Aplikasi pendeteksi fraud pada event log proses bisnis pengadaan barang dan jasa menggunakan algoritma heuristic miner

INDONESIA:

Event logs merupakan catatan history yang berisi data urutan aktivitas dari sebuah kasus yang telah dieksekusi oleh sebuah sistem informasi. Event logs tersebut dapat menjadi informasi yang berharga dengan suatu teknik yang disebut process mining. Dengan teknik ini, kecurangan pada proses bisnis dari sebuah perusahaan dapat dideteksi sejak awal. Dengan demikian, perusahaan dapat melakukan tindak pemeriksaan lebih lanjut terhadap proses bisnis khususnya proses bisnis pengadaan barang dan jasa yang ada untuk mencapai proses bisnis yang diharapkan. Dalam penelitian ini, Pengelolaan data event log didapatkan dari data log pada setiap event transaksi pengadaan barang dan jasa. Data event log tersebut kemudian dianalisis menggunakan algoritma Heuristic Miner. Algoritma Heuristics Miner dipilih karena memiliki kelebihan yang tidak dimiliki oleh Algoritma Alpha++ yaitu algoritma ini dapat memperhitungkan frekuensi relasi antara aktivitas - aktivitas dalam log untuk menentukan causal dependency. Heuristic Miner dapat digunakan untuk menentukan proses yang dominan dari ribuan log dan mendeteksi kebiasaan yang tidak umum dalam suatu proses. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi anomali pada proses bisnis yang terjadi pada saat proses pengadaan barang dan jasa dengan cara menghitung nilai fitness dari event log dalam sistem. Dengan menggunakan algoritma Heuristic Miner maka didapat hasil keakuratan pengidentifikasian sebesar 0,88 %.

ENGLISH:

Event logs are history records that contain sequence data for the activity of a case that has been executed by an information system. Event logs can be valuable information with a technique called mining process. With this technique, cheating on the business processes of an enterprise can be detected early on. Thus, the company can commit further examination of business processes, especially the business process of procurement of goods and service to achieve business process is expected. In this study, management data of event log obtained from log data at each event transaction procurement and services. The event log data is then analyzed using a heuristic algorithm Miner. Heuristics Algorithms Miner chosen because it has advantages that are not owned by Alpha ++ algorithm that this algorithm can calculate the frequency relation between activities in the log to determine the causal dependency. Heuristic Miner can be used to determine the predominant process of thousands of logs and detect behaviors that are not common in a process. This study aims to detect anomalies on business processes that occur during the process of procurement of goods and service by calculating the fitness value of the event log into the system. Miner Heuristic algorithms using the results obtained identification accuracy of 0.88%.