## APLIKASI MULTI PLATFORM PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KETERLAMBATAN PEMBAYARAN PREMI ASURANSI
Jorgi Antonius Karlia 1 , Wawan Nurmansyah 2
Program Studi Informatika, Universitas Katolik Musi Charitas 1, 2 jorgiantonius@gmail.com 1 , w_nurmansyah@ukmc.ac.id 2
Submitted January 27, 2022; Revised July 13, 2022; Accepted July 28, 2022

## Abstrak
Kecerobohan manusia bisa menjadi salah satu faktor utama terjadinya kecelakaan. Dari situasi inilah perusahaan asuransi mengambil peran sekaligus peluang terhadap konsumen, dimana akan menanggung kerugian  yang  disebut  sebagai  resiko.  Permasalahan  yang  sering  timbul  dalam  perusahaan  asuransi adalah banyaknya nasabah  yang  menunggak dalam membayar premi.  Pada prosedur yang berlaku di asuransi,  terdapat  masa  tenggang  pembayaran  yaitu  30  hari  dimana  dalam  masa  tersebut  nasabah  / tertanggung  harus  membayarkan  sejumlah  premi  yang  sudah  ditentukan  dan  apabila  nasabah  / tertanggung tidak membayar premi, maka polis asuransi akan dibatalkan sehingga keuntungan asuransi akan berkurang dan jika hal ini terjadi akan merugikan pihak asuransi. Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan algoritma Naive Bayes menggunakan data nasabah asuransi. Hasil dari penelitian ini berupa sistem  klasifikasi  keterlambatan  pembayaran  premi  asuransi  yang  dapat  mengklasifikasi  status pembayaran  premi  nasabah  asuransi.  Hasil  pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat mengklasifikasikan status pembayaran premi nasabah asuransi dengan tingkat akurasi sebesar 82,5%, lalu untuk tingkat presisi yang dihasilkan adalah 94,83% dan recall yang dihasilkan adalah 86,39%. Kata Kunci : Naive Bayes, Klasifikasi, Asuransi, Premi

## Abstract
Human carelessness can be one of the main factors in accidents. Knowing this situation, the insurance company takes the role as well as the opportunity from the consumers, to be the one who will bear the loss known as risk. The problem that often arises in insurance companies is the number of customers who  are in arrears  in paying  premiums.  In the procedures applicable  to insurance,  there is a  grace period for payment of 30 days during which the customer/insured must pay a predetermined amount of premium and if the customer/insured does not pay the premium, the insurance policy will be canceled so that the insurance profit will be reduced and if it happens, it will be detrimental to the insurance. This research is conducted by applying the Naive Bayes algorithm using insurance customer data. The result of this study is a classification system for late payment of insurance premiums that can classify the status of premium payments for insurance customers. The system test results show that the system can classify the premium payment status of insurance customers with an accuracy rate of 82.5%, then the resulting precision level is 94.83% and the resulting recall is 86.39%.
Key Words : Naive Bayes, Classification, Insurance, Premium

## 1. PENDAHULUAN
Kecerobohan  manusia  bisa  menjadi  salah satu  faktor  utama  terjadinya  kecelakaan. Dari  situasi  inilah  perusahaan  asuransi mengambil peran sekaligus peluang terhadap konsumen, dimana akan menanggung kerugian yang disebut sebagai resiko [1].
Asuransi  adalah  perjanjian  antara  dua pihak,  yaitu  perusahaan  asuransi  dan pemegang  polis,  yang  menjadi  dasar  bagi penerimaan premi oleh perusahaan asuransi sebagai imbalan untuk memberikan penggantian  kepada  tertanggung  atau pemegang polis karena kerugian, kerusakan,  biaya  yang  timbul,  kehilangan keuntungan,  atau  tanggung  jawab  hukum
kepada pihak ketiga yang mungkin diderita tertanggung  atau  pemegang  polis  karena terjadinya suatu peristiwa yang tidak pasti. Hal  penting  dalam  asuransi  adalah  adanya premi  sebagai  bukti  bahwa  tertanggung setuju  untuk  diadakan  perjanjian  asuransi [2].
Premi merupakan pendapatan bagi perusahaan  asuransi,  yang  jumlahnya ditentukan dalam suatu persentase atau tarif tertentu dari jumlah
yang dipertanggungkan. Bagi tertanggung premi merupakan beban karena membayar premi merupakan beban tertanggung. Pendapatan premi untuk perusahaan asuransi ditentukan oleh  jumlah  premi  yang  dibayar  oleh nasabah [3].
Permasalahan  yang  sering  timbul  dalam perusahaan  asuransi  adalah  banyaknya nasabah yang menunggak dalam membayar premi.  Hal  ini  membuat  perusahaan menjadi  tidak  mengetahui  calon  nasabah mana  yang  memiliki  potensi  lancar  atau tidak  lancar  dalam  membayar  premi asuransinya. Pada prosedur yang berlaku di asuransi, terdapat masa tenggang pembayaran  yaitu  30  hari  dimana  dalam masa tersebut nasabah / tertanggung harus membayarkan  sejumlah  premi  yang  sudah ditentukan dan apabila nasabah / tertanggung  tidak  membayar  premi,  maka polis  asuransi  akan  dibatalkan  sehingga keuntungan  asuransi  akan  berkurang  dan jika  hal  ini  terjadi  akan  merugikan  pihak asuransi.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui calon  nasabah  masuk  ke  dalam  kelompok lancar  atau  kelompok  tidak  lancar  dalam membayar  premi  dengan  menggunakan salah  satu  teknik  dari data  mining ,  yaitu klasifikasi  dengan  algoritma  Naive  Bayes. Dengan  proses Data Mining dari  data nasabah, dapat ditemukan pola-pola ataupun  hubungan  tertentu  antara  data untuk  menjadi  informasi  yang  bermanfaat [4].

## 2. METODE PENELITIAN
Knowledge Discovery in Databases (KDD) Salah  satu  tahapan dalam  keseluruhan proses KDD adalah data mining . Data yang ada,  tidak  dapat  langsung  diolah dengan menggunakan  sistem data mining .  Data tersebut harus dipersiapkan terlebih dahulu agar hasil  yang  diperoleh  dapat  lebih maksimal,  dan waktu  komputasinya  lebih minimal  [5].  Adapun  tahapan  yang dilakukan berdasarkan KDD adalah sebagai berikut [6] :
o Data Selection
o Pre - processing / Cleaning
o Transformation
o Data Mining
o Interpretation / Evaluation
Data Mining P roses yang menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine  learning untuk  mengekstraksi, mengidentifikasi informasi yang bermanfaat  dari  berbagai database dan kegiatan meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan pola  atau  hubungan  dalam set  data berukuran besar bagian ini penjelasan dari makna Data  Mining .  Keluaran  dari data mining ini bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa depan [7].
Data  Mining dibagi  menjadi  beberapa kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan,  yaitu  [8]  :  Deskripsi,  Estimasi, Prediksi, Klasifikasi, Pengklusteran, Asosiasi

## Klasifikasi
Proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atas kelas data, dengan tujuan untuk dapat  memperkirakan  kelas  dari  suatu obyek yang labelnya tidak diketahui disebut klasifikasi. Proses klasifikasi dibagi menjadi dua fase : learning dan test . [9].

## Naive Bayes
Algoritma Naive Bayes di dukung oleh ilmu Probabilistik dan ilmu statistika khususnya dalam  penggunaan  data  petunjuk  untuk mendukung  keputusan  pengklasifikasian. Pada algoritma Naive Bayes, semua atribut akan  memberikan  kontribusinya  dalam pengambilan  keputusan,  dengan  bobot atribut yang sama penting dan setiap atribut saling  bebas  satu  sama  lain,  persamaan Teori Bayes adalah  [10],
P(C|X) = 𝑃( 𝑋 | 𝐶 ) 𝑥 𝑃(𝐶) 𝑃(𝑋) ………………….(1)
Dimana :
𝑋 : Data dengan class yang belum diketahui C: Hipotesis data 𝑋 merupakan suatu class spesifik P(C| 𝑋 ):  Probabilitas  hipotesis  C  berdasar kondisi 𝑋 (probabilitas posterior ) P(C): Probabilitas hipotesis C (probabilitas prior ) P( 𝑋 |C): Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis C P( 𝑋 ): Probabilitas 𝑋
Untuk  menjelaskan  teorema  Naive  Bayes, perlu  diketahui  bahwa  proses  klasifikasi memerlukan  sejumlah  petunjuk  untuk menentukan  kelas  apa  yang  cocok  bagi sampel yang dianalisis tersebut. Karena itu, teorema  bayes  di  atas  disesuaikan  sebagai berikut :
P(C|X1…Xn) = 𝑃(𝐶) 𝑥 𝑃(𝑋1…𝑋𝑛|𝐶) 𝑃(𝑋1…𝑋𝑛) ……….(2)
Dimana  Variabel  C  merepresentasikan kelas,  sementara  variabel  X1  ...  Xn merepresentasikan  karakteristik  petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi  atau  kriteria.  Maka  rumus tersebut menjelaskan bahwa peluang masuknya  sampel  karakteristik  tertentu dalam  kelas  C  ( Posterior )  adalah  peluang munculnya  kelas  C  (sebelum  masuknya sampel  tersebut,  seringkali  disebut prior ), dikali dengan peluang kemunculan karakteristik  –  karakteristik  sampel  pada
kelas  C  (disebut  juga likelihood ),  dibagi dengan peluang kemunculan karakteristik – karakteristik sampel secara global (disebut juga evidence ).  Karena  itu,  rumus  di  atas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut :
Posterior = 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑥 𝑙𝑖𝑘𝑒ℎ𝑜𝑜𝑑 𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 …………..….(3)
Nilai evidence selalu  tetap  untuk  setiap kelas pada satu sampel. Nilai dari posterior tersebut nantinya akan dibandingkan dengan nilai – nilai posterior kelas lainnya untuk  menentukan  ke  kelas  apa  suatu sampel  akan  diklasifikasikan.  Penjabaran lebih lanjut rumus Bayes tersebut dilakukan dengan menjabarkan ( 𝐶 |X1… X 𝑛 ) menggunakan  aturan  perkalian  sebagai berikut :
P(C|X1, … , Xn)  =   P(C) P(X1, … , Xn|C) =   P(C) P(X1|C)P(X2,
… , Xn|C,X1)
=   P(C)
P(X1|C)P(X2|C,X1)P( X3, … , Xn|C,X1,X2) =  P(C) P(X1|C)P(X2|C,X1)P(
X3, … ,
Xn|C,X1,X2,X3) =   P(C) P(X1|C) … P(Xn|C,X1,X3, … , Xn-1)…………….(4)

## Akurasi, Presisi, dan Recall
Akurasi dapat didefinisikan sebagai tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual. Presisi menunjukan tingkat ketepatan atau ketelitian
dalam pengklasifikasian. Sedangkan recall
berfungsi untuk mengukur proporsi  positif aktual  yang  benar  diidentifikasi. Untuk mengukur  akurasi,  presisi,  dan recall biasanya digunakan confusion matrix [11].
Tabel 1. Confusion Matrix Confusion Matrix Nilai Sebenarnya TRUE FALSE Nilai Prediksi TRUE TP ( True
Positive ) Correct result FP ( False Positive ) Unexpected result FALSE FN (False Negative ) Missing result TN ( True Negative ) Correct absence of result Sumber : [11] Berikut formulasi untuk menghitung akurasi, presisi, dan recall pada pembentukan model klasifikasi Akurasi  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100%...........(5) Presisi  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100%.......................(6) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑀 x 100%......................(7)

## PHP
PHP  ( Hypertext  Preprocessor )  merupakan salah  satu  bahasa  pemograman  yang berjalan  dalam  sebuah web  server dan berfungsi  sebagai  pengolah  data  pada sebuah server . Data yang dikirim oleh user client akan  diolah  dan  disimpan  pada database web server dan dapat ditampilkan kembali apabila diakses[12].

## Android
Sistem operasi ini dirilis secara resmi pada tahun 2007, bersamaan dengan
didirikannya Open  Handset  Alliance , konsorsium  dari  perusahaan  –  perusahaan perangkat  keras,  perangkat  lunak,  dan telekomunikasi  yang  bertujuan  untuk memajukan  standar  terbuka  perangkat seluler [13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perhitungan Naive Bayes
Tabel 2. Data Yang Akan Diklasifikasi Pre mi Jenis Asura nsi Ke pemilik an Sumb er Bulan Mulai Asura nsi Status 500 000 0 PROP ERTY Pribadi AGEN T 2 ? • Menghitung  Probabilitas  Prior  untuk C = Lancar
P(C = Lancar ) = 3506 / 3951 = 0,887
• Menghitung  Probabilitas  Prior  untuk C = Terlambat
P(C = Terlambat )  = 445/ 445 = 0,113 • Menghitung Probabiltas X berdasarkan kondisi pada C • Atribut Premi

## Tabel 3. Kategori Premi
Kategori Premi 1 1 – 5000000 2 5000001 – 10000000 3 > 10000000 Premi = 5000000 = Kategori 1
Total Data Premi = 2875 P(Premi = 1 | C = Lancar ) = 2548 / 3506 = 0,727 P(Premi = 1 | C = Terlambat ) =
327 / 445 = 0,735
• Atribut Jenis Asuransi Jenis Asuransi = PROPERTY
Total Data Jenis Asuransi = 1414 P(Jenis  Asuransi =  PROPERTY |  C = Lancar ) = 1254 / 3506 = 0,358 P(Jenis  Asuransi =  MOTOR  VEHICLE | C = Terlambat ) = 160 / 445 = 0,36
• Atribut Kepemilikan Kepemilikan = Pribadi
Total Data Kepemilikan = 2551
Vol. 7 No. 1 Agustus 2022
P(Kepemilikan = Pribadi | C = Lancar ) = 2264 / 3506 = 0,646 P(Kepemilikan = Pribadi | C = Terlambat ) =287 / 445 = 0,645
• Atribut Sumber
Sumber = AGENT
Total Data Sumber = 3464 P(Sumber =  AGENT |  C =  Lancar )  = 3082 / 3506 = 0,879 P(Sumber =  AGENT |  C =  Terlambat )  = 382 / 445 = 0,858
• Atribut Bulan Mulai Asuransi Bulan Mulai Asuransi = 2
Total Data Bulan Mulai Asuransi = 384 P(Bulan = 1 | C = Lancar ) = 347 / 3506 = 0,099 P(Bulan = 1 | C = Terlambat ) = 37 / 445 = 0,083
• P(Premi = 1 , Jenis Asuransi = PROPERTY , Kepemilikan = Pribadi , Sumber = AGENT , Bulan = 2 | C = Lancar ) =  P(Premi =  1 |  C =  Lancar )  *  P(Jenis Asuransi =  PROPERTY |  C =  Lancar )  * P(Kepemilikan = Pribadi | C = Lancar ) * P(Sumber = AGENT | C = Lancar ) * P(Bulan = 2 | C = Lancar ) * P(C = Lancar ) =  0,727  *  0,358  *  0,646  *  0,879  * 0,099 * 0,887
=  0,013
• P(Premi = 1 , Jenis Asuransi = PROPERTY , Kepemilikan = Pribadi , Sumber = AGENT , Bulan = 2 | C = Terlambat ) =  P(Premi = 1 | C =  Terlambat ) * P(Jenis Asuransi = PROPERTY | C = Terlambat ) * P(Kepemilikan = Pribadi | C = Terlambat ) * P(Sumber = AGENT | C = Terlambat ) * P(Bulan =  2 |  C =  Terlambat )  *  P(C = Terlambat ) =  0,735  *  0,36  *  0,645  *  0,858  * 0,083 * 0,113
=  0,001
• Membandingkan hasil antara P(Premi = 1 ,  Jenis  Asuransi = PROPERTY , Kepemilikan = Pribadi , Sumber = AGENT , Bulan = 2 | C = Lancar ) dan P(Premi = 1 , Jenis Asuransi = PROPERTY ,
Kepemilikan = Pribadi , Sumber = AGENT , Bulan = 2 | C = Terlambat ) Dikarenakan  P(Premi = 1 ,  Jenis Asuransi =  PROPERTY ,  Kepemilikan = Pribadi , Sumber = AGENT , Bulan = 2 | C = Lancar ) > P(Premi =  1 , Jenis Asuransi = PROPERTY , Kepemilikan = Pribadi , Sumber =  AGENT ,  Bulan =  2 |  C = Terlambat ), maka Status = Lancar.

## Tabel 4. Hasil Klasifikasi Data
Pre mi Jenis Asura nsi Ke pemilik an Sumb er Bulan Mulai Asura nsi Status 500 000 0 PROP ERTY Pribadi AGEN T
2 Lanca r

## Gambar 1. Hasil Klasifikasi (PHP)
Gambar  1  berupa  hasil  klasifikasi  dengan aplikasi  basis  underweb  yang  memberikan visualisasi dalam bentuk tabel.

## Gambar 2. Hasil Klasifikasi (Android)
Gambar  2  berupa  hasil  klasifikasi  dengan aplikasi  basis  android  yang  memberikan visualisasi dalam bentuk baris text .

## Pengujian
Pengujian  hasil  klasifikasi  menggunakan algoritma  Naive  Bayes  bertujuan  untuk menghitung  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall . Untuk akurasi, jika akurasi memiliki nilai  tinggi  maka  akan  lebih  baik  karena semakin  tinggi  akurasi  dalam  klasifikasi maka nilai prediksi dan nilai aktual semakin dekat.  Untuk  presisi,  jika  presisi  memiliki nilai  tinggi  maka  akan  lebih  baik  karena presisi  menunjukkan  tingkat  ketepatan dalam klasifikasi.  Untuk recall , jika recall memiliki nilai tinggi maka akan lebih baik karena recall menunjukkan proporsi positif actual  yang  benar.  Data  yang  digunakan untuk menguji algoritma Naive Bayes yang telah dibentuk sistem adalah data keterlambatan  pembayaran  premi  nasabah asuransi  yang  dipilih  secara  acak.  Jumlah data  yang  digunakan  untuk  pengujian adalah 200 data.
Tabel 5. Hasil Pengujian Benar Salah Benar 165 9 Salah 26 0 Sehingga, TP = 165 ; TN = 0 ; FP = 9 ; FN = 26
Akurasi  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100%
= 165+0 165+0+9+26 x 100%
= 165 200 x 100% =  82,5% Presisi  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100%
= 165 165+9 x 100% = 165 174 x 100%
=  94,83% Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑀 x 100% = 165 165+26 x 100%
= 165 191 x 100%
=  86,39%
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah dilakukan
diatas, hasil akurasi menggunakan  algoritma  Naive  Bayes adalah  82,5%  lalu  hasil  presisi  adalah 94,83%,  dan  hasil recall adalah  86,39% dengan menggunakan 200 data yang dipilih secara acak.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan, sistem untuk melakukan klasifikasi keterlambatan  pembayaran  premi  asuransi berhasil dibuat.
Sistem dapat mengimplementasikan  algoritma  Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi dengan tingkat  akurasi  sebesar  82,5%.,  lalu  untuk tingkat  presisi  yang  dihasilkan  adalah 94,83%  dan recall yang  dihasilkan  adalah 86,39%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Zulkifli,  L.  Meidina,  S.  H. Dhalimunthe,  and  I.  C.  Ginting,
“Implementasi  Prinsip  Subrogasi Pada Asuransi Kendaraan Bermotor :
Studi Pada Pt Pan Pacific Insurance,” SIGn J. Huk. , vol. 2, no. 1, pp. 20– 29, 2020. [2] D. Guntara, “Asuransi Dan Ketentuan-Ketentuan  Hukum  Yang Mengaturnya,” J.  Justisi  Ilmu  Huk. , vol. 1, pp. 29–46, 2016.
[3] Bustami,  “Penerapan  Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi,” J. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.
[4] J.  A.  Karlia  and  W.  Nurmansyah, “Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Klasifikasi Keterlambatan Pembayaran  Premi  Asuransi,” J. Tekinfo ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  100–113, 2021.
[5] P.  S.  Hasugian,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Klasifikasi  Produk
Menggunakan  Algortima  K-Means
(Studi  Kasus :  Toko  Usaha  Maju Barabai),” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 2, pp. 191–198, 2018.
[6] O.  Nurdiawan  and  N.  Salim,
“Penerapan  Data  Mining  Pada Penjualan  Barang  Menggunakan Metode Metode Naive Bayes Classifier  Untuk  Optimasi  Strategi Pemasaran,” J.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , no. April, pp. 84–95, 2018. [7] A. Ulfa, D.  Winarso, and E. Arribe, “Sistem Rekomendasi Jurusan Kuliah Bagi Calon Mahasiswa Baru Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J. FASILKOM ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  61– 65, 2020.
[8] R.  R.  Rerung,  “Penerapan  Data
Mining dengan Memanfaatkan
Metode  Association  Rule  untuk Promosi Produk,” JTERA - J. Teknol. Rekayasa ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  89–98, 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[9] W.  Pramusinto  and  W.  B.  U. Gunawan, “Implementasi Algoritma
Apriori untuk Aplikasi Data Mining Informasi  Manfaat  Asuransi  Jiwa
Studi  Kasus :  Pada  PT  Azarel  Jelia Sejahtera,” J. TICOM , vol. 2, no. 1, pp. 43–50, 2013.
[10]  S.  Lestari,  Akmaludin,  and  M.
Badrul,  “Implementasi  Klasifikasi Naive Bayes Untuk Prediksi Kelayakan Pemberian Pinjaman
Pada  Koperasi  Anugerah  Bintang Cemerlang,” J.  PROSISKO ,  vol.  7, no. 1, pp. 8–16, 2020.
[11]  T.  B.  Sasongko,  “Komparasi  dan Analisis  Kinerja  Model  Algoritma SVM  dan  PSO-SVM  (Studi  Kasus Klasifikasi  Jalur  Minat  SMA),” J.
Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 2, pp.
244–253, 2016.
[12]  A.  Mubarak,  “Rancang  Bangun Aplikasi Web Sekolah Menggunakan UML (Unified
Modeling  Language)  Dan  Bahasa Pemrograman  PHP  (PHP  Hypertext Preprocessor)  Berorientasi  Objek,”
J. Inform. dan Komput. , vol. 02, no. 1, pp. 19–25, 2019.
[13]  D.  Utama,  A.  Johar,  and  F.  F. Coastera,  “Aplikasi  Pemesanan Makanan  Dan  Minuman  Restaurant Berbasis  Client  Server  Dengan
Platform Android Dan PHP Menggunakan  Metode  Centralized
DBMS  Architecture  (Studi  Kasus :
Cafe Cempakoe Kota Bengkulu),” J.
Rekursif , vol. 4, no. 3, pp. 288–300,
2016.