Pencarian Model Proses dalam Workflow Repository Berbasis Graph Database Menggunakan BPMN-Q
Galang Luhur Pekerti 1,* , Muhammad Ainul Yaqin 2 , Suhartono 3
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Indonesia
1 14650060@student.uin-malang.ac.id; 2 yaqinov@ti.uin-malang.ac.id; 3 suhartono@ti.uin-malang.ac.id *corresponding author

## PENDAHULUAN
Workflow adalah rangkaian tindakan atau langkah-langkah yang digunakan dalam suatu proses, biasanya dijalankan oleh lebih dari satu pihak, dan menggunakan banyak sumber daya berbeda, yang biasanya dihasilkan menurut rangkaian aturan kerja [1]. Menurut Atmagi & Sarno  [2],  alur  kerja  merupakan  hal  yang  menarik  dalam  perkembangan  teknologi  SOA. Melalui alur kerja ini, pengguna dapat mengubah alur kerja sistem. Namun, jumlah alur kerja yang digunakan perusahaan cukup besar. Dengan cara ini, setiap modul mungkin memiliki alur kerja yang serupa / berbeda dengan alur kerja lainnya. Oleh karena itu, repositori alur kerja  diperlukan  untuk  menyimpan  alur  kerja. Workflow repository adalah  sistem  untuk menyimpan dan menjelaskan alur kerja proses bisnis di repositori. Menurut Chengfei Liu et al [3], fungsi repositori adalah untuk mendistribusikan data pada database yang menyimpan alur  kerja  yang  dibuat  dan  digunakan  oleh  perusahaan.  Manajer  repositori  menerapkan lapisan  layanan  kontrol  untuk  pemodelan,  pengambilan  dan  pengelolaan  objek  dalam repositori di DBMS.
Pada penelitian Yan et al [4] semangat diperoleh melalui pengembangan sistem basis data informasi  BPM.  Pertama,  basis  data  informasi  menyediakan  ruang  penyimpanan  dan menyederhanakan  pencarian  proses  bisnis.  Repositori  ini  kemudian  dapat  berfungsi  untuk membentuk  ulang  model  proses  khusus  industri.  Penelitian  mereka  juga  berfokus  pada prosedur  penggunaan  kembali,  seperti  preset  dalam  pilihan  komposisi  dan  penggunaan ontologi untuk menyesuaikan antar proses.

## I N F O A R T I K E L A B S T R A K

## Sejarah Artikel
Diterima: 24 Maret 2021 Direvisi: 20 April 2021 Diterbitkan: 30 April 2021 Workflow repositroy menyimpan  banyak workflow . Workflow yang disimpan  akan  dicari  sesuai  kebutuhan.  Sebagian  besar  pencarian  alur kerja berbasis teks. Penelitian ini menggunakan BPMN-Q untuk mencari BPMN  pada workflow repository berbasis  database  grafik  (NEO4J). BPMN  yang  disimpan  dalam  bentuk  file  XPDL  agar  dapat  diparsing. Selanjutnya XPDL akan diparsing untuk disimpan dalam graph database menggunakan  neo4j  sebagai  DBMS.  Kemudian  BPMN-Q  dibuat menggunakan  microsoft  visio  2007.  Lalu  akan  diparsing  untuk diterjemahkan ke bahasa cypher . Selanjutnya cypher memproses dalam database NEO4J. Dan menghasilkan BPMN yang sesuai dalam bentuk daftar. BPMN dan BPMN-Q yang diekstrak harus disimpan dalam bentuk xpdl.  Penelitian  ini  memberikan  skema  database  yang  sesuai  untuk penyimpanan workflow dalam  bentuk  grafik.  Arsitektur  ini  juga menyimpan  definisi  alur  kerja,  seperti  judul,  penulis,  dan  lainnya. Performa penggunaan BPMN-Q pada workflow repository berbasis graph database adalah cukup baik dengan nilai Precision dari pengujian adalah 82.74%.
Kata Kunci Workflow Repository Graph Database BPMN-Q
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Astrininditya  et  al  [5]  Repositori  alur  kerja dibangun dengan 2 lapisan. Lapisan pertama menyimpan data alur kerja, dan lapisan kedua menyimpan  metadata  alur  kerja.  Metadata  yang  disusun  dicatat  dalam  bentuk  Resource Description  Framework  (RDF).  Kemudian  bandingkan  2  tier  dengan  beberapa query menggunakan  SQL  dan  SPARQL.  Kueri  SPARQL  dalam  repositori  metadata  dapat memberikan hasil yang lebih baik daripada data repositori. Namun, RDF harus mengandung subjek, predikat, dan objek.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Ardan et al [6] implementasi graph database dengan metode Weighted  Directed  Acyclic  Graph (WDAG)  digunakan  dalam  penentuan  rute transportasi umum. Data jalur trayek angkot di Kota Malang dan Kota Batu disimpan dalam Graph Database. Titik pemberhentian yang dilalui disimpan dalam bentuk node. Sedangkan jalur angkot melaju disimpan dalam bentuk relasi atau edge. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Abriani & Yaqin [7] metode semantic similarity digunakan untuk mengukur kemiripan makna  antar  kalimat.  Pada  tahap  pertama,  dilakukan  penghitungan  word similarity menggunakan pendekatan wu palmer, lin, dan path menggunakan WS4J dengan melibatkan tiga kriteria tingkat kemiripan yaitu mirip, sedang, dan tidak mirip. Setelah didapat nilai word similarity , kemudian dilakukan perhitungan sentence similarity dengan dua jenis bobot nilai yaitu  (0,75,  0,25)  dan  (0,25,  0,75).  Pada  umumnya workflow repository menggunakan RDBMS (Relational Database Management System). RDBMS menyimpan data yang sangat terstruktur dalam tabel dengan kolom yang telah ditentukan sebelumnya dari jenis tertentu dan  banyak  baris  dari  jenis  informasi  yang  sama.  Relasi  antar  tabel  pada  RDBMS dihubungkan  dengan  primary  key  dan  foreign  key. Query JOIN  digunakan  untuk menggabungkan dua records dari 2 tabel atau lebih. Namun sql query tidak dapat mengambil nama relasi. Selain itu RDBMS memiliki schema yang kaku. Hal ini akan menghambat proses pencocokan struktural. Karena workflow itu sendiri memiliki schema yang flexible. Sehingga dalam penelitian ini digunakan graph database.
Graph Database Management System (selanjutnya disebut basis data grafik) yaitu sistem manajemen basis data online dengan metode create, read, update, dan delete (CRUD) untuk menampilkan pola data grafik. Database graph biasanya dibuat untuk diperuntukkan dengan sistem transaksional (OLTP). Cara ini, biasanya dioptimalkan untuk kemampuan transaksi dan  memiliki  desain  untuk  transaksi  dan  integritas  operasional  [8].  Graph  database menyimpan  data  dalam  bentuk  node.  Kemudian  diberikan  edge  untuk  relasi  antar  data. Sehingga schema yang dibuat lebih fleksibel daripada RDBMS.  Selain itu graph database mempunyai bahasa query sendiri yang disebut cypher . Neo4j merupakan aplikasi database yang menggunakan graph database. Neo4j ini bekerja dengan cara menyimpan data ke node yang terhubung dengan relationship [9].
Pencarian pada workflow umumnya berdasarkan teks. Sedangkan workflow sendiri berupa grafik  diagram.  Maka  pencarian  berdasarkan  teks  tidak  sesuai  untuk  pencarian workflow . Agar sesuai dengan bentuk dari workflow maka dalam penelitian ini menggunakan Business Process  Models Query language  yang  disebut  BPMN-Q.  BPMN-Q  adalah  kueri  visual berdasarkan  notasi  BPMN  [10].  BPMN-Q  dapat  mengekspresikan query struktural  dan menentukan  apakah  model  proses  yang  diberikan  (grafik)  secara  struktural  mirip  dengan grafik permintaan. Query pada BPMN-Q berupa notasi-notasi yang di ambil dari notasi pada BPMN itu sendiri. Kemudian diterjemahkan dalam bahasa cypher untuk diproses pada graph database. Cypher adalah  bahasa  kueri  database  grafik  yang  ekspresif  (tapi  tetap  ringkas). Meskipun  saat  ini  khusus  untuk  Neo4j,  ini  sangat  dekat  dengan  kebiasaan  kita  dalam merepresentasikan  grafik  sebagai  grafik,  jadi  sangat  cocok  untuk  mendeskripsikan  grafik secara  terprogram  [8]. Cypher akan  mudah  digunakan  untuk  pencarian workflow .  Karena cypher merepresentasikan grafik. Selain itu cypher mampu memanggil nama relasi bahkan atribut dari relasi itu sendiri.

## METODE
Pada  Gambar  1  dijelaskan  tentang  alur  penelitian.  Dimulai  dari  BPMN  yang  disimpan dalam  bentuk  file  XPDL  agar  dapat  diparsing.  Selanjutnya  XPDL  akan  diparsing  untuk disimpan dalam graph database. Pada penelitian ini menggunakan neo4j. Kemudian BPMN- Q dibuat menggunakan microsoft visio 2007. Lalu akan diparsing untuk diterjemahkan ke bahasa cypher .  Selanjutnya cypher memproses  dalam  database  NEO4J.  dan  dihasilkan BPMN yang sesuai dalam bentuk list.

## Parsing XPDL
Pada tahap ini adalah proses pengambilan data dari file *.xpdl. Data yang akan diambil adalah Deskripsi, Activity, Data Object, Transition , Data Transition, Data Store, Message Flow, Association . Berikut penjelasannya :
• Deskripsi
Data  pada  deskripsi  yang  akan  diambil  yaitu  author  dan  version.  Kode  xml deskripsi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 1. Alur Penelitian
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
• Activity Data  pada activity yang  akan  diambil  yaitu  Id  dan  Name.  Kode  xml  activity dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Activity
• Data Object
Data  pada  data object yang  akan  diambil  yaitu  Id  dan  Name.  Kode xml  data object dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Data Object
• Flow
Data pada flow yang akan diambil yaitu Id, From dan To. Kode xml flow dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Flow
• Flow data
Data pada flow data yang akan diambil yaitu Id, From dan To. Kode xml flow data dapat dilihat pada Gambar 6.
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
Gambar 6. Flow Data
• Data Store
Data pada data store yang akan diambil yaitu Id, Source dan Target. Kode xml data store dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Data Store
• Message Flow Data  pada message flow yang  akan  diambil  yaitu  Id  dan  Name.  Kode  xml message flow dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Message Flow
• Association
Data pada association yang akan diambil yaitu Id, Source dan Target. Kode xml association dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Association

## Graph Database
Selanjutnya  data  yang  sudah  didapat  akan  disimpan  ke  dalam  NEO4J.  Skema  yang digunakan pada graph database tentunya berbeda. Grap database menggunakan node untuk merepresentasikan  sebuah  data.  Dan  edge  sebagai  penghubungnya.  Hal  ini  sesuai  dengan bentuk visual dari BPMN. Skema yang digunakan pada penelitian ini diawali dengan node pertama yang selalu berlabel deskripsi. Ini bertujuan untuk menyimpan deskripsi dari sebuah BPMN.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  edge  yang  diberi  label:  DIBUAT.  Dan  memiliki property:  tgl_pembuatan,  tgl_modifikasi.  Jadi  deskripsi  dengan workflow akan  tetap
terhubung,  supaya  saat  pencarian  dapat  dipanggil  juga.  Selanjutnya  node  dan  edge  akan mengikuti notasi-notasi pada BPMN. Skema dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skema BPMN dalam Neo4J Node/Edge Label Properti Notasi BPMN Node :Deskripi - Penulis - Versi - Edge :DIBUAT - tgl_pembuatan - tgl_modifikasi - Node Event - tipe Notasi Event Node Activity - nama - jenis Notasi Activity Node Gateway - jenis Notasi gateway Edge Sesuai dengan jenis relasinya. Misal: - sequence  flow = SEQUENCE - Notasi flow (relasi) Node Data - nama - tipe Notasi data

## BPMN-Q & Cypher
Proses  selanjutnya  membuat  BPMN-Q  menggunakan  microsoft  office  visio  2007. BPMN-Q yang telah dibuat disimpan dalam format vdx (.vdx). kemudian diparsing untuk daimbil datanya. Berikut data yang akan diambil :
• Shape
Data pada shape yang akan diambil yaitu Id dan Master. Kode xml shape dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Shape
• Connect
Data pada connect yang akan diambil yaitu FronSheet dan ToSheet. Kode xml connect dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Connect
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
• Master
Data pada master yang akan diambil yaitu Name. Kode xml master dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Master
Selanjutnya diterjemahkan ke cypher . Notasi BPMN-Q diterjemahkan seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Terjemahan notasi BPMN-Q ke cypher Notasi BPMN-Q Cypher
(a:activity{nama:”variabel”}) = variabel (a:activity) = @variabel
(e:event)
(e:event{tipe:”join”})
(e:event{tipe:”split”})
(e:event{tipe:”xor”})
(e:event{tipe:”or”})
(e:event{tipe:”and”})
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
Where not [r:SEQUENCE] (a1)-[r*2..]->(a2) where a1.nama=”…”
or
a2.nama=”…”
Where not [r]

## Implementasi pada graph database
Implementasi schema dan penerjemahan BPMN-Q ke cypher pada graph database. Workflow yang digunakan adalah workflow kesantrian pondok pesantren seperti pada Gambar 13.
Gambar 13. Workflow kesantrian
Kemudian workflow akan disimpan dengan schema pada Tabel 1. Node berwarna merah adalah event (start/end), node berwarna ungu adalah activity dan node berwarna merah muda adalah event. Lebih jelasnya pada Gambar 14.

## Gambar 14. Hasil penyimpanan pada NEO4J
Selanjutnya mencoba BPMN-Q untuk mencari struktur yang diinginkan. Query BPMN- Q yang digunakan ada pada Gambar 15.
Gambar 15. Query BPMN-Q
Query BPMN-Q pada Gambar 15 akan diparsing kemudian diterjemahkan ke cypher . Hasil penerjemahan pada Gambar 16.
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
Gambar 16. Cypher
Hasil dari cypher Gambar 16 pada Gambar 17.
Gambar 17. Hasil query

## Data workflow dan BPMN-Q
Dalam penelitian ini digunakan beberapa workflow penerimaan santri baru dari berbagai pondok  pesantren  dan  beberapa  prosedur  lain  yang  sudah  disimpan  dalam  format  xpdl. Penelitian  ini  menggunakan  35 workflow .  Pada  tiap workflow memiliki  struktur  yang berbeda. Untuk memudahkan pembacaan data workflow , struktur disusun sebagai berikut. Struktur disusun berdasarkan notasi workflow . Untuk notasi activity akan ditulis tanpa nama activity.  Dan  hanya  dicantumkan  jumlah  activity  yang  dilewati  sebelum  menuju  notasi berikutnya. Data struktur workflow dapat dlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Workflow
NO KODE Struktur
1. WF01 2. WF02 19 x 1 8 x 18 x 18
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
NO KODE Struktur
3. WF03 4. WF04
5. WF05 6. WF06
7. WF07
8. WF08
9. WF09
10. WF10
11. WF11
11 14 x 1 4 1 1 7
x 5
5 17 12 14 13 x 6 1 1 13 17 x 9 1 x
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
NO KODE Struktur 12. WF12 13. WF13
14. WF14
5 x 2 2 x 4 x 2 2 x 5 + 1 7 x 6 2 2 x 7 x 4 3 x 1 x x 7 2 2 x 2 3 x 1 1 x 2 2 x 2 x 6
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
NO KODE Struktur
15. WF15 16. WF16 17. WF17 18. WF18 19. WF19
6 2 2 x x 11 x 2 2 x 4 5 2 2 x x 10 x 2 2 x 7 x 19 x 1 x
1
1 x x 6 x 1 1 3 13 x 1 3 x 7 x 5 2 5 1 1 x x 2 x 3 4 x 17
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
NO KODE Struktur
20. WF20 21. WF21 22. WF22 23. WF23 24. WF24
25. WF25
26. WF26
27. WF27
6 1 1 x x 16 x 1 1 x 7 1 20 1 5 x 4 x 5 x 1 1 + 5 1 2 x 6 1 7 x 2 x 1 2 7 1 3 x 3 10 12
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
NO KODE Struktur 28. WF28
29. WF29
30. WF30
31. WF31
32. WF32 9 8 7 3 x 1 1 1 1 5 1 x 1 1 1 1 2 o 1 1 o 1 o 1 1 1 o 2
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
NO KODE Struktur
33. WF33 34. WF34 35. WF35
Kemudian dari workflow yang ada akan dicari menggunakan BPMN-Q. BPMN-Q yang digunakan terbagi menjadi 3 variasi, yaitu:
1) BPMN-Q dengan struktur linear. BPMN-Q dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. BPMN-Q linear NO KODE BPMN-Q 1. LR01 2. LR02 3. LR03
2
x 1 1 1 2 1 + 1 x 1 2 o 1 1 o x + 1 3 3 1 1 x 4 1 x 1 1 2 1 + X @

## 2) BPMN-Q dengan struktur cabang. BPMN-Q dapat dilihat pada Tabel  5.
Tabel 5. BPMN-Q cabang NO KODE BPMN-Q 1. BR01 2. BR02 3. BR03 3) BPMN-Q dengan struktur siklus. BPMN-Q dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. BPMN-Q siklus NO KODE BPMN-Q 1. CC01

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan akurasi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar akurasi yang dihasilkan dari  langkah-langkah  implementasi  database  grafik  saat  mencari  alur  kerja  menggunakan query visual pada repositori alur kerja. Dalam penelitian ini akurasi dihitung menggunakan Precision pada  Persamaan  1,  kemudian Recall pada  Persamaan  2  dan Accuracy pada Persamaan 3. Efektivitas sistem temu kembali dapat diukur dengan menghitung nilai Recall , Precision , dan Fallout [11]. Namun, di antara metode tersebut, akurasi perhitungan adalah metode  yang paling umum digunakan  [11]. Akurasi  menunjukkan seberapa akurat  sistem mengembalikan informasi yang relevan kepada pengguna. Recall adalah nilai yang mewakili tingkat pengembalian dari hasil yang dikembalikan oleh sistem.
X @ @ // X X @ @ X @ @ // @ // x @ @
TP (True Prositif) adalah Jumlah workflow yang sesuai dengan query BMPN-Q dan muncul pada hasil pencarian workflow . FP (False Positif) adalah semua workflow yang sesuai dengan query BMPN-Q. TN (True Negative) semua workflow yang tidak sesuai dengan query BPMN-Q. FN (False Negative) adalah workflow yang tidak sesuai dengan query BMPN-Q dan muncul pada hasil pencarian workflow . Keterangan juga ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengertian TP, FP, TN dan FN
No Variabel Keterangan 1 TP (True Prositif) Jumlah workflow yang sesuai dengan query BMPN-Q dan muncul pada hasil pencarian workflow 2 FP (False Positif) semua workflow yang sesuai dengan query BMPN-Q
3 TN (True Negative)
semua workflow yang tidak sesuai dengan query BPMN-Q 4 FN (False Negative) workflow yang tidak sesuai dengan query
BMPN-Q dan muncul pada hasil pencarian workflow
Seperti yang ditunjukkan oleh data dalam tabel langkah pengujian, jumlah total alur kerja adalah 35. Untuk mengetahui tingkat akurasi yang digunakan, dilakukan beberapa simulasi dengan menggunakan query BPMN-Q yang berbeda. Simulasi dilakukan sebanyak 7 kali. Kemudian hitung Precision , Recall , dan Accuracy dari setiap simulasi secara terpisah, lalu cari rata-ratanya. Hasil pencarian ditunjukkan pada Tabel 8.

## Tabel 8. Hasil pencarian dengan BPMN-Q
KODE QUERY BPMN- Q JUMLAH WORKFLOW YANG SESUAI KODE WORKFLOW YANG SESUAI HASIL TP FP TN FN LR01 35 WF01-WF35 WF03,WF05,WF06,WF 08,WF09,WF10,WF15, WF16,WF17,WF18,WF 20,WF21,WF22,WF23, WF24,WF25,WF26,WF 27,WF28,WF29,WF30, WF31,WF32,WF33,WF 34,WF35 35 0 0 0 LR02 2 WF12, WF22 WF12,WF22,WF34 2 1 32 0 LR03 24 WF01,WF02,WF04,WF 05,WF09,WF11,WF12, WF13,WF15,WF16,WF 17,WF18,WF19,WF20,
WF21,WF22,WF23,WF
WF01,WF02,WF04,WF 05,WF09,WF11,WF12, WF13,WF15,WF16,WF 17,WF18,WF19,WF20, WF21,WF22,WF23,WF 24 0 11 0
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
KODE QUERY BPMN- Q JUMLAH WORKFLOW YANG SESUAI KODE WORKFLOW YANG SESUAI HASIL TP FP TN FN 24,WF25,WF31,WF32, WF33,WF34,WF35 24,WF25,WF31,WF32, WF33,WF34,WF35 BR01 24 WF01,WF02,WF04,WF 05,WF09,WF11,WF12, WF13,WF15,WF16,WF 17,WF18,WF19,WF20, WF21,WF22,WF23,WF 24,WF25,WF31,WF32, WF33,WF34,WF35 WF01,WF02,WF04,WF 05,WF09,WF11,WF12, WF13,WF15,WF16,WF 17,WF18,WF19,WF20, WF21,WF22,WF23,WF 24,WF25,WF31,WF32, WF33,WF34,WF35 24 0 11 0 BR02 11 WF01,WF09,WF11WF1 2,WF13,WF15,WF16,W F17,WF18,WF19,WF20 WF01,WF11,WF13,WF 17,WF18,WF19,WF20 7 0 24 4 BR03 4 WF20,WF31,WF32,WF 33 WF20,WF31,WF32,WF 33 4 0 31 0 CC01 3 WF05,WF23,WF25 WF01,WF02,WF04,WF 05,WF09,WF11,WF12, WF13,WF15,WF16,WF 17,WF18,WF19,WF20, WF21,WF22,WF23,WF 24,WF25,WF31,WF32, WF33,WF34,WF35 3 21 11 0
Dari hasil simulasi yang telah dilakukan. Didapatkan nilai TP, TN, FP, FN. Kemudian dilakukan perhitungan nilai Precision, Recall, Accuracy. Untuk nilai Precision, Recall dan Accuracy ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Precision, Recall dan Accuracy NO KODE QUERY PRECISION RECALL ACCURACY 1. LR01 1 1 1 2. LR02 0.666666667 1 0.971428571 3. LR03 1 1 1 4. BR01 1 1 1 5. BR02 1 0.636363636 0.885714286 6. BR03 1 1 1 7. CC01 0.125 1 0.4
Pada Tabel 9 menunjukkan nilai Precision , Recall , Accuracy setiap query BPMN-Q yang disimulasikan pada workflow repository . Persentase Precision , Recall , dan Accuracy didapat dari hasil perhitungan masing-masing evaluasi dikalikan dengan 100. Dari Tabel 9 : Evaluasi Precision , Recall dan Accuracy dengan percobaan 7 query dapat diketahui tingkat Precision terendah terdapat pada query dengan kode “CC01”  dengan nilai 0.125, kemudian Precision tertinggi  terdapat  pada query dengan  kode  “LR01,  LR03,  BR01,  BR02,  BR03”,    dengan masing-masing nilai 1. Untuk Accuracy terendah pada query dengan kode “BR02” dengan nilai  0.885714286.  Sedangkan  untuk Accuracy tertinggi  pada query dengan  kode  “LR01,
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
LR03,  BR01,  BR03”  dengan  nilai  1.  Pada  evaluasi Recall tertinggi  terdapat  pada query dengan  kode  “LR01,  LR02,  LR03,  BR01,  BR03,  CC01”  dengan  nilai  masing-msing  1. Sedang Recall terendah terdapat pada query dengan kode “BR02” dengan nilai 0.636363636. Selanjutnya nilai rata-rata dari semua simulasi yang sudah dilakukan ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Nilai Precision, Recall dan Accuracy akhir NO Variabel Nilai Rata-rata Nilai Presentase 1. Precision 0,827380952 82,74 % 2. Recall 0,948051948 94,81 % 3. Accuracy 0,893877551 89,39 %
Nilai  persentase Precision dari  semua query yang  telah  diuji  coba  adalah  83,74%. Precision menunjukkan  ketepatan  sistem  dalam  menemukan  BPMN  yang  sesuai  dengan query BPMN-Q. Nilai persentase Accuracy dari semua query yang telah diuji coba adalah 94,81%. Accuracy menunjukkan kedekatan hasil pencarian pada sistem dengan data aktual. Nilai  persentase Recall dari  semua query yang  telah  diuji  coba  adalah  89,39%. Recall menunjukkan  tingkat  perolehan  hasil  yang  dikembalikan  oleh  sebuah  sistem.  Untuk penentuan performa BPMN-Q menggunakan nilai Precision . Karena pada kasus pencarian workflow dibutuhkan  terjadinya  TRUE  POSITIF.  Maka  digunakanlah  nilai Precision sebagai acuan performa BPMN-Q pada workflow repository berbasis graph database. Maka performa  penggunaan  BPMN-Q  pada workflow repository berbasis  graph  database  adalah baik. Karna nilai Precision dari pengujian adalah 82.74 %.

## KESIMPULAN
Dalam workflow repository terdapat  fitur  pencarian.  Pencarian  ini  digunakan  untuk menemukan  kembali workflow yang  telah  disimpan.  Dengan  menggunakan  BPMN-Q memudahkan  pengguna  untuk  membuat query yang  sesuai  dengan workflow yang  dicari. Tidak hanya mencari menggunakan query melalui nama workflow tetapi juga bisa membuat query sesuai dengan struktur workflow . Penggunaan graph database (NEO4J) pada workflow repository memudahkan  developer  dalam  mengembangkan  aplikasi.  Karna workflow mempunyai  bentuk  graph.  Hal  ini  memudahkan  developer  dalam  penyusunan  skema database.  Karna  graph  database  sangat  fleksibel  dalam  hal  skema  dan  merepresentasikan graph  pada  database.  Akan  tetapi  dibutuhkan  sumber  daya  yang  lebih  tinggi  untuk menjalankan graph database dengan jumlah data yang sama dengan database sql. Presentase Precision , Recall , Accuracy yang dihasilkan secara berurutan dari beberapa simulasi adalah 82.74 %, 94.81 %, 89.39 %. Ini menunjukkan bahwa workflow repository yang dibuat cukup baik dalam menemukan workflow yang sesuai dengan query .

## REFERENSI
[1] N. Palmer, “Workflow Management Coalition BT  - Encyclopedia of Database Systems,” L. LIU and M. T. ÖZSU, Eds. Boston, MA: Springer US, 2009, p. 3550.
[2] R.  W.  Atmagi  and  R.  Sarno,  “Penggunaan  Workflow  Repository  dan  Kombinasi  Metode  Temu Kembali Berprioritas dntuk Meningkatkan Performa Configurable-Process Di ERP,” J. Ilm. Mikrotek , vol. 1, no. 2, pp. 39–46, 2014.
[3] Chengfei Liu, Xuemin Lin, Xiaofang Zhou, and M. Orlowska, “Building a repository for workflow systems,” in Proceedings Technology of Object-Oriented Languages and Systems (Cat. No.PR00393) , 2003, pp. 348–357, doi: 10.1109/tools.1999.796505.
Vol. 3, No. 1, April 2021, Halaman 83-102
[4] Z. Yan, R. Dijkman, and P. Grefen, “Business process model repositories - Framework and survey,” Inf. Softw. Technol. , vol. 54, no. 4, pp. 380–395, 2012, doi: 10.1016/j.infsof.2011.11.005.
[5] R.  Astrininditya,  M.  A.  Yaqin,  and  S.  Zaman,  “Workflow  Repository  Menggunakan  RDF,”  in Konferensi Nasional Sistem Informasi 2018 , 2018, pp. 304–309.
[6] M.  Ardani,  M.  A.  Yaqin,  and  Suhartono,  “Implementasi  Graph  Database  untuk  Menentukan  Rute Perjalanan  Transportasi  Umum,”  in Seminar  Nasional  Inovasi  dan  Aplikasi  Teknologi  di  Industri , 2019, pp. 36–42.
[7] G. U. Abriani and M. A. Yaqin, “Analisis Implementasi Metode Semantic Similarity untuk Pengukuran Kemiripan Makna Antar Kalimat,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 47–57, Dec. 2019, doi: 10.28926/ilkomnika.v1i2.15.
[8] I. Robinson, J. Webber, and E. Eifrem, “Graph Databases,” in O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472 , 2nd ed., M. Beaugureau, Ed. Sebastopol: O’Reilly Media, Inc, 2014, pp. 27–46.
[9] I. N. P. W. Dharmawan and R. Sarno, “Book recommendation using Neo4j graph database in BibTeX book  metadata,”  in Proceeding  -  2017  3rd  International  Conference  on  Science  in  Information Technology:  Theory  and  Application  of  IT  for  Education,  Industry  and  Society  in  Big  Data  Era, ICSITech 2017 , Oct. 2017, pp. 47–52, doi: 10.1109/ICSITech.2017.8257084.
[10] A. Awad, “BPMN-Q: A language to query business processes,” in Proceedings of the 2nd International Workshop  on  Enterprise  Modelling  and  Information  Systems  Architectures  -  Concepts  and
Applications, EMISA 2007 , 2007,
pp.
115–128, [Online]. Available:
https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/22179.
[11] J. Tague-Sutcliffe and J. Blustein, “A Statistical Analysis of the TREC-3 Data,” in Proceedings of the Third Text Retrieval Conference (TREC-3) , 1994, pp. 385–389.