Sequence Clustering in Process Mining for Business Process Analysis Using K-Means

ABSTRAK Proses Discovery merupakan teknik utama dalam proses mining yang bertujuan untuk menghasilkan sebuah model dari event log. Namun implementasinya ditemukan masalah, karena banyak varian terdapat pada Hal ini membuat hasil discovery sulit dipahami. Penelitian di awali dengan mengelompokan log menggunakan metode K-Means sebagai tahap pre-processing. Hasil pre-processing kemudian modelkan mining. Namun, saat terapkan penentuan jumlah cluster optimal sangatlah penting. Kesalahan menentukan nilai K dapat menurunkan fitness dan precision dihasilkan. Berdasarkan pengujian data set issue tracking case 1091 7924 terbagi ke empat meningkat 0,49 menjadi 1 0,34 kisaran 0,61-1 2, 3 4. Kata kunci : K-Means, mining, log, clustering, sequence clustering ABSTRACT Process as the main technique in process aims to produce a of an However, implementation, there is problem found, for lot variants contained This makes results difficult understand. research begins by grouping logs using method stage. The this stage are then modeled technique. determining number clusters crucial. Mistakes value can reduce and resulting model. Based on test with cases events which divided into four increased from 0.49 0.34 0.61-1 Keywords: