Pertama-tama, kita perlu mengekstrak model keputusan dari log peristiwa. Ini seperti membuka berkas kasus lama untuk menemukan pola keputusan. Log ini bisa berupa catatan aktivitas pelanggan, transaksi keuangan, hingga catatan pengiriman barang.
Tapi ingat, penambangan keputusan lebih suka log yang "acak" dan tidak berurutan. Berkhout (2020) menyebutkan bahwa log sekuensial seperti "Kapan pelanggan beli?" itu tidak terlalu penting. Yang lebih penting adalah "Kenapa mereka beli?" atau bahkan "Kenapa mereka nggak jadi beli?"
2. Identifikasi Titik Keputusan
Ini bagian serunya! Kamu harus menemukan titik-titik di mana keputusan dibuat. Misalnya, dalam proses pemesanan online, titik keputusan bisa berupa:
- Apakah pelanggan akan melanjutkan ke pembayaran?
- Apakah sistem akan memberikan rekomendasi tambahan?
- Apakah barang harus dikirim sekarang atau ditunda?
Bayangkan ini seperti main game Choose Your Own Adventure. Setiap keputusan akan membawa hasil yang berbeda. Kalau salah pilih, bisa-bisa kamu game over alias perusahaan rugi!
3. Visualisasi dan Analisis
Setelah titik keputusan ditemukan, saatnya memvisualisasikan data. Ini seperti membuat peta kriminal yang menghubungkan pelaku kejahatan dengan motif dan lokasinya. Kita bisa menggunakan alat seperti jaring Petri untuk melihat bagaimana keputusan diambil dalam proses bisnis.
Tapi hati-hati, beberapa keputusan bisa jadi sangat kompleks. Menurut Rozinat & van der Aalst (2006), aliran kontrol yang rumit bisa membuat analisis menjadi lambat dan membingungkan. Jadi, butuh kesabaran ekstra dan algoritma yang cerdas.
Tantangan dalam Penambangan Keputusan
Tentu saja, menjadi detektif keputusan bukan tanpa tantangan. Ada beberapa masalah yang mungkin kamu hadapi di lapangan:
1. Kecepatan Analisis
Kalau datanya kecil, mungkin kamu bisa menyelesaikan analisis sambil ngopi. Tapi kalau data yang kamu hadapi sebesar galaksi, siap-siap ya, karena prosesnya bisa lambat.
