Dalam lingkungan bisnis yang didorong oleh data, Process Mining telah menjadi jembatan vital antara data event log yang tersimpan dalam sistem IT dan pemahaman proses bisnis yang sebenarnya (as-is). Mengubah data mentah menjadi wawasan proses yang visual dan terstruktur memerlukan pendekatan yang metodis. Oleh karena itu, bagi perusahaan yang baru memulai inisiatif ini, memiliki panduan praktis untuk Implementasi Process Mining sangat penting guna memastikan proyek analisis proses bisnis tidak terhenti di tengah jalan karena kompleksitas data. Proses ini bukan hanya sekadar menginstal perangkat lunak, tetapi juga melibatkan pemahaman mendalam tentang data, proses, dan tujuan strategis perusahaan.
Langkah 1: Penentuan Lingkup dan Pemilihan Proses Kritis. Tahap awal dalam Implementasi Process Mining adalah memilih proses yang tepat untuk proyek percontohan (pilot project). Memulai dengan proses yang terlalu luas dapat menghabiskan sumber daya. Idealnya, pilih proses yang memiliki volume transaksi tinggi, menimbulkan biaya operasional yang signifikan, atau memiliki masalah kinerja yang sudah diketahui, seperti proses Procurement-to-Pay (P2P) atau Order-to-Cash (O2C). Tim Komite Proyek Analisis Bisnis (KPAB) PT Solusi Digital, misalnya, pada rapat 4 November 2025, memutuskan untuk memulai dengan proses Onboarding Karyawan karena memiliki waktu siklus yang tidak menentu. Pemilihan ini harus didukung oleh persetujuan dari stakeholder terkait.
Langkah 2: Ekstraksi Data Log Peristiwa. Inti dari Process Mining adalah event log. Langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi sistem sumber (misalnya, SAP, Oracle, atau sistem kustom) dan mengekstrak data yang memenuhi Tiga Pilar Utama: ID Kasus, Aktivitas, dan Timestamp. Kualitas data mentah sangat bergantung pada peran tim IT dan Administrator Sistem. Mereka harus memastikan bahwa data yang diekstrak mencakup semua instans proses yang relevan dalam jangka waktu yang ditentukan (misalnya, data P2P selama 12 bulan terakhir) dan dalam format yang konsisten, biasanya CSV atau Database Query.
Langkah 3: Pembersihan dan Transformasi Data. Ini sering kali merupakan tahap paling menantang. Data mentah jarang sempurna; nama aktivitas mungkin tidak konsisten, timestamp mungkin hilang, atau ID Kasus mungkin terputus. Tantangan dalam Implementasi Process Mining seringkali muncul karena 80% waktu proyek dihabiskan untuk membersihkan data. Tim analis harus bekerja untuk memetakan nama aktivitas mentah ke nama aktivitas standar dan mengidentifikasi variant data yang tidak relevan. Sebuah standar internal yang ditetapkan oleh Tim Data Science PT Solusi Digital mengharuskan data completeness (kelengkapan data) mencapai minimal 95% sebelum diizinkan masuk ke alat Process Mining. Data yang bersih dan terstruktur sangat penting untuk akurasi peta proses yang dihasilkan.
Langkah 4: Analisis dan Pemetaan Proses. Setelah data bersih, data dimuat ke dalam perangkat lunak Process Mining (seperti Celonis, Disco, atau Minit). Pada tahap ini, peta proses yang sesungguhnya (process map) akan terungkap secara otomatis. Fokus utama analisis adalah mengidentifikasi bottleneck (kemacetan waktu), rework loops (pengulangan pekerjaan), dan varian proses yang paling sering terjadi. Kunci sukses Implementasi Process Mining di sini adalah kemampuan analis untuk mengajukan pertanyaan yang tepat kepada data, seperti: “Berapa lama rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk transisi dari ‘Persetujuan Manajer’ ke ‘Pembayaran Dilakukan’?” dan “Di mana titik hand-off (serah terima) yang paling sering menyebabkan penundaan?”
Langkah 5: Tindakan dan Monetisasi. Wawasan tanpa tindakan adalah sia-sia. Temuan dari Process Mining harus diubah menjadi rekomendasi bisnis yang konkret, seperti otomatisasi menggunakan RPA, penulisan ulang kebijakan, atau pelatihan karyawan. Misalnya, jika Process Mining mengungkapkan bahwa 35% waktu siklus dihabiskan untuk menunggu persetujuan legal, tindakan yang diambil mungkin adalah menyederhanakan persyaratan dokumen legal atau mengotomatisasi pemeriksaan pra-persetujuan. Siklus ini berlanjut, di mana Process Mining kemudian digunakan untuk memantau apakah perubahan yang diterapkan benar-benar berhasil Implementasi Process Mining sebagai proses berkelanjutan.