| Judul | Prcess Mining : Sains data berorientasi proses / Angelina Prima Kurniati |
| Pengarang | Angelina Prima Kurniati Guntur Prabawa Kusuma Suyanto |
| Penerbitan | Bandung : Informatika, 2023 |
| Deskripsi Fisik | xxii, 242 hlm.; 24 cm. |
| ISBN | 978-623-7131-73-1 |
| Subjek | Analisis Numerik--Pengolahan Data |
| Abstrak | Process Mining adalah bidang ilmu yang relatif baru dan masih terus berkembang. Bidang ini menarik dan dibutuhkan dalam berbagai domain karena dapat digunakan untuk menggali informasi tentang proses bisnis dari sekumpulan besar data yang dimiliki perusahaan dalam bentuk event log. Selain kemampuan teknis untuk mengolah data, peneliti dan praktisi di bidang ini juga perlu memiliki kemampuan untuk memahami proses bisnis dalam perusahaan: apa yang dilakukan, bagaimana melakukannya, siapa yang melakukan, dan kapan dilakukannya. Pemahaman yang mendalam tentang data dan proses bisnis tersebut merupakan landasan awal untuk menerapkan Process Mining dalam perusahaan. Buku ini membahas Process Mining, mulai dari pendahuluan: definisi, tujuan, dan dampak penggunaan Process Mining; keterkaitan Process Mining dengan manajemen proses bisnis, penambangan data, sains data, dan explainable artificial intelligence; metodologi dan tahap-tahap utama dalam Process Mining; hingga diskusi secara komprehensif mengenai Process Mi |
| Bahasa | Indonesia |
| Bentuk Karya | Bukan fiksi atau tidak didefinisikan |
| Target Pembaca | Dewasa |
| No Barcode | No. Panggil | Akses | Lokasi | Ketersediaan |
|---|---|---|---|---|
| B014004.1 | 510.285 53 ANG p | Dapat dipinjam | Perpustakaan Pusat - Ruang Baca Dewasa | Tersedia |
| B014004.2 | 510.285 53 ANG p | Dapat dipinjam | Perpustakaan Pusat - Ruang Baca Dewasa | Tersedia |
| B014004.3 | 510.285 53 ANG p | Dapat dipinjam | Perpustakaan Pusat - Ruang Baca Dewasa | Tersedia |
| Tag | Ind1 | Ind2 | Isi |
| 001 | INLIS000000000014358 | ||
| 005 | 20240801111302 | ||
| 008 | 240801################e##########0#ind## | ||
| 020 | # | # | $a 978-623-7131-73-1 |
| 035 | # | # | $a 0010-0824000001 |
| 082 | # | # | $a 510.285 53 |
| 084 | # | # | $a 510.285 53 ANG p |
| 100 | 0 | # | $a Angelina Prima Kurniati |
| 245 | 1 | # | $a Prcess Mining : $b Sains data berorientasi proses /$c Angelina Prima Kurniati |
| 260 | # | # | $a Bandung :$b Informatika,$c 2023 |
| 300 | # | # | $a xxii, 242 hlm.; 24 cm. |
| 520 | # | # | $a Process Mining adalah bidang ilmu yang relatif baru dan masih terus berkembang. Bidang ini menarik dan dibutuhkan dalam berbagai domain karena dapat digunakan untuk menggali informasi tentang proses bisnis dari sekumpulan besar data yang dimiliki perusahaan dalam bentuk event log. Selain kemampuan teknis untuk mengolah data, peneliti dan praktisi di bidang ini juga perlu memiliki kemampuan untuk memahami proses bisnis dalam perusahaan: apa yang dilakukan, bagaimana melakukannya, siapa yang melakukan, dan kapan dilakukannya. Pemahaman yang mendalam tentang data dan proses bisnis tersebut merupakan landasan awal untuk menerapkan Process Mining dalam perusahaan. Buku ini membahas Process Mining, mulai dari pendahuluan: definisi, tujuan, dan dampak penggunaan Process Mining; keterkaitan Process Mining dengan manajemen proses bisnis, penambangan data, sains data, dan explainable artificial intelligence; metodologi dan tahap-tahap utama dalam Process Mining; hingga diskusi secara komprehensif mengenai Process Mining dari sejumlah perspektif berbeda. Pembahasan tahap-tahap Process Mining juga menekankan bahwa ada aktivitas sebelum dan sesudah aktivitas utama Process Mining yang harus diperhatikan, meliputi persiapan data dan penyampaian hasilnya dalam bentuk visualisasi. Dalam buku ini juga diuraikan beberapa tools yang dapat digunakan untuk melakukan Process Mining serta contoh-contoh penerapannya. Pembaca dapat menggunakan bab-bab terkait sebagai referensi untuk mulai menggunakan tools yang ada dan menerapkan Process Mining pada data sampel. Pada bagian penutup disajikan tantangan dan peluang penerapan Process Mining, serta masa depan Process Mining di Indonesia. Tantangan utamanya adalah ketersediaan dan kualitas data, yang musti diatasi secara hati-hati menggunakan berbagai teknik pengolahan data yang tepat. Sementara itu, peluang dan masa depan Process Mining di Indonesia masih terbuka lebar bagi akademisi maupun praktisi untuk mengembangkan dan menerapkan Process Mining di berbagai bidang: kesehatan, pendidikan, industri, manufaktur, dan sebagainya. |
| 650 | # | # | $a Analisis Numerik--Pengolahan Data |
| 700 | 0 | # | $a Guntur Prabawa Kusuma |
| 700 | 0 | # | $a Suyanto |
| 990 | # | # | $a 024.2630/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2630/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2630/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2630/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2631/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2631/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2631/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2631/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2632/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2632/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2632/PC/2024 |
| 990 | # | # | $a 024.2632/PC/2024 |
Content Unduh katalog
Karya Terkait :