Pengembangan Aplikasi Process Mining Menggunakan PM4Py Berbasis Web Dengan ICONIX Process

SATRIYA, Rizky Fajar (2026) Pengembangan Aplikasi Process Mining Menggunakan PM4Py Berbasis Web Dengan ICONIX Process. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. COVER.pdf Download (286kB)
	Text 2. HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN.pdf Download (148kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (187kB)
	Text 3. KATA PENGANTAR.pdf Download (203kB)
	Text 5. ABSTRAK.pdf Download (141kB)
	Text 6. ABSTRACT.pdf Download (140kB)
	Text 7. DAFTAR ISI.pdf Download (140kB)
	Text 10. BAB I.pdf Download (165kB)
	Text 15. Daftar Pustaka.pdf Download (169kB)

Abstract

Process mining merupakan disiplin ilmu yang menjembatani data science dengan
manajemen proses bisnis untuk mengevaluasi efisiensi operasional berdasarkan event log.
Salah satu perangkat lunak open-source yang populer digunakan dalam bidang ini adalah
PM4Py (Process Mining for Python). Meskipun memiliki performa analitik yang kuat,
PM4Py berbasis kode pemrograman sehingga memiliki kurva pembelajaran yang curam
bagi pengguna non-teknis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi process
discovery berbasis web yang memanfaatkan PM4Py sebagai mesin pemroses utama, guna
memberikan aksesibilitas yang lebih mudah bagi pengguna. Metode pengembangan
perangkat lunak yang digunakan adalah ICONIX Process, yang mencakup tahapan
Requirements, Analysis/Preliminary Design, Detailed Design, dan Implementation. Aplikasi
dibangun dengan arsitektur terpisah menggunakan kerangka kerja Django pada sisi back
end dan NuxtJS pada sisi front-end, serta mengimplementasikan algoritma Alpha Miner,
Inductive Miner, dan Heuristic Miner. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black
Box Testing untuk validasi fungsional dan Proof of Concept (PoC) menggunakan dua studi
kasus standar (Purchasing Example dan Running Example). Hasil penelitian menunjukkan
bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu melakukan upload event log (XES/CSV),
filtering, penemuan model proses, visualisasi (Petri Net dan Directly-Follows Graph), serta
evaluasi kualitas model (fitness, precision, generalization, simplicity) secara akurat dan valid.
Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi alternatif solusi process mining yang efisien dan
mudah digunakan tanpa memerlukan keahlian pemrograman.
Kata Kunci: Process Mining, Process Discovery, PM4Py, ICONIX Process,
Aplikasi Web.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Sciences and Mathemathic
Divisions:	Faculty of Science and Mathematics > Department of Informatics
Depositing User:	Yemima Laras Sekarsari
Date Deposited:	31 Mar 2026 11:21
Last Modified:	31 Mar 2026 11:21
URI:	https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/48146

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Undip Repository