Mohon tunggu...
Muhammad Ainul Yaqin
Muhammad Ainul Yaqin Mohon Tunggu... Dosen - Dosen Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Dosen Teknik Informatika yang menekuni Bidang keahlian Rekayasa Perangkat Lunak, Sistem Informasi, Manajemen Proses Bisnis, Process Mining, dan Arsitektur Enterprise.

Selanjutnya

Tutup

Artificial intelligence

PMCF: Alat Revolusioner untuk Pemahaman Model Proses yang Lebih Baik

5 Oktober 2023   07:00 Diperbarui: 5 Oktober 2023   07:07 83
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Di tengah gemuruh dunia bisnis yang terus berkembang, model proses menjadi semakin penting. Mereka adalah peta jalan organisasi, panduan yang memberikan pandangan holistik tentang bagaimana bisnis beroperasi. Namun, ada satu hal yang seringkali terlupakan dalam pembuatan dan penggunaan model proses ini: pemahaman. Dalam makalah "Towards measuring and quantifying the comprehensibility of process models: the process model comprehension framework" yang dipublikasikan di Information Systems and e-Business Management pada tahun 2023, Michael Winter, Rudiger Pryss, Matthias Fink, dan Manfred Reichert membawa kita ke dalam dunia pemahaman model proses. Mereka memperkenalkan Kerangka Pemahaman Model Proses (PMCF) yang bertujuan untuk mengukur dan mengukur pemahaman model proses dari perspektif pemodel proses dan pembaca.

Mengurai Pentingnya Pemahaman Model Proses

Sebelum kita memasuki dunia PMCF, mari kita pertimbangkan mengapa pemahaman model proses begitu penting. Model proses adalah gambaran abstrak tentang bagaimana organisasi beroperasi. Mereka mencakup aliran pekerjaan, kebijakan, prosedur, dan lebih banyak lagi. Dalam konteks bisnis modern yang kompleks, model-model ini tidak hanya digunakan oleh pemodel proses tetapi juga oleh banyak pemangku kepentingan lainnya, termasuk manajer, pengembang perangkat lunak, dan pengguna akhir.

Kebingungan atau ketidakpahaman terhadap model-model ini dapat memiliki konsekuensi serius. Ini dapat mengarah pada kesalahan dalam implementasi perangkat lunak, pengambilan keputusan yang kurang baik, dan bahkan kebingungan yang lebih luas dalam organisasi. Oleh karena itu, penting untuk memastikan bahwa model-model ini mudah dipahami oleh semua yang terlibat.

Penerangan Kerangka Kualitas Pemodelan Konseptual

Sebelum kita masuk ke dalam detil PMCF, ada satu konsep yang perlu dipahami, yaitu Kerangka Kualitas Pemodelan Konseptual (CMQF). CMQF adalah fondasi dari PMCF dan bertujuan untuk memastikan kualitas tinggi dalam penciptaan dan pemahaman model konseptual. CMQF menggabungkan dua kerangka kerja sebelumnya, yaitu kerangka Bung-Wand-Weber (BWW) dan kerangka Lindland, Sindre, dan Solvberg (LSS).

Kerangka BWW menekankan evaluasi model referensi dan mencapai representasi fakta yang seragam melalui normalisasi ontologis. Sementara itu, kerangka LSS mencakup pernyataan untuk mengevaluasi hasil pemodelan konseptual, seperti kualitas semantik dengan membandingkan set pernyataan dari domain pemodelan dan pemodelan proses.

CMQF mendefinisikan cluster horizontal untuk realitas fisik (domain wacana) dan realitas kognitif (representasi persepsi yang dibangun) dan cluster vertikal untuk domain, model, bahasa, dan representasi dalam proses pemodelan konseptual. Ini juga mencakup delapan dimensi kualitas yang terkait dengan artefak fisik dan kognitif, serta empat lapisan (fisik, pengetahuan, pembelajaran, dan pengembangan) yang menjaga kelengkapan dan kebenaran model konseptual akhir.

https://tinyurl.com/59e8hr2r
https://tinyurl.com/59e8hr2r

PMCF: Menerangi Pemahaman Model Proses

Dalam karya mereka, Winter dan rekan-rekan membawa CMQF ke dalam dunia pemahaman model proses melalui PMCF. PMCF adalah kerangka kerja yang dirancang untuk mengukur dan mengukur pemahaman model proses dari perspektif pemodel proses dan pembaca. Ini mempertimbangkan interaksi antara kedua perspektif ini dalam pemahaman model proses.

PMCF didasarkan pada Teori Komunikasi dan CMQF, yang disesuaikan agar sesuai dengan persyaratan khusus untuk model proses. Kerangka kerja ini mencakup empat cluster vertikal, yaitu domain, model, bahasa, dan representasi, serta delapan dimensi kualitas.

Dalam penggunaannya, PMCF memiliki potensi untuk membantu identifikasi kebisingan dalam pemahaman model, yang mewakili faktor-faktor yang mempengaruhi pemodelan proses dan pemahaman model proses. Dengan total 96 metrik kualitas yang terkait, PMCF memberikan evaluasi yang komprehensif tentang pemahaman model proses.

Dari Teori ke Praktik: Implementasi ETT

Untuk menerapkan PMCF dalam praktik, Winter dan timnya menghadirkan Pohon Teori Evaluasi (ETT). ETT adalah konvolusi dari PMCF dan berfungsi sebagai dasar untuk mengukur pemahaman model proses. ETT mempertimbangkan perspektif pemodel proses dan pembaca, dengan akar terpisah untuk setiap perspektif. ETT terdiri dari kriteria kualitas agregat terkait dengan delapan dimensi kualitas dari PMCF.

Kriteria kualitas dan metrik dalam ETT diperoleh dari literatur yang ada dan wawancara dengan pakar domain di bidang Manajemen Proses Bisnis (BPM). Meskipun ETT tidak klaim sebagai seperangkat kriteria kualitas yang lengkap, ia memberikan dasar yang kuat untuk mengukur pemahaman model proses.

Aplikasi Praktis: Memahami Model Proses dengan PMCF

Dalam dunia bisnis yang terus bergerak, PMCF menyediakan alat praktis untuk mengukur dan mengukur pemahaman model proses. Ini tidak hanya relevan bagi para pemodel proses tetapi juga bagi manajer, pengembang perangkat lunak, dan pengguna akhir yang semuanya memiliki kepentingan dalam pemahaman model proses.

PMCF dapat digunakan untuk mengidentifikasi jebakan dalam pemahaman model proses dan memberikan panduan bagi pemodel proses dan pembaca untuk meningkatkan pemahaman mereka. Dengan memahami pemahaman model proses, organisasi dapat menghindari kesalahan yang mahal dan meningkatkan efektivitas operasional mereka.

Selain itu, PMCF telah berhasil diimplementasikan dalam studi kasus praktis dengan 33 peserta. Ini menunjukkan efektivitasnya dalam situasi dunia nyata, membuktikan bahwa teori dapat diubah menjadi praktik yang berguna.

Ekspansi dan Adaptasi: Fleksibilitas PMCF

Salah satu kelebihan PMCF adalah fleksibilitasnya. Ini dapat diperluas untuk mendukung bahasa pemodelan proses tambahan dan disesuaikan dengan kebutuhan khusus organisasi. Ini memungkinkan evaluasi model proses yang lebih akurat dan relevan.

Sebagai contoh, PMCF dapat diterapkan pada berbagai jenis bahasa pemodelan proses, termasuk BPMN 2.0, EPC, dan Diagram Aktivitas UML. Dengan penyesuaian yang sesuai, PMCF dapat menjadi alat yang sangat kuat untuk organisasi dalam berbagai industri.

Kesimpulan: Memahami Model Proses untuk Sukses Bisnis

Dalam era di mana data dan informasi adalah aset utama, pemahaman model proses adalah kunci untuk mengambil keputusan yang bijaksana dan menghindari masalah yang mahal. Makalah "Towards measuring and quantifying the comprehensibility of process models: the process model comprehension framework" memberikan wawasan berharga tentang cara mengukur dan mengukur pemahaman model proses.

Melalui PMCF dan ETT, kita memiliki alat yang kuat untuk memastikan bahwa model-model ini tidak hanya menjadi gambaran abstrak, tetapi juga sumber pemahaman yang mendalam. Ini adalah langkah pertama menuju menghindari kebingungan dan mengemudi bisnis Anda menuju kesuksesan yang lebih besar.

Jadi, mari kita kenali pentingnya pemahaman model proses, dan gunakan alat-alat seperti PMCF untuk menerangi jalan kita menuju masa depan yang lebih baik. Dengan pemahaman yang kuat, kita dapat memahami tantangan, membuat keputusan yang bijaksana, dan mencapai tujuan kita dengan lebih baik. Selamat memodelkan dan memahami!

Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
Mohon tunggu...

Lihat Konten Artificial intelligence Selengkapnya
Lihat Artificial intelligence Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun