Pm4py: beda masing2 visualisasi
PM4Py menyediakan berbagai metode visualisasi untuk menganalisis proses bisnis berdasarkan data event log. Setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangan tergantung pada kebutuhan analisis. Berikut adalah beberapa metode visualisasi utama beserta penjelasan, kelebihan, kekurangan, dan contoh penggunaannya:
1. Directly-Follows Graph (DFG)
Deskripsi: DFG menampilkan hubungan langsung antara aktivitas dalam proses, menunjukkan seberapa sering satu aktivitas diikuti langsung oleh aktivitas lainnya.
Kelebihan:
- Mudah dipahami dan memberikan gambaran cepat tentang alur proses.
- Cocok untuk dataset dengan kompleksitas rendah hingga menengah.
Kekurangan:
- Kurang efektif untuk proses yang sangat kompleks dengan banyak aktivitas dan jalur, karena dapat menghasilkan visualisasi yang rumit dan sulit dibaca.
Contoh Perintah:
from pm4py.algo.discovery.dfg import algorithm as dfg_discovery from pm4py.visualization.dfg import visualizer as dfg_visualization # Asumsikan 'log' adalah event log yang telah dimuat dfg = dfg_discovery.apply(log) dfg_vis = dfg_visualization.apply(dfg, log=log, variant=dfg_visualization.Variants.FREQUENCY) dfg_visualization.view(dfg_vis)
2. Petri Net
Deskripsi: Petri Net adalah model matematika yang digunakan untuk merepresentasikan alur kerja proses, termasuk kondisi dan transisi antar aktivitas.
Kelebihan:
- Mampu menangkap struktur proses yang lebih kompleks, termasuk paralelisme dan pilihan.
- Dapat digunakan untuk analisis formal seperti verifikasi kepatuhan proses.
Kekurangan:
- Visualisasi bisa menjadi kompleks dan sulit dipahami bagi mereka yang tidak familiar dengan notasi Petri Net.
Contoh Perintah:
from pm4py.algo.discovery.alpha import algorithm as alpha_miner from pm4py.visualization.petrinet import visualizer as pn_visualizer # Asumsikan 'log' adalah event log yang telah dimuat net, initial_marking, final_marking = alpha_miner.apply(log) gviz = pn_visualizer.apply(net, initial_marking, final_marking) pn_visualizer.view(gviz)
3. Heuristic Net
Deskripsi: Heuristic Net mirip dengan DFG tetapi mempertimbangkan probabilitas dan kekuatan hubungan antar aktivitas, membantu mengatasi masalah noise dalam data.
Kelebihan:
- Lebih toleran terhadap noise dibandingkan metode lain.
- Menyediakan informasi tentang kekuatan dan probabilitas jalur dalam proses.
Kekurangan:
- Dapat menghasilkan model yang terlalu kompleks jika parameter tidak disesuaikan dengan baik.
Contoh Perintah:
from pm4py.algo.discovery.heuristics import algorithm as heuristics_miner from pm4py.visualization.heuristics_net import visualizer as hn_visualizer # Asumsikan 'log' adalah event log yang telah dimuat heu_net = heuristics_miner.apply_heu(log) gviz = hn_visualizer.apply(heu_net) hn_visualizer.view(gviz)
4. Inductive Visual Miner
Deskripsi: Metode ini menggunakan algoritma penambangan proses induktif untuk menghasilkan model proses yang selalu bebas dari deadlock dan lebih mudah dipahami.
Kelebihan:
- Menjamin model yang dihasilkan bebas dari deadlock dan liveness.
- Cocok untuk proses dengan struktur yang kompleks.
Kekurangan:
- Proses penambangan bisa lebih lambat dibandingkan metode lain pada dataset besar.
Contoh Perintah:
from pm4py.algo.discovery.inductive import algorithm as inductive_miner from pm4py.visualization.process_tree import visualizer as pt_visualizer # Asumsikan 'log' adalah event log yang telah dimuat tree = inductive_miner.apply_tree(log) gviz = pt_visualizer.apply(tree) pt_visualizer.view(gviz)
Catatan:
- Pemilihan metode visualisasi yang tepat sangat bergantung pada karakteristik data dan tujuan analisis Anda.
- Untuk proses yang sederhana, DFG mungkin sudah cukup. Namun, untuk proses yang lebih kompleks dengan banyak jalur paralel dan pilihan, Petri Net atau Inductive Visual Miner bisa lebih sesuai.