisiensi operasional mereka melalui penggunaan alat-alat BPM yang lebih canggih. Penggunaan algoritma ML memungkinkan analisis proses yang lebih presisi, cepat, dan efektif, terutama dalam konteks yang memerlukan respons cepat terhadap perubahan atau penyimpangan proses. Namun, untuk mencapai potensi penuh dari algoritma ini, penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengeksplorasi penerapannya dalam skenario bisnis yang lebih kompleks dan untuk mengatasi keterbatasan yang ada.

Pada akhirnya, algoritma Model Learning menawarkan pendekatan yang menjanjikan untuk masa depan analisis proses bisnis. Dengan adopsi yang lebih luas dan pengembangan lanjutan, mereka dapat memainkan peran kunci dalam transformasi digital dan inovasi dalam manajemen proses bisnis, membantu organisasi mengoptimalkan operasi mereka di era yang semakin terdigitalisasi ini.

Referensi

Agostinelli, S., Chiariello, F., Maggi, F. M., Marrella, A., & Patrizi, F. (2023). Process Mining Meets Model Learning: Discovering Deterministic Finite State Automata from Event Logs for Business Process Analysis. Information Systems, 114, 102180. https://doi.org/10.1016/j.is.2023.102180