Abstrak  –  Waste  atau  limbah  merupakan  hal-hal yang  melibatkan  penggunaan  material  atau  resource lainnya yang tidak sesuai. Akibat dari munculnya waste, perusahaan  membutuhkan  sumber  daya  yang  lebih banyak dari biasanya. PT Prima Makmur Rotokemindo salah satu perusahaan yang bergerak dibidang industri pengemasan  plastik,  yang  terbuat  dari  bahan  plastik lentur,  bisa  dipadukan  dengan  bahan  lainnya,  seperti kertas alumunium, plastik campuran metal, kertas, dan jenis  plastik  lain  yang  dapat  dicetak  dan  direkatkan. Backward  chaining  adalah  metode  yang  digunakan untuk membantu dalam penelitian ini.. Metode tersebut digunakan  karena  penelitian  ini  mendapatkan  data masalah  atau  kerusakannya  melalui  observasi  dan wawancara secara langsung pada masing-masing bagian departement.  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  yaitu dengan  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  web  yang digunakan  oleh  pakar  dan  operator  masing-masing bagian  department  untuk  mengetahui  gejala-gejala masalah yang menyebabkan timbulnya waste.
Kata Kunci: Limbah (Waste), Aplikasi Sistem Pakar, Web, Backward Chaining
Abstract - Waste or waste is things that involve the use of materials or other resources that are not appropriate. As a result of the emergence of waste, companies need more resources  than  usual.  PT  Prima  Makmur  Rotokemindo, one  of  the  companies  engaged  in  the  plastic  packaging industry, which is made of flexible plastic material, can be combined with other materials, such as aluminum paper, metal alloys, paper, and other types of plastics that can be printed and glued. Backward chaining is a method used to assist  in  this  research.  The  method  is  used  because  this research  obtains  data  on  problems  or  damage  through direct observation and interviews in each department. The results  of  research  conducted  by  the  application  of  web- based expert systems are used by experts and operators of each  department  to  determine  the  symptoms  of  problems that cause waste
Keywords  -  Waste,  Expert  System  Applications, Backward Chaining

## I. P ENDAHULUAN
Faktor  utama  yang  sering  dihadapi  perusahaan  dalam proses produksinya adalah adanya waste yang terjadi. Waste merupakan  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  penggunaan
material  atau  sumber  lainnya yang berlebihan.  Akibat dari munculnya waste, perusahaan mengkonsumsi sumber daya lebih  banyak  dari  yang  sudah  ditentukan,  biaya  yang dikeluarkan  ataupun  waktu  tambahan  namun  tidak menambah nilai apapun bagi perusahaan.
PT  Prima  Makmur  salah  satu  perusahaan  dibidang industri  pengemasan  plastik  fleksibel  yang  terbuat  dari bahan plastik lentur, bisa dipadukan dengan bahan lainnya, seperti  kertas  alumunium,  plastik  campuran  metal,  kertas, dan  jenis  plastik  lain  serta  dapat  dicetak  dan  direkatkan. Tetapi  dalam  proses  operasinya,  perusahaan  tidak  dapat menghindari  munculnya  waste.  Diantaranya  sering  terjadi proses  berulang  yang  terjadi  dikarenakan  adanya  plastik yang  lapisan  lemnya  tidak  merata  (lem  kosong)  sehingga menyebabkan  adanya  lubang  angin  yang  masuk  atau kebocoran  dalam  kemasan.  Hal  tersebut  berdampak  pada proses  bagian  pemotongan  sehingga  terjadi  adanya pembuangan produksi, dikarenakan tidak memenuhi standar produk yang baik. Dibagian sketsa/gambar (printing) dalam plastik  karakter  film  yang  tidak  standar  sehingga  tidak masuk  dalam  kategori  produk  yang  baik,  juga  berdampak pada  bagian  pemotongan  produk  yang  mengakibatkan prosesnya  berulang  sehingga  memakan  waktu  yang  lama. Seluruh  masalah  tersebut,  mengakibatkan  banyaknya  hasil produk  yang  terbuang  (waste)  dan  tidak  sesuai  jumlah produk yang akan dikirim pada jangka waktu yang diingikan oleh customer.
Dilihat dari permasalahan-permasalahan tersebut, penulis  tertarik  untuk  mengadakan  penelitian  penyebab terdiagnosanya  produk  yang  mengakibatkan  munculnya waste  dengan  menggunakan  metode  backward  chaining [1] , supaya  perusahaan  bisa  sedikit  mungkin  menghindari penyebab yang menimbulkan waste

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Sistem Pakar
Secara  umum,  sistem  pakar [2]–[4] adalah  program kecerdasan buatan yang menghubungkan antara pangkalan pengetahuan base dengan sistem inferensi untuk menirukan layaknya  seorang  pakar  yang  berusaha  menyalurkan kemampuan  pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan oleh para ahli.
Sehingga  dapat  membantu  orang  awam  untuk menyelesaikan  masalah  dengan  lebih  mudah  dan
Nunung Nurmaesah 1 , Rahmat Tullah 2 , Cahandi 3
1,2 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 3 Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email : 1 n.nurmaesah@stmikglobal.ac.id, 2 rahmattullah@stmikglobal.ac.id, 3 handicah@gmail.com

## Sistem Pakar Diagnosa Terjadinya Waste Plastik Berbasis Web dengan Metode Backward Chaining
JURNAL SISFOTEK GLOBAL,Vol. 10 No. 1, Maret 2020                                     p-ISSN: 2088 – 1762, e-ISSN: 2721 - 3161
meningkatkan  informasi  yang  secara  tidak  langsung  dari ahlinya.
B. Pemborosan Waste
Pemborosan [5] yang terjadi di dalam proses manufaktur ataupun jasa dibedakan dalam beberapa kriteria, diantaranya yaitu  transportasi,  inventori,  gerakan,  menunggu,  proses yang  lama,  produksi  yang  berlebihan,  dan  barang  tidak standar.  Di  dalam  istilah  bahasa  inggris,  dikenal  dengan TIMWOOD [6] (transportation,  inventory,  motion,  waiting, over-processing,  over-production,  defect).  Tujuh  kriteria pemborosan ini diperkenalkan oleh Taiichi Ono dari Jepang yang bekerja untuk Toyota dan diperkenalkan dalam sistem produksi yang dikenal dengan Toyota Production System.

## C. Backward Chaining
Backward Chaining [7] merupakan metode inferensi yang bekerja mundur kearah kondisi awal. Proses ini diawali dari Goal  (Hasil)  yaitu:  Bagian  dari  yang  berada  di  Then  dari Rule IF-Then, kemudian pencarian mulai dijalankan untuk mencocokkan  apakah  fakta-fakta  yang  ada  cocok  dengan premis-premis  dibagian  IF.  Proses  ini  akan  berakhir  jika fakta  bisa  membuktikan  kebenaran  dari  Goal  (Hasil)  yang ada.

## D. Sistem yang Berjalan
Dalam  mendiagnosa  terjadinya  waste  pada  proses produksi  dilakukan  dengan  cara  operator  memeriksa  hasil proses produksi, jika ada kendala atau produk tidak standard melaporkan  kebagian  quality  control  untuk  diverifikasi apakah  produk  layak  atau  tidak,  jika  layak  maka  produk masuk  dalam  proses  pengiriman.  Jika  tidak,  produk  akan dianalisa  untuk  mengamati  dan  mencari  gejala-gejala  apa saja  yang  menimbulkan  waste  kemudain  melakukan penganan dalam prosesnya.

## E. Tata Laksana Sistem yang Berjalan

## Gambar 1 Activity Diagram Tata Laksana Sistem yang Berjalan
Uraian gambar 1 activity diagram diatas adalah sebagai berikut:
a. Operator
Menggambarkan dapat  melakukan proses produksi dan memeriksa hasil produksi jika ada kendala memberitahukan kepada bagian quality control
b. Quality Control
Menggambarkan  proses  verifikasi  hasil  produksi  dan memilih  produk  yang  standar  dan  yang  tidak  standar,  jika tidak  standar  maka  dilakukan  proses  berulang  untuk memperbaiki produk menjadi standar.

## c. Gudang
Menggambarkan proses penerimaan barang yang standar dan mengirim barang ke customer
Aplikasi sistem pakar yang dibangun memiliki cara kerja yang akan menghasilkan suatu output atau keluaran dalam bentuk  jawaban  atau  solusi  dari  pilihan  jenis  masalah kerusakan dan pertanyaan faktor-faktor gejala yang dipilih. Rancngan sistem usulan tersebut diantarnya:
1.  Pakar  dapat  masuk  kedalam  sistem  dengan memasukan username dan password yang benar, dan dapat mengelola data user dengan menginput dan menghapus user
2.  Pakar  dapat  mendiagnosa  dari  hasil  pengamatan langsung atau dari laporan operator tentang waste dan gejala yang ditemukan, sehingga menghasilkan definisi dan solusi masalahnya.
3.  Operator dapat melihat dan mencetak hasil laporan diagnosis yang terjadi sehingga memperbaiki dalam proses selanjutnya

## G. Usulan Prosedur yang Baru
Pada  dasarnya  sistem  usulan  ini  adalah  sistem  yang diperoleh hasil analisis pada proses mesin lama yang kurang memenuhi proses untuk produksi dan belum adanya sistem yang  digunakan  dalam  mendiagnosis  faktor  gejala  waste, sehingga  dibutuhkan  sistem  untuk  mengurangi  dan mempercepat pekerjaan operator produksi dan mempermudah pekerjaan
maintenance. Proses pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini dengan  cara  pengamatan  (observasi)  secara  langsung  pada lokasi. Kemudian melakukan proses pengajuan pertanyaan (interview) secara langsung kepada seseorang kepala bagian Quality  Control,  maintenance,  dan  operator  produksi  yang berpengalaman  dalam  pekerjaannya,  dan  mengambil beberapa kajian pustaka dan jurnal tentang memahami waste produk dan penyebab-penyebabnya yang berkaitan dengan proses  produksi,  metode  backward  chaining,  dan  bahasa pemrograman berbasis web.
Berdasarkan teknik pengumpulan data diatas, ditentukan beberapa  indikasi  masalah  dan  gejala  yang  menyebabkan waste yang tejadi pada proses produksi plastik antara lain:

## Tabel 1. Tabel Masalah
M001    Extru Ngombak M002    Serangga M003    Carling M004    Lem Basah M005    Lem Kosong
Tabel 2. Tabel Gejala G001    Mesin yang tidak stabil G002    Komposisi bahan awal kurang bagus G003    Lem tidak sesuai dengan bahan G004    Campuran komposisi dari lem yang tidak sesuai
G005    Lingkungan yang kurang efektif G006    Mesin tidak ada lampu UV G007    Karakter film yang tidak standar G008    Suhu yang tidak sesuai G009    Tension yang tidak sesuai G010    Karakter dari bahan yang kurang stabil G011    Silinder cacad pada karet G012    Bahan tidak ada corona
Aturan  rule  dalam  sistem  pakar  untuk  menentukan penyelesaian  dari  suatu  masalah,  mempunyai  langkah- langkah  yang  sistematis  dan  terbatas.  Aturan-aturan tersebuat mempunyai pilihan kaidah-kaidah untu menentukan hasil yang tepat. Berdasarkan tabel masalah dan gejala diatas, berikut logika algoritma dan rule base dalam aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  terjadinya waste plastik (Tabel 3):
Tabel 3. Aturan Rule Aturan rule Kaidah
R1 IF extru ngombak
THEN mesin tidak stabil
AND komposisi bahan awal kurang bagus
AND lem tidak sesuai dengan bahan
AND campuran komposisi dari lem yang tidak
sesuai
R2 IF serangga
THEN mesin tidak ada lampu UV
AND lingkungan yang kurang efektif
R3 IF carling
THEN tension yang tidak sesuai
AND karakter film yang tidak standar
AND suhu yang tidak sesuai
R4 IF lem basah
THEN tension yang tidak sesuai
AND campuran komposisi dari lem yang tidak
sesuai
AND lem tidak sesuai dengan bahan
AND karakter dari bahan yang kurang stabil
R5 IF lem kosong
THEN tension yang tidak sesuai
AND bahan awal tidak ada corona
AND silinder cacad pada karet
AND suhu yang tidak sesuai
Berdasarkan logika algoritma dan rule base diatas, maka dapat digambarkan pohon inverensinya sebagai berikut:
Gambar 2. Pohon Inverensi Diagnosis Faktor Penyebab waste

## A. Diagram Rancangan Sistem yang Diusulkan
Adapun  perancangan  sistem  yang  diusulkan  ini  dibuat dengan  menggunakan Unified  Modeling  Language (UML) diagram,  sedangkan  untuk  pembuatan  perangkat  lunaknya dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan sistem database menggunakan MySQL .  UML  terdiri beberapa  model  perancangan,  tetapi  pada  perancangan sistem ini hanya menggunakan empat diagram perancangan. a. Use case diagram
b. Activity diagram
c. Sequence diagram, dan
d. Class diagram
Dalam  menganalisis  sistem  yang  diusulkan  ,  dalam penelitian  ini  digunakan visual  paradigm 15.1  untuk menggambarkan Use case diagram , activity diagram , sequence diagram,  dan class diagram .  Setelah  prosedur sistem  yang  diusulkan  selesai  dipaparkan,  lalu  prosedur tersebut  akan  digambarkan  ke  dalam  diagram  agar  mudah dibaca  dan  dipahami.  Dapat  dilihat  pada  gambar  sebagai berikut:
a. Use case diagram
Gambar 3. Use Case Diagram Rancangan Sistem Yang Diusulkan
Berdasarkan gambar 3. use case diagram rancangan sistem yang diusulkan terdapat:
1. Use case : Mengelola login Aktor
: Pakar, operator
Deskripsi   : Pakar dan operator mengelola login untuk masuk kedalam aplikasi (Melakukan login terlebih  dahulu  sebelum    menggunakan sistem dengan memasukan username dan password sesuai  dengan  akses  masing- masing).
2. Use case : Menampilkan home Aktor      : Pakar
Deskripsi  : Pakar dapat dapat menampilkan home
3. Use case : Mengelola user Aktor      : Pakar dan operator Deskipsi : Pakar dan operator dapat mengelola user
4. Use case : Mengelola gejala Aktor
: Pakar
Deskripsi  : Pakar   dapat  mengelola  gejala  dengan menambah dan menghapus gejala
5. Use case : Mengelola Masalah
Aktor
: Pakar
Deskripsi    :  Pakar    dapat  mengelola  masalah  dengan menambah dan menghapus masalah
6. Use case : Menampilkan laporan hasil diagnosis
Aktor        : Operator
Deskripsi   :Operator  dapat  melihat  laporan  hasil diagnosa dengan dan mencetaknya
b. Activity Diagram Kelola User
Gambar 4. Activity Diagram Kelola User
Berdasarkan gambar 4. activity diagram kelola user diatas dapat  dilihat  bagaimana  kegiatan  berjalan  dan  terdapat beberapa elemen dari activity diagram tersebut, antara lain sebagai berikut :
a. 2 (dua) vertical swimeline , yaitu pakar dan sistem b. 1 (satu) initial node , yaitu sebagai status awal objek
c. 6  (enam) action ,  yaitu  sebgai  eksekusi  dari  suatu  aksi diantaranya  pilih  menu user ,  menampilkan form user , input data, pilih simpan, edit data, data disimpan
d. 1  (satu) decision  node ,  yaitu  sebagai  menampilkan pemberitahuan input gagal atau berhasil dari suatu aksi validasi data
e. 1 (satu) final node , yaitu sebagai status akhir objek
c. Activity Diagram Masalah
Berdasarkan  gambar  5. activity diagram masalah  diatas dapat  dilihat  bagaimana kegiatan  berjalan  dan  terdapat beberapa  elemen  dari activity diagram tersebut, antara lain sebagai berikut : a. 2 (dua) vertical swimeline , yaitu pakar dan sistem b. 1 (satu) initial node , yaitu sebagai status awal objek
c. 6  (enam) action ,  yaitu  sebgai  eksekusi  dari  suatu  aksi diantaranya  pilih  menu  masalah,  menampilkan form masalah, input masalah, pilih simpan, edit masalah, data disimpan d. 1  (satu) decision  node ,  yaitu  sebagai  menampilkan pemberitahuan input gagal atau berhasil dari suatu  aksi validasi data e. 1 (satu) final node , yaitu sebagai status akhir objek
d. Activity Diagram Gejala
Gambar 6. Activity Diagram Gejala
Berdasarkan gambar 6. activity diagram gejala  diatas  dapat dilihat  bagaimana kegiatan berjalan dan terdapat beberapa elemen  dari activity diagram tersebut,  antara  lain  sebagai berikut :
a. 2 (dua) vertical swimeline , yaitu pakar dan sistem
b. 1 (satu) initial node , yaitu sebagai status awal objek
c. 5  (lima) action ,  yaitu  sebgai  eksekusi  dari  suatu  aksi diantaranya pilih menu gejala, menampilkan form gejala, input data, pilih simpan, data disimpan d. 1  (satu) decision  node ,  yaitu  sebagai  menampilkan pemberitahuan input gagal atau berhasil dari suatu aksi validasi data e. 1 (satu) final node , yaitu sebagai status akhir objek
c. Activity Diagram Diagnosis
Gambar 7. Activity Diagram Diagnosis
Berdasarkan  gambar  7 .  activity  diagram diagnosis  diatas dapat  dilihat  bagaimana  kegiatan  berjalan  dan  terdapat beberapa elemen dari activity diagram tersebut, antara lain sebagai berikut : a. 2 (dua) vertical swimeline , yaitu pakar dan sistem b. 1 (satu) initial node , yaitu sebagai status awal objek
c. 10  (lima) action ,  yaitu  sebgai  eksekusi  dari  suatu  aksi diantaranya  pilih  menu  diagnosis,  menampilkan form diagnosis, hapus diagnosis, konfirmasi hapus diagnosis, input diagnosis,  menampilkan  form  tambah  diagnosis, klik masalah, pilih gejala, klik diagnosis, data disimpan d. 1  (satu) decision  node ,  yaitu  sebagai  menampilkan pemberitahuan input gagal atau berhasil dari suatu aksi validasi data
e. 1 (satu) final node , yaitu sebagai status akhir objek
d. Activity Diagram Laporan hasil Diagnosis
Berdasarkan  gambar  8. activity diagram laporan  hasil diagnosis  diatas  dapat  dilihat  bagaimana  kegiatan  berjalan dan terdapat beberapa elemen dari activity diagram tersebut, antara lain sebagai berikut : a. 2 (dua) vertical swimeline , yaitu pakar dan sistem b. 1 (satu) initial node , yaitu sebagai status awal objek
c. 5  (lima) action ,  yaitu  sebgai  eksekusi  dari  suatu  aksi diantaranya  pilih  menu  laporan  hasil  diagnosis, menampilkan form laporan  hasil  diagnosis,  pilih masalah,  pilih  cetak,  menampilkan  laporan  hasil diagnosis.
d. 1 (satu) final node , yaitu sebagai status akhir objek
e. Sequence Diagram Kelola User
Gambar 9. Sequence Diagram User
Berdasarkan  gambar  9. sequence diagram kelola user , terdapat :
a. 1 (satu) actor sebagai pakar
b. 1 (satu) boundary lifeline yaitu form user
c. 1 (satu) control lifeline yaitu proses user
d. 1 (satu) entity lifeline yaitu master user
e. 8 (delapan) message yaitu pilih menu user , menampilkan form  user,  input data , klik simpan , proses  data ,  insert master user,edit data user, data disimpan
f. 1 (satu) self message yaitu validasi data
f. Sequence Diagram Masalah
Berdasarkan  gambar  10. sequence diagram masalah, terdapat :
a. 1 (satu) actor sebagai pakar
b. 1 (satu) boundary lifeline yaitu form masalah c. 1 (satu) control lifeline yaitu proses masalah
d. 1 (satu) entity lifeline yaitu master masalah
e. 8  (delapan) message yaitu  pilih  menu  masalah, menampilkan form masalah ,  input data , klik simpan , proses  data ,  insert  master masalah ,edit masalah  data disimpan
f. 1 (satu) self message yaitu validasi data
g. Sequence Diagram Gejala
Gambar 11. Sequence Diagram Gejala
Berdasarkan gambar 11. sequence diagram gejala, terdapat :
a. 1 (satu) actor sebagai pakar
b. 1 (satu) boundary lifeline yaitu form gejala c. 1 (satu) control lifeline yaitu proses gejala
d. 1 (satu) entity lifeline yaitu master gejala
e. 8  (delapan) message yaitu  pilih  menu  gejala, menampilkan form gejala , input data , klik simpan , proses data , insert master gejala, edit gejala , data disimpan
f. 1 (satu) self message yaitu validasi data
f. Sequence Diagram Diagnosis
Berdasarkan  gambar  12. sequence diagram diagnosis, terdapat :
a. 1 (satu) actor sebagai pakar
b. 1 (satu) boundary lifeline yaitu form diagnosis
c. 1 (satu) control lifeline yaitu proses diagnosis
d. 1 (satu) entity lifeline yaitu master diagnosis
e. 11  (sebelas) message yaitu  pilih  menu  diagnosis, menampilkan form diagnosis , hapus  diagnosis ,    input diagnosis , menampilkan  form  tambah  diagnosis, klik masalah , pilih  gejala,  klik  diagnosis, proses  data ,  insert master diagnosis , data disimpan f. 1 (satu) self message yaitu validasi data
g. Sequence Diagram Laporan Hasil Diagnosis
Gambar 13. Sequence Diagram Laporan Hasil Diagnosis
Berdasarkan  gambar  13. sequence diagram laporan  hasil diagnosis, terdapat : a. 1 (satu) actor sebagai operator b. 1  (satu) boundary  lifeline yaitu form laporan  hasil diagnosis c. 1 (satu) control lifeline yaitu proses data d. 3  (tiga) entity  lifeline yaitu  master gejala,  master masalah, master masalah gejala
e. 8 (delapan) message yaitu pilih menu form laporan hasil diagnosis,  menampilkan form laporan  hasil  diagnosis, proses data , select master gejala, select master masalah , select master masalah gejala, menampilkan laporan hasil diagnosis
h. Class Diagram
Gambar 14. Class Diagram Yang Diusulkan
Berdasarkan  gambar  14. class diagram yang  diusulkan diatas terdapat :
1. Memiliki  6  (enam) class ,  himpunan  dari  objek-objek yang berbagi atribut.
2. Memiliki  6  (enam) association ,  yakni  sebagai  relasi antar tabel atribut pada class dengan operasi yang sama .

## B. Rancangan Basis Data
Rancangan  basis  data  berisi  rincian  dari class diagram yang telah dibuat. Agar sistem dapat berjalan sebagaimana mestinya,  maka  dirancang  struktur database dan  struktur tabel yang nantinya digunakan untuk manipulasi data, yaitu simpan  dan edit .  Dalam  rancangan  sistem, tools yang digunakan untuk mengelola database yaitu: 1. Tabel user 2. Tabel master masalah 3. Tabel master gejala
4. Tabel master diagnosis
5. Tabel relasi masalah gejala.
C. Rancangan Tampilan yang Diusulkan
1. Rancangan Tampilan Menu Login
Gambar 15. Rancangan Tampilan Login
Login digunakan  oleh user untuk  masuk  kedalam sistem, User harus menginput username dan password yang valid, ketika ingin masuk kedalam sistem. 2. Rancangan Tampilan Diagnosis

## Gambar 16. Rancangan Tampilan Diagnosis
Diagnosis  digunakan  oleh  pakar  untuk  menambah diagnosis jika terjadi masalah baru dengan memilih masalah
kemudian  melihat  hasil  diagnosis  yang  terdiri  dari  definisi masalah, daftar gejala, dan solusi masalahnya.

## 3. Rancangan Tampilan Laporan

## Gambar 17. Rancangan Tampilan Laporan Hasil Diagnosis
Laporan hasil diagnosis digunakan oleh user (operator) untuk melihat hasil diagnosis dan mencetak hasil diagnosis .

## III. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  penelitian  yang penulis  lakukan,  maka  dapat  disimpukan  beberapa  hal sebagai berikut:
a. Dengan  adanya    sistem  mendiagnosa  penyebab terjadinya waste masing-masing  bagian department mengetahui    kendala  -  kendala    yang    sering    terjadi dapat diatasi dengan menggunakan aplikasi sistem pakar diagnosa terjadinya waste plastik menggunakan metode backward chaining . Namun dalam proses menentukannya, belum 100persen benar
b. Melalui penelitian ini dapat diperoleh gejala-gejala dari setiap waste prosesnya dilakukan dengan menggunakan metode backward  chaining sehingga  diperoleh  data waste dari masing-masing bagian departement

## B. SARAN
Berdasarkan  hasil  kesimpulan  dari  pembahasan penelitian ini, penulis memberikan saran sebagai berikut:
a. Perlu  adanya  sosialisasi  untuk  mengatasi waste yang terjadi dan pelatihan dalam menggunakan sistem pakar dalam masing-masing bagian departement .
Dilakukannya uji coba dan evaluasi sistem yang selesai disusun,  proses  uji  coba  ini  diperlukan  untuk  memastikan bahwa sistem tersebut sudah benar dan evaluasi pada sistem yang  telah  diimplementasikan  secara  berkala  untuk selanjutnya  diadakan  perbaikan  sesuai  dengan  kebutuhan. Tahapan  proses  uji  coba  dilakukan  dengan  mengecek  alur sistem secara keseluruhan dan melakukan penelusuran pada data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Y. Efendy, S. Alfeno, and A. Christianto, “Penerapan Backward Chaining  Sebagai  Model  Criminal  Investigation  Expert  System  (
CRIES ) Untuk Menangani Kasus Pembunuhan,” vol. 6, no. 2, pp. 68–75, 2016.
[2] Yasmiyati, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Perokok Dengan Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web,” Paradig.  -  J.  Komput. dan Inform. , vol. 19, no. 1, pp. 69–73, 2017.
[3] J.  Ariawan,    edy  tekat  B.w,  and  N.  Alfahmi,  “Sistem  Pakar Menentukan Gen Anakan pada Lovebird,” Sisfotek Glob. , vol. 6, no.
2, pp. 85–90, 2016.
[4] R.  Umar et  al. ,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” vol. 7, no. 1, pp. 108–113, 2017.
[5] T. Ristyowati, A. Muhsin, and P. P. Nurani, “MINIMASI WASTE PADA  AKTIVITAS  PROSES  PRODUKSI  DENGAN  KONSEP LEAN  MANUFACTURING  (Studi  Kasus  di  PT.  Sport  Glove Indonesia),” Opsi , vol. 10, no. 1, p. 85, 2017.
[6] I.  Nursanti  and  F.  Musfiroh,  “Penerapan  Lean  Warehouse  Pada Gudang Produk Jadi Cv. Bumi Makmur, Karang Tengah, Wonogiri Untuk Meminimasi Pemborosan,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 5, no. 2, pp. 129–138, 2018.
[7] L. S. Lesmana, “Jurnal Edik Informatika,” J.  Edik  Inform. ,  vol.  1, 2017.