## Wiwin Suwarningsih
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015

## DETEKSI KESALAHAN TRANSFORMASI DATA CUACA
Wiwin Suwarningsih Pusat Penelitian Informatika LIPI, Komplek LIPI Gd.20 Lt.3 Jl. Cisitu 21/154-d Sangkuriang Bandung wiwin.suwarningsih@lipi.go.id

## Abstrak
Sebuah  sistem  online  monitoring  cuaca  dan sistim peringatan dini banjir membutuhkan suatu data masukan  yang  benar,  karena  bila  data  cuaca  yang diolah  salah  maka  akan  menghasilkan  sebuah informasi  yang  salah  pula.  Proses  transfer  data  dari alat sensor ke stasiun pencatat berupa data text yang kemudian diterjemahkan kedalam sintaks SQL. Pada tahap  transformasi  dari  bentuk  text  ke  sintaks  SQL dibutuhkan suatu pendeteksi kesalahan data agar data yang  tersimpan  di  basisdata  bila  akan  digunakan untuk  aplikasi  dapat  menghasilkan  sebuah  informasi yang  benar.    Metoda  yang  digunakan  untuk pendeteksian  kesalahan  tranformasi  data  cuaca  ini adalah  pemodelan  referensi,  metoda  ini  membahas persyaratan  dan  pengembangan  pemodelan  referensi yang  mencerminkan  kebutuhan  untuk  konfigurasi data  atau  informasi.  Pemetaan  dan  analisa  masalah pada  metoda  ini  menggunakan  notasi  EPC  (Event- driven Process Chain), sehingga pemodelan konfigurasi referensi dan prinsip-prinsip desain yang sesuai  dapat digunakan  dalam  skenario  pendeteksian kesalahan  pada  saat  transformasi  data  cuaca  dari bentuk  text  menjadi  sintaks  SQL.  Hasil  akhir  dari penelitian  ini adalah akurasi  data  cuaca tetap terjaga dengan  didukung  proses  pendeteksian  yang  relatif cepat

## Kata kunci :
Transformasi  data,  Pemodelan  Referensi,  Cuaca, Konfigurasi Data, EPC

## Abstract
An online weather monitoring system and flood early warning system requires correct data  input, because if  input  data  that  is  processed  incorrectly  it  will produce  a  false  information  as  well.  The  data  is transfered  from  sensors  to  the  recording  station  in the  form  of  text  data  and  then  translated  into  SQL syntax.  At  the  transformation  stage  from  text  into SQL syntax, it needs data error detection in order the
data that stored in database will produce the correct information whenever it retrieve by the application.
Method  that  will  be  used  in  error  detection  of weather  data  transformation  is  reference  model, which  addresses  the  requirements  and  development of  reference  model  that  reflects  the  need  for configuration  of  data  or  information.  Mapping  and analysis  of  the  problem  is  done  using  the  notation EPC  (Event-driven  Process  Chain),  so  that  the reference  configuration  modeling  and  design principles  that  fit  can  be  used  in  error  detection scenarios  during  the  transformation  of  weather  data from text into the SQL syntax. The end result of this research  is  the  accuracy  of  weather  data  is maintained  with  the  support  of  rapid  detection process.
Keywords:  Data  transformation,  reference  model, weather, data configuration, EPC .

## I. P ENDAHULUAN
Mengelola  data  cuaca  membutuhkan  suatu teknik  yang  benar  dan  optimal,  karena  data  cuaca merupakan  jenis  data  yang  krusial.  Mengapa dikatakan krusial ? karena dengan data cuaca ini kita dapat  menggunakan  untuk  prediksi  kondisi  cuaca suatu daerah apakah dalam kondisi panas, hujan atau berawan.  Data  cuaca  dapat  digunakan  pula  untuk memprediksi  kondisi  bencana  seperti  banjir,  tanah longsor ataupun kekeringan. Di sektor pertanian data cuaca  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  musim tanam  dan  musim  panen.  Banyak  sekali  informasi yang  dapat  dihasilkan  dengan  menggunakan  data cuaca ini.
Proses  perekaman  data  yang  dilakukan  saat  ini adalah  menggunakan  sistem data  logger yang dipasang  di  stasiun  cuaca.  Kemudian  data  tersebut dikirim  dengan  menggunakan  sistem  jaringan nirkawat dengan durasi waktu setiap 10 menit sekali. Di sisi stasiun pencatat data tersebut direkam, proses

## Wiwin Suwarningsih
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
perekaman  data  ini  dilakukan  dengan  cara  merubah bentuk  data  text  menjadi  sintkas  SQL.  Perubahan data  dari  bentuk text  menjadi  sintkas  SQL  dilakukan untuk  memudahkan  penyimpanan  dan  pengelolaan basisdata cuaca.
Berdasarkan  hal  tersebut  maka  diperlukan  suatu proses  pendeteksian  kesalahan  transformasi  atau perubahan data dari bentuk text menjadi sintkas SQL, ini  dilakukan  agar  data  yang  tersimpan  di  basisdata cuaca  merupakan  data  yang  benar  agar  apabila  data cuaca  tersebut  dibutuhkan  sebagai  data  masukan untuk  aplikasi  sistem  peringatan  dini  banjir  akan menghasilkan informasi yang benar.

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Model referensi adalah model konseptual generik yang  direkomendasikan  untuk  domain  tertentu (Fettke  and  Loss).  Dengan  metoda  ini  analisa  dan pemodelan  masalah  dapat  digambarkan  berdasarkan fungsi dan kejadian setiap obyek  yang terlibat dalam permasalahan  tersebut.  (Fettke  and  Loss,  2003) (Dumas  and  Hofstede,  2005).  Penerapan  model referensi  dimotivasi  oleh  paradigma  'design-for/by- reuse',  yaitu  mempercepat  proses  pemodelan  dengan menyediakan  repositori  proses  yang  relevan  dan struktur idealnya dengan menggunakan modus   'plug &  play'  modus(Dumas  and  Hofstede,  2005) (Mendling,2008).  Dengan  demikian,  pemodelan referensi  terkait  erat  dengan  penggunaan  kembali model  informasi  dengan  menyediakan  solusi  model generik  yang  dapat  disesuaikan  dengan  model tertentu  yang  mencerminkan  kebutuhan  individu. Gambaran  umum  desain  analisis  model  referensi dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar.1. Gambaran Umum Desain Analisis(Mendling, 2008)(Rosemann, 2007)
Pada  gambar  1  dapat  dilihat  sebagai  masukan untuk langkah-langkah analisis menggunakan sintaks XML  dari  model  referensi.  Langkah  pertama  EPC diubah  ke  bentuk  YAWL    dan  hasil  transformasi adalah  sebuah  file  XML  untuk  setiap  EPC  dalam model referensi(Dumas and Hofstede, 2005) (Mendling,  2008)(Rosemann,  2007).  Model  YAWL tersebut  kemudian  dianalisis untuk  menghasilkan penemuan kesalahan sintaks XML. Langkah selanjutnya  adalah  analisa  model  ekstrak  informasi deskriptif  seperti  jumlah  elemen  dari  tipe  elemen tertentu  dan  apakah  ada  siklus  untuk  setiap  model EPC.  Sebuah  file  XML  merupakan karakteristik  dari model  ini,  kemudian  digabungkan  dengan  data keluaran    YAWL  berdasarkan  ID  masing-masing EPC,  dan  ditulis  ke  tabel  analisis  dalam  format HTML(Mendling, 2008)(Rosemann, 2007).
Model EPC adalah sebuah grafik yang menggambarkan  peristiwa  dan  fungsi(Dumas  and Hofstede, 2005) (Mendling, 2008)(Rosemann, 2007). Model  ini  menyediakan  berbagai  konektor  yang memungkinkan eksekusi paralel alternatif dan proses. Aliran  ini  ditentukan  oleh  operator  logika  AND, XOR  dan    OR.  Notasi  yang  digunakan  pada  model EPC sangat sederhana dan  mudah dimengerti.

## III. M ETODA P ENELITIAN
Metoda yang digunakan pada penelitian ini adalah RML  ( Reference  Modeling  Languages ),  metoda  ini membahas persyaratan dan pengembangan pemodelan  referensi  yang  mencerminkan  kebutuhan untuk konfigurasi data atau informasi.
Pengembangan
dan konfigurasi masalah menggunakan notasi EPC.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penerimaan  data  cuaca  yang  dilakukan  saat  ini berbentuk  data  text  (lihat  gambar  2).  Data  dikirim setiap  10  menit  dikirim  dengan  format  tanggal,  jam kemudia  parameter  cuaca  yang  terdiri  dari  suhu, curah  hujan,  kelembaban,  kecepatan  angin  dan  arah angin.

## Gambar 2. Data Text Cuaca
Proses  konversi  text  ke  bentuk  SQL  dilakukan setiap saat karena informasi data cuaca ini digunakan 12-11-05 10:05:14 ;+024,18;+002,01;+067,78; +1,45;+106 12-11-05 10:15:15 ;+024,20;+001,01;+068,70; +2,45;+107 12-11-05 10:25:13 ;+025,12;+002,11;+068,98; +2,55;+105

## Wiwin Suwarningsih
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
pula untuk informasi secara online. Setelah data text diterima  selanjutnya  dilakukan  tranformasi  dari bentuk text  ke dalam sintkas SQL (lihat gambar  3).
Gambar 3.  Konversi Txt ke MySQL

## IV.1 Elaborasi Proses Konversi txt ke MySQL dalam Notasi EPC
Elaborasi  proses  konversi  txt  ke  MySQL  dengan notasi EPC ini merupakan penggambaran tahap-demi tahap  analisis  terhadap  sintax  yang  digunakan  untuk melihat  kemungkinan  terjadinya  kesalahan  bentuk format  data  txt.  Pada  gambar  3  proses  transformasi dimulai  dengan  membaca  file  text,  fungsi  yang digunakan  FOpen  untuk  membuka  file  text,  fungsi FRead  untuk  membaca  file  text  dan  FClose  untuk menutup  file  text.  Dengan  menggunakan  kombinasi konektivitas  OR_SPLIT.  Jika  proses  pembacaan  file text  berhasil  maka  dilakukan  pencarian  lokasi  tab pemisah  dengan  menggunakan  fungsi  Str_Replace dimana identifikasi tab pemisah berupa spasi dan titik koma (;).
Tahap  selanjutnya  adalah menggabungkan  fungsi Str_Replace dengan fungsi Exlpode dengan
menggunakan relasi OR_JOIN untuk proses pemecahan  setiap  baris  data.  Tahap  ini  dilakukan untuk memisahkan data yang datang pertama dengan data  yang  datang  berikutnya.  Kemudian  dilakukan konetivitas    XOR_JOIN  untuk alokasi ruang  elemen data  dan  penyesuaian  data  dalam  file  text.  Fungsi ForEach  pada  proses  penyimpanan  data  dalam  array digunakan  untuk  mengatur  alokasi  data  tersebut. Apabila  alokasi  data  sudah  dilakukan  maka selanjutnya  adalah  menyimpan  data  dengan  perintah SQL  yaitu  INSERT  INTO tabel  Data_Cuaca.  Proses memasukan  data  dalam  tabel  ini  merupakan  tahap akhir dari diagram EPC.

## IV.2 Deteksi Kesalahan Transformasi Data dalam Notasi Petri Net.
Proses menterjemahkan dari notasi EPC ke notasi PetriNet  adalah  untuk  membuat  aliran  kerja  dalam bentuk jaringan Petri (Petri Net)(Mendling,
2008)(Rosemann, 2007). Hal yang menjadi pertimbangan analisis deteksi  kesalahan  dengan  cara mengubah notasi EPC menjadi notasi PetriNet adalah adanya  beberapa  masalah  dengan  konektivitas  pada notasi  EPC(Dumas  and  Hofstede,  2005)(Mendling, 2008).
Proses  pendeteksian  kesalahan  dapat  dilakukan dengan menggunakan notasi PetriNet karena Petrinet merupakan  model  yang  penggunaannya  untuk sumber  daya  tertutup,  sistem  aktif  yang  non- reaktif[7]. Jika kita perhatikan untuk jenis data cuaca ini merupakan sumberdaya tertutup. Sistem pengiriman  datanya  pun  dikategorikan  sistem  aktif yang  no  reaktif  karena  dibuat  secara  otomatis mengirimkan data setiap 10 menit sekali.
Pertimbangan  lain  tidak  menggunakan  notasi aktivitas  diagram  karena  diagram  aktivitas  UML memodelkan  untuk  sistem  terbuka  dan    sistem reaktif(Eshuis and Wieringa, 2003).
// baca text file $file = “/convert/cuaca.txt”; $fp = fopen($file, “r”); $data = fread($fp, filesize($file)); fclose($fp);
//pencarian lokasi TAB untuk karakter ( “;” atau “ ”) $output = str_replace(”\t ; \t”, “ ”, $data);
// function explode utk memecah setiap baris $output = explode(”\n”, $output);
// function foreach utk looping jumlah array dan explode element
foreach($output as $var) { $tmp = explode(”|”, $var); $Tanggal = $tmp[0]; $Jam = $tmp[1];
$Suhu = $tmp[2]; $CurahHujan = $tmp[2]; $Kelembaban = $tmp[2];
$KecAngin = $tmp[2];
$ArahAngin = $tmp[2];
//Simpan dengan query biasa
$sql  =  “INSERT  INTO  table  SET  cuaca_data (Tanggal,Jam,Suhu,CurahHujan,Kelembaban,KecAngin,ArahA ngin)
values(’$Tanggal’,'$Jam’,'$Suhu’,'$Curahujan’,'$Kelemba ban’,'$KecAngin’,’$ArahAngin’)”;
mysql_query($sql); }

## Wiwin Suwarningsih
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
Baca Text File Buka $File_Open & Tutup $File_Close $File Text siap dibaca Cari Lokasi
TAB untuk karakter Pecah setiap Linebreak Function Explode FRead dan FWrite Str_replace X looping jumlah array dan explode element Function ForEach Simpan data dengan query SQL Legenda : :  Event :  Function Gambar 4. Tranformasi Data Text ke Sintaks SQL dalam Notasi EPC
IV.2.1 Deteksi kesalahan pada OR_SPLIT untuk fungsi Str_Replace dan fungsi explode.
Jika  konektivitas  OR_SPLIT  pada  fungsi Str_Replace  tidak  dapat  membedakan  tab  pemisah antar  data  maka  proses  pembentukan  variabel  tidak dapat  didefinisikan.    Pembentukan  variabel  ini digunakan untuk proses pengaturan ruang penyimpanan data dimana tahap ini harus menunggu proses  pemisahan  data  sampai  selesai.  Hal  ini dilakukan  untuk  menghindari  kerancuan pada  saat proses pemisahan data pada fungsi Str_Replace.
Koreksi  kesalahan  data  text  dilakukan  pada fungsi  Str_Replace.  Proses  mendeteksi  kesahalan yang pertama adalah membandingkan format standar tanggal  dan  jam.  Jika  ada  salah  satu  format  yang salah maka dianggap data salah ( error ).
Data tanggal pada file text dibandingkan dengan format  standar  yang  terdiri  dari  dd-mm-yyyy. Dimana  dd  adalah  tanggal,  menggunakan  dua  digit antara 1 sampai dengan 31, mm adalah bulan  antara 1  s.d.12,  dan  yyyy  adalah  tahun  antara  2011  s.d. 2020.  Pemisah  antara  data  tanggal,  bulan  dan  tahun adalah  tanda    strip  ‘-‘.  Gambaran  pendeteksian kesalahan untuk format tanggal dan jam dapat dilihat pada gambar 5.
Sedangkan  format  standar  untuk  jam  adalah hh:mm:ss,  dimana  hh  adalah  jam  dengan  rentang nilai  00-23,  mm  adalah  menit  dengan  rentang  niali 00-59, dan ss adalah detik 00-59. Pemisah antara jam, menit dan detik menggunakan titik dua ‘:’.
Baca tanggal Cek format tanggal Cek dd Cek mm Cek yyyy Komparasi dg format : dd-mm-yyyy Data Tanggal Benar Data Tanggal Salah Baca Jam Cek format jam Cek hh Cek mm Cek ss Komparasi dg format : hh:mm:ss Data Jam Benar Data Jam
Salah Gambar 5. PetriNet Deteksi Data Tanggal dan Data Jam Deteksi kesalahan selanjutnya adalah pembacaan  data  suhu,  dimana  data  suhu  ini tergantung  pada  data  jam.  Hal  ini  dikarenakan rentang nilai suhu untuk kondisi pagi, siang, sore dan malam hari berbeda-beda (lihat tabel 1).
Tabel 1. Rentang Nilai Suhu berdasarkan jam (data diambil dari stasiun cuaca Di Lembang )
Jam Suhu ( o Celcius) 00:00 – 04:00 15,00 – 19,00 04:01 – 08:00 19,00 – 22,00 08:01 – 15:00 22,00 – 29,00 15:01 – 20:00 22,00 – 25,00 20:00 – 23:59 19,00 – 22,00
Berdasarkan tabel 1, bila data suhu yang dibaca tidak  sesuai  dengan  rentang  nilai  tersebut  maka dianggap data suhu salah.

## Wiwin Suwarningsih
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
Baca Suhu Cek Nilai Suhu Cek Bila jam 00:00- 04:00 Komparasi dg range nilai suhu Data Suhu Benar Data Suhu Salah Baca Curah Hujan Cek Nilai Curah Hujan Cek bila nilai 00 - 100 Komparasi dg range nilai curah hujan Data Curah Hujan Benar Data Curah Hujan Salah Cek Bila jam 04:01- 08:00 Cek Bila jam 08:01- 15:00 Cek Bila jam 15:01- 20:00 Cek Bila jam 20:01- 23:59
Gambar 6. PetriNet Deteksi Data Suhu dan Curah

## Hujan
Pada  gambar  6  untuk  mendeteksi  nilai  curah hujan  hanya  menggunakan  satu  rentang  nilai  saja yaitu antara 0,00 sampai dengan 100,00. Begitu juga dengan kecepatan angin rentang nilainya antara 0,00 sampai  dengan  10,00.  Sedangkan  untuk  parameter kelembaban  nilai  datanya  dibandingkan  berdasarkan kondisi  jam  (lihat  tabel.2),  sehingga  proses pendeteksiannya hampir sama dengan suhu
Tabel 2. Rentang Nilai Kelembaban berdasarkan jam

## (data diambil dari stasiun cuaca Di Lembang)
Jam Kelembaban 00:00 – 08:00 94 – 98 08:01 – 15:00 70 – 94 15:01 – 23:59 94 – 98
Parameter  terakhir  yang  diuji  kebenaran nilainya adalah arah angin, disini kami menggunakan skala  00-150 o LU  (lintang  Utara).  Bila  data  arah angin  berada  dalam rentang nilai tersebut  maka  data arah  angin  dianggap  benar,  jika  diluar  rentang  nilai tersebut maka dianggap bahwa data arah angin salah.

## IV.2.2 Deteksi kesalahan pada XOR_JOIN
untuk looping jumlah array dan explode elemen.
Deteksi kesalahan dengan menggunakan konektivitas  XOR_JOIN  pada  proses  pengulangan data  larik  (array)  dan  fungsi  explode  adalah  untuk menentukan  apakah  data text  dalam  satu  baris  benar atau tidak. Karena jika ada salah satu data salah maka data  tersebut  tidak  perlu  ditransformasi  ke  sintaks SQL  dan  data  akan  dihapus.  Akan  tetapi  jika  data benar maka data akan ditransformasi ke sintaks SQL
dan  disimpan  dalam  basisdata.    Proses  analisa kesalahan  ini  menggunakan  fungsi  ‘wait-for-all’, ‘first-come’  atau  ‘every-time’(lihat  gambar  7) (Mendling, 2008)(Rosemann,2007)(Recker, 2006).
Gambar 7. Fungsi Wait-For-All, First-Come dan Every- Time untuk XOR_JOIN
Karakteristik  dari  ketiga  fungsi  tersebut  secara umum  adalah  mengintepretasikan  setiap  kejadian kedalam suatu aksi yang mengarah pada penempatan tahapan  proses  selanjutnya.  Perbandingan  cara  kerja tiga  fungsi  ‘wait-for-all’,  ‘first-come’  atau  ‘every- time’ dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan fungsi ‘ wait - for-all’, ‘first- come ’ atau ‘ every-time’ (Aals, dkk, 2006)(Eshuis and Wieringa, 2003) Fungsi Cara Kerja wait - for-all Pendeteksian  dilakukan  dengan  cara  menunggu fungsi yang telah diaktifkan selesai secara keseluruhan. Kelebihan : - Sesuai untuk jenis data yang saling berkaitan
- Kelemahan :
- Proses deteksi lama. - Tidak sesuai untuk data dengan jumlah yang besar first-come Pendeteksian  dilakukan  dengan  cara  menunggu sampai ada satu fungsi yang selesai,  fungsi  yang lain diabaikan. Kelebihan : - Proses deteksi lebih cepat.
- Sesuai untuk data dengan jumlah besar
Kelemahan :
Terjadi penumpukan fungsi yang telah diaktifkan.
every-time Pendeteksian dapat dilakukan beberapa kali. Kelebihan :
Proses  deteksi  dapat  dilakukan  lebih  dari  satu  untuk satu jenis data
Kelemahan : - Memicu munculnya ambigu
- Tidak sesuai untuk jumlah data yang besar

## Wiwin Suwarningsih
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume I, No 3, 10 Agustus 2015
Berdasarkan  gambar  7  proses  pembacaan  data dan deteksi kesalahan sebagai berikut :
- Fungsi  Wait- For-All untuk  data  text  dalam  satu baris akan dibaca sampai akhir data, sehingga bila seluruh  data  benar  maka    data  text  akan ditransformasi ke sintaks SQL.
- Fungsi First-Come akan  melakukan  pembacaan data  dari  awal,  ketika  pada  data  pertama  atau kedua  atau  ketiga  salah  maka  proses  akan berhenti  dan  data  dianggap  sebagai  data  yang salah  dan  tidak  akan  dilakukan  tranformasi  ke sintaks SQL.
- Fungsi Every-Time untuk  jenis  data  cuaca  ini tidak  sesuai  karena  proses  pembacaan  data menggunakan  larik  yang  dibaca  dari  awal  baris sampai  dengan  akhir  baris.  Sehingga  bila  fungsi ini akan diberlakukan untuk data cuaca harus ada fungsi  tambahan  dimana  pointer  akan  menunjuk pada  indeks  array  tertentu  sesuai  dengan kebutuhan  operator,  pada  posisi  mana  akan operator  akan  menguji  deret  data  text  cuaca tersebut.
Dari  ketiga  fungsi  deteksi  kesalahan    yang memilliki peluang pendeteksian kesalahan lebih cepat adalah First-Come ,  fungsi  ini  sesuai  dengan  jenis data  cuaca  dimana  intentitas  waktu  kedatangan  data setiap  10  menit  sekali,  sehingga  begitu  data  text berikutnya  datang  untuk  dideteksi  dapat  dilakukan lebih  cepat.  Tingkat  akurasi  data  fungsi First-Come memiliki  nilai  yang  baik,  hal  ini  berdasarkan  hasil pengujian terhadap data yang masuk. (lihat tabel 4)
Tabel 4. Perbandingan Waktu Proses dan
Akurasi Data Fungsi Rata-Rata Waktu Proses (detik) Rata-Rata Akurasi Data (%) wait-for-all 435 93,2 first-come 299 91,5 every-time 412 87,6
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  akurasi  data untuk  fungsi wait-for-all dan first-come memiliki nilai persentasi yang hampir sama. Nilai ini diperoleh dari  25  kali  pengujian  dengan  jumlah  data  200  data text. Proses pengujian akurasi data dilakukan dengan cara  membandingkan  data  yang  sudah  tersimpan dalam  sintaks  SQL  dengan  data  yang  tersimpan  di data logger .    Nilai  akurasi  data  ini  tidak memperhitungkan gangguan yang terjadi pada proses pengiriman data melalui jaringan nirkawat.

## V. K ESIMPULAN
Proses  tranformasi  data  text  cuaca  ke  dalam sintaks  SQL  membutuhkan  suatu  proses  deteksi kesalahan  data.    Proses  pendeteksian  kesalahan dengan  menggunakan  notasi  EPC  dan  PetriNet menghasilkan  suatu  nilai  pengukuran  kecepatan waktu proses deteksi kesalahan dan akurasi data. Hal ini dibuktikan dengan pengujian uji terhadap data text yang  tersimpan  di  basisdata  cuaca  dalam  sintaks SQL.  Data  dalam    sintkas  SQL  ini  dapat  digunakan untuk  menampilkan  informasi  cuaca  dan  untuk sistem peringatan dini banjir.

## D AFTAR P USTAKA
Fettke,  P.,  &  Loos,  P,  2003,  Classification  of Reference  Models  -  a  Methodology  and  its Application.  Journal  of  Information  Systems and  e-Business  Management,  p:202–211, Elsevier.
Dumas, van der Aalst, and  Hofstede , 2005, Process- Aware  Information  Systems.    John  Wiley  & Sons, Inc.
Mendling, J., 2008, Detection and prediction of errors in EPCs of the SAP reference model, Journal of  Data  &  Knowledge  Engineering  64,  p  : 312–329,  Elsevier.
Rosemann,  M.,  2007,  A  configurable  reference modelling  language,  Journal  of  Information Systems 32,  p:1–23, Elsevier.
Recker, Jan, 2006, Configurable Reference Modeling Languages,  Journal  of  Information  Systems 24,  p:45–53, Elsevier.
Van der Aalst, Wil, Dreiling, Alexander, Gottschalk, Florian,  Rosemann,  Michael,  &  Jansen- Vullers,  Monique,  2006,    Configurable Process Models
as  a  Basis  for  Reference  Modelin,  Business  Process Management  Workshops  (LNCS  3812),  pp. 512-518.
Eshuis,  Rik,  and  Wieringa,  Roel,  2003,  Comparing Petri  Net  and  Activity  Diagram  Variants  for Workflow  Modelling  A  Quest  for  Reactive Petri  Nets,  Petri  Net  Technology  for Communication  Based  Systems,  Springer Link, Volume 2472, 2003, pp 321-351