Pembangunan Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Tulang dan Sendi
Hafiz Budi Firmansyah 1 , Aswedi Putra 2 1 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Sumatera, Lampung, Indonesia
2 Fakultas Kedokteran, Universitas Malahayati, Lampung, Indonesia
Abstract:
Abstract—In  Indonesia  the  numbers  of  orthopaedic  surgeons  are  still  not  able  to  cover  all demand.  Badan  Pusat  Statistik  (2015)  reported  that  there  are  merely  two  orthopaedic  surgeons  in Lampung province having to serve about 8.117.268 people. Meanwhile, based on Ministry of Health of Republic of Indonesia, the ideal ratio between doctor and people is 12.2 doctor for each 100.000 people.  Besides  that,  sometimes  the  surgeons  need  to  serve  more  than  one  medical  facility. Consequently, the patients might feel unpleasant. The lack of human resources becomes the main reason  for  developing  expert  system  for  diagnosing  orthopaedic  diseases.    The  expert  system  is able  to  diagnose  orthopaedic  diseases  as  well  as  fracture,  dislocation,  osteoarthritis  and osteoporosis. The system is developed by using forward chaining methodology. This methodology is suitable for identifying a disease based on their symptoms. The result shows that the expert can answer 45 % of questions by identifying 6 main symptoms without continuing to following symptom questions.
Keywords:  Expert System, Orthopaedic Diseases, Forward Chaining

## 1. Pendahuluan
Dewasa ini, Indonesia masih kekurangan jumlah dokter spesialis tulang dan sendi [9]. Menurut Kementerian Kesehatan,  saat  ini  hanya  ada  500  dokter  spesialis  bedah  tulang  dan  sendi  yang  melayani  250  juta penduduk di Indonesia. Salah satu provinsi yang masih kekurangan dokter spesialis bedah tulang dan sendi adalah  Provinsi  Lampung.  Menurut  sensus  penduduk  yang  dilakukan  Badan  Pusat  Statistik,  jumlah penduduk  Provinsi  Lampung  mencapai  8.117.268  jiwa.  Dengan  jumlah  penduduk  sebanyak  delapan  juta jiwa,  Provinsi  Lampung  hanya  memiliki  lima  belas  orang  dokter  spesialis  tulang  dan  sendi.  Sehingga  jika dirata-rata, satu dokter spesialis bedah tulang dan sendi harus melayani 540.000 orang penduduk. Padahal, menurut Kementerian Kesehatan, rasio ideal dokter spesialis dan jumlah penduduk adalah 12,2 orang per 100.000  penduduk  [5].  Sehingga,  idealnya  satu  orang  dokter  spesialis  hanya  bertugas  untuk  melayani sekitar 8.000 pasien.
Minimnya  jumlah  dokter  spesialis  berdampak  pada  kualitas  layanan  yang  diberikan.  Dampak  yang  paling signifikan  dirasakan  oleh  pasien  adalah  waktu  tunggu  dokter  [4].  Untuk  mendapatkan  pelayanan  medis, seorang pasien seringkali harus menunggu dokter terlebih dahulu karena dokter harus memeriksa pasien di fasilitas  kesehatan  lain  atau  memeriksa  pasien  yang  sudah  mengantri  terlebih  dahulu.  Hal  ini  disebabkan karena  belum  idealnya  rasio  jumlah  dokter  spesialis  bedah  tulang  dan  sendi  dan  minimnya  fasilitas kesehatan penunjang di luar kota Bandar Lampung [4].
Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan melakukan transfer dan transformasi kepakaran seorang pakar ke dalam sebuah program yaitu, sistem pakar [6][8]. Tujuan pengembangan sistem pakar adalah tidak untuk menggantikan peran seorang pakar melainkan lebih cenderung kepada transfer pengetahuan dari seorang pakar  ke  dalam  bentuk  perangkat  lunak  [7].  Sehingga,  aplikasi  sistem  pakar  yang  dikembangkan  hanya akan berperan seolah-olah sebagai dokter yang akan menjawab kemungkinan penyakit yang diderita pasien di mana kehadiran dokter untuk melakukan pemeriksaan fisik dan penunjang tetap harus dilakukan. Aplikasi sistem pakar dapat mengurangi durasi pemeriksaan karena sebagian besar waktu pemeriksaan dihabiskan dengan mekanisme tanya jawab antara pasien dan dokter atau umum disebut dengan anamnesa. Dengan pengembangan  aplikasi  sistem  pakar,  dokter  dapat  lebih  fokus  pada  pemeriksaan  fisik,  pemeriksaan penunjang dan tindakan medis lainnya.
Dalam  penelitian  ini  dikembangkan  sebuah  sistem  pakar  yang  terintegrasi  dengan  aplikasi  penyimpanan data  rekam  medis.  Sistem  pakar  dikembangkan  dengan  arsitektur  berbasis web .  Sistem  pakar dikembangkan  dengan  menggunakan  metode forward  chaining .    Metode forward  chaining sesuai  untuk diimplementasikan  dalam  sebuah  sistem  pakar  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mendiagnosis  suatu penyakit [1].
Artikel ini terdiri dari lima bagian yaitu pendahuluan, metodologi penelitian, hasil analisis dan pembahasan, kesimpulan  dan  daftar  pustaka.  Bagian  pertama  membahas  permasalahan  dan  latar  belakang  masalah. Dalam  bagian  ini  dijabarkan  juga  landasan  teori  dan  tinjauan  pustaka  yang  dilakukan  dalam  melakukan penelitian.  Bagian  kedua  menguraikan  metodologi knowledge  engineering yang  berfokus  kepada pengembangan  sistem  pakar.  Bagian  analisis  dan  pembahasan  menjelaskan  hasil knowledge  engineering yang dilakukan.
Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah sistem pakar untuk mendeteksi penyakit tulang dan sendi. Sistem pakar  dirancang    dan  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode  runut  maju  ( forward  chaining ). Kontribusi  yang  diberikan  dari  penelitian  adalah  aplikasi  sistem  pakar  yang  mampu  menghasilkan  output prediksi penyakit tulang dan sendi berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan oleh pengguna.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan knowledge  engineering yang berfokus  kepada  pengembangan  sistem  pakar.  Dua  bagian  penting  dalam  pengembangan  sistem  pakar yaitu, basis pengetahuan dan proses reasoning atau inferensi [6].
Dalam menyusun basis pengetahuan, dilakukan dua kegiatan yaitu, akuisisi pengetahuan dan representasi pengetahuan.  Akuisisi  pengetahuan  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  mendalam  dengan  pakar yang  bertugas  sebagai  dokter  spesialis  bedah  tulang  dan  sendi  di  Rumah  Sakit  Urip  Sumoharjo,  Bandar Lampung.  Wawancara  dilakukan  beberapa  kali  untuk  memastikan  akurasi  pengetahuan  yang  diakuisisi. Pengetahuan  yang  diperoleh  dari  pakar  kemudian  direpresentasikan  ke  dalam  basis  pengetahuan  dalam bentuk tabel kode penyakit, gejala dan nama penyakit yang diderita. Kemudian setelah basis pengetahuan telah  terbentuk,  dilakukan  identifikasi  gejala-gejala  utama  untuk  masing-masing  penyakit.  Setiap  gejala kemudian  diberikan  nilai  untuk  memastikan  akurasi  pilihan  jawaban.  Selain  itu,  pemberian  nilai  juga ditujukan agar pengguna dapat mendefinisikan gejala lebih spesifik.

## 2.1 Perancangan sistem
Sistem  yang  dikembangkan  terdiri  dari  dua  sisi  yaitu,  sisi server dan client .  Perancangan  pada  sisi server meliputi perancangan antarmuka, basis data dan mekanisme untuk pertukaran data client-server. Sementara itu  pada  sisi client, pengguna  dapat  mengakses  aplikasi  sistem  pakar  menggunakan  peramban.  Dengan menggunakan  peramban,  pengguna  disajikan  sejumlah  daftar  pertanyaan  yang  berkaitan  dengan  gejala yang dirasakan berikut dengan nilai yang dapat dipilih. Arsitektur sistem ditunjukkan pada gambar 1 .
Gambar 1. Arsitektur Sistem

## 2.2 Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan merupakan bagian penting dari sebuah aplikasi sistem pakar. Tahapan ini diawali oleh proses  akuisisi  pengetahuan  pakar  yang  dilanjutkan  dengan  perancangan  tabel  dan  pohon  keputusan ( decision tree ) serta perancangan aturan produksi.

## 2.3 Mesin  Inferensi
Mesin  Inferensi  menjadi  bagian  yang  paling  penting  dalam  membangun  sistem  pakar.  Di  dalam  mesin inferensi, basis pengetahuan diolah sedemikian sehingga mencapai solusi atau kesimpulan. Adapun proses yang berlaku dalam mesin inferensi, yaitu proses manipulasi fakta, model dan kaidah yang tersimpan dalam basis  pengetahuan.  Beberapa  jenis  metode  yang  berjalan  pada  mesin  inferensi  antara  lain  : forward chaining (runut maju), backward chaining (runut mundur) dan gabungan dari kedua metode tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode forward chaining (runut maju).
Metode  runut  maju  atau forward  chaining adalah  mekanisme  reasoning bottom-up yang  diawali  dari sekumpulan fakta dan berakhir pada goal ( data - driven ). Fakta adalah unit terkecil dari paradigma berbasis pengetahuan yang bilamana dipecah kembali tidak akan memiliki arti khusus. Sebagai contoh, bebek, yang merupakan kata benda. Jika bebek dipecah menjadi unit yang lebih kecil akan menjadi b-e-b-e-k yang tidak memiliki makna khusus [2]
Melalui  pendekatan data-driven, proses reasoning dimulai  dengan  menggunakan  informasi  yang  tersedia kemudian diakhiri dengan sebuah konklusi. Jika informasi pada anteseden pada aturan produksi terpenuhi maka  aturan  akan  menghasilkan  sebuah  konklusi.  Tetapi,  jika  konklusi  yang  dihasilkan  bukan  merupakan konklusi  akhir  maka  akan  terus  dicari  konklusi  lainnya  menggunakan  aturan  lainnya.  Proses  ini  terus berlanjut hingga konklusi akhir dicapai [3].
Dalam penelitian ini hal yang pertama dilakukan oleh sistem adalah menelusuri gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien kemudian diberikan kesimpulan berupa nama dan deskripsi penyakit yang diderita oleh pasien.

## 3. Hasil dan analisis

## 3.1 Rekayasa pengetahuan
Rekayasa  pengetahuan  dilakukan  dengan    melakukan  wawancara  mendalam  dengan  seorang  pakar penyakit  tulang  dan  sendi.  Hasil  wawancara  dengan  pakar  diterjemahkan  ke  dalam  bentuk  representasi pengetahuan. Representasi pengetahuan terdiri dari dua elemen utama yaitu, fakta dan aturan Representasi pengetahuan bermanfaat untuk mempermudah pengkodean dalam perancangan sistem pakar. Representasi pengetahuan  terdiri  dari  tabel  keputusan,  pohon  keputusan  dan  aturan  produksi.  Langkah-langkah  yang dilakukan dalam membuat representasi pengetahuan yaitu :
1.  Pembuatan tabel keputusan untuk mendokumentasikan dan mendeskripsikan pengetahuan.
2.  Pembuatan pohon keputusan untuk mencegah perulangan pertanyaan yang sama.
3.  Pembuatan  aturan  produksi  yang  berasal  dari  konversi  pohon  keputusan.  Tabel-tabel  yang merepresentasikan pengetahuan disusun ke dalam tabel 1, 2 dan 3 :

## Tabel 1. Pengkodean Penyakit
Pemilihan keempat penyakit tersebut didasari oleh kecenderungan dari jumlah penyakit yang diderita oleh pasien  berturut-turut  yaitu,  osteoporosis,  osteoathritis,  fraktur  dan  dislokasi  [9].  Setelah  empat  penyakit dipilih kemudian dilakukan pengkodean untuk setiap penyakit.
Berdasarkan tabel penyakit, gejala dan nilai kemudian dibuat tabel keputusan antara gejala dan nilai yang akan  disebut  tabel  keputusan  aturan  (ditunjukkan  oleh tabel  4 ).  Hal  ini  dilakukan  untuk  mendeskripsikan kemungkinan-kemungkinan  gejala  yang  menyebabkan  penyakit  tertentu.  Kemudian  berdasarkan  tabel keputusan  antara  gejala  dan  nilai  dengan  aturan,  disusun  tabel  keputusan  aturan  dengan  penyakit  yang kemudian akan dihasilkan pohon keputusan ( gambar 2 ).
Kode Penyakit P1 Osteoporosis P2 Osteoarthritis P3 Fraktur P4 Dislokasi
Gambar 2. Pohon Keputusan Gejala, Nilai dan Penyakit
Keterangan Gambar  :
: Gejala
: Penyakit
Dari  hasil  pohon  keputusan  yang  ditunjukkan  pada gambar  2 ,  setiap  aturan  akan  ditelusuri  oleh  mesin inferensi. Penelusuran aturan didasari dari input berupa gejala dan nilai yang dimasukkan. Jika salah satu aturan  telah  terpenuhi  maka  aturan  tersebut  akan  memiliki  status fired dan  aturan-aturan  lain  tidak  akan ditelusuri.  Tahapan  reperesentasi  pengetahuan  berikutnya  adalah  mentransalasikan  pohon  keputusan  di atas  menjadi  kaidah  produksi.  Aturan  produksi  disusun  berdasarkan  hasil  analisis  tabel  dan  pohon keputusan yang telah dibahas sebelumnya. Aturan produksi menggunakan aturan IF-THEN dimana klausa setelah IF disebut antecedent atau informasi masukan dan klausa setelah THEN disebut consequent atau konklusi [7].
Bentuk umum dari aturan produksi diagnosis penyakit tulang dan sendi didefinisikan sebagai berikut : IF Nilai A AND Nilai B AND....Nilai X THEN Rule Y
Setelah  didapatkan  aturan  yang fired ,  didapatkan  penyakit  yang  memenuhi,  dengan  aturan  produksi  : IF Rule  Y  THEN  Penyakit  Z. Pada gambar  3 ,  Y  ditunjukan  dengan  sekumpulan  gejala  yang  memiliki  nilai, contohnya terjadi infeksi pada bagian tubuh, kemudian pengguna kesulitan bergerak dan seterusnya. Suatu penyakit  sangat  dimungkinkan  memiliki  beberapa  gejala  yang  direpresentasikan  ke  dalam rule .  Aturan produksi dilanjutkan dengan pencarian solusi dengan struktur sebagai berikut : IF Penyakit Z THEN Solusi C.
Gambar 3. Hasil pengujian sistem menampilkan rekomendasi penangan penyakit
Berdasarkan  tabel  keputusan  yang  disusun,  kemudian  disusun  aturan  produksi.  Setiap  aturan  produksi diberikan kode tertentu. Adapun kode dan aturan produksi disajikan ke dalam tabel 5 .

## Tabel 4. Tabel Keputusan Aturan Dengan Gejala dan Nilai
Untuk  menghasilkan  kesimpulan  penyakit  yang  diderita,  sistem  meminta  masukkan  dari  pengguna  yang berbentuk  pertanyaan  dan  nilai.  Masukkan  dari  pengguna  kemudian  dianalisis  oleh  sistem  dengan  cara runut maju, ketika kondisi tertentu sudah dipenuhi, maka sistem akan menampilkan kesimpulan / konklusi. Gambar 3 menunjukkan hasil pengujian sistem yang menampilkan kesimpulan penyakit yang diderita oleh pasien
Kesimpulan  yang  diambil  oleh  sistem  berdasarkan  data  nilai  dari  gejala  yang  dimasukkan  oleh  pengguna adalah  osteoporosis.  Osteoporosis  merupakan  salah  satu  penyakit  tulang  yang  menyebabkan  tulang menjadi  rapuh  dan  mudah  patah.  Sistem  juga  menampilkan  penanganan  yang  disarankan  bagi  pasien penderita  osteoporosis.  Selain  ditampilkan  hasil  penelusuran,  identifikasi  penyakit  dan  penanganan pengguna juga bisa melakukan input data rekam medis.
Pengujian terhadap hasil dilakukan dengan melakukan uji skenario penelusuran penyakit berdasarkan gejala yang  dimasukkan.  Uji  skenario  dilakukan  dengan  melakukan  N  kali  percobaan.  Percobaan  dilakukan  oleh pakar di mana pakar disediakan lembar evaluasi pengujian akurasi sistem pakar. Tingkat akurasi diperoleh dengan cara melakukan percobaan yang dilakukan oleh pakar. Tujuan dari pengujian aplikasi sistem pakar adalah  untuk  menguji  efektifitas  dan  akurasi  sistem  yang  dikembangkan.  Efektifitas  didefinisikan  jumlah pertanyaan  yang  diajukan  oleh  sistem  sebelum  memberikan    luaran  berupa  penyakit  yang  diderita.  Hasil akhir  pengujian  sistem  diperoleh  dengan  cara  membandingkan  hasil  prediksi  penyakit  yang  diderita  oleh aplikasi sistem pakar dengan diagnosa atau kesimpulan akhir yang dilakukan oleh Dokter Spesialis Bedah Tulang  dan  Sendi.  Kesimpulan  akhir  dilakukan  dengan  melakukan  anamnesa,  pemeriksaan  fisik  dan pemeriksaan penunjang lainnya oleh pakar.

## Tabel 6. Rekapitulasi hasil uji skenario sistem pakar
Pada tabel  6 disajikan  enam  pertanyaan  pertama  yang  diajukan  oleh  sistem.  Kolom  jawaban  merupakan rekapitulasi  jawaban  yang  dimasukkan  oleh  pengguna  pada  saat  melakukan  uji  sistem.  Presentase  yang mengikuti  nilai  pada  kolom  jawaban  merupakan  presentasi  jumlah  nilai  jawaban  relatif  terhadap  N  kali percobaan uji coba.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil perancangan, implementasi dan pengujian terhadap sistem, diperoleh kesimpulan bahwa perancangan  aplikasi  sistem  pakar  untuk  diagnosis  penyakit  tulang  dan  sendi  berbasis  web  telah  berhasil diimplementasikan  sesuai  rancangan.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  aplikasi  sistem  pakar  yang  dirancang dengan  metode forward  chaining (runut  maju)  mampu  mengidentifikasi  penyakit  tulang  dan  sendi  yang meliputi  penyakit  osteoporosis,  osteoarthritis,  dislokasi  dan  fraktur  sesuai  dengan  pengetahuan  pakar. Pengujian dilakukan dengan metode black-box. Metode tersebut bertujuan untuk memastikan sistem mampu menghasilkan output yang sesuai [10]. Dari hasil uji black-box , diketahui bahwa 45% percobaan pada sistem mampu menyimpulkan penyakit yang diderita oleh pasien berdasarkan enam gejala utama penyakit tanpa harus mengajukan pertanyaan lanjutan kepada pasien. Enam gejala tersebut merupakan gejala umum dari penyakit  yang  diderita  oleh  pasien.  Sistem  ini  baru  bisa  memprediksi  empat  penyakit  utama  dari  penyakit tulang  dan  sendi  berdasarkan  gejala  yang  dipresentasikan  menggunakan  teks.  Di  pengembangan berikutnya, perlu dilakukan pengembangan berupa penambahan fitur gambar rontgen dengan deteksi citra untuk memperoleh hasil yang lebih akurat.
No Pertanyaan Jawaban 1 Bagaimana tingkat nyeri yang dirasakan ? Sangat Nyeri (11) (55%), Agak Nyeri (9) (45%) 2 Apakah terjadi infeksi ? Ya (5) (25%), Tidak (15) (75%) 3 Jika ada benturan,seberapa besar tingkat benturan? Keras (5) (25%), Tidak terjadi (9) (45%), Lemah (6) (30%) 4 Termasuk kategori apa tingkat kebengkakkan ? Sangat bengkak (7) (35%), Tidak bengkak (5) (25%), Agak bengkak (6) (30%), Sedikit bengkak (2) (10%) 5 Apakah ada perubahan struktur tulang/sendi ? Ada (14) (70%), Tidak (6) (30%) 6 Apakah pasien kesulitan bergerak ? Ya (16) (80%), Tidak (4) (20%)

## 5. Daftar pustaka
[1]  Sharma,  T.,  Tiwari,  N.,  Kelkar,  D.,  “  Study  of  Difference  Between  Forward  and  Backward  Reasoning”, International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering , vol. 2, issue 10,  2012
[2]  Giarratano,  J.,  Riley,  G.,“Expert  System  Principles  and  Programming”,  Third  Edition.  Boston:  PWS Publishing Company, 2005
[3]  Turban,  E.,  Aronson,  J.,  Liang,  TP.,  “Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems  (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas)”, ANDI, Yogyakarta, 2005
[4] Putra, A. (private communication), 2017
[5]  Kemenkes,  “Menkes  Soroti  Masalah  Maldistribusi  Dokter  Spesialis  Indonesia”,  Agustus  2017, http:// www.depkes.go.id/article/print/17022400008/menkes-soroti-masalah-maldistribusi-dokter-spesialis- indonesia.html
[6] Studer, R., Benjamins, V,R., Fensel, D., “Data and Knowledge Engineering”, Elsevier Science, 1998
[7] Sulistyohati, A., Hidayat, T., Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal Dengan Metode Dempster- Shafer,  Prosiding,  Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  Universitas  Islam  Indonesia  Yogyakarta, 2008
[8] Fadhilah, A, N., Destiani, D., Dhamiri, D, J., Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Kulit Pada Anak Dengan  Metode Expert  System  Development  Life  Cycle ,  Jurnal Algoritma  Vol  9,  Sekolah Tinggi Teknologi Garut, 2012
[9]  Tarigan,  M., https://m.tempo.co/read/news/2012/02/20/173385164/jumlah-dokter-orthopedhi-indonesia- kalah-dengan-thailand , 2012
[10]  Shilvia,  N,  M.,  Rahayu,  S.,  Pengembangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Penyakit  Dalam  Internis Berbasis Android, Jurnal Algoritma Vol 13 No.1 Hal 356-366,  Sekolah Tinggi Teknologi Garut, 2016

## Lampiran
Kode Nilai Kode Gejala Nilai N1 G1 Agak Nyeri N2 G1 Sangat Nyeri N3 G1 Tidak Terasa Nyeri N4 G2 Ya N5 G2 Tidak N6 G3 Keras N7 G3 Lemah N8 G3 Tidak Terjadi N9 G4 Sedikit Bengkak N10 G4 Agak Bengkak N11 G4 Sangat Bengkak N12 G5 Ada N13 G5 Tidak N14 G6 Ya N15 G6 Tidak N16 G8 Kurang N17 G8 Normal N18 G9 Ya N19 G9 Tidak N20 G10 Rendah N21 G10 Sedang N22 G10 Tidak Mengkonsumsi N23 G11 Ya N24 G11 Tidak N25 G12 Pagi N26 G12 Siang N27 G12 Malam N28 G12 Setiap Saat N29 G13 Ya N30 G13 Tidak N31 G14 Anak-anak N32 G14 Dewasa N33 G14 Tua N34 G4 Tidak Bengkak
Tabel 3. Pengkodean penyakit  dan solusi
Kode Solusi Nama Penyakit Solusi S1 Osteoporosis Pasien disarankan untuk mengkonsumsi makanan tinggi kalsium, contohnya susu. Pasien disarankan untuk menghindari aktivitas yang bersifat pasif atau kurang bergerak, contoh aktivitas yang dianjurkan yaitu, olahraga sesuai dengan usia. Pasien disarankan untuk menghindari rokok dan konsumsi alkohol. S2 Osteoarthritis Pasien disarankan untuk mengurangi berat badan serta menghindari aktivitas naik-turun tangga atau berjalan terlalu jauh. Pasien juga disarankan untuk menghindari udara yang terlalu dingin. Penanganan bisa dilanjutkan dengan fisioterapi untuk membantu agar sendi tidak kaku. S3 Dislokasi Harus secepatnya melakukan reposisi oleh dokter. Pasien disarankan untuk menghindari aktivitas-aktivitas yang bisa menimbulkan trauma pada daerah yang terjadi dislokasi. S4 Fraktur Harus secepatnya dilakukan tindakan medis. Pasien disarankan untuk tidak melakukan aktivitas yang menggunakan daerah yang terjadi fraktur sebelum terjadi penyembuhan (dibuktikan dengan rontgen). Pasien juga disarankan untuk mengkonsumsi makanan yang tinggi kalori dan tinggi protein, contohnya susu dan ikan.