Banyak organisasi merasa sudah punya proses bisnis yang rapi karena SOP tertulis, diagram BPMN tersusun, dan aplikasi enterprise sudah berjalan. Namun ketika ditanya apa yang benar benar terjadi di lapangan, jawabannya sering kabur. Tiket layanan yang seharusnya selesai dalam dua hari bisa molor seminggu, pengadaan yang mestinya lewat jalur persetujuan tertentu tiba tiba “melompati” tahap, atau proses akademik yang tampaknya sederhana ternyata penuh pengulangan karena data bolak balik diminta ulang. Di era digital, hampir semua aktivitas operasional meninggalkan jejak di sistem. Masalahnya, jejak itu tersebar di log aplikasi, ERP, CRM, helpdesk, sistem keuangan, sampai spreadsheet. Di sinilah process mining jadi relevan, karena ia memungkinkan kita membongkar proses bisnis bukan dari asumsi, melainkan dari data peristiwa yang benar benar terekam.
Process mining bekerja dengan memanfaatkan event log, yaitu catatan peristiwa yang memuat setidaknya identitas kasus, aktivitas, dan waktu kejadian. Identitas kasus bisa berupa nomor tiket, nomor purchase order, nomor registrasi, atau kode transaksi. Aktivitas adalah tahap yang terjadi, misalnya verifikasi dokumen, approval atasan, pembayaran, dan seterusnya. Waktu kejadian memberi konteks durasi, antrean, dan urutan. Ketika tiga komponen ini tersedia, proses yang tadinya terasa abstrak bisa divisualisasikan sebagai alur nyata, lengkap dengan variasi jalur yang terjadi, bukan hanya jalur ideal yang ada di SOP. Inilah perbedaan mendasar process mining dibanding sekadar pemetaan proses manual. Ia mengungkap “as is process”, bukan “to be process” yang diharapkan.
Saat organisasi pertama kali menerapkan process mining, biasanya ada momen yang cukup mengejutkan. Proses yang dianggap linear ternyata bercabang bercabang. Tahap yang dikira terjadi sekali ternyata sering berulang karena rework. Ada kasus yang melompat tahap sehingga melanggar kebijakan internal. Ada bottleneck yang bukan berada di aktivitas utama, melainkan di aktivitas kecil seperti verifikasi data atau menunggu persetujuan. Bahkan ada variasi proses yang muncul bukan karena kebutuhan pelanggan, tetapi karena kebiasaan tim tertentu atau cara kerja unit yang berbeda. Temuan seperti ini sangat penting karena efisiensi bukan selalu tentang mempercepat semua hal, melainkan tentang mengurangi variasi yang tidak perlu, menghilangkan pengulangan, dan menutup celah deviasi yang memicu risiko.
Secara konsep, process mining umumnya mencakup tiga tujuan besar yang saling terkait. Pertama adalah process discovery, yaitu mengekstraksi model proses langsung dari log, sehingga organisasi bisa melihat pola alur yang sebenarnya. Kedua adalah conformance checking, yaitu membandingkan proses yang terjadi dengan model referensi seperti SOP atau BPMN untuk menemukan deviasi, misalnya langkah yang hilang, urutan yang berubah, atau persetujuan yang dilewati. Ketiga adalah process enhancement, yaitu memperkaya model dengan informasi kinerja seperti waktu tunggu, frekuensi rework, beban kerja, atau variasi per jalur sehingga perbaikan bisa diarahkan ke titik paling berdampak. Pendekatan ini menjadi kuat karena memadukan pemodelan proses dengan bukti kuantitatif yang bisa diperdebatkan secara objektif.
Namun yang sering menentukan keberhasilan process mining bukan sekadar tool, melainkan kualitas data dan ketepatan framing masalah. Banyak organisasi ingin langsung “mining semuanya”, padahal yang efektif adalah memilih satu proses yang cukup penting, cukup sering terjadi, dan punya jejak data yang memadai. Proses pengadaan, layanan TI, klaim, approval anggaran, registrasi mahasiswa, atau penanganan keluhan pelanggan biasanya menjadi kandidat yang bagus. Setelah proses dipilih, tantangan berikutnya adalah menyiapkan event log yang konsisten. Di dunia nyata, nama aktivitas sering tidak seragam, timestamp bisa berada di banyak kolom, dan satu kasus bisa tersebar di beberapa sistem. Tahap data preparation ini sering lebih berat daripada analisisnya sendiri, tetapi di situlah akurasi temuan ditentukan. Jika event log tidak bersih, model yang keluar bisa menyesatkan, dan organisasi berisiko memperbaiki hal yang bukan akar masalah.
Ketika event log sudah siap, process mining membantu menjawab pertanyaan yang biasanya sulit dijawab dengan rapat atau survei. Organisasi bisa melihat jalur mana yang paling sering terjadi dan jalur mana yang paling boros waktu. Mereka bisa memisahkan durasi aktivitas versus durasi menunggu, sehingga jelas apakah masalahnya di kapasitas staf, di aturan persetujuan, atau di ketergantungan antar unit. Mereka juga bisa mengukur dampak rework secara nyata, misalnya berapa persen kasus yang kembali ke tahap awal, dan berapa jam atau hari yang hilang karena pengulangan tersebut. Dengan bukti seperti ini, diskusi perbaikan proses menjadi lebih produktif, karena tidak lagi berbasis opini, melainkan berbasis pola yang terlihat konsisten di data.
Salah satu nilai strategis process mining adalah kemampuannya menghubungkan efisiensi dengan kepatuhan dan risiko. Di banyak proses, deviasi bukan hanya persoalan “cara kerja berbeda”, tetapi bisa memicu audit finding, fraud risk, atau ketidakadilan layanan. Conformance checking memungkinkan organisasi melihat deviasi secara terukur dan spesifik, misalnya deviasi terjadi pada tipe kasus tertentu, pada unit tertentu, atau pada periode tertentu. Ketika pola deviasi sudah terlihat, tindak lanjutnya bisa lebih tepat. Kadang solusinya adalah perbaikan SOP, kadang perlu simplifikasi approval, kadang perlu penguatan kontrol sistem, dan kadang justru perlu mengubah desain proses agar realistis dengan kondisi operasional.
Di sisi lain, process mining juga menghindarkan organisasi dari jebakan otomatisasi yang salah sasaran. Banyak inisiatif otomasi seperti RPA dimulai dari asumsi bahwa langkah manual tertentu harus diotomatiskan. Padahal, jika langkah itu sering berubah karena data tidak lengkap, otomasi hanya mempercepat kekacauan. Dengan process mining, organisasi bisa memastikan dulu prosesnya stabil, titik bottlenecknya jelas, dan variasi yang tidak perlu sudah dikurangi. Setelah itu, otomatisasi menjadi lebih aman dan berdampak, karena diterapkan pada bagian proses yang benar benar repetitif dan terstandar.
Pada akhirnya, process mining memberi cara kerja baru yang lebih dewasa dalam manajemen proses. Ia mengubah proses bisnis dari “diagram yang dipajang” menjadi “sistem yang diukur”. Organisasi tidak lagi menebak nebak titik lemah, tetapi bisa melihatnya dari event log, menguji hipotesis perbaikan, lalu memantau apakah perubahan benar benar memperbaiki kinerja. Dalam jangka panjang, pendekatan ini mendorong budaya continuous improvement yang lebih objektif dan cepat, karena data operasional sehari hari menjadi sumber kebenaran yang bisa dipakai bersama.
Jika kamu ingin membawa konsep ini ke konteks kampus atau unit kerja, bayangkan proses seperti layanan helpdesk, permintaan akses sistem, pengadaan perangkat, atau administrasi akademik. Semua proses itu biasanya meninggalkan jejak digital yang kaya. Dengan process mining, jejak tersebut dapat diubah menjadi peta proses nyata yang memperlihatkan variasi, bottleneck, dan peluang perbaikan yang paling masuk akal. Dan di situlah efisiensi yang sebenarnya muncul, bukan dari mempercepat semua hal, melainkan dari membuat proses lebih konsisten, lebih patuh, dan lebih minim pemborosan.
Referensi Ilmiah
- van der Aalst, W. M. P. (2016). Process Mining: Data Science in Action edisi kedua. Springer.
- van der Aalst, W. (2011). Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer.
- Rozinat, A., dan van der Aalst, W. M. P. (2008). Conformance Checking of Processes Based on Monitoring Real Behavior. Information Systems, 33(1), 64–95.
- Weijters, A. J. M. M., van der Aalst, W. M. P., dan de Medeiros, A. K. A. (2006). Process Mining with the Heuristics Miner Algorithm. Technische Universiteit Eindhoven, Technical Report.
- Rebuge, Á., dan Ferreira, D. R. (2012). Business Process Analysis in Healthcare Environments: A Methodology Based on Process Mining. Information Systems, 37(2), 99–116.