T E L K O M N I K T elec o m m un ica t io n,  Co m pu t ing ,   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.   18 ,   No .   6 Dec em b er   2 0 2 0 ,   p p .   2 9 3 9 ~2 9 4 7   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   ac cr ed ited   First Gr ad b y   Kem en r is tek d i k ti,  Dec r ee   No : 2 1 /E/KPT /2 0 1 8   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 /TE L KOM NI K A. v 1 8 i6 . 1 3 3 8 1     2939       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //jo u r n a l.u a d . a c. id /in d ex . p h p /TELK OM N I K A   Ado pted  topic mo deling  f o r b usines s pro cess  and so ft wa re  co mpo nent  co nfo rmity chec king       Adha t us   So lic ha h Ahm a diy a h Riy a na rt o   Sa rno F o ny   Re v ind a s a ri     De p a rtme n o In fo rm a ti c s,  In sti t u Tek n o l o g S e p u l u h   N o p e m b e r ,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     Art icle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   2 1 ,   2 0 1 9   R ev is ed   J u n   2 0 , 2 0 2 0   Acc ep ted   J u l 9 ,   2 0 2 0       Bu sin e ss   p r o c e ss e s a n d   so ftwa re   c o m p o n e n ts,  e sp e c ially   c las s d iag ra m s,  h a v e   a   firm  c o n n e c ti o n .   Co n sid e ri n g   so ftwa re   c o m p o n e n ts  su p p o rt   th e   b u sin e ss   p ro c e ss   in   p ro v id i n g   a n   e x c e l le n p r o d u c a n d   se rv ice .   Be sid e s,  b u si n e ss   p ro c e ss   c h a n g e a ffe c o n   so f twa re   c o m p o n e n d e sig n .   On e   o th e m   u su a ll y   a p p e a rs  o n   th e   lab e o n a m e   o f   t h e   so ftwa re   c o m p o n e n t   o r   b u sin e ss   p ro c e ss .   S o m e ti m e s,  a   re late d   b u si n e ss   p r o c e ss   a n d   so ftwa re   c o m p o n e n a p p e a rs i n   t h e   d iffere n la b e b u t   th e   sa m e   m e a n in g   ra t h e th a n   u sin g   t h e   sa m e   la b e l.   T h is   situ a ti o n   is  p ro b lem a ti c   wh e n   th e r e   a re   m a n y   c h a n g e to   b e   m a d e ,   in   wh ich   th e   so ftwa re   c o m p o n e n t' m o d if y in g   p ro c e ss   b e c o m e q u i te  lo n g .   Th e re fo re ,   th e   so ftwa re   m a in ta in e rs  s h o u ld   o b t a in   a n   e fficie n t   p r o c e d u re   to   s h o rten   t h e   m o d ify i n g   p r o c e ss .   On e   so l u ti o n   i b y   u sin g   c o n fo rm it y   c h e c k i n g ,   w h ich   h e lp s   th e   so ftwa re   m a in tai n e rs  k n o w   wh ich   s o ftwa re   c o m p o n e n t   is  re late d   to   a   sp e c ifi c   b u si n e ss   p r o c e ss .   Th is   p a p e c o m p a re d   tw o   lea d i n g   t o p ic   m o d e li n g   tec h n iq u e s,  n a m e ly   p ro b a b il isti c   late n se m a n ti c   a n a ly s is  (P LS A)  a n d   late n t   Dirich let  a ll o c a ti o n   (LDA) ,   to   d e t e rm in e   wh ich   o n e   h a s   a   b e tt e r   p e rfo rm a n c e   fo p r o c e ss   trac e a b il it y .   K ey w o r d s :   B u s in ess   p r o ce s s     D o cu m en t c lu s ter in g     S o f t war co m p o n en t     T o p ic  m o d elin g     T r ac ea b ilit y v   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ad h atu s   So lich ah   Ah m a d iy ah   Dep ar t m en t o f   I n f o r m atics,   I n s titu t T ek n o lo g i Sep u lu h   No v em b er ,   Kam p u s   I T Su k o lilo ,   R ay I T S   St. ,   Su r ab ay a,   J awa   T im u r   6 0 1 1 1 ,   ( 0 3 1 )   5 9 9 4 2 5 1 ,   I n d o n e s ia.   E m ail:  ad h atu s @ if . its . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N     E ac h   co m p an y   o r   o r g an izatio n   u s es  b u s in ess   p r o ce s s   th at  h as  v ital  r o le  in   s u p p o r ti n g   p e r f o r m a n ce   an d   p r o v id in g   th b est  s er v ice  an d   p r o d u ct  [ 1 ] .   T h is   f ac escalate s   th g r o wth   o f   r esear ch es  in   th is   f iel d     in   alig n in g   b u s in ess   p r o ce s s e s   an d   s o f twar s y s tem s   [ 2 - 1 0 ] .   At  th s am ti m e,   [ 1 1 ]   d etec ts   f r au d u len c e     in   p ar allel  b u s in ess   p r o ce s s .   b u s in ess   p r o ce s s   is   b ag   o f   ac tiv ities   th at  in ter co n n ec ted   with   th eir   task s   [ 1 2 ] .   Ho wev er ,   th co m p an y   o r   o r g an izatio n   ca n   ch an g o n o f   th p r o ce s s es  o r   all  in   th e   b u s in ess   p r o ce s s .     C h an g in   o p er atio n   s tan d ar d   o r   s u p p o r tin g   s y s tem   is   o n o f   th r e aso n s   wh y   th co m p an y   ch an g ed   its   b u s in ess   p r o ce s s .   Sm all  ch an g es  in   t h b u s in ess   p r o ce s s   h av s ig n if ican im p ac o n   th o p er atin g   s tan d ar d   o r   s u p p o r tin g   s y s tem   [ 1 3 ] .   I t h a p p en s   b ec au s th b u s in ess   p r o ce s s   an d   s u p p o r tin g   s y s tem   ar in ter co n n ec te d .   I n   th is   r esear ch ,   th s u p p o r tin g   s y s tem   h as  s o f twar co m p o n en th at  co n tain s   class es  in   t h f o r m   o f   class   d iag r am .   I ts   class   n am an d   class   f u n ctio n   ar u s ed   f o r   r ef er en ce .   Me an w h ile,   th r ef er en ce   to     th b u s in ess   p r o ce s s   r ef er s   to   its   ac tiv ity   n am e.   T h o s e   th r ee   r ef er e n ce s   co m p r is h in to   id en tify     th r elatio n s h ip   o f   s p ec if ic   s o f twar co m p o n en to   p ar tic u lar   b u s in ess   p r o ce s s .   T h e   s tr aig h tf o r war d   way   to   d etec th c o n n ec tio n   b etwe en   th em   is   b y   lo o k in g   at  t h s im ilar ity   b etwe en   ac tiv ity   n am in   t h b u s in ess   p r o ce s s   an d   class   o r   f u n ctio n   n a m in   th s o f twar c o m p o n en t.   I n   f ac t,  b u s in ess   p r o ce s s es  an d   s o f twar co m p o n e n ts   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l   C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   6 Dec em b e r   2 0 2 0 :    2 9 3 9   -   2 9 4 7   2940   o f ten   u s d if f er en n am b u h av th e   s am m ea n i n g   [ 1 3 ,   1 4 ] .   Alth o u g h   th b u s in ess   p r o c ess   an d   its   s o f twar e   co m p o n en u s a   d if f er e n t   n am e,   we  ca n   s till   ex p lo r th s im ilar ity   b etwe en   th em   u s in g   tr ac ea b ilit y .   T r ac ea b ilit y   ca n   h elp   s o f twar m ain tain er s   u n d er s tan d   wh i ch   s o f twar co m p o n en r elat ed   to   th b u s in ess   p r o ce s s .   C lu s ter in g   d o cu m en ts   ar o b tain a b le  to   d is co v e r   th tr ac ea b ilit y   p r o ce s s   [ 1 5 ] .     I n   o u r   p r e v io u s   s tu d ies,  [ 1 6 ]   an d   [ 1 7 ]   wer s u cc ess f u lly   u s ed   two   lead in g   in f o r m atio n   r etr iev al  m eth o d s   to   r etr iev tr ac ea b ilit y   o f   b u s in ess   p r o ce s s es  an d   s o f twar co m p o n e n ts .   [ 1 6 ]   u s e d   th p r o b a b ilis tic   laten s em an tic  an aly s is   ( PL SA)   [ 1 8 ]   m et h o d ,   wh ile  [ 1 7 ]   u s ed   th laten Dir ich let  allo ca tio n   ( L DA)   [ 1 9 ]   m eth o d .   E v en   th o u g h   ea ch   in d iv id u al  p er f o r m e d   well,   th eir   u s ag f o r   m o r co m p licated   c ase  h as  n o p r o v ed I n   th is   s tu d y ,   we  in v esti g ate  an d   co m p ar t h p er f o r m an ce   o f   b o th   m en tio n e d   m eth o d s   to   r etr ie v e     th tr ac ea b ilit y   b etwe en   s o f tw ar co m p o n en ts   an d   th b u s in ess   p r o ce s s   in   m o r ex te n s iv ca s s tu d y .       2.   L I T E R AT U RE   S T UDY   I n   [ 2 0 ] ,   Av er s an o   et  al   s tated   th at  tr a ce ab ilit y   m atr i x   alig n ed   s o f twar e   co m p o n e n ts   an d   b u s in ess   p r o ce s s .   E ar lier ,   Ma r cu s   an d   Ma letic  [ 2 1 ]   co n d u cted   tr ac ea b ilit y   b etwe en   d o cu m e n tatio n   an d   s o f twar s o u r ce   co d u s in g   laten s em an tic   in d ex in g   ( L SI) .   Me an wh il e,   Pes s io et  al  p r o p o s ed   to   u s u n s u p er v is ed   d im en s io n ality   r ed u ctio n   m et h o d s   in   th d o cu m e n clu s ter in g   [ 2 2 ] .   T h e   au th o r s   p r o p o s ed   th ex ten s io n   o f   p r o b a b ilis tic  laten s em an tic  an aly s is   ( PLSA)   m o d el  in   p er f o r m in g   wo r d   a n d   d o c u m en clu s ter in g   co n cu r r en tly   in   s in g le   asp ec m o d el.   T h r esea r ch es  as   m en tio n e d   ea r lier   n ee d   s o m clu s ter in g s   an d   s im ilar ity   m ea s u r em en ts .   I n   [ 2 3 ] ,   Al - An az et  al  co m p ar ed   th p er f o r m an ce   o f   s o m clu s te r in g   an d   s im ilar ity   m ea s u r em en m eth o d s .   So m r esear ch er s   em p lo y ed   laten Dir ich let  allo ca tio n   ( L DA)   to   p er f o r m   tr ac ea b ilit y   o n   s o f twar e   en g in e er in g   p r o b l em s .   As  u s ed   b y   [ 1 9 ] ,   L DA  wa s   em p lo y ed   to   c o u n t e r   s o m e   I R   p r o b lem s .   I n   [ 2 4 ] ,   th au th o r   u s ed   L DA  to   m in in g   th co n ce p ts   in   s o f twar im p lem en tatio n   co d e.   W h ile  i n   [ 2 5 ] ,   L DA  f o r m e d   tr ac ea b ilit y   lin k s   o f   th e   s o f twar d o cu m en tatio n   a r tifa cts d u r in g   th d e v elo p m e n t p r o ce s s .       3.   B US I NE SS   P RO C E SS   AN D   SO F T WAR E   C O M P O N E N T   W f o cu s ed   o n   alig n in g   th e   o p er atio n al  in teg r atio n   v iew  o f   th s tr ateg ic  a lig n m e n m o d el   ( SAM)   [ 2 6 ] .   b u s in ess   p r o ce s s   is   g r o u p   o f   ac tiv ities   wh ich   ar in ter c o n n ec ted   to   p r o d u ce   p r o d u c o r   s er v ice.   W h ile,   s o f twar co m p o n en t   co n s is ts   o f   class e s   an d   ea c h   class   co n t ain s   f u n ctio n s .   I n   s o f twar e   d ev elo p m en t   p r o ce s s ,   s eq u en ce   d iag r am   d escr i b es  th b u s in ess   p r o ce s s .   Vice   v er s a,   ea ch   b u s in ess   p r o ce s s   is   s u p p o r ted   b y   I T - d r iv en   s o f twar co m p o n e n ts   to   r u n   th task s   [ 2 0 ] .   Fig u r 1   illu s tr ate s   th r elat io n s h ip   b etwe en   b u s i n ess   p r o ce s s es   an d   s o f twar co m p o n en ts .           Fig u r 1 .   R elatio n s h ip   b etwe e n   b u s in ess   p r o ce s s   an d   s o f twa r co m p o n en t in   g en e r al       Fig u r 1   ex p lain e d   th at  p r o c ess   o f   b u s in ess   ar e   co m p o s ed   o f   in ter co n n ec ted   ac tiv ities .   E ac h   ac tiv ity   r u n s   u n d er   th e   o r d er .   As  s h o w n   at  th b o tto m   o f   th b u s in ess   p r o ce s s   b lo ck ,   s o f twar co m p o n en is   ass o ciate d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         A d o p ted   t o p ic  mo d elin g   fo r   b u s in ess   p r o ce s s   a n d   s o ftw a r co mp o n en t   ( A d h a tu s   S o lich a h   A h ma d iy a h )   2941   with   it,  co n n ec ted   with   th d a s h   lin es.  E ac h   ac tiv ity   r u n s   f o llo win g   th o r d er .   At  th b o tt o m   o f   th b u s in ess   p r o ce s s   b lo ck ,   th er is   a   s o f twar co m p o n en t   th at  is   ass o ciate d   with   it,  s h o wn   with   th d ash   lin es.  T h s o f twar e   co m p o n en h o ld s   m an y   class es  to   s u p p o r its   jo b .   Alth o u g h   ea ch   class   h as  s p ec if ic  n o tio n ,   it  ac ce s s ib le  f o r   o th er   b u s in ess   p r o ce s s   ac tiv iti es.  E ac h   ac tiv ity   m a y   b r elate d   to   o n e   c lass   o r   m o r s u b ject   t o   its   n ee d s .   B esid es,   th n am u s ed   i n   b u s in ess   p r o ce s s es a n d   s o f twar co m p o n e n ts   ar o f ten   d if f er e n t b u h av th s am m ea n in g .   As illu s tr ated   in   Fig u r e   2 ,   th e   r eg is tr atio n   p r o ce s s   co n s is ts   o f   f o u r   co n s ec u tiv e   ac tiv ities   s tar tin g   f r o r eg is ter   ac tiv ity   to   cr ea tin g   n ew  ac co u n t   ac tiv ity .   T h r eg is tr atio n   ac tiv ity   ca r r ied   o u t   th e n r o llm en p r o ce s s .   T h s o f twar co m p o n en ts   ass o ciate d   with   th is   ac t iv ity   ar "r eg is tr atio n Fo r m an d   "a cc o u n t C o n tr o l".   T h n am o n   th d if f er en ac tiv ities   as s o ciate d   with   th r elate d   n am o f   th class .   Alth o u g h   th n am es  ar d if f er en t     th m ea n in g   is   th e   s am e.   I t   is   s o m etim es  p r o b lem atic  b ec au s o f   d i f f er en ce s   i n   th e   n am e .   T h u s ,   th e   s im ilar ity   is   r eq u ir ed   to   s o l v th is   p r o b le m .           Fig u r 2 .   B u s in ess   p r o ce s s   an d   s o f twar co m p o n e n t v is u al  t r ac ea b ilit y       4.   M E T H O DO L O G Y   T h is   s ec tio n   d escr ib es   th c alcu latio n   p r o ce s s   u s in g   PL SA  an d   L DA  an d   s im ilar ity   p r o ce s s .     T h ex ec u tio n   f r o m   th p r ep r o ce s s in g   p h ase  to   th co m p ar is o n   m eth o d   p h ase  ca n   b e   s ee n   in   Fig u r 3 .     s eq u en ce   o f   ac tiv ities   ar e   m o d eled   as  a   b u s in ess   p r o ce s s   d escr ip tio n .   Me an wh ile,   ea ch   m eth o d   a n d   f u n ctio n s   ar m o d eled   as  s o f twar co m p o n en d o cu m e n tatio n .   E ac h   ac tiv ity ,   m eth o d ,   a n d   f u n ctio n   ar in s er ted   in t o   d o cu m e n ts .   T h e n ,   t h e   d o c u m e n ts   ar p r o ce s s ed   in to   th tex p r ep r o ce s s in g   p h ase.           Fig u r 3 .   C o m p a r is o n   p r o ce s s   p h ase       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l   C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   6 Dec em b e r   2 0 2 0 :    2 9 3 9   -   2 9 4 7   2942   T ex p r e p r o ce s s in g   p h ase  o p e r ates   to k en izatio n ,   s to p w o r d   r e m o v al,   a n d   s tem m in g .   T o k en iz atio n   s p lit s   th s en ten ce   i n to   wo r d s   in   d o cu m en ca lled   to k e n s   [ 27 ] .   Sto p wo r d   r em o v al  elim in ates  tr iv i al   an d   m ea n in g less   wo r d s ,   f o r   e x am p le,   p r ep o s i t io n   an d   c o n ju n ctio n .   L astl y ,   s tem m in g   r em o v es  p r ef ix   a n d   f o r m   th b asic    wo r d   [ 2 8 ] .   Af ter   th e   p r e p r o ce s s in g   p h ase,   th n e x p h ase  is   th ca lcu latio n   p r o ce s s   u s in g   PLSA  an d   L DA.   E v er y   wo r d   o r   ter m   in   t h d o cu m en ts   h as   p r o b a b ilit y   v alu an d   g r o u p e d   i n to   c er tai n   to p ics.  H o wev er ,     th s im ilar ity   b etwe en   d o cu m en ts   an d   t o p ics  ar u n k n o wn .   T h en ,   th e   p r o ce s s   o f   s im ilar ity   is   r eq u ir e d   t o   d eter m in s im ilar ity   b y   u s in g   c o s in s im ilar ity .   Nex s t ep   is   th p r o ce s s   tr ac ea b ilit y   m atr ix .   Af ter   all     th p r o ce s s   f in is h ,   t h last   p h ase  is   p er f o r m in g   th co m p ar is o n   b etwe en   th two   m eth o d s ,   i.e . ,   PLSA  an d   L DA.     4 . 1 .     P r o ba bil is t ic  la t ent   s em a ntic   a na ly s is     L ex ical  an d   Sem an tic  a n aly s is   ar two   co m m o n   m o d els  to   a n aly ze   tex d o cu m e n t.  L ex ic al  an aly s is   is   tex tu al  an aly s is   th at  f o cu s e s   o n   th ter m s   in   d o cu m en t .   Me an wh ile,   s em an tic  o r   co n tex tu al  an aly s is   is     an   an aly s is   b ased   o n   th m ea n in g   o f   wo r d s   in   a   d o c u m en t.   E ac h   d o c u m en t   h as  b u n c h   o f   wo r d s   ( ter m s )   an d   k ey wo r d s   in   wh ic h   ea ch   k e y wo r d   is   ter m   th at  r ep r esen ts   th d o cu m e n t.  T h k ey wo r d   i n   th PLSA  m eth o d   r ef er r ed   to   th asp ec m o d el,   h id d en   v ar iab le  to   f in d   th s am p atter n   in   ea ch   d o c u m e n t.  Sin ce   th wo r d s   h av in g   th s am f r eq u en cy   in   th s am d o cu m en ar g r o u p ed   in to   o n to p ic.   E ac h   tex in   th d o cu m en is   d iv id ed   in to   wo r d s   with   m o r e   t h an   o n m e an in g   an d   wo r d s   th at  h av e   th s am m ea n in g .   Ne x t,  wo r d s   with   s am f r eq u e n cy   ar ca lcu lated .   Fo r   ea ch   wo r d   in   t h d o c u m en w ith   th s am m ea n in g ,   it  h as  th s am f r eq u e n cy   v alu e   [ 2 9 ] .   P r o b a b ilis tic  laten t   s em an tic  an aly s is   ( PLSA )   an d   l aten s em an tic  a n aly s is   ( L S A )   ar d ed icate d   t o   an aly ze   th r elatio n s h ip   b etwe en   d o cu m e n ts   an d   ter m s   o r   wo r d s .   T h d if f er e n ce   is   in   h o th ca lcu latio n s   an d   p r o ce s s es.  T h p r o ce s s   o f   th L SA  in v o lv es   ca lcu latin g   ter m   f r eq u e n cy   an d   f o r m atio n   m atr ix   u s in g   s in g u lar   v alu d ec o m p o s itio n   ( SVD )   c alcu latio n .   Ho wev er ,   in   PLSA   th r elatio n s h ip   b etwe en   d o cu m en ts   an d   wo r d   a r b r id g ed   b y   to p ics.  T h o th er   d i f f er en ce   is   th at  PLSA  g iv p r o b ab ilit y   v alu o n   d o c u m en ts ,   to p ics,  an d   wo r d s .     T h i n itial  p r o ce s s   in   PLSA  i s   g iv in g   r an d o m   p r o b a b ilit y   v alu o n   d o cu m e n ts ,   to p ics,  an d   wo r d s .     I n   th e   PLSA  m eth o d ,   th d o cu m en ( d )   is   g iv en   p r o b ab ilit y   v alu ca lled   th e   d o c u m en p r o b ab ilit y   P(d ) .   T h en ,   th to p ic  is   f o r m e d   b ased   o n   th p r o b ab ilit y   o f   t h p r ev io u s   d o cu m e n ca lled   p r o b ab ilit y   to p ic  o f   d o cu m en P(z | d ) .   Af ter   th at,   t h wo r d   is   f o r m ed   b ased   o n   th e   p r e v io u s   p r o b ab ilit y   ca lled   p r o b ab ilit y   w o r d   o f   to p ic  P(w | z) .   T h ca lcu latio n   wo r d   in   t h d o cu m en t u s in g   j o in t p r o b ab ilit y   is   d escr ib ed   in   ( 1 ) .     ( , ) = ( ) ( , ) , ( , ) =   ( | ) ( | )   = 1     ( 1 )     I n   PLSA,   it in v o lv es a n   ad d iti o n al  s tep   n am ely   ex p ec tatio n   m ax im izatio n   ( E s tep ) .   T h p r o b a b ilit y   o f   laten v ar iab les  ( to p ics)  with in   th d o cu m en a n d   w o r d s   is   co m p u ted   u s in g   th is   E M   s tep .   T h is   ca lcu latio n   is   d o n r ep ea ted ly   u n til  it  r ea ch es  th n u m b er   o f   iter atio n s   to   o p tim i ze   th f it  o f   th d ata  with   a   p r o b ab ilis tic  m o d el  an d   f in d   th esti m ated   m a x im u m   li k elih o o d   p ar am eter .   T h E s tep   b eg in s   with   th E   s tep   co m p u tatio n .   I is   u s ed   to   f in d   th p r o b a b ilit y   o f   laten v ar iab les  in   th d o c u m en a n d   th w o r d   as  s h o wn   in   ( 2 ) .   T h en ,   it  is   co n tin u e d   with   th s tep   c o m p u tatio n .   s tep   u p d ates  th v alu e   o f   th e   p ar a m eter   in   E   s tep   as  s h o wn   in   ( 3 )   an d   ( 4 ) .   E iter atio n   p r o ce s s   is   ca r r ied   o u t   iter ativ ely   u n til  it  r ea ch es  th e   n u m b er   o f   iter atio n s   to   ac h ie v o p tim al   p ar am ete r   v al u es.  T h m o r o p tim al    th p ar am eter   v alu es,  th m o r f it th d ata  an d   p r o b ab ilis tic  m o d els.     ( | , ) =   ( | ) ( | ) ( | ) ( | ) = 1   ( 2 )     ( | ) =    = 1 ( | ) ( | , )  = 1 ( | ) ( | , ) = 1   ( 3 )     ( | ) =    = 1 ( | ) ( | , )   ( )   ( 4 )     T h f in al   p r o b ab ilit y   v alu e   is   th en   u s ed   t o   ca lcu late   its   s im ilar ity .   T h e   s im ilar ity   v alu e   r ep r esen ts     th p r o x im ity   o f   th b u s in ess   p r o ce s s   an d   s o f twar c o m p o n en ts .     4 . 2 .     L a t ent   Dirichlet   a llo c a t i o   L aten Dir ich let  allo ca tio n   o r   L DA  is   a   p r o b ab ilis tic  g e n er ativ m o d el.   I wo r k s   o n   s et  o f   d o cu m e n ts   to   d ete r m in t o p ic  s tr u ctu r co n tain ed .   I n   L DA,   we  co m p u te   th p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   o f   wo r d s   to   f o r m   to p ics.  T h e n ,   we  cla s s if y   m u ltip le  to p ics  in to   d o c u m en ts .   I n   L DA,   t h Dir ich l et  p r io r   d i s tr ib u tio n   ex tr ac ts   th p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   b etwe en   d o cu m en ts   an d   to p ics.  Me an wh ile,   th Po ly n o m ial  d is tr ib u tio n   d er iv es th p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   b etwe en   t o p ics an d   wo r d s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         A d o p ted   t o p ic  mo d elin g   fo r   b u s in ess   p r o ce s s   a n d   s o ftw a r co mp o n en t   ( A d h a tu s   S o lich a h   A h ma d iy a h )   2943   Fig u r 4   s h o ws  th g e n er ativ m o d el  o f   L DA.   T h g en er atio n   p r o ce s s   o f   L DA  i s   d es cr ib ed   as   f o llo ws.  First,  it  d eter m i n es  to p ic  d is tr ib u tio n   f o r   th d o cu m en ( θ) .   T h en   it  ch o o s es  to p ic  f r o m   th e   to p ic   d is tr ib u tio n   f o r   ea c h   wo r d   in   th d o c u m en ( z ) .   T h en ,   it   ch o o s es  wo r d   u s in g   th e   d eter m in ed   to p ic - s p ec if ic   wo r d   d is tr ib u tio n   ( Φ ) .   α   an d   β  ar Dir ich let  p a r am eter ,   esti m ated   b y   u s er .   As  s ee n   in   th g r ap h ical  m o d el,   W i   o r   wo r d   is   th o n ly   o b s er v ab le  v ar iab le,   an d   th r est  s u ch   as  z ,   Φ ,   θ  ar h i d d en   v ar iab les  o r   u s u ally   ca lled   laten v ar iab les.  Par am eter   esti m ati o n   is   r eq u ir ed   in   L DA  to   ap p r o x im ate  th p o s ter io r   d is tr ib u tio n   o f   th h id d e n   v ar iab le  ( to p ic) .           Fig u r 4 .   L DA  g e n er atio n   m o d el       On way   to   esti m ate  th p o s te r io r   d is tr ib u tio n   is   b y   u s in g   Gi b b s   Sam p lin g .   Gib b s   s am p lin g   is   o n o f   Ma r k o v   c h ain   M o n te  C ar lo   ( MCMC )   s im u latio n   th at  is   s im p le  alg o r ith m   to   esti m ate  in f er en ce   in   h ig h   d im en s io n al  m o d els  lik L DA  an d   ea s y   to   im p lem en t.  T h g en er ativ al g o r ith m   f o r   t h L DA  m o d el  u s in g   Gib b s   Sa m p lin g   is   p er f o r m ed   in   two   p h ases ,   i.e . ,   in itializatio n   an d   Gib b s   s am p lin g ,   as f o llo ws:     4 . 2 . 1 .   I nitia liza t io n pha s e   Fo r   ev er y   d o cu m en ts   m   in   s et  D:   Fo r   ev er y   w o r d s   in   d o cu m e n t m :   -   Dr aw  s am p le  to p ic  r an d o m l y   Mu lt(1 /K) .   -   I n cr em en , ( ) ,   , ( . ) , ( ) ,   an d   .     4 . 2 . 2 .   G ibb s   s a m pli ng   ph a s e   Fo r   ea ch   iter atio n   d o :   Fo r   all  d o cu m e n ts   m   in   s et  D:   Fo r   all  wo r d s   in   d o cu m e n m :   -   C an ce l th cu r r en v alu o f   i n   w.   -   Dec r em en , ( ) ,   , ( . ) , ( ) ,   an d     -   Fo r   to p ic  j =   0   to   K - 1:   -   C alcu late  ( = |   , )   -   Dr aw  n ew  to p ic  ( = |   , )   -   Ass ig n   n ew  to p ic  to   wo r d     -   I n cr em en , ( ) ,   , ( . ) ,   , ( ) ,   an d   .   Nex t,  ( 5 )   is   u s ed   to   ap p r o x im a te  th p o s ter io r   d is tr ib u tio n   ( = |   , ) .     ( = |   , ) , ( ) + , ( . ) +  , ( ) + +    ( 5 )     , ( )   r ep r esen ts   th e   n u m b er   o f   wo r d     p u to   to p ic  t.  w h ile  , ( . )   r ep r es en ts   th to tal  n u m b e r   o f   wo r d   p u t o   to p ic  t.  , ( )   is   th n u m b e r   o f   th wo r d   p u t o   to p ic  in   d o c u m en   an d     is   th to tal  n u m b er   o f     th wo r d   with in   d o cu m e n .   Af ter   th esti m atio n   p r o ce s s   u s i n g   Gib b s   Sam p lin g ,   th p r o b a b ilit y   d is tr ib u tio n   o f   to p ics  o v er   d o c u m en ts ,   ( ) ,   is   ca lcu lated   u s in g   ( 6 )   an d   th p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   o f   wo r d   o v er   to p ic  f o r   ea ch   wo r d   i n   th v o ca b u la r y ,   ,   is   ca lcu lated   u s in g   ( 7 ) .     ( ) = , ( ) + +    ( 6 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l   C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   6 Dec em b e r   2 0 2 0 :    2 9 3 9   -   2 9 4 7   2944   =   , ( ) + , ( . ) +    ( 7 )     4 . 3 .     Co s ine  s im ila rit y   Similar ity   m ea s u r em en d en o tes  h o s im ilar   o n e   d o c u m e n to   th e   o th e r .   T h m ea s u r em en is   d escr ib ed   as  d is tan ce   a n d   d im en s io n s   r ep r esen tin g   th e   f ea tu r es  o f   th e   o b ject.   T h s im ilar ity   co m es  in   th r a n g e   o f   ze r o   t o   o n e,   ea ch   r e p r esen ts   n o s im ilar   an d   p r ec is ely   s am e,   r esp ec tiv ely .   T h s m aller   th d is tan ce   b etwe en   th two   d o cu m e n ts ,   th h ig h er   th s im ilar ity   b etwe en   th em .   Vice   v er s a,   th g r ea ter   th d is tan ce   b etwe en     th two   d o cu m e n ts ,   th lo we r   th s im ilar ity   b etwe en   th o s d o cu m en ts   [ 2 1 ] .   T h er e   ar e   co m m o n   ty p es  o f   m ea s u r em en ts   f o r   te x m in i n g E u clid ea n   d is tan ce ,   Ma n h a ttan   d is ta n ce   [ 3 0 ] ,   J ac ca r d   s im ilar ity ,   an d   c o s in s im ilar ity .   Am o n g   th o s e,   c o s in Similar ity   is   p o p u lar   b ec au s o f   its   ef f icien t e v alu atio n .   See  ( 8 )   f o r   d etails.     c os ( ) =     . | | | | | | | | =   = 1 2   = 1 2   = 1   ( 8 )     Af ter   co m p letin g   t h c o s in s im ilar i ty   ca lcu latio n ,   th e   n ex t   s tep   is   to   d escr ib e   th e   tr ac ea b ilit y   m atr ix .   T r ac ea b ilit y   m atr ix   v al u es  ar e   r etr iev ed   an d   r elev a n v alu e.   Her e,   we  u s r ec all  an d   p r ec i s io n   m ea s u r em en ts   [ 2 0 ]   as  d escr ib ed   in   ( 9 )   an d   ( 1 0 )   to   ca lcu late  th e   ac cu r ac y   o f   th m eth o d .   R ec all  v alu is   o b tai n ed   f r o m   r et r iev ed   an d   r ele v an d ata   d iv id e d   b y   t h v alu e   th at  m atch es  t h r ele v an d ata.   W h ile  th Pre cisi o n   v alu e   is   o b tain ed   f r o m   r et r iev ed   a n d   r elev a n t d a ta  d iv id ed   b y   th v alu in   g ettin g   r etr iev e d   d ata.       =   # (         )      %   ( 9 )       =   # (         )      %   ( 10 )       5.   R E SU L T S A N D  A N A L Y SIS   I n   th is   r esear ch ,   th d ataset  ca r r ies 1 4   p r o ce s s es,  4 9   ac tiv ities ,   an d   2 9   class es.  T h d ataset   co n s is ts   o f   p air   o f   s eq u en ce   d iag r am   an d   class   d iag r am .   I n   th is   r esear ch ,   we  in co r p o r ate  m ed iu m   s ca le  d ataset  wh ich   is   m o r co m p r eh en s iv th a n   th o n u s ed   b y   [ 1 6 ]   an d   [ 1 7 ] .   T h d ataset  was  o r ig in ally   w r itten   in   I n d o n esian   th en   we  tr an s lated   it  in to   E n g lis h .   T ab le  1   tab u lates  lis o f   b u s in ess   p r o ce s s   ac tiv ities .   E ac h   ac tiv ity   h as  "BP id en tifie r .   W h ile,   ea ch   class   o n   s o f twar co m p o n en ts   h as "SC "   id en tifie r   a s   s h o wn   in   Fig u r 5 .   T h id en tifie r s   p r o m o tes  th t r ac ea b ilit y   p r o c ess   an d   f in d in g   r elev an t   v alu e.   PLSA  an d   L DA  m eth o d s   g e n e r ated   th s am f in al   r esu lt  in   ter m s   o f   p r ec is io n   a n d   r ec all  v alu es.  T h r esu lt  was  o b tain ed   f r o m   p r o b ab ilis tic  v alu e,   f u r th er m o r e   th s im ilar ity   was  p r o d u ce d   u s in g   c o s in s im ilar ity .   Sin ce   PLSA  an d   L DA  u s ed   d i f f er en ca lcu latio n   ap p r o ac h ,   in   wh ich   th PLS u s ed   ex p ec tatio n   m ax im iz atio n   f o r   o p tim izin g   t h p r o b ab ilit y   v alu e   an d     th L DA  u s ed   Gib b s   Sam p lin g ,   it a f f ec ted   t h d is tr ib u t io n   o f   th d o c u m en t in t o   to p ics.       T ab le  1 .   L is t o f   b u s in ess   p r o ce s s   I d e n t i f i e r   N a me  o f   a c t i v i t i e s   I d e n t i f i e r   N a me  o f   a c t i v i t i e s   B P   1   c h o o s e   t y p e   f i e l d   B P   2 6   sav e   t r a n s a c t i o n   d e t a i l   B P   2   v i e w   sc h e d u l e   l i t s   B P   2 7   g e t   p a y me n t   a n d   p r i n t   p a y me n t   B P   3   c h o o s e   s c h e d u l e   d e t a i l   B P   2 8   v i e w   r e p o r t   ma n a g e d   B P   4   r e g i s t e r   B P   2 9   c h o o s e   f i e l d   r e n t a l   i n c o m e   r e p o r t   B P   5   f i l l   r e g i st r a t i o n   f o r m   B P   3 0   c h o o s e   f i e l d   r e n t a l   i n c o m e   r e p o r t   b a s e d   t r a n s a c t i o n   d a t e   B P   6   c h e c k   a v a i l a b l e   a c c o u n t   B P   3 1   c h e c k   d e t a i l   f i e l d   r e n t a l   i n c o m e   r e p o r t   B P   7   c r e a t e   n e w   a c c o u n t   B P   3 2   p r i n t   f i e l d   r e n t a l   i n c o m e   r e p o r t   B P   8   r e serv a t i o n   B P   3 3   v i e w   r e p o r t s ma n a g e d   B P   9   c h e c k   sc h e d u l e   c e r t a i n   d a t e   B P   3 4   c h o o s e   f a c i l i t y   r e p o r t   B P   1 0   c h o o s e   d e s i r e d   sc h e d u l e   B P   3 5   c h o o s e   f a c i l i t y   r e p o r t   b a se d   t r a n sa c t i o n   d a t e   B P   1 1   c h o o s e   f a c i l i t y   B P   3 6   c h e c k   d e t a i l   f a c i l i t y   r e p o r t   B P   1 2   c r e a t e   n e w   r e ser v a t i o n   B P   3 7   p r i n t   f a c i l i t y   r e p o r t   B P   1 3   c h o o s e   m y   r e serv a t i o n   B P   3 8   v i e w   sc h e d u l e   r e n t a l   p r i c e   a n d   f a c i l i t y   l i s t   r u l e       5 . 1 .     Resul t s   Similar ity   v alu is   o b tain ed   f r o m   p r o b ab ilis tic  v alu in   th d o cu m en t to   to p ic  an d   p r o b ab il is tic  to p ic.   T h s im ilar ity   was  ca lcu lated   u s in g   c o s in s im ilar ity   to   ea ch   m eth o d   u s ed .   T h s im ilar ity   v alu o f   PLSA  an d   L DA  ar p r esen ted   in   T ab le  2   a n d   T ab le   3 ,   r esp ec tiv el y .   T h X’   an d   O’   n o tati o n s   in d ic ate  th m atch es  o f     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         A d o p ted   t o p ic  mo d elin g   fo r   b u s in ess   p r o ce s s   a n d   s o ftw a r co mp o n en t   ( A d h a tu s   S o lich a h   A h ma d iy a h )   2945   th r etr iev al.   O’   m ea n s   th at  t h r etr iev ed   lin k   is   r elev an t   a n d   c o r r ec tly   r etr iev e d .   Alter n a tiv ely ,   X’   in d icate s   th at  th r etr iev ed   lin k   is   n o r elev an t.  Af ter   co n s tr u ctin g   th tr ac ea b ilit y   m atr ix ,   th n e x s tep   is   to   ca lcu la te     th v alu o f   p r ec is io n   an d   r ec a ll  o f   th two   m eth o d s .   B ef o r c alcu latin g   p r ec is io n   an d   r ec all  v alu es,  s im ilar ity   th r esh o ld   was  s et.   Fro m   o u r   e x p er im en t,   0 . 6   a n d   0 . 8   ar e   tw o   to p   th r esh o ld   v alu es.   T a b le  4   s h o ws  th e   to p ics   u s ed   an d   th av er a g p r ec is io n   an d   r ec all  v alu es  o n   ea ch   to p ic  u s in g   0 . 6   th r esh o ld   v alu e.   Me an tim e,     0 . 8   th r esh o ld   co m p ar ed   th p r ec is io n   an d   r ec all  v al u es o f   ea ch   m eth o d   as sh o wn   in   T a b le  5 .           Fig u r 5 .   L is t o f   s o f twar co m p o n en ts   f o r   d ata  test in g       T ab le  2 .   T r ac ea b ilit y   m atr ix   o b t ain ed   u s in g   PLSA   B u s i n e ss  P r o c e ss   A c t i v i t i e s   S o f t w a r e   C o m p o n e n t :   C l a s s Nam e   r e g i s t r a t i o n F o r m   a c c o u n t   f e e d b a c k   f e e d b a c k F o r m   S o f t w a r e   C o m p o n e n t :   F u n c t i o n   N a me   C h o o se   R e g i s t r a t i o n   S how   R e g i s t r a t i o n   F o r m   C h o o se   S u b m i t   D a t a   S et   R e t e r   A c c o u n t   G et   A c c o u n t   S et   F eed   B a c k   G et   F e e d   B a c k   S how   F e e d b a c k   F o r m   C h o o se   F e e d   B a c k   r e g i s t e r   O   O   X   O   O           f i l l   r e g i st r a t i o n   f o r m   O   O   O   X   X           c h e c k   a v a i l a b l e   a c c o u n t   X   O   O   O   O           c r e a t e   n e w   a c c o u n t   O   X   X   O   O           c h o o s e   f e e d b a c k             X   O   O   O   f i l l   f e e d b a c k   f o r m             O   O   O   O   v i e w   a l l   f e e d b a c k   l i s t             O   O   O   O   v i e w   f e e d b a c k   d e t a i l             O   X   O   O       T ab le  3 .   T r ac ea b ilit y   m atr ix   o b tain ed   u s in g   L DA   B u s i n e ss  P r o c e ss   A c t i v i t i e s   S o f t w a r e   C o m p o n e n t :   C l a s s Nam e   R e g i s t r a t i o n F o r m   A c c o u n t   f e e d b a c k   F e e d b a c k F o r m   S o f t w a r e   C o m p o n e n t :   F u n c t i o n   N a me   C h o o se   R e g i s t r a t i o n   S how   R e g i s t r a t i o n   F o r m   C h o o se   S u b m i D a t a   S et   R e t e r   A c c o u n t   G et   A c c o u n t   S et   F e e d   B a c k   G et   F e e d   b a c k   S how   F e e d   b a c k   F o r m   C h o o se   F e e d   B a c k   r e g i s t e r   O   O   X   O   O           f i l l   r e g i st r a t i o n   f o r m   X   X   O   O   O           c h e c k   a v a i l a b l e   a c c o u n t   O   O   X   O   O           c r e a t e   n e w   a c c o u n t   O   O   X   O   O           c h o o s e   f e e d b a c k             O   O   O   O   f i l l   f e e d b a c k   f o r m             O   O   O   O   v i e w   a l l   f e e d b a c k   l i s t             O   O   O   O   v i e w   f e e d b a c k   d e t a i l             X   O   O   O       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l   C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   6 Dec em b e r   2 0 2 0 :    2 9 3 9   -   2 9 4 7   2946   T ab le  4 .   Mo d el  ev alu atio n   o n   th r esh o ld   0 . 6   To p i c   #   A v g .   P r e c i si o n   o f   P LS A   A v g .   P r e c i si o n   o f   LD A   A v g .   R e c a l l   o f   P LSA   A v g .   R e c a l l   o f   LD A   2   7 . 01   12 . 18   1 0 0 . 00   88 . 54   3   10 . 91   15 . 89   93 . 06   90 . 97   4   11 . 32   19 . 71   91 . 67   76 . 04   5   19 . 21   19 . 81   91 . 67   67 . 01   6   15 . 23   25 . 59   87 . 50   71 . 18   7   11 . 92   26 . 83   76 . 39   67 . 36   8   16 . 46   31 . 55   86 . 81   63 . 19   9   2 0 . 16   25 . 85   77 . 78   48 . 61   10   23 . 19   25 . 10   71 . 53   41 . 67   11   22 . 13   36 . 93   72 . 92   58 . 68       T ab le  5 .   Mo d el  ev alu atio n   o n   th r esh o ld   0 . 8   To p i c   #   A v g .   P r e c i si o n   o f   P LSA   A v g .   P r e c i si o n   o f   LD A   A v g .   R e c a l l   o f   P LSA   A v g .   R e c a l l   o f   LD A   2   6 . 81   12 . 08   1 0 0 . 00   86 . 46   3   11 . 32   17 . 79   78 . 82   87 . 15   4   12 . 83   22 . 23   82 . 99   64 . 58   5   19 . 22   23 . 89   87 . 85   55 . 21   6   16 . 62   33 . 09   77 . 08   47 . 57   7   13 . 57   27 . 42   65 . 63   45 . 14   8   18 . 82   30 . 28   77 . 43   47 . 92   9   20 . 79   24 . 76   73 . 61   37 . 85   10   24 . 43   25 . 17   56 . 25   30 . 56   11   25 . 62   42 . 19   64 . 93   44 . 44       5 . 2 .     Ana ly s is   L DA  a n d   PLSA  o b tain ed   lo v alu d r awn   f r o m   th eir   f in al  r esu lt.  Ma n y   f ac to r s   in f lu en ce   it.  Sp ec if ically ,   d atasets ,   to tal  to p ics,  an d   th r esh o ld .   Pr o b le m s   o cc u r r ed   in   class   d ata  an d   s u p p o r f u n ctio n s .   C las s es  ar n o s p ec if icly   as s o ciate d   to   p ar ticu lar   ac tiv it y .   Fo r   ex am p le,   th ac tiv ity   "Reg is ter s h o u ld     f it  in   with   th class   "r eg is tr at io n Fo r m b u s co r es  lo o n   PLSA  an d   L DA  ca lcu latio n s .   T h e   lo s co r es  in     th class   "r eg is tr atio n Fo r m f o r m ed   d u to   th e   class   d id   n o t   co n tain   s p ec ial  f u n ctio n   to   "r eg is t er a lo n b u t   h as  an o th er   f u n ctio n   th at  "r eser v atio n ".   I f   th class   h as  s p ec if ic  f u n ctio n ,   th en   th v al u o b tain ed   in   class   "r eg is tr atio n Fo r m is   h ig h . Ot h er   th an   d ataset,   th n u m b e r   o f   to p ics  af f ec ted   p r ec is io n   an d   r ec all  v alu es    o n   PLSA  an d   L DA  m eth o d s .   Alth o u g h   th co m p ar is o n   was  p er f o r m ed   o n   t h s am e   n u m b e r   o f   t o p ics,    th d is tr ib u tio n   o f   d o cu m en ts   ca m o n   d if f er en t t o p ics.    T h th r esh o ld   was  o b tain ed   f r o m   o b s er v atio n   wh en   test in g .   T h 0 . 6   th r esh o ld   v alu e   f o r   t h test in g   was  h ig h er   th an   th o n u s ed   in   [ 1 6 ]   an d   [ 1 7 ]   b ec au s th e   r esu lt  s ea r ch   q u er y   o n   th s o f twar co m p o n en t   ( r etr iev ed   r elev an t )   was  h i g h ,   wh ile  th e   v alu e   th at  f its   th r elev an d ata   was  lo w.   T h u s ,   th n ee d   to   in cr ea s e     th th r esh o ld   v alu to   b r etr i ev ed   b ec am less   r elev an an d   s p ec if ic.   T h n ex th r esh o ld   was  r aised   to   0 . 8 .     T h lar g e r   th e   th r esh o ld   v al u e,   th e   m o r e   s p ec if ic  th e   r e tr iev ed   r elev a n v al u e.   I n   c o n tr ast,  th s m aller     th th r esh o ld   v alu e,   th m o r r elev an an d   wid er   th r etr iev ed   v alu e .   T h e   p r ec is io n   u s in g   0 . 6   an d   0 . 8   th r esh o ld s   in   th L DA  m eth o d   is   h ig h er   t h an   th PLSA  m eth o d   d u to   s p ec if ic  r elev an t   r etr iev ed   v alu o b tain ed   b y   L DA.   Ho wev er ,   th m eth o d   PLSA  g ets  h ig h er   r ec all  v alu t h an   th L DA  m eth o d   b ec a u s th r elev an s o f twar e   co m p o n en t   v alu e   is   m o r s u ita b le  to   th ac tiv ity   in   th b u s in ess   p r o ce s s .       6.   CO NCLU SI O N   I n   th is   p ap er ,   we  p er f o r m e d   tr ac ea b ilit y   b etwe en   b u s in ess   p r o ce s s es  an d   s o f twar co m p o n e n ts .   Sp ec if ically ,   f o r   o n p r o b lem   ca u s ed   b y   ch a n g in g   th n am e   o f   an   ac tiv ity   in   th b u s in ess   p r o ce s s   o r   class   n am in   th s o f twar e   co m p o n en in   w h ich   th e   n am e   u s ed   i n   b u s in ess   p r o ce s s es  an d   s o f tw ar co m p o n e n ts   ar d if f er en b u h av t h s am m ea n in g .   PLSA  an d   L DA  w er ad o p ted   f o r   p er f o r m in g   t r ac ea b ilit y   b etwe en   b u s in ess   p r o ce s s es  an d   s o f tw ar co m p o n en ts .   B o th   m eth o d s   s h ar th s am u n d e r ly in g   ass u m p tio n ,   i.e . ,     co ll ec tio n   o f   wo r d s   c o m p r is to p ic,   th e n   a   s et  o f   to p ics  f o r m   d o cu m e n t.  I t   led   t o   h a n d lin g   th b u s in ess   p r o ce s s es  an d   th s o f twar e   co m p o n en ts   as  d o cu m e n ts .   Hav in g   o p tim ized   th p r o b ab ilis tic  to p ic  o f     th d o cu m en t,  we  ca l c u lated   c o s in s im ilar ity .   Nex t,  th e   tr ac ea b ilit y   m atr ix   was  g e n er ated ,   an d   m o d el  ev alu atio n   was  p er f o r m e d   u s in g   p r ec is io n   a n d   r ec all.   R ec all  v alu o n   PLSA  is   h i g h er   th an   L DA  f o r   th e   r elev an t   v alu b ec au s th s o f twar co m p o n e n is   s u itab le  f o r   ac tiv it y   in   th b u s in ess   p r o ce s s .   Me a n wh ile,   t h p r ec is io n   v alu o f   L DA  is   h ig h er   th a n   PLSA  b ec au s th r elev an r e tr iev ed   v al u o b tain ed   b y   ca lc u latin g   th e   L DA  is   s p ec if ic.   T h o p tim u m   r esu lt c an   b d r awn   wh en   th d ataset  h as a   s p ec if ic  class   b ased   o n   t h s p ec if ic  a ctiv ity .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         A d o p ted   t o p ic  mo d elin g   fo r   b u s in ess   p r o ce s s   a n d   s o ftw a r co mp o n en t   ( A d h a tu s   S o lich a h   A h ma d iy a h )   2947   RE F E R E NC E S     [1 ]   Tarh a n   A . ,   Tu r e t k e n   O . ,   Re ij e r H A . ,   B u sin e ss   p r o c e ss   m a tu rit y   m o d e ls :   sy ste m a ti c   li ter a tu re   re v iew ,   In fo rm a t io n   a n d   S o ft wa re   T e c h n o lo g y v o l.   7 5 ,   p p .   1 2 2 - 1 3 4 ,   J u ly   2 0 1 6 .   [2 ]   S a m o sir  H . ,   S iah a a n   D . ,   G e n e ra ti n g   re q u irem e n d e p e n d e n c y   g ra p h   b a se d   o n   c las d e p e n d e n c y , ”  I PT EK  T h e   J o u r n a l   fo r T e c h n o l o g y   a n d   S c ien c e ,   v o l .   2 9 ,   n o .   2 ,   2 0 1 8 .   [3 ]   Lu ftma n   J . ,   Brier  T . ,   Ac h iev i n g   a n d   su sta in in g   b u sin e ss - IT  a li g n m e n t ,   Ca li fo r n ia   m a n a g e me n r e v iew   v o l.   4 2 ,     n o .   1 ,   p p .   1 0 9 - 1 2 2 ,   1 9 9 9 .   [4 ]   Ullah   A . ,   Lai   R . ,   sy ste m a ti c   r e v iew   o b u sin e ss   a n d   i n fo rm a ti o n   tec h n o lo g y   a li g n m e n t ,”   AC M   T ra n sa c ti o n o n   M a n a g e me n In f o rm a ti o n   S y ste ms   (T M IS ) ,   v o l.   4 ,   n o .   1 ,   p p . 1 - 3 0 ,   O c to b e 2 0 1 3 .   [5 ]   Ha b b a   M . e a l . ,   Alig n m e n t   b e t we e n   b u si n e ss   re q u irem e n t,   b u si n e ss   p ro c e ss ,   a n d   so f twa re   sy ste m sy ste m a ti c   li tera tu re   re v iew ,”   J o u r n a l   o f   En g in e e rin g ,   p p .   1 - 1 9 ,   Oc to b e 2 0 1 9 .   [6 ]   Ca ste ll a n o C . ,   C o rre a D. ,   F r a m e wo rk   fo r   a li g n m e n t   o f   d a ta   a n d   p ro c e ss e a rc h it e c tu re a p p li e d   i n   a   g o v e rn m e n t   in stit u ti o n ,   J o u rn a o n   Da ta   S e ma n ti c s ,   v o l .   2 ,   n o .   2 - 3 ,   Ju n e   2 0 1 3 .   [7 ]   Do u m K . ,   Ba in a   S . ,   Ba in a   K. ,   S trate g ic  b u si n e ss   a n d   IT  a li g n m e n t:   re p re se n tatio n   a n d   e v a lu a ti o n ,”   J o u rn a o f   T h e o re ti c a &   Ap p li e d   I n fo rm a ti o n   T e c h n o l o g y ,   v o l .   4 7 ,   n o .   1 ,   Ja n u a ry   2 0 1 3 .   [8 ]   Et ien   A . ,   Ro l lan d   C. ,   M e a su rin g   th e   fi tn e ss   r e latio n sh i p ,”   R e q u ire me n ts  E n g in e e rin g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   1 8 4 - 1 9 7 ,   Au g u st   2 0 0 5 .   [9 ]   Ka ss a h u n   A . ,   Tek in e rd o g a n   B. ,   BITA* Bu sin e ss - IT  a li g n m e n fr a m e wo rk   o m u lt ip le  c o ll a b o ra ti n g   o rg a n isa ti o n s ,”   In fo rm a t io n   a n d   S o ft wa re   T e c h n o lo g y ,   v o l.   1 2 7 ,   No v e m b e 2 0 2 0 .   [1 0 ]   M a rti n e z   A . e a l . ,   In c o rp o ra ti n g   tec h n o lo g y   i n   se rv ice - o r ien te d   b u si n e ss   m o d e ls A   c a se   stu d y ,”   I n fo rm a ti o n   S y ste ms   a n d   E - B u si n e ss   M a n a g e me n t ,   v o l.   2 ,   n o .   1 5 ,   p p .   4 6 1 - 4 8 7 ,   2 0 1 6 .   [ 1 1 ]   D a r m a wa n   H . e t   a l . ,   A n o m a l y   d e t e c t i o n   b a s e d   o n   c o n t r o l - f l o w   p a t t e r n   o f   p a r a l l e l   b u s i n e s s   p r o c e ss e s ,”   T E L K O M N I K A   T e l e c o mm u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   E l e c t r o n i c s   a n d   C o n t r o l ,   v o l .   1 6 ,   n o .   6 ,   p p .   2 8 0 8 - 2 8 1 5 ,   D e c e m b e r   2018     [1 2 ]   Vo n   Ro si n g   M . ,   Vo n   S c h e e H . ,   S c h e e A W . ,   Th e   c o m p lete   b u si n e ss   p ro c e ss   h a n d b o o k b o d y   o k n o wle d g e   fro m   p ro c e ss   m o d e li n g   t o   BP M 2 0 1 4 .   [1 3 ]   S a rn o   R . ,   P a m u n g k a E W . ,   S u n a ry o n o   D . S a rwo sri  b u sin e s p ro c e ss   c o m p o siti o n   b a se d   o n   m e ta  m o d e ls ,”   Pro c e e d in g   o th e   I n t.   S e min .   I n te ll .   T e c h n o l.   Its  A p p l .   IS I T IA ,   p p .   3 1 5 3 1 8 .   [1 4 ]   Ya n   Z . Dij k m a n   R . ,   G re fe n   P . ,   F a st  b u si n e ss   p ro c e ss   sim il a rit y   s e a rc h   with   fe a tu re - b a se d   sim il a rit y   e stim a ti o n ,   L e c t.   No tes   Co m p u t.   S c i.   (in c l u d i n g   S u b se r.  L e c t.   No tes   Arti f.   I n tel l.   L e c t.   No tes   Bi o i n f o rm a ti c s) ,   p p .   6 0 - 7 7 ,   2 0 1 0 .   [1 5 ]   Dijk m a n   R . e a l . ,   S imilarity   o b u si n e ss   p r o c e ss   m o d e ls:  m e tri c a n d   e v a lu a t io n ,”   In f o rm a ti o n   S y ste m ,   v o l .   3 6 ,     n o .   2 ,   p p .   4 9 8 - 5 1 6 ,   A p ril   2 0 1 1 .   [1 6 ]   Re v in d a sa ri  F . ,   S a rn o   R . ,   Ah m a d iy a h   A S .,   Trac e a b il it y   b e twe e n   b u sin e ss   p r o c e ss   a n d   so ftwa re   c o m p o n e n u sin g   p ro b a b il isti c   late n t   se m a n ti c   a n a l y sis ,”   Pr o c e e d i n g s   o f   I n ter n a t io n a l   Co n fer e n c e   o n   In f o rm a ti c a n d   Co mp u ti n g ICIC p p .   6 - 1 1 ,   2 0 1 6 .   [1 7 ]   Ba sk a ra   A R,   S a rn o   R . ,   A h m a d iy a h   A S. ,   Disc o v e ri n g   trac e a b il it y   b e twe e n   b u si n e ss   p ro c e s a n d   so ftwa re   c o m p o n e n u si n g   late n d ir ich l e a ll o c a ti o n ,   Pr o c e e d in g o In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   In fo rm a ti c a n d   Co mp u t in g ,   ICIC ,   Oc 2 0 1 6 .   [ 1 8 ]   H o f m a n n   T ,   U n s u p e r v i s e d   l e a r n in g   b y   p r o b a b i l i s t i c   l a t e n t   s e m a n t i c   a n a l y s is ,   M a c h i n e   L e a r n i n g ,   p p .   1 7 7 - 1 9 6 2 0 0 1 .   [1 9 ]   Blei  D.   M . ,   Ng       A .   Y.,   Jo rd a n   M .   I. ,   " Late n d iri c h let   a ll o c a ti o n , "   J o u rn a o M a c h i n e   L e a r n in g   Res e a rc h ,   v o l.     3 ,     p p .   9 9 3 - 1 0 2 2 ,   2 0 0 3 .   [2 0 ]   Av e rsa n o   L . ,   G ra ss o   C . ,   To r to re ll a   M . ,   M a n a g i n g   t h e   a li g n m e n b e twe e n   b u sin e ss   p r o c e ss e a n d   so ft wa re   sy ste m s ,”   In f o rm a t io n   S o ft w a re   T e c h n o l o g y ,   v o l.   7 2 ,   p p .   1 7 1 - 1 8 8 ,   Ap ril   2 0 1 6 .   [2 1 ]   M a rc u A . ,   M a letic  J .   I . ,   Re c o v e rin g   d o c u m e n tatio n - to - so u rc e - c o d e   trac e a b il it y   li n k u sin g   l a ten se m a n ti c   in d e x in g ,”   Pro c e e d in g 2 5 t h   In t.   Co n f.   S o ft w.   En g ,   p p .   1 2 5 - 1 3 5 ,   M a y   2 0 0 3 .   [2 2 ]   P e ss io J F . ,   Kim   Y M . ,   Am in i   M R . ,   G a ll in a ri   P . ,   Im p r o v i n g   d o c u m e n t   c lu ste ri n g   i n   a   lea rn e d   c o n c e p s p a c e ”  In f o rm a t io n   Pro c e ss in g   M a n a g e me n t ,   v o l.   4 6 ,   n o .   2 ,   p p .   1 8 0 - 1 9 2 ,   M a rc h   2 0 1 0 .   [2 3 ]   Al - An a z S . e t   a l . ,   F in d in g   sim i lar  d o c u m e n ts  u sin g   d iffere n t   c lu ste rin g   tec h n i q u e s ,”   Pro c e d ia   C o mp u t er   S c i e n c e ,   v o l.   8 2 ,   p p .   2 8 - 3 4 ,   2 0 1 6 .   [2 4 ]   Th o m a S W . ,   M i n i n g   so f twa re   re p o sito ries   with   t o p ic  m o d e l s ,”   Pro c e e d in g s   -   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   on   S o ft w a re   En g in e e rin g ,   M a y   2 0 1 1 .   [2 5 ]   As u n c io n   H U . ,   As u n c io n   A U . ,   Tay lo R N. ,   S o ftwa re   trac e a b il it y   wit h   to p ic  m o d e li n g   c a teg o r ies   a n d   su b jec t   d e sc rip to rs ,”   Pr o c e e d in g s   -   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   on   S o ft wa re   E n g i n e e rin g ,   v o l.   1 ,   p p .   9 5 - 1 0 4 ,   Ju n e   2 0 1 0 .   [2 6 ]   He n d e rso n   J C . ,   Ve n k a tram a n   H. ,   S trate g ic  a li g n m e n t:   lev e ra g in g   in f o rm a ti o n   tec h n o lo g y   f o tran sfo rm in g   o rg a n iza ti o n s ,”   IB M   S y ste ms   J o u rn a l ,   v o l.   3 2 ,   n o .   1 ,   p p .   4 7 2 - 4 8 4 ,   1 9 9 3 .   [2 7 ]   Ve rm a   T ,   To k e n iza ti o n   a n d   fil ter in g   p r o c e ss   in   ra p i d m in e r ,”   I n t.   J .   Ap p l .   I n f.   S y st.   F o u n d .   Co m p u t .   S c i .   F CS ,   v o l .   7 ,   n o .   2 ,   p p .   1 6 - 1 8 ,   2 0 1 4 .   [2 8 ]   F e ril li   S . ,   Esp o sito   F . ,   G riec o   D. ,   Au to m a ti c   lea rn i n g   o li n g u isti c   re so u rc e fo r   sto p wo r d   re m o v a a n d   ste m m in g   fro m   tex t ,”   Pr o c e d ia   C o mp u t er   S c i e n c e ,   v o l.   3 8 ,   p p .   1 1 6 - 1 2 3 ,   2 0 1 4 .   [2 9 ]   Ho fm a n n   T . ,   Un su p e r v ise d   lea rn in g   b y   p r o b a b il isti c   late n se m a n ti c   a n a ly sis ,”   M a c h in e   L e a r n in g ,   v o l.   4 2 ,     p p .   1 7 7 - 1 9 6 ,   2 0 0 1 .   [3 0 ]   Jo y d e e p   AS,   S tre h A . ,   Im p a c t   o sim il a rit y   m e a su re o n   we b - p a g e   c lu ste ri n g ,”   W o rk sh o p   o f   Arti f icia I n telli g e n t   fo r W e b   S e a rc h 2 0 0 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.