Ketika bicara tentang model proses bisnis, mungkin sebagian besar dari kita lebih suka menghindari pembicaraan itu sama seperti menghindari presentasi Senin pagi. Tapi tunggu dulu! Di balik diagram kotak-kotak dan panah yang terlihat seperti hasil coretan anak TK itu, ada tantangan yang cukup serius: memastikan proses bisnis kita sound alias sehat. Kalau proses bisnis itu adalah tubuh manusia, maka soundness ini semacam memastikan semua organ bekerja tanpa ada yang “mogok” atau “salah sambung”. Dan kabar baiknya, ada pendekatan baru yang keren banget untuk memastikan itu semua.
Mari kita intip hasil penelitian terbaru dari Prinz, Choi, dan Ha (2024) yang berjudul “Soundness Unknotted”. Penelitian ini memperkenalkan algoritma yang katanya super efisien buat mengecek soundness, bahkan untuk model proses bisnis yang berputar-putar seperti drama cinta di FTV. Tapi sebelum kita terlalu kagum, yuk kita kenalan dulu dengan konsep soundness dan tantangan yang menyertainya.
Apa Itu Soundness?
Buat yang baru pertama kali dengar, soundness adalah syarat supaya proses bisnis tidak mengalami deadlock (alias macet total seperti jalanan Jakarta saat hujan) atau sinkronisasi yang kacau balau (seperti grup WhatsApp keluarga yang isinya spam tidak nyambung). Dengan kata lain, soundness memastikan setiap aktivitas dalam proses bisa berjalan mulus dari awal sampai akhir.
Nah, masalahnya, untuk model proses bisnis yang cyclic alias melibatkan siklus, mengecek soundness itu kayak mencari ujung benang pada gulungan yang kusut. Butuh kesabaran dan teknik yang mumpuni. Tapi tenang, Prinz dan tim punya solusi: algoritma mereka berbasis pada tiga teknik utama, yaitu loop conversion, loop reduction, dan loop decomposition.
Teknik 1: Loop Conversion
Bayangkan ada loop yang bikin pusing seperti film Inception. Teknik ini mengubah loop tersebut menjadi struktur yang lebih sederhana, sehingga lebih mudah dianalisis. Ibaratnya, kita mencoba mengganti jalinan labirin menjadi jalur lurus yang jelas.
Teknik 2: Loop Reduction
Setelah loop diubah, saatnya mengurangi kerumitannya. Ini seperti menyederhanakan rumus matematika supaya nggak perlu ngitung sampai kepala ngebul.
Teknik 3: Loop Decomposition
Terakhir, prosesnya dipecah jadi potongan-potongan kecil yang lebih manageable. Kayak motong-motong steak supaya gampang dikunyah.
Tiga langkah ini memungkinkan algoritma mengecek soundness dalam waktu yang lebih cepat, bahkan untuk model yang rumit sekalipun.
Membandingkan dengan Pendekatan Sebelumnya
Sebelum kita terlalu terpesona dengan algoritma Prinz dan tim, mari kita lihat bagaimana pendekatan ini berhubungan dengan penelitian sebelumnya. Ingat tiga artikel pendukung tadi? Nah, masing-masing punya peran penting dalam membantu kita memahami mengapa algoritma ini adalah inovasi keren.
Artikel #1: Hubungan Workflow Graphs dan Free-Choice Workflow Nets
Favre, Fahland, dan Völzer (2015) bicara soal bagaimana workflow graphs (diagram alur kerja) dan free-choice workflow nets (jenis jaringan Petri yang simpel) itu seperti dua saudara kandung yang punya hubungan spesial. Intinya, mereka menunjukkan bahwa untuk workflow graphs tanpa inclusive OR-logic, kita bisa langsung mentranslasikannya ke free-choice nets. Tapi kalau sudah melibatkan inclusive OR-logic, nah, itu baru pusing! Kita harus “mengakali” diagramnya dengan mengganti bagian yang sulit diproses.
Kalau dikaitkan dengan penelitian Prinz, teknik loop decomposition dalam algoritma mereka punya tujuan serupa: menyederhanakan bagian-bagian rumit dari model proses bisnis supaya lebih gampang dianalisis. Bedanya, pendekatan Prinz lebih fokus ke siklus, sedangkan penelitian Favre dkk. lebih fokus pada logika inklusif yang sulit diproses.
Artikel #2: Pengecekan Soundness Kilat
Fahland dan kolega (2009) memberikan kita pelajaran penting: pengecekan soundness itu nggak harus lama dan menyiksa. Dengan bantuan alat seperti Woflan dan LoLA (bukan nama karakter game, ya), mereka menunjukkan bahwa bahkan model proses bisnis yang kompleks bisa dianalisis dalam hitungan milidetik.
Prinz dan tim mengambil inspirasi dari sini. Algoritma mereka dirancang supaya bisa berjalan cepat bahkan dalam skenario terburuk sekalipun. Hasilnya? Sebuah algoritma dengan cubic runtime behavior yang super efisien. Kalau algoritma ini jadi selebriti, dia pasti masuk daftar “Top 10 Most Efficient Algorithms of All Time”.
Artikel #3: Framework Analisis BPMN
Spiess (2013) berbicara tentang pentingnya framework yang mempermudah analisis proses bisnis langsung dari model BPMN (Business Process Model and Notation). Framework ini otomatis mengubah diagram menjadi bentuk yang lebih mudah dianalisis, seperti workflow graphs.
Pendekatan ini senada dengan teknik loop conversion dalam algoritma Prinz. Dengan “mengkonversi” model proses yang rumit, mereka membuat analisis soundness jadi lebih praktis dan bisa diterapkan langsung ke berbagai jenis model.
Mengapa Semua Ini Penting?
Bayangkan Anda adalah seorang manajer proyek yang baru saja diberi tanggung jawab untuk memastikan proses bisnis perusahaan berjalan tanpa hambatan. Lalu, saat sedang memeriksa model proses, Anda menemukan deadlock yang membuat semuanya macet. Panik? Tentu saja. Tapi dengan algoritma seperti ini, Anda bisa mengecek dan memperbaiki model sebelum semuanya terlambat.
Selain itu, efisiensi algoritma ini bikin pengecekan soundness bukan lagi hal yang menakutkan. Kalau sebelumnya analisis ini butuh waktu seperti menunggu antrean rumah sakit, sekarang bisa selesai dalam waktu sekejap.
Aplikasi di Dunia Nyata: Dari Kantor hingga Kafe
Oke, sekarang kita masuk ke bagian seru: bagaimana algoritma ini bisa membantu kita di dunia nyata? Kalau Anda pikir ini hanya untuk nerd-nerd teknologi, Anda salah besar. Mari kita lihat beberapa contoh dunia nyata yang relatable.
Contoh 1: Proses Restoran Cepat Saji
Bayangkan sebuah restoran cepat saji yang punya alur proses seperti ini: pelanggan memesan → kasir mencatat → dapur memproses pesanan → pesanan disajikan.
Tampak sederhana? Tunggu dulu, bagaimana jika pelanggan memesan burger yang memerlukan tambahan khusus, seperti “tanpa bawang” atau “saus ekstra”? Dan bagaimana kalau ada pesanan grup besar yang bikin dapur kebingungan siapa harus melayani lebih dulu?
Tanpa pengecekan soundness, model proses bisnis seperti ini rentan macet. Deadlock bisa terjadi di dapur ketika semua staf sibuk menangani satu jenis pesanan, sementara kasir terus memasukkan pesanan baru. Dengan algoritma Prinz, siklus dalam proses ini bisa diurai, masalah deadlock bisa diidentifikasi, dan workflow bisa dioptimalkan.
Contoh 2: Pengolahan Klaim Asuransi
Industri asuransi terkenal dengan proses klaim yang bisa bikin pelanggan frustrasi. Prosesnya biasanya seperti ini: klaim masuk → verifikasi dokumen → evaluasi → persetujuan → pembayaran. Tapi masalah muncul ketika dokumen tidak lengkap atau ada persetujuan yang membutuhkan konfirmasi ulang dari banyak pihak.
Algoritma soundness checking membantu memastikan bahwa tidak ada langkah dalam proses ini yang membuat dokumen terjebak dalam “limbo”. Teknik loop reduction dapat mempermudah analisis untuk mengurangi langkah-langkah yang berpotensi menciptakan kemacetan.
Contoh 3: Perencanaan Produksi
Perusahaan manufaktur seringkali harus bekerja dengan model proses yang melibatkan banyak siklus, seperti produksi ulang untuk barang cacat atau penyesuaian jadwal ketika permintaan tiba-tiba meningkat. Model proses ini bisa jadi serumit kalkulus integral, dan mengecek soundness-nya adalah mimpi buruk.
Dengan algoritma ini, siklus-siklus rumit dalam perencanaan produksi bisa diurai menjadi model yang lebih sederhana dan terorganisir. Misalnya, teknik loop decomposition dapat digunakan untuk memisahkan proses-proses tertentu menjadi sub-model yang lebih mudah dikelola.
Humor Ringan: Pengecekan Soundness dalam Kehidupan Sehari-hari
Bayangkan jika algoritma ini diterapkan ke hal-hal sehari-hari:
Deadlock di Kamar Mandi
Pernah rebutan kamar mandi di rumah pagi-pagi? Itu adalah contoh nyata dari soundness problem! Kalau algoritma ini diterapkan, mungkin kita bisa mengatur jadwal mandi yang lebih efisien (meski tetap nggak bisa memastikan siapa yang lebih lama keramas).Sinkronisasi Grup WhatsApp
Ketika Anda mencoba mengatur acara reuni melalui grup WhatsApp, selalu ada risiko lack of synchronization. Semua orang balas pesan secara acak dengan topik yang berbeda, dan tiba-tiba ada yang nanya, “Jadi kita ngumpul di mana, nih?” Algoritma soundness ini mungkin bisa membantu memastikan semua orang on track dengan satu tujuan.Mengurai Drama Netflix
Pernah merasa cerita drama yang Anda tonton terlalu bertele-tele dengan subplot yang nggak nyambung? Kalau penulisnya pakai algoritma ini, mungkin kita nggak perlu menunggu lima episode untuk tahu siapa pembunuhnya.
Kesimpulan
Algoritma pengecekan soundness yang dikembangkan oleh Prinz, Choi, dan Ha adalah terobosan besar dalam analisis proses bisnis. Dengan memanfaatkan teknik loop conversion, loop reduction, dan loop decomposition, algoritma ini mampu menangani model proses yang rumit dengan efisiensi yang mengesankan.
Berkat kontribusi penelitian sebelumnya dari Favre dkk., Fahland dkk., dan Spiess, kita kini memiliki pemahaman yang lebih baik tentang cara menyederhanakan model dan memastikan semuanya berjalan dengan lancar.
Jadi, lain kali ketika Anda melihat diagram proses bisnis yang rumit, jangan panik. Ingatlah bahwa ada algoritma yang siap membantu, meskipun siklus proses itu rumit seperti kisah asmara Anda. 😉
Referensi:
Prinz, T. M., Choi, Y., & Ha, N. L. (2024). Soundness unknotted: An efficient soundness checking algorithm for arbitrary cyclic process models by loosening loops. Information Systems, 102476.
Favre, C., Fahland, D., & Völzer, H. (2015). The relationship between workflow graphs and free-choice workflow nets. Information Systems, 47, 197-219.
Fahland, D., Favre, C., Jobstmann, B., Koehler, J., Lohmann, N., Völzer, H., & Wolf, K. (2009). Instantaneous soundness checking of industrial business process models. In Business Process Management: 7th International Conference, BPM 2009, Ulm, Germany, September 8-10, 2009. Proceedings 7 (pp. 278-293). Springer Berlin Heidelberg.
Spiess, N. (2013). Realisation of a framework for the analysis of business processes.
Follow Instagram @kompasianacom juga Tiktok @kompasiana biar nggak ketinggalan event seru komunitas dan tips dapat cuan dari Kompasiana. Baca juga cerita inspiratif langsung dari smartphone kamu dengan bergabung di WhatsApp Channel Kompasiana di SINI
