Fakultas Ilmu Komputer
6439
Evaluasi Proses Bisnis Penanganan Pengaduan Nasabah Menggunakan
Quality Evaluation Framework
(QEF) (Studi Kasus : PT XYZ)
Iffa Aulia Ulwani1, Nanang Yudi Setiawan2, Ismiarta Aknuranda3
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1[email protected], 2[email protected], 3[email protected]
Abstrak
PT
XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dibidang layanan perbankan. Untuk menangani pengaduan nasabah PT XYZ memiliki standar yang ditetapkan untuk menjaga kepercayaan nasabah dalam menggunakan jasanya yaitu ketapatan terhadap Service Level Agreement (SLA) dalam menyelesaikan pengaduan nasabah. Pada kenyatannya ketidaktepatan SLA masih terjadi walaupun kecilnya persentase kejadian. Sehingga dari permasalahan tersebut perlu dilakukan evaluasi proses bisnis untuk mengukur kualitas kinerja dari proses bisnis yang ada dan menganalisis adakah keterkaitan dengan hasil evaluasi dengan adanya varian proses bisnis di PT XYZ. Proses bisnis yang telah dimodelkan menggunakan petri nets di YAWL lalu dilakukan simulasi untuk mendapatkan event log dari proses bisnis tersebut. Event log yang didapat diterapkan process mining pada piranti ProM tools menggunakan pendekatan Process Variant Finder untuk menemukan titik variasi proses bisnis. Selanjutnya melakukan pemetaan menerapkan metode QEF untuk target dan kualitas aktivitas saat ini. Lalu dianalisis keterkaitan hasil evaluasi dengan titik variasi yang ditemukan. Hasil evaluasi proses bisnis penanganan pengaduan nasabah di PT XYZ ini adalah ditemukan 5 titik variasi dan 3 faktor yang tidak sesuai target. Hasil analisis menunjukan bahwa tidak adanya kontribusi tertentu dengan adanya variasi terhadap hasil evaluasi namun dapat menjadi pemicu adanya varian baru untuk mengurangi angka ketidaksesuaian.Kata kunci: proses bisnis, variasi proses bisnis, petri net, yet another workflow language (YAWL), variant finder, quality evaluation framework (QEF).
Abstract
PT XYZ is a company engaged in banking services. In handling complaints from customers, PT XYZ has a set of standards to maintain customers' trusts in using their services, namely the promptness of Service Level Agreement (SLA) in solving the problems that customers complain about. Unfortunately, SLA inaccuracy still occurs despite the small percentage. Thus, these problems need to be evaluated to measure the performance quality of the existing business processes and analyze whether there is a relevance to the evaluation results with the variation of business processes in PT XYZ. Business processes that have been modeled using petri net in YAWL are then simulated to generate the event log. Event logs are obtained by mining process in ProM tools using variant finder approach to determine the business process variation points. The QEF method is used to measure the gap between the objective of company and the quality of the existing business process. Then, we analyze the relevance of the evaluation results with the point of variabillity that appears. The result of this study shows that 5 points of variation and 3 factors that are not appropriate. Based on the results of calculations threre is no certain contribution with the variation of the evaluation results but can be the trigger of a new variation to reduce the number of nonconformities.
Keywords: business process, business process variability, petri net, yet another workflow language (YAWL), variant finder, quality evaluation framework (QEF).
1. PENDAHULUAN
Perkembangan industri layanan jasa sudah sangat pesat dewasa ini. Sektor perbankan
jasa layanan sebagai nilai jualnya kepada customer. Untuk terus meningkatkan kualitas layanan yang diberikan, PT XYZ menjaga kepercayaan dan loyalitas customer. Dengan demikian dengan adanya layanan pengaduan yang difasilitasi PT XYZ ini dapat membantu nasabah yang mengalami masalah dalam melakukan transaksi.
Akan tetapi, keterlambatan perjanjian lama waktu penyelesaian pengaduan atau Service Level Agreementi (SLA) masih terjadi. Sehingga perlu dilakukan evaluasi proses bisnis penanganan pengaduan nasabah di PT XYZ ini. Menurut informan, di PT XYZ trafik transaksi tertinggi masih di sektor transaksi ATM dan berbanding lurus dengan data pengaduan yang didapat 2 bulan terakhir yang menunjukan pengaduan yang sering diadukan adalah seputar pengaduan transaksi ATM yaitu pengaduan kartu ATM tertelan, rekening terdebit tapi uang tidak keluar dan gagal transfer penerima tidak terkredit.
Dari permasalahan yang telah dijelaskan diatas, pada kesempatan kali ini penulis akan mengidentifikasi aktivitas yang ada dalam proses penanganan perngaduan nasabah pada transaksi ATM di PT XYZ dan menganalisis variability proses bisnis yang muncul. Lalu variasi proses bisnis tersebut akan akan dimodelkan dan disimulasikan lalu mendapatkan event log yang dibutuhkan untuk melakukan discovery variasi dari proses bisnis yang ada dengan menerapkan process mining. Setelah variasi dan masalah telah diidentifikasi kemudian dilakukan evaluasi dan pengukuran kinerja proses bisnis dari variasi yang muncul menggunakan metode Quality Evaluation Framework (QEF) untuk mengukur kualitas proses penanganan pengaduan nasabah menggunakan dimensi-dimensi yang ada pada QEF yang sesuai dengan target perusahaan.
2. METODOLOGI
Metodologi penelitian yang dilakukan pada penelitian ini meliputi, studi literatur mengenai pemodelan proses bisnis, variasi proses bisnis, menghasilkan event log proses bisnis, process mining dan QEF. Selanjutnya melakukan pengumpulan data dengan melakukan wawancara, kemudian melakukan identifikasi aktivitas penanganan pengaduan nasabah pada transaksi ATM di PT XYZ dengan melakukan dekomposisi hasil identifikasi ini digunakan untuk pemodelan proses bisnis
dengan menggunakan petri net pada piranti Yet Another Workflow Language (YAWL). Selanjutnya proses bisnis yang telah dimodelkan disimulasi di YAWL untuk mendapatkan event log. Tahap simulasi dilakukan karena pada PT XYZ tidak tersedianya sistem yang yang merekam data proses dalam penanganan pengaduan nasabah. Sehingga perlu dilakukan sumulasi proses bisnis untuk mendapatkan data event log dari aktivitas-aktivitas yang dilakukan dalam melakukan penanganan pengaduan nasabah.
Hasil Event log yang didapat di YAWL, diunduh dan dimasukan ke ProM untuk dilakukan analisis variasi menggunakan pendekatan process variant finder. Kemudian dilakukan evaluasi terhadap proses bisnis saat ini menggunakan metode QEF dan terakhir menarik kesimpulan dari penelitian dan saran.
Gambar 1. Alur Metodologi penelitian
Dalam melakukan penanganan pengaduan, tiap pengaduan terdapat perlakuan yang berbeda, sehingga terdapat variasi proses bisnis dalam menangani pengaduan nasabah. Terdapat dua kategori variability menurut Macello La Rosa, et al. (2009) yaitu by restriction dan by extension. Dikatakan variability by restriction ketika adanya satu
proses yang mewakili semua variant dan behavioral sehingga pada keadaan atau kasus tertentu memungkinkan ada aktivitas yang dilewati, sedangkan variability by extension sudah terdapat beberapa variasi proses bisnis diawal, namun dapat disesuaikan pada waktu tertentu jika diperlukan perubahan untuk menambah aktivitas baru. Untuk mencari variasi yang ada pada proses bisnis di PT XYZ adalah dengan mendapatan event log lalu dianalisis menerapkan process mining.
Pemodelan proses bisnis dilakukan dengan menggunakan petri net di YAWL diikuti dengan melakukan simulasi untuk menghasilkan event log. setelah mendapatkan event log dilakukan analisis menerapkan process mining menggunakan pendekatan Process variant Finder di ProM untuk melihat variasi yang muncul pada proses bisnis. Lalu dilakukan evaluasi dengan Quality Evaluation Framework (QEF) untuk mendapatkan nilai gap antara target dan hasil kualitas proses bisnis saat ini selanjutnya melakuan analisis keterkaitan adanya variasi dengan hasil evaluasi
Menurut Van der Aalst (2013) process mining merupakan metode untuk mengamati perilaku aktivitas yang terekam didalam event log dan secara otomatis menemukan model proses bisnis yang akan dievaluasi. Teknik process mining diusulkan dapat digunakan untuk memvalidasi proses workflow dengan mengidentifikasi dan mengukur ketidaksesuaian antara model perspektif dan eksekusi proses aktual (A. Weitjers dan W. Van der Aalst : 2001). Menurut
Alfredo Bolt, et al. pada tahun
(2017)
Process Variant Finder
merupakan
pendekatan yang dapat mendeteksi varian
atau
variability pola
proses bisnis karena
adanya suatu aktivitas tertentu yang terekam
pada gabungan
cases
pada
event log.
Quality Evaluation Framework (QEF) merupakan metode yang bertujuan mendeskripsikan beberapa bagian dari lingkungan fisik dan sosial disekitar kita sehingga didapatkan pemahaman terhadap proses yang ada. Tujuan dari penggunaan metode QEF dikembangkan oleh Heidari & Loucopoulus (2014) adalah pendekatan yang lebih sistematis sehingga pemodel dapat menggunakan secara konsisten dan berulang. Proses dalam QEF:
1. Stakeholder mendefinisikan Non-Functional Requirement (NFR) terkait
proses bisnis organisasi dengan menggunakan bahasa yang sederhana. 2. Pada setiap Non Fungsional Requirement:
a.
Menetapkan proses bisnis yang dirujuk.b.
Menetapkan ekspresi hitung sebagai tujuan kualitas:1) Menentukan konsep proses bisnis yang mengaju pada kualitas. 2) Menetapkan faktor kualitas pada
konsep ini.
3) Menetapkan metric yang digunakan untuk faktor kualitas.
c.
Pertanyaan kualitas pada proses bisnis: 1) Identifikasi konsep proses bisnis. 2) Identifikasi faktor kualitas.3) Menerapkan spesifik metric untuk faktor kualitas.
4) Memperoleh hasil dari kualitas.
d.
Ukuran (c) terhadap (b).e.
Menetapkan tingkat kepuasan.3. Memberikan hasil evaluasi kepada stakeholder.
Berikut Tabel 1. Menjabarkan dimensi-dimensi dan faktor kualitas yang ada pada QEF:
Tabel 1. Dinensi Quality Factor QEF
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Identifikasi dan Pemodelan Proses Bisnis
Sebelum melakukan pemodelan proses bisnis hal yang paling pertama dilakukan adalah mengidentifikasi aktivitas-aktivitas terkait proses yang berlangsung pada suatu fungsi bisnis yang ada di suatu organisasi. Proses bisnis terdiri dari kegiatan yang pelaksanaannya terkoordinasi dengan beberapa tujuan bisnis. Kegiatan ini dapat berupa aktivitas sistem,
Dimension Factor
Performance Throughput Cycle Time Timeliness Cost
Efficiency Resource Efficiency Time Efficiency Cost Efficiency
Reliablility Reliableness Failure Frequency
Recoverability Time to Failure Time to Recover Maturity
Permissability Authority
activitas interaksi antar pengguna maupun aktivitas manual (Weske, 2012).
Identifikasi proses bisnis dilakukan untuk mendapatkan proses bisnis bisnis berdasarkan aktivitas-aktivitas yang dilakukan menggunakan dekomposisi. Dekomposisi dilakukan dengan membreakdown fungsi bisnis yang ada di PT XYZ terhadap aktivitas-aktivitas yang dilakukan fungsi bisnis tersebut. Berikut hasil dekomposisi pada fungsi bisnis di PT XYZ yang dijabarkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Detil Aktivitas Hasil Dekomposisi Fungsi Bisnis di PT XYZ
Terdapat 3 proses bisnis yang dimodelkan. Proses bisnis dimodelkan menggunakan petrinet di YAWL serta melakukan simulasi untuk mendapatkan event log.
3.1.1 Proses bisnis kartu ATM tertelan
Proses bisnis ini dilakukan oleh
customer service
yang ada dikantor cabang.
Berdasarkan Gambar 2. Proses bisnis ini
menjelaskan alur bagaimana penanganan
keluhan nasabah untuk kasus
kartu ATM tertelan.Gambar 2. Model Proses bisnis kartu ATM tertelan
3.1.2 Proses bisnis rekening terdebit tapi uang tidak keluar
Proses bisnis ini ditangani oleh
customer service
dan unit penyelesai
pengadua. Berdasarkan Gambar 3. proses
bisnis ini menjelaskan alur bagaimana
penyelesaian keluhan nasabah untuk kasus
rekening terdebit tapi uang tidak keluar. 3.1.3 Proses bisnis gagal transafer penerima tidak terkredit.
Proses bisnis ini ditangani oleh
customer service
, unit penyelesai pengaduan
dan operator
server
. Berdasarkan Gambar 4.
proses
bisnis
ini
menjelaskan
alur
bagaimana penyelesaian keluhan nasabah
untuk kasus
gagal transfer penerima tidak terkredit.3.2. Analisis Variasi Proses Bisnis
Hasil discovery varian pada 3 proses bisnis penanganan pengaduan nasabah di PT XYZ pada piranti ProM Tools dengan pendekatan Process Variant Finder dapat dilihat pada Gambar 5.
Berikut penjelasan 5 titik variasi yang didapatkan menggunakan process variant finder berdasarkan Gambar 5.:
a. Melakukan Investigasi Mutasi Rekening Nasabah
Pada variasi ini memiliki score 1,0 karena frekuensi terjadinya aktivitas
tersebut di 2 dari 3 proses bisnis penanganan pengaduan yang telah disimulasikan. Pada setiap proses bisnis yang terdapat aktivitas ini diawali dengan aktivitas sama akan tetapi terdapat perbedaan untuk aktivitas berikutnya pada masing-masing proses bisnis.
Fungsi Aktor Aktivitas
Complaint Handling
Nasabah Melakukan pengaduan Mengisi form pengaduan nasabah
Complaint Handling
Customer Service
Menerima pengaduan nasabah
Memberi infomasi dan edukasi penanganan keluhan
Memberi form pengaduan nasabah
Memasukan isi form pengaduan ke Sistem CRM
Melakukan verifikasi data nasabah
Mengalihkan pengaduan sesuai unit penyelesai by system
Feedback ke Nasabah Rekonsiliasi
ATM
Pelaksana Menarik data dari sistem pengaduan
Melakukan investigasi pengaduan
Mengupdate status pengaduan Pengecekan mutasi rekening di electronic journal
Membuat laporan hasil investigasi pengaduan Operasional
ATM
Gambar 3. Model Proses bisnis rekening terdebit tapi uang tidak keluar
Gambar 4. Model Proses bisnis gagal transafer penerima tidak terkredit.
Gambar 5. Hasil Process Variant Finder
b. Memverifikasi Data Nasabah Di Sistem BDS
Berdasarkan hasil analisis Process Variant Finder, aktivitas
“Memverifikasi data nasabah di sistem BDS” menjadi decision point karena aktivitas tersebut terdapat di semua proses bisnis penanganan pengaduan
nasabah dengan nilai 0.92 mewakili frekuensi terjadinya aktivitas tersebut akan tetapi terdapat perbedaan pada aktivitas berikutnya menyesuaikan kasus pengaduannya.
Berdasarkan hasil analisis Process Variant Finder, aktivitas “Menginput
Laporan Pengaduan Ke Sistem CRM”
menjadi decision point karena aktivitas tersebut terdapat di semua proses bisnis penanganan pengaduan nasabah dengan nilai 0.8 mewakili frekuensi terjadinya aktivitas tersebut akan tetapi terdapat perbedaan pada aktivitas berikutnya menyesuaikan kasus pengaduannya.
d. Cek Mutasi Rekening Pengirim
Berdasarkan hasil analisis Process Variant Finder, tugas “Cek Mutasi
rekening Pengirim” menjadi decision point karena aktivitas tersebut terdapat di semua proses bisnis penanganan pengaduan nasabah dengan nilai 0.6 mewakili frekuensi terjadinya tugas tersebut. Aktivitas ini terdapat di proses bisnis penanganan pengaduan nasabah
“Gagal Transfer Penerima Tidak terkredit”.
e. Cek Mutasi Rekening Penerima
Berdasarkan hasil analisis Process Variant Finder aktivitas “Cek Mutasi
Rekening Penerima” menjadi decision point karena aktivitas tersebut terdapat di semua proses bisnis penanganan pengaduan nasabah dengan nilai 0.5 mewakili frekuensi terjadinya aktivitas tersebut. Aktivitas ini terdapat di proses bisnis penanganan pengaduan nasabah
“Gagal Transfer Penerima Tidak terkredit”.
3.3. Hasil Evaluasi Menggunakan QEF
Sebelum melakukan evaluasi, dilakukan identifikasi quality objective dan dimensi quality factor pada 3 penanganan pengaduan. Berikut adalah dimensi quality factor yang dijabarkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Identidikasi Quality Objective dan dimensi Quality Factor
Kode Aktor Quality Factor
Q1 Customer
Waktu yang dibutuhkan dalam penerbitan ATM baru (Cycle Time)
Q3 Customer Service
Waktu yang dibutuhkan dalam mengmasukan pengaduan
nasabah di sistem CRM (Time to Access)
Q4 Customer Service
Ketidaksesuaian masukan
penangaduan di sistem CRM (Failure Frequency) Q5 Customer
Service
Maksimal waktu respon
Customer service dalam mengoreksi kesalahan masukan
di sistem CRM (Time to Recover)
Q6 Pelaksana unit ECO
Ketepatan informasi pengaduan yang akan diselesaikan (Throughput) Q7 Pelaksana unit
ECO
Ketepatan biaya dalam melakukan claim saldo nasabah (cost efficiency)
Q8 Customer Service
Ketepatan waktu Customer Service dalammerespon untuk melakukan feedback ke nasabah (Time Efficiency) Q9 Pelaksana unit
ECO
Ketepatan waktu pembuatan memo yang dibutuhkan untuk melakukan promote server
Setelah melakukan identifikasi dilakukan pemetaan dimensi quality factor terhadap masing-masing aktivitas yang memiliki standar ukuran dari perusahaan berdasarkan metode quality evaluation framework (QEF) yang dijabarkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Pemetaan Quality Factor
Aktivitas Quality
Membuat memo untuk
Promote Server Authority Operator Server
Penerbitan Kartu ATM baru
Cycle time Customer Service
Selanjutnya melakukan evaluasi dengan melakukan kalkulasi antara target perusahaan dengan hasil wawancara dan data yang didapat menggunakan persamaan yang ada di QEF berdasarkan quality factor masing-masing kode.Berikut tabel hasil kalkulasinya yang dijabarkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Kalkulasi QEF
Kode Target Hasil Satuan
Identifikasi hasil Kalkulasi
1. Identifikasi hasil kode Q4
Selama dalan kurun waktu 2 bulan, kesalahan input yang terjadi adalah 8 kali dengan komposisi 7 salah memasukan case type dan 1 double masukan. Bedasarkan wawancara dengan Service Quality Officer di PT XYZ region III mengatakan bahwa kesalahan input dapat memotong waktu SLA, menurut informan, tentunya akan memakan waktu Service Level Agreement (SLA) pengaduan, sehingga harus dilakukan dengan tanggap agar pengaduan dapat diteruskan kembali.
2. Identifikasi hasil kode Q5
Dalam melakukan koreksi input yang dilakukan Customer Service karena kesalahan input, menurut informan, tentunya akan memakan waktu Service Level Agreement (SLA) pengaduan tersebut. Sehingga ini merupakan
salah satu faktor yang terjadi jika terdapat pengaduan yang melebih SLA karena ketanggapan respon Customer Service dalam menyelesaikan tugasnya sangat dibutuhkan. Normalnya atau target dari perusahaan respon untuk melakukan input ulang adalah 1 Hari Kerja namun sampai saat ini rata-rata dalam merespon kesalahan input masih 1-2 Hari Kerja, namun hal ini disebabkan karena ada faktor tertentu juga seperti sumber dayanya, beda individu beda tingkat ketanggapan terhadap respon. Faktor lainnya juga pada saat itu Customer service sedang melayani banyak nasabah sehingga terdapat pekerjaan yang harus dipending sehinga respon tidak bisa dilakukan pada saat itu juga
3. Identifikasi hasil kode Q6
Kesalahan input yang terjadi berdasarkan hasil kalkulasi Q4 adalah 13.5% sehingga hanya 86.5% saja informasi yang diterima unit penyelesai yang bersih dari kesalahan. Ketepatan informasi yang tersedia di sistem CRM sangat mempengaruhi dalam pelaksanaan penanganan pengaduan karena tidak menimbulkan keambiguan didalamnya, menurut E-Channel Operations Officer. Ketepatan informasi juga sangat diperlukan karena untuk meneruskan kasus pengaduan untuk ditangani, informasi yang diberikan harus benar dan jelas, jika tidak pelaksana ECO akan mengirimkan pesan ke Customer Service lewat sistem CRM bahwa terdapat kesalahan input pada pengaduan. Karena koreksi hanya bisa di edit oleh sisi user yang memasukan pengaduan tersebut, sehingga secara tidak langsung pengaduan tidak dapat langsung ditangani karena harus menunggu respon dari Customer Service untuk melakukan koreksi input dan memasukan kembali ke sistem CRM.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh penulis, kesimpulan yang didapat adalah sebagai berikut:
yang memiliki frekuensi kejadian yang besar pada periode Februari 2018 - Maret 2018. Pemodelan proses bisnis dilakukan berdasarkan aktivitas – aktivitas hasil dekomposisi fungsi bisnis yang ada di PT XYZ Area III yang kemudian dimodelkan di YAWL.
2. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, terdapat 5 titik variasi yang terdeteksi oleh process variant finder pada piranti ProM yaitu pada aktivitas “Memverifikasi data nasabah di sitem BDS” dan “Menginput laporan ke sistem CRM” terdapat pada setiap proses bisnis, aktivitas “Melakukan investgasi mutasi rekening nasabah” terdapat di 2 proses bisnis yaitu proses bisnis Penanganan Pengaduan Rekening Terdebit Tapi Uang Tidak Keluar dan proses bisnis Penanganan Pengaduan Gagal Transfer Penerima Tidak Terkredit, sedangkan untuk aktivitas “Cek mutasi rekening pengirim”
dan aktivitas “Cek mutasi penerima” terdapat pada proses bisnis Penanganan Pengaduann Gagal Transfer Penerima Tidak Terkredit.
3. Metode yang dilakukan untuk mengevaluasi proses bisnis pada penelitian ini menggunakan metode Quality Evaluation Framework (QEF). Evaluasi dilakukan pada 3 proses bisnis penanganan pengaduan nasabah yang telah diketahui pada tahap identifikasi proses bisnis. Quality Factors yang memiliki kesamaan yaitu Q1 terdapat disemua proses bisnis penanagan pengaduan sedangkan Q3, Q4, Q5, Q6 dan Q8 terdapat pada proses bisnis Penanganan Pengaduan Rekening Terdebit Tapi Uang Tidak Keluar dan proses bisnis Penanganan Pengaduan Gagal Transfer Penerima Tidak Terkredit.
4. Berdasarkan hasil evaluasi dengan menerapkan metode Quality Evaluation Factor (QEF) didapatkan adanya 3 dari 10 quality factors yang tidak sesuai dengan ketetapan standar perusahaan di PT XYZ. Quality factors yang terjadi ketidaksesuaian pada kode Q4 yaitu ketidaksesuaian / kesalahan input pengaduan di sistem CRM (Failure Frequency), Q5 yaitu waktu respon koreksi input di sistem CRM oleh Customer Service (Time to Recover) dan Q6 yaitu ketepatan informasi pengaduan yang diterima unit penyelesai (Throughput).
Menurut hasil analisis hubungan antara hasil evaluasi dengan adanya variasi pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa variasi yang muncul tidak memiliki kontribusi maupun dampak yang sedemikian rupa terhadap hasil evaluasi. Pada quality factor yang terjadi ketidaksesuaian yaitu kode Q5 dan Q6 yang merupakan standar kualitas dari kinerja aktivitas “Memasukan
laporan pengaduan di sistem CRM” dimana
output yang dihasilkan mempengaruhi
aktivitas setelahnya yaitu “Menarik data laporan pengaduan di sistem CRM” oleh
unit penyelesai. Ketidaksesuaian disebabkan lebih kepada kesalahan resource yang
mengerjakan aktivitas “Mengmasukan laporan pengaduan di sistem CRM” bukan karena aktivitas tersebut mejadi titik variasi yang ada pada proses bisnis.
5. DAFTAR PUSTAKA
Bolt, A., et al.. 2017. Finding Process Variasits in Event logs. Eindhoven University of Technology. The Netherlands.
Heidari, F. & Loucopoulus, P., 2014. Quality Evaluation Framework (QEF): Modeling and Evaluating Quality of Business Processes. International Journal of Accounting Information System.
La Rosa, M., et al. 2017. Business Process Variability Modeling : A Survey. Queensland University of Technology.
Ter Hofstede, A. H. M., et al.. 2010. Modern Business Process Automation : YAWL and its Support Environment. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
Van Der Aalst, W. M. P., 2007. Trend in Business Process Analisis From Verification to Process Mining. Eindhoven University of Technology. The Netherlands.
Van Der Aalst, W. M. P., 2011. Process Mining Discovery, Confromance and Enhancement of Business Processes. Springer. Berlin.
