T E L KO M NIK A , V ol . 16 No. 6,  Dec em be r  20 1 8,  p p. 2 80 9 ~ 2 81 6   IS S N: 1 69 3 - 6 93 0 accr ed ited   F irst  Gr ad e b y K em en r istekdikti,  Decr ee  No: 2 1/E/ K P T /20 18   DOI:   10.12928/TE LK OM N IK A .v 1 6 i 6 . 10568      28 09       Rec ei v ed   J ul y   15 , 2 01 8 ; Re v i s ed   S ep te mb er 7 20 1 8 A c c ep ted   O c tob er  8 , 2 01 8   A n o m al y   D etec t ion   b ased  o C on tr ol - f lo w   Pattern  o P arall el  B usi ne ss  P rocesse s       Hend r a D ar m aw an * , Ri ya n ar t o  S a r n o A d h atu s  S o li chah   A h mad i ya h   Kell y   Ro ss a  S u n g kon o C ah y anin g t y a S ek a r  W ah y u n i   Dep a rtm e n o In f o rm a ti c s In s ti tu T e k n o l o g i  Se p u l u h  No p e m b e r   Ka m p u s  I T S Su k o l i l o J a l a n  R a y a  I T S,  Su ra b a y a J a w a  T i m u r 6 0 1 1 1 ,   ( 0 3 1 5 9 9 4 2 5 1 ,  I n d o n e s i a   *C o rre s p o n d i n g  a u th o r ,   e - m a i l :   h e n d r a d n 9 6 @gm a i l .c o m       Ab strac t     Th e   p u rp o s e   o th i s   p a p e r   was   to   d i s c o v e a n   a n o m a l o u s - fre e   b u s i n e s s   p ro c e s s   m o d e l   fro m   e v e n l o g s .   Th e   p ro c e s s   d i s c o v e ry   was   c o n d u c te d   u s i n g   a   g ra p h   d a t a b a s e s p e c i f i c a l l y   u s i n g   Neo 4 J   t o o l   i n v o l v i n g   tr a c e   c l u s te r i n g   a n d   d a ta   f i l te r i n g   p ro c e s s e s W e   a l s o   d e v e l o p e d   a   c o n tro l - fl o p a tt e rn   t o   a d d re s s AND   re l a ti o n   b e twe e n   a c t i v i ti e s   n a m e d   p a ra l l e l   b u s i n e s s   p ro c e s s Th e   re s u l s h o wed   th a t h e   p ro p o s e d  m e th o d  i m p ro v e d  t h e  p re c i s i o n  v a l u e  o th e  g e n e r a te d  b u s i n e s s  p ro c e s s  m o d e l  f ro m  0 .6 4  t o  0 . 8 1   c o m p a re d   t o   th e   e x i s t i n g   a l g o ri th m Th e   b e tt e o u tc o m e   i s   c o n s tru c te d   b y   a p p l y i n g   tra c e   c l u s t e ri n g   a n d   d a ta   f i l te r i n g   to   re m o v e   th e   a n o m a l y   o n   t h e   e v e n t   l o g   a s   wel l   a s   d i s c o v e ri n g   p a ra l l e l   (AND re l a ti o n   b e twe e n  a c ti v i ti e s .       Key w ords :   a n o m a l y   d a ta   f i l te r i n g c o n tr o l - f l o p a tt e rn g ra p h   d a ta b a s e p ro c e s s   d i s c o v e r y       Copy righ ©  2 0 1 8   Uni v e rsi t a s  Ahm a D a hl a n.  All  rig ht s  r e s e rve d .       1.  Int r o d u ctio n   P r oc es s   di s c ov er y   ha s   be en   i nte ns i v el y   us e to  ge n erate  b us i n es s   proc es s   m od e l   [1 ]   as   i i s   b en ef i c i al   i s up p orti ng   the   c om pa ni es   to  u nd ers tan th bu s i ne s s   pr oc es s i de n ti f y   po s s i bl an om al i es m on i tor  an c on tr o l   the   ex ec ute op erat i o [2] T he   ge n er ate b us i n es s   proc es s   m od el  r e pres en ts  t he  b eh a v i or of  pe r f or m ed  a c ti v i ti es  m i ne d f r o m  ev en l og s  [3 ].   T he r are  s ev eral   al go r i t hm s   i ntrodu c ed   to  m i ne   t he   ev en l og s s uc as   A l ph   Mi n er  [4] ,   He uris ti c   Mi ne r   [ 5 6],   A l p ha - T   [7] Co up l ed   Hi dd en   Ma r k ov   M od e l   of   Non - f r ee   Cho i c an In v i s i bl P r i m tas k   ( C HMM - NCIT )   [8] Hi dd en   M ark ov   Mo de l   of   P ara l l el   B u s i ne s s   P r oc es s   ( HMM - P ar al l el )   [9] an d  Co up l ed  H i dd en   M ark ov  Mo de l  of  In v i s i bl e  T as k  ( CHMM - Inv i s i b l e) [1 ].   T he   r ec en r es e arc he s   o n   bu s i ne s s   proc es s   di s c ov e r y   are   o a no m al y   de t ec ti on A A l p ha   a l go r i thm   i s   ba s i c   al go r i t hm   to  ge ne r at bu s i n es s   proc es s   m od el   f r om   the   e v en t     l og s   [10 ] bu i i s   l i m i ted   to  m i ni ng   s ho r l oo ps   [11 ].  A l p ha +   al go r i t hm   w as   the n   i ntrodu c e to  s ol v A l ph al g orit hm   pro bl em bu i f ai l ed   to  m i ne   no n - f r ee   c ho i c or  i m pl i c i t   de pe nd e nc i es   an om al y   [ 12 ].   A l ph a+ +   al g orit hm   an s wer ed   s h ort  l oo m i ni ng   an d   no n - f r ee   c ho i c pr ob l em s ,   ho w e v er,  i was   u na b l e   t m i ne   i n v i s i b l tas k   an o m al y   whi c h   the a dd r es s ed   b y   A l ph a #   al g orit hm   [13 ].  A l p ha a l g orit hm   [14 w as   ab l to  di s c ov er  bo th  i nv i s i b l tas k   an no n - f r ee   c ho i c an om al i es   s i m ul tan eo us l y Ho w e v er,   A l ph m i ne r   al g orit hm s   as   the   ab o v e - m en ti on ed   proc es s ed   ev en l og s   d i r e c tl y   wi tho ut  da ta  f i l t erin g ,   an om al y   bu s i ne s s   proc e s s   du to  the   ex i s ten c of  l o w - f r eq ue nc y   v a l ue s  o n s e v era l  trac e c l u s ters .   T he r ef ore,  thi s   pa pe r   pro po s ed   m eth od   to  tac k l e   thi s   prob l em   b y   us i ng   a   graph  da ta ba s i nc orpor at i ng   tr ac c l us teri n an da ta  f i l t eri ng G r ap d ata b as w as   u s ed   s i nc i i s   f l ex i bl to  s tore  i nte r c on n ec ted   ac ti v i t i es   of   bu s i ne s s   [15 ],  to  s ho w   th r el ati o ns   am on g     ac ti v i t i es   [16 ] an t ad j u s bu s i ne s s   ne e ds   [17 ].  N eo 4J   w as   em pl o y e a l on g   wi th  C y ph er  Q ue r y   L an g ua ge  ( CQ L)   [ 18 ] .       2.  Re se a r ch M eth o d   F i gu r e   s h o w s   o ur  prop os ed   m eth od   to  ge n erate   an   an om al ou s - f r ee   bu s i ne s s   p r oc es s   m od el It  c o ns i s ts   of   t w o   m ai s tag es T he   f i r s o ne   i s   t he   an om al y   de l e ti o s tag e,   w h i l t he   s ec on d s tag d ea l s   wi t h b u s i ne s s  proc es s  di s c o v er y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   16 ,  No 6,  D ec em be r  20 18 :   280 9 - 281 6   2810       F i gu r e   1 F r om  ev en t  l og s  t o g e ne r at ed  a no m al ou s - f r ee  bu s i ne s s  proc es s  m od el  i   the  f orm  o f  a  graph  m od el       2.1.  A n o m al y  D ele t ion   S t a g e   T hi s   s tag i s   de di c at ed   to   r em ov i ng   a l l   p os s i b l b u s i ne s s   proc es s   an om al i es   i th ev e nt  l og F i r s t,  grap m od e l   i s   c on s tr uc te f r o m   the   ev en l og s   b y   l oa di n th e   ev e nt  l og s   i nto   NE O 4J T he r are  tw f un c ti on s   to  l o ad   the   e v e nt  l o gs i .e. c r ea te  an m er ge   f un c ti on s T he   c r ea te  f un c ti on   i s   us ed   s i n c i c r ea te s   n od es   b as ed   on   a l l   ex i s ti n da t i the   e v en l o g s T he   ev e nt  l og s   are  l oa d ed   i nto   two  l a be l s ,   i .e. A c ti v i t y   a nd   Cas e A c ti v i t y A c ti v i t y   l a be l   c on tai n s   al l   c ol um n s   i ns i de   of   ev en l o g s   w h i l e   Cas e A c ti v i t y   l ab el   o nl y   c on ta i ns   Cas e Id  an d   ac ti v i t y   na m e.   T he   A c ti v i t y   l a be l   i s   us ed   f or  da ta  f i l teri ng   s tep w hi l Cas e A c ti v i t y   l ab el   i s   us ed   f or  c as e   s eq ue nc d i s c ov er y   an tr ac c l us teri n s tep s F i gu r s ho w s   the   q ue r y   s tr uc t ure  of   l oa di ng   ev e nt  l og s   i nto  Neo 4J .           F i gu r e   2 . L oa d   e v en t   l o i nt n e o4 j  us i n c r ea t f un c ti o q u er y       Hav i ng   l o ad e the   ev en l o gs   i nto   no d es the y   are  c o nn ec te b y   c as ID  an th order   of   ac ti v i t y   i the   as s oc i ate ev e nt  l og s   i ns te ad   of   att ac he b y   c as e.  T he r ef ore,  i the   s ec on s tep th c as s eq u en c i s   di s c ov ered.  If   no de   i s   the   s uc c es s or  of   the   oth er  no de N E X T   l ab el   i s   pu t   on   th r e l at i o b et w e en   the m F i gu r 3   de pi c ts   t he   c as e   s eq ue n c c on s tr uc ti o n   qu er y .           F i gu r 3 .   C as s eq u en c d i s c ov er y   q ue r y       A f ter  c on ne c ti n the   no de s ,   the   ne x s tep   i s   pe r f or m i ng   tr ac c l us teri ng T he   pu r p os o tr ac c l us ter i ng   i s   to   gr ou no d s eq ue nc es   ha v i ng   t he   s am tr ac a n c al c u l at i ts   oc c urr en c es  wi th i ea c h   c l us ter. T he  qu er y  of  trac e c l us teri ng  i n Ne o4 J  i s  s ho wn  i n Fi gu r 4.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A no ma l y  Dete c t i on  B as ed   on  Co ntro l - fl ow  P att ern  of  P ara l l e l   B us i ne s s ...     ( He nd r a Da r m awan )   2811       F i gu r 4.   T r ac c l us teri ng   q ue r y       A f ter  tr ac es   are  c l us tered ,   da ta  f i l t erin i s   c on du c ted .   T he   ob j ec ti v of   thi s   s te i s   to  r em ov the   an om al y   d ata .   I thi s   c as e,  i i s   the  t wo   l o w es f r eq ue nc i es   of   oc c urr en c e   of   the   tr ac e B ec au s e   the   Ne o4 J   c an no t   s av t he   r es u l t   of   qu er y ,   a uto m ati c   de l et i o c an no b d on e   us i ng   Ne o4 J T ov erc om e   thi s   probl em   da ta  de l et i on   i s   pe r f or m ed   b y   r ea d i ng   th tr ac l en gt h   i ea c c as e   I D   a nd   th en   t he   t w l o w e s f r eq ue nc i es   are  de l ete d.   T he   qu er y   r e m ov e s   the   da ta   ba s ed   on   th r es ul ts   of   the   tr ac c l us teri ng   b y   c h an g i ng   F r eq ue nc i es   v ar i ab l o n   w he r c l au s e   as  de p i c ted   i n F i g ure 5 .           F i gu r e   5 . D ata   f i l teri ng   c i ph er  q ue r y       T ob tai c orr ec bu s i n es s   proc es s   m od el   i t he   ne x s tag e a l l   no de s   h av i ng   th s a m ac ti v i t y   na m m us t   be   m erged,   an t he   ex i s ti ng   c as s eq ue nc r e l a t i on s   m us t   be   r em ov ed A f ter  bo t proc e s s es   as   m en ti on e ab ov e,   i f ol l o w s   w i t d el e ti n C as ID  i ns i d Cas eA c ti v i t y   l ab el   s i nc i t   l ea ds   to  pro du c i n w r on g   ev en l og   s e qu e nc r el at i on s F i gu r 6   di s pl a y s   a Ne o4 J  q ue r y   to  c on du c t t he  m ergi ng   an d  d el et i o n p r oc es s es           F i gu r e   6 . N od m ergi n g a n r el a ti o d el ete   q ue r y       2.2.  Bu sines s P r o ce ss   Di sc o v er y   S t age   T he   s ec on s t ag e   of   th p r op os ed   m eth od   i s   d i s c ov e r i ng   the   b us i ne s s   proc es s   as   the   c on ti n ua t i on   of   the   pr ev i o us   s tag e.  F i r s t,  an   ev en t   l og   s e qu e nc n ee ds   t be   c r ea te b y   c on ne c ti ng   al l   no de s   ba s e on   t he   ord er  of   ac ti v i t i es .   T he   Neo4 J   qu er y   of   ev en t   l og   s e qu e nc di s c ov er y   pres en ted   i F i g ure  i s   s l i gh t l y   s i m i l ar  to  the   on us e f or  c as e   s eq ue nc di s c ov er y   us ed  i n t h e p r e v i ou s  s ta ge .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   16 ,  No 6,  D ec em be r  20 18 :   280 9 - 281 6   2812       F i gu r e   7 E v en l o d i s c ov e r y   s eq u en c q ue r y       T he   s ec on d   s tep   of   th i s   s tag i s   d i s c ov erin g   the   c o ntro l - f l ow  pa t tern It   c on s i s t s   of   A ND,   X O R,  O S P LIT ,   an d   O J O IN  r el at i on s .   T he   i nc om i ng   a nd   ou t go i ng   ed g es   de term i ne   the s e   r el at i on s .   F i gu r s ho w s   t he   ad de A ND  a nd   X O c on ne c t i on   qu er i es   al on wi th  the   ex i s ti n O R r el at i o n q u erie s . T hi s  s t ep  pro du c es  th e f i na l  gra ph  m od el .           F i gu r e   8 . C on tr o l - f l o w   p att e r d i s c ov er y   q ue r y       3.  Re sult a n d   A n al y s is   T he   ev en l o m us c on tai Cas e _ID  as   proc es s   i ns tan c e ac ti v i ti es   na m e,  s tart  ti m es ta m an en t i m es t am p.  T ab l de s c r i b es   th c on ten of   ev e nt  l og s   of   i nte r l i brar y   l o an   ap p l i c at i on   us e i th i s   r es ea r c h.  In  tot a l i c on t ai ns   74   c as es   an 12 93   ac t i v i ti es   whi c are   di v i d ed   i nt o 3 1  t y p es  of  ac ti v i t i es       T ab l e   1 T he  Fr ag m en t o f   I nte r l i brar y  Lo an   E v en Lo g   C a s e _ I D   A c t iv it y   S t a r t _ T i m e s t a m p   E n d _ Ti m e s t a mp   PP1   R e q u e s t   mat e r ial   02 - 05 - 1 7   0 7 : 0 5   02 - 05 - 1 7   0 7 : 1 0   PP1   C h e c k   a v a il a b i li t y   02 - 05 - 1 7   0 7 : 1 0   02 - 05 - 1 7   1 0 : 1 5   PP1   C o n f ir m   m a t e r ial  a v a il a b i li t y   02 - 05 - 1 7   1 0 : 1 5   02 - 05 - 1 7   1 0 : 2 0   PP1   S e n d   m a t e r ial   02 - 05 - 1 7   1 0 : 2 0   02 - 05 - 1 7   1 4 : 1 5   PP1   C o n f ir m   m a t e r ial  a r r iv a l   02 - 05 - 1 7   1 4 : 1 5   02 - 05 - 1 7   1 4 : 2 0   PP1   Tak e   mat e r ial   02 - 05 - 1 7   1 4 : 2 0   03 - 05 - 1 7   1 4 : 3 5   PP1   U s e   m a t e r ial   03 - 05 - 1 7   1 4 : 3 5   15 - 05 - 1 7   0 7 : 1 5   PP1   R e t u r n   m a t e r ial   b e f o r e   d u e   t i m e   15 - 05 - 1 7   0 7 : 1 5   15 - 05 - 1 7   0 7 : 3 0   PP1   S e n d   b a c k   mat e r ial   15 - 05 - 1 7   0 7 : 3 0   15 - 05 - 1 7   1 0 : 0 7   PP1   C o n f ir m   m a t e r ial  s e n d   b a c k   t h e   a r r iv a l   15 - 05 - 1 7   1 0 : 0 7   15 - 05 - 1 7   1 0 : 1 2   PP1   C h e c k   mat e r ial   c o n d it ion   15 - 05 - 1 7   1 0 : 1 2   15 - 05 - 1 7   1 3 : 1 2   PP1   C o n f ir m   m a t e r ial  in  g o o d   c o n d it ion   15 - 05 - 1 7   1 3 : 1 2   15 - 05 - 1 7   1 3 : 1 7   PP1   C o n f ir m   loa n   f ini s h   15 - 05 - 1 7   1 3 : 1 7   15 - 05 - 17   3 : 2 5       F i gu r 9   de pi c ts   th i m pl e m en tat i on   r es u l of   l o ad   da ta  an c as s eq ue nc di s c ov e r y T hi s   r es ea r c h   l i m i ts   the   c as s eq ue nc d i s c o v er y   on   tw Cas e   I Ds i . e.,   P P an P P 2.  T he   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A no ma l y  Dete c t i on  B as ed   on  Co ntro l - fl ow  P att ern  of  P ara l l e l   B us i ne s s ...     ( He nd r a Da r m awan )   2813   r es ul of   tr ac e   c l us ter i ng   whi c i s   th i s   th f r eq ue nc y   of   oc c urr en c es   of   tr ac es   is   s ho wn  i   T ab l e 2 .   I F i gu r 9 , th e n a m e s  of  ac ti v i t i es  are  al i as es  of  th e rea l  n am es           F i gu r 9 .   D ata   l oa di ng   an c as e s eq ue nc e d i s c ov er y  l i m i ted   on   P P an d P P 2   c as e   I Ds       T ab l e   2 . T r ac e Cl us teri n g I m pl e m en tat i o u s i ng  N eo 4 J   Fr e q u e n c ies   Tr a c e _ Ty p e   C a s e I d   Tr a c e _ L e n g t h   12   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   U M ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   GC ,   L F   P P 3 4 ,   P P 1 6 ,   P P 1 ,   P P 4 8 ,   P P 1 5 ,   P P 1 8 ,   P P 6 8 ,   P P 5 0 ,   P P 4 7 ,   P P 2 0 ,   P P 6 7 ,   P P 5 2   13   8   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   R M A ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   GC ,   D F,   S FD ,   A P F,   P F,   P A Y ,   L F   P P 4 9 ,   P P 5 8 ,   P P 7 ,   P P 1 9 ,   P P 3 9 ,   P P 5 1 ,   P P 2 6 ,   P P 1 7   18   6   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   R L E ,   L E A ,   A L E ,   U M ,   R L E ,   L E A ,   D L E ,   U M ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   GC ,   L F   P P 2 5 ,   P P 5 7 ,   P P 6 9 ,   P P 6 ,   P P 3 8 ,   P P 7 0   20   6   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   R L E ,   L E A ,   D L E ,   U M ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   B C ,   D F,   S FD ,   A P F ,   P F ,   P A Y ,   L F   P P 3 1 ,   P P 1 3 ,   P P 4 5 ,   P P 1 2 ,   P P 4 4 ,   P P 3 2   21   5   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   R L E ,   L E A ,   A L E ,   U M ,   R M A ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   GC ,   D F,   S FD ,   A P F,   P F,   P A Y ,   L F   P P 1 0 ,   P P 6 3 ,   P P 6 6 ,   P P 4 2 ,   P P 2 9   22   5   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   R L E ,   L E A ,   A L E ,   U M ,   R L E ,   L E A ,   A L E ,   U M ,   U M ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   GC ,   L F   P P 4 6 ,   P P 3 3 ,   P P 6 2 ,   P P 6 5 ,   P P 1 4   21   5   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   R L E ,   L E A ,   A L E ,   U M ,   U M ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   B C ,   D F ,   S FD ,   A P F,   P F,   P A Y ,   L F   P P 6 1 ,   P P 4 3 ,   P P 6 4 ,   P P 3 0 ,   P P 1 1   22   4   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   E X T,   S B M ,   M S B ,   L C   P P 3 7 ,   P P 2 4 ,   P P 5 6 ,   P P 5   16   4   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   R L E ,   L E A ,   D L E ,   U M ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   GC ,   L F   P P 5 5 ,   P P 4 ,   P P 3 6 ,   P P 2 3   18   4   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   R L E ,   L E A ,   A L E ,   U M ,   U M ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   GC ,   L F   P P 2 2 ,   P P 3 ,   P P 5 4 ,   P P 3 5   17   4   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   R M A ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   B C ,   D F ,   S FD ,   A P F,   P F,   P A Y ,   L F   P P 2 8 ,   P P 9 ,   P P 6 0 ,   P P 4 1   9   4   R M ,   C A ,   C M A ,   S M ,   M A ,   TM ,   U M ,   U M ,   S B M ,   M S B ,   C M C ,   B C ,   D F ,   S FD ,   A P F,   P F,   P A Y ,   L F   P P 4 0 ,   P P 2 7 ,   P P 5 9 ,   P P 8   18   3   R M ,   C A ,   C M U ,   D R ,   L C   P P 2 1 ,   P P 5 3 ,   P P 2   5   2   R M ,   P M R ,   B S ,   U B L ,   DR LC   P P 7 2 ,   P P 7 1   6   2   R M ,   B S ,   P M R ,   U B L ,   DR LC   P P 7 3 ,   P P 7 4   6       Ma pp i n of   al i as es   an r ea l   na m es   c an   be   s ee on   T ab l 3 T ab l 3   c on ta i ns   ac ti v i t y   na m es   as   the   r ea l   n am es   of   ac ti v i ti es   i th e v en l o g,  an al i as es   are  us ed   t o   s i m pl i f y   th os na m es  of  ac ti v i ti es .   B as ed   on   t he   r es u l ts   of   tr ac c l us teri n qu er y   i T ab l 2 th t w o   s m al l es v a l u e s   are  two  a nd   t hree  whi c h   ap p ea r s   i n   (( P P 72 P P 71 ) ( P P 73 P P 74 ) )   a nd   ( P P 2 ,   P P 21 ,   P P 53 ) r es pe c ti v el y B y   do i n No d Me r g i n g th r el at i on s h i be t w e en   no d es   is   s tac k ed   b y   t he   n um be r   of   oc c urr en c es   of  the   r el a ti on In  th i s   pa p er,  the   n u m be r   o f   NE X T   r el ati on   be twee ac ti v i t y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   16 ,  No 6,  D ec em be r  20 18 :   280 9 - 281 6   2814   Requ es m ate r i al   an d   Ch e c k   av a i l a bi l i t y   ac ti v i t y   i s   7 r el ati on s T he r ef ore,  i i s   ne c es s ar y   t de l ete   N E X T   r el ati on   an t he r ed s eq u en c d i s c ov er y   to  f orm   the   c orr ec bu s i ne s s   proc es s   m od el A f ter  de l eti ng   t he   N E X T   r el ati on Cas e   I D   on   t he   Cas e A c ti v i t y   l ab el   m us be   r em ov ed   to   ge ne r ate  t he  c orr ec t b us i n e s s  proc es s   m od el  i n  th e  e v en l og  s e qu e nc e d i s c ov er y  s tep .       T ab l e   3 A l i as  of  In t erl i bra r y  Lo a n E v e nt  L og   A c ti v i t i es   A li a s   A c t iv it y   N a m e   A li a s   A c t iv it y   N a m e   RM   R e q u e s t   mat e r ial   DR   D e n y   r e q u e s t   CA   C h e c k   a v a il a b i li t y   LC   C o n f ir m   loa n   c a n c e l   C M A   C o n f ir m   m a t e r ial  a v a il a b i li t y   R L E   R e q u e s t   len d ing   e x t e n s ion   SM   S e n d   m a t e r ial   L E A   A s k   len d ing   e x t e n s ion   a v a il a b il i t y   MA   C o n f ir m   m a t e r ial  a r r iv a l   A L E   A ll o w   len d ing   e x t e n s ion   TM   Tak e   mat e r ial   D L E   D e n y   len d ing   e x t e n s ion   UM   U s e   m a t e r ial   E X T   R e q u e s t e d   m a t e r ial  p i c k u p   e x c e e d   t h e   t i m e   li m i t   R M B   R e t u r n   m a t e r ial   b e f o r e   d u e   t i m e   R M A   R e t u r n   m a t e r ial   a f t e r   d u e   t i m e   SBM   S e n d   b a c k   mat e r ial   DF   D e t e r mi n e   t h e   a m o u n t s   o f   f ine s   t o   b e   p a id   M S B   C o n f ir m   m a t e r ial  s e n d   b a c k   t h e   a r r iv a l   S FD   S e n d   d e t a il   o f   t h e   f ine s   C M C   C h e c k   mat e r ial   c o n d it ion   APF   A s k   t h e   u s e r   t o   p a y   t h e   f ine   GC   C o n f ir m   m a t e r ial  in  g o o d   c o n d it ion   PF   P a y   t h e   f ine s   a n d   c o n f ir p a y m e n t   LF   C o n f ir m   loa n   f ini s h   P A Y   C o n f ir m   p a y m e n t   C M U   C o n f ir m   m a t e r ial  u n a v a il a b le   BC   C o n f ir m   m a t e r ial  in  a   b a d   c o n d i t io n   BS   C h e c k   u s e r   b la c k li s t   s t a t u s   P M R   C h e c k   u s e r   p a s t   m a t e r ial  r e q u e s t   U B L   A   u s e r   i s   b la c k li s t e d ,   o r   u s e r   h a s   n o t   r e t u r n e d   m a t e r ial  a f t e r   t h e   t i m e   li m it           T he   r es ul of   ev en l og   s eq ue nc di s c o v er y   i s   s ho wn  i F i gu r 10 T he   ev en l og   s eq ue nc e   d i s c ov er y   c o nn e c ts   en ti r e   no de s   t a e v e nt  l og   i n   th ord er  of   e v en t s T he   r el at i on   c r ea ted   at  t hi s   s tag de s c r i be s   the   o v era l l   ac ti v i t i es   f r om   s tart  to  f i ni s an bran c hi ng   ac t i v i t y   i the r are  branc h es   i the   ev e nt  l o g.  In  F i gu r 10 th ac ti v i ti es   tha on l y   ex i s on   P P 2,  P P 21 and  P P 5 are  De n y   R eq u es an Co nf i r m   U na v a i l ab l M ate r i a l   N ot  F ou nd T hi s   i nd i c ate s   tha t   an om al y   da ta   de l et i o h as   be en   s uc c es s f ul l y   pe r f or m ed T he   no de s   f orm ed   i F i g ure  11   are  2 6   no de s i n c o ntras t t o b ef ore  th de l eti on   of  an om al ou s   da ta  the   nu m be r  of  no de s  i s   31 .           F i gu r 1 . Fi l ter ed   g r ap m od el   wi t s eq u en c r e l at i o n       T he   r es ul of   di s c ov eri ng   c on tr ol - f l o w   p att erns   i s   s h o w i F i g ure  11 I the   f i l t ered   graph  m od el   of   an   i nte r l i br ar y   l o an on l y   X O pa tt ern   ex i s t s F i gu r 11   i s   m od i f i ed   F i gu r 1 0 S om s eq ue nc r el a ti o ns   i s   de l ete an r ep l ac e b y   X O RS P LIT   an X O RJ O IN  as   the   r es ul ts   o c on tr ol - f l o w   pa tt ern d i s c ov e r y .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A no ma l y  Dete c t i on  B as ed   on  Co ntro l - fl ow  P att ern  of  P ara l l e l   B us i ne s s ...     ( He nd r a Da r m awan )   2815       F i gu r 2 . Fi l ter ed   g r ap m od el   wi t c on tr o l - f l o w   p att ern       T he   r es ul of   m od el i n th ev e nt  l og   wi tho ut  d ata   f i l t erin i s   s ho w i F i gu r 1 2 .   T he r are f i v e  m ore no de s  or  ac ti v i t i es   i F i gu r e  12   c om pa r ed  to   F i gu r e 1 1 S om e o f  th e  de l ete d n od es   c on tai A ND S P LIT   an A NDJ O IN  r el at i o n,  an s om no de s   c on tai ne X O RS P LIT   an d   X O RJ O IN.           F i gu r 3 . U nf i l tere d g r a ph   m od el  wi th  a  c on tr ol - f l o w   p att ern       A f ter  the   graph   m od el   h as   be en   f or m ed the   l as s te i s   to  c om pa r bo t gra ph   f i tne s s   an prec i s i on F i tn es s   an prec i s i o are  o ne   of   th m ea s ure m en as pe c ts   to  m ea s ure  the   qu a l i t y   of   the   bu s i ne s s   pr oc es s   m od el .   F i tn es s   m ea s ures   ho w   m an y   proc es s e s   tha c a b e   de p i c ted   i n   th m od el .   Me a n w hi l e,   prec i s i on   es t i m ate s   ho m an y   tr ac es   i n   th e v en l o c an   be   de p i c ted   i th m od el In   ( 1),  the  nu m be r   o f   c ap tured  c as es   i t he   m od el   i s   s tored  i n   v ari ab l e     (   _   ) whi l t he   n um be r   of   c as es   i the   e v e nt  l o i s   s tore i v ari ab l e   (   _  _  _  ) In  ( 2),   the   n um be r   of   c ap ture tr ac es   i the   m od el   i s   s tore i v ari ab l e   (   ) w h i l the   nu m be r   of   tr ac es   i the   e v en l og   i s   s tored  i n   v ari ab l e   (  _  _  _  ) .       ( ) = (    _   ) (   _  _  _  )   ( 1)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   16 ,  No 6,  D ec em be r  20 18 :   280 9 - 281 6   2816     ( ) = (    _  ) (  _  _  _  )   ( 2)     B oth   f i l tere an un f i l tered  m od el   ha v th s am f i tne s s   v al u es   of   1.  B ut  t he   pre c i s i on   v a l ue   of   the   f i l tere m od el   i s   hi gh er  tha t he   prec i s i o v a l ue   of   the   un f i l tere m od e l P r ec i s i on   v a l ue   of   the   f i l t ered  m od el   i s   0.81 Me an w h i l e,  th e   prec i s i o v a l u of   the   un f i l t ered  m od el     i s  0. 6 4 .       4.  Co n clus ion   T hi s   r es ea r c prop os ed   a   m eth od ol o g y   to   d i s c ov er   be tte r   bu s i ne s s   proc es s   m od e l   b y   c on du c ti ng   tr ac c l us ter i ng .   T he   ev en l og   i s   i m po r ted   an m od el ed   to  f orm   bu s i ne s s   proc es s   m od el T he r are  s ev eral   tr ac es   c ap tured  i th m od el S om o f   the   tr ac es   ap pe a r ed   wi th  l o w - f r eq ue nc y   v al ue T he   l o w - f r eq ue nc y   v al u i s   c on s i d ered  as   an om al ou s T he n,  d ata   f i l ter i ng   i s   do ne   t r em ov the   an om al o us   tr ac es A f ter  tha t,  pr oc es s   di s c ov er y   i s   m ad to  f or m   ne w   bu s i n es s   proc es s   m od el T he   r es ul f ou nd   i m prov em e nt  of   th prec i s i o v a l ue   of   the   propos e m eth od T he r ef ore, trac e c l us teri ng  an d d ata  f i l teri ng  c an  f orm  a  be tte r  bu s i ne s s  p r oc es s   m od el .       Ref er en ce s   [1 ]   Sa rn o KR  S u n g k o n o Cou p l e d   Hi d d e n   M a rk o v   M o d e l   fo r   Pro c e s s   M i n i n g   o I n v i s i b l e   Pr i m e   T a s k s .   In te rn a ti o n a l   Re v i e w Com p u te rs  a n d  So ft war e  (I REC O S) 2 0 1 6 1 1 ( 6 ):  5 3 9 - 5 4 7   [2 ]   NY  Se ti a w a n Sa rn o M u l ti - c ri te r i a   Dec i s i o n   M a k i n g   fo Se l e c t i n g   Se m a n t i c   W e b   Se rv i c e   Con s i d e ri n g   Va ri a b i l i ty   a n d   C o m p l e x i ty   T ra d e - o ff J o u rn a l   o Th e o r e ti c a l   a n d   Ap p l i e d   I n fo rm a ti o n   Te c h n o l o gy .  2 0 1 6 8 6 (2 ) :   316 - 326.   [3 ]   M e k h a l a Rev i e w   Pa p e o n   Pro c e s s   M i n i n g In te r n a t i o n a l   J o u rn a l   o En g i n e e ri n g   a n d   T e c h n i q u e s 2 0 1 5 1 (4 ) :   11 - 1 7 .   [4 ]   W M v a n   d e r   Aa l s t,   T   W e i j t e rs ,   L   M a ru s te r W o r k fl o w   M i n i n g D i s c o v e ri n g   Pro c e s s   M o d e l s   fr o m   Ev e n L o g s IEEE  Tr a n s a c t i o n s  o n  K n o wle d g e   a n d  D a ta  En g i n e e r i n g 2 0 0 4 1 6 ( 9 ):  1 1 2 8 - 1 1 4 2   [5 ]   AJ M M   W e i j t e rs W M v a n   d e Aa l s t ,   AAK  M e d e i ro s .   Pro c e s s   M i n i n g   w i th   th e   Heu ri s ti c s     M i n e r - A l g o ri th m Ei n d h o v e n E i n d h o v e n  Un i v e rs i ty  o T e c h n o l o g y .   2 0 0 6 .   [6 ]   Sa rn o F   Hary a d i t a Su n a ry o n o A   M u n i f.   M o d e l   Dis c o v e ry   o f   Pa ra l l e l   Bu s i n e s s   Pro c e s s e s   u s i n g   M o d i fi e d   Heu ri s ti c   M i n e r In t e r n a ti o n a l   Co n fe r e n c e   o n   S c i e n c e   i n   In f o rm a ti o n   T e c h n o l o g y   ( ICSIT e c h ).   Y o g y a k a rta 2 0 1 5 :   30 - 3 5     [7 ]   Herm a w a n R   Sa rn o M o re   Eff i c i e n Det e rm i n i s ti c   Al g o ri th m   f o Pro c e s s   M o d e l   Dis c o v e ry .   In te rn a ti o n a l   J o u rn a l   o In n o v a ti v e   Com p u ti n g In fo rm a t i o n a n d   Co n tro l   (I J ICIC) 2 0 1 8 1 4 (3 ) :     971 - 9 9 5   [8 ]   R   Sa rn o KR  Su n g k o n o Cou p l e d   Hid d e n   M a rk o v   M o d e l   fo Pro c e s s   M i n i n g   o Non - f re e   C h o i c e   a n d   In v i s i b l e  Pr i m e  T a s k s Pro c e d i a  Co m p u t e r S c i e n c e 2 0 1 8 1 2 4 1 3 4 - 1 4 1   [9 ]   Sa rn o KR  Su n g k o n o .   Hid d e n   M a rk o v   M o d e l   fo Pro c e s s   M i n i n g   o Pa r a l l e l   Bu s i n e s s   Pro c e s s e s .   In te rn a ti o n a l  Re v i e w o n  Co m p u te r a n d  So f twa re  (I REC O S) 2 0 1 6 1 1 (4 ) 2 9 0 - 3 0 0   [1 0 ]   AAK   M e d e i ro s W M v a n   d e Aa l s t,   A J M M   W e i j te r s Wo r k fl o M i n i n g Curr e n St a tu s   a n d   Fu t u r e   Dir e c ti o n s O n   T h e   M o v e   to   M e a n i n g fu l   I n te rn e Sy s te m s   2 0 0 3 C o o p IS,   DO A,  a n d   O D BASE.  O TM   2 0 0 3 C a ta n i a 2 0 0 3 :   3 8 9 - 4 0 6 .     [1 1 ]   AAK  M e d e i ro s BF  v a n   Don g e n W M P   v a n   d e r   Aa l s t,   A J M M   W e i j t e rs Pr o c e s s   M i n i n g Ex te n d i n g   th e   A l pha - a l g o r i th m  t o   M i n e  Sh o rt  L o o p s T e c h n i s c h e  Un i v e rs i te i t  Ei n d h o v e n Ei n d h o v e n 2 0 0 4 .   [1 2 ]   L   W e n W M v a n   d e Aa l s t,   J   W a n g J   Su n M i n i n g   Pro c e s s   M o d e l s   w i th   Non - Fre e - Cho i c e   Con s tru c t s Dat a  M i n i n g  a n d  K n o wle d g e  Di s c o v e r y 2 0 0 7 ;  1 5 (2 ):  1 4 5 - 1 8 0   [1 3 ]   L   W e n W M v a n   d e A a l s t,   Hua n g J   Su n M i n i n g   Pro c e s s   M o d e l s   w i th   Pri m e   I n v i s i b l e   T a s k s Dat a  &  Kn o w l e d g e  En g i n e e ri n g 2 0 1 0 6 9 (1 0 ) :   999 - 1 0 2 1   [1 4 ]   Q   G u o L   W e n J   W a n g Y a n PS  Y u M i n i n g   In v i s i b l e   Ta s k s   i n   Non - fre e - c h o i c e   C o n s tr u c t s Bu s i n e s s  Pro c e s s  M a n a g e m e n t.  BPM   2 0 1 6 Rio   d e   J a n e i ro .   2 0 1 5 :   109 - 1 2 5 .     [1 5 ]   Rob i n s o n J   W e b b e r,  Ei fr e m G ra p h   D a ta b a s e :   New   O p p o rtu n i ti e s   fo Con n e c t e d   Dat a Am e r i k a   Se ri k a t:  O' Rei l l y  M e d i a In c .   2 0 1 5 .   [1 6 ]   Sa rn o KR  Su n g k o n o ,   Se p ti a r a k h m a n .   G ra p h - Ba s e d   Ap p ro a c h   fo M o d e l i n g   a n d   M a tc h i n g   P a ra l l e l  Bu s i n e s s  Pro c e s s e s .   I n te rn a t i o n a l  I n fo rm a ti o n  I n s t i tu te 2 0 1 8 2 1 (5 ):  1 6 0 3 - 1 6 1 4   [1 7 ]   Rob i n s o n J   W e b b e r ,   E   Ei fre m .   G ra p h   Dat a b a s e s New   O p p o rtu n i ti e s   f o Con n e c te d   Da ta 2 nd   e d . ,   O ' Rei l l y  M e d i a In c .   2 0 1 5   [1 8 ]   Fra n c i s T a y l o r,  A   G re e n G u a g l i a rd o L   L i b k i n T   L i n d a a k e r,  M a rs a u l t,   S   Pl a n ti k o w M   Ry d b e rg Se l m e r.  C y p h e r :   An   Ev o l v i n g   Q u e r y   L a n g u a g e   fo Pro p e rt y   G ra p h s SI G M O ' 1 8   Pro c e e d i n g s   o th e   2 0 1 8   In te rn a t i o n a l   Con fe re n c e   o n   M a n a g e m e n o Dat a Hou s to n 2 0 1 8 :     1433 - 1 4 4 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.