Search Articles & Publications

Showing 444 articles found for "Awal"

DONGENG SEBAGAI STIMULAN AWAL PENINGKATAN MINAT BACA BAGI SISWA PAUD BUNDA HAJAR JATINANGOR

Handayani, Vincentia Tri
Abstract: ABSTRACT The decline in interest in reading among the younger generation is caused by, among other things, being distracted from the attention and leisure time of young people in social media activities. In addition, to… get the information they need, they can get it only by using their smartphone. Seeing the situation that concerns this, the effort to stimulate literacy education must be instilled from the beginning of time. This PPM aims to increase reading interest of Bunda Hajar Dusun Sukanegla PAUD students, Desa Hegarmanah, Jatinangor, Sumedang. In order to be interesting, the delivery of counseling and educational activities is carried out using the storytelling method. The results obtained, children are more interested in listening, able to survive listening and can answer questions about fairy tales delivered. Keywords: literacy education, fairy tales, early childhood education ABSTRAK Menurunnya minat membaca di kalangan generasi milenial disebabkan oleh antara lain teralihnya perhatian dan luang waktu anak muda pada kegiatan media sosial. Selain itu, untuk memperoleh informasi yang mereka butuhkan, mereka bisa mendapatkan secara instan hanya dengan melalui telepon genggam. Melihat keadaan yang memprihatikan ini, maka upaya menstimulasi edukasi literasi harus ditanamkan sejak usia dini. Pengabdian Pada Masyarakat (PPM) ini bertujuan meningkatkan minat baca dengan sasaran siswa PAUD Bunda Hajar Dusun Sukanegla Desa Hegarmanah Jatinangor Kabupaten Sumedang. Agar menarik, penyampaian penyuluhan dan kegiatan edukasi dilaksanakan dengan menggunakan metode mendongeng. Hasil yang diperoleh, anak-anak lebih tertarik mendengarkan, mampu bertahan menyimak dan dapat menjawab pertanyaan seputar dongeng yang disampaikan. Kata kunci: edukasi literasi, dongeng, pendidikan anak usia dini

PELATIHAN KOMPUTER DALAM MENINGKATKAN TAHFIDZ QUR’AN MENGGUNAKAN AL-QUR’AN DIGITAL TAJWID

Maharani, Dewi, Helmiah, Fauriatun, Ramadhan Harahap, Ricky, Fachri, Barany
Abstract: Abstract: The beginning to print a generation of Muslims with Qur'ani insight is to instill a love for the Qur'an from an early age. One of them is the command to read the Qur'an which is the first step for understanding… and practicing content. The development of information and communication technology is very rapidly developing, which affects human capabilities, and computers become highly needed tools in various fields. One of the elementary schools that want to develop their students especially in memorizing the Qur'anic verses by using information technology is Darul Adzkia IT Elementary School. SD IT offers a variety of knowledge, intelligence, skills, religion, interaction with society at large. Students of Darul Adzkia IT Elementary School are targeted to be able to memorize verses of Al-Qur'an juz 30. With Digital Tajwid Al-Qur'an Application. This training aims to help children in easier memorization, improve memorization and maintain memorization. So that it is useful not only for students, but also makes it easier for teachers to practice memorization and evaluate the memorization of their students. Keywords: Increase Tahfidz Qur'an, digital recitation Qur'an, Abstrak: Awal untuk mencetak generasi Islam yang berwawasan Qur’ani adalah menanamkan kecintaan terhadap Al-Qur’an sejak dini. Salah satunya adalah perintah membaca Al-Qur’an yang merupakan langkah awal bagi upaya pemahaman dan pengamalan isi. Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi sangat berkembang dengan pesat, yang mempengaruhi kemampuan manusia, dan komputer menjadi alat yang sangat dibutuhkan di berbagai bidang. Salah satu Sekolah Dasar yang ingin mengembangkan Siswa-siswinya khususnya dalam menghafalkan Ayat Suci Al-Qur’an dengan menggunakan Teknologi informasi adalah Sekolah Dasar IT Darul Adzkia. SD IT menawarkan berbagai pengetahuan, kecerdasan, ketrampilan, keagamaan, interaksi dengan masyarakat secara luas. Siswa – Siswi SD IT Darul Adzkia ditargetkan untuk mampu menghafal ayat Al-Qur’an juz 30. Dengan Aplikasi Al-Qur’an Digital Tajwid.Pelatihan ini bertujuan untuk membantu anak dalam mempermudah menghafal, meningkatkan hafalan serta menjaga hafalannya. Sehingga bermanfaat bukan hanya untuk siswa-siswi, melainkan juga mempermudah Guru dalam melatih hafalan serta mengevaluasi hafalan siswa-siswinya. Kata kunci: Meningkatkan Tahfidz Qur’an, Alqur’an digital tajwid,

WEB-BASED ELEMENTARY SCHOOL SELECTION DECISION SUPPORT SYSTEM USING A COMBINATION OF SMART AND TOPSIS METHODS

Maharani, Dewi, Marpaung, Nasrun
Abstract: Abstract: Choosing the right elementary school is a crucial milestone for a child's future. However, the large number of school options in Asahan Regency with diverse criteria such as accreditation, facilities, fees, curriculum,… riculum, and accessibility often makes it difficult for parents. Decision-making tends to be based on subjective word-of-mouth recommendations, which risks triggering bias. This research aims to develop an adaptive and objective web-based elementary school selection Decision Support System (DSS) framework to minimize such bias. The system is designed using a hybrid model that combines the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) method as a dynamic criteria weighting engine based on parents' preferences, and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to rank ten alternative schools. System testing was conducted through black-box testing functionality and empirical accuracy testing using Spearman Rank Correlation involving 40 respondents. The black-box testing results confirmed that all main system operations ran perfectly with a 100% success rate. Validity testing demonstrated very high accuracy, with a Spearman correlation coefficient of 0.89, demonstrating significant alignment between the system's recommendations and actual choices on the ground. Thus, the SMART-TOPSIS framework has proven reliable as a data-driven approach to helping parents choose the best elementary school. Keywords: decision support system; elementary school; SMART; TOPSIS   Abstrak: Memilih sekolah dasar yang tepat merupakan tonggak awal krusial bagi masa depan anak. Namun, banyaknya pilihan sekolah di Kabupaten Asahan dengan keberagaman kriteria seperti akreditasi, fasilitas, biaya, kurikulum, dan aksesibilitas sering kali menyulitkan orang tua. Pengambilan keputusan pun cenderung didasarkan pada rekomendasi subjektif dari mulut ke mulut, yang berisiko memicu bias. Penelitian ini bertujuan mengembangkan kerangka kerja Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan sekolah dasar berbasis web yang adaptif dan objektif guna meminimalkan bias tersebut. Sistem dirancang menggunakan model hibrida yang mengombinasikan metode *Simple Multi-Attribute Rating Technique* (SMART) sebagai mesin pembobotan kriteria dinamis sesuai preferensi orang tua, serta metode *Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution* (TOPSIS) untuk memeringkat sepuluh sekolah alternatif. Pengujian sistem dilakukan melalui uji fungsionalitas *black-box testing* dan uji akurasi empiris menggunakan Korelasi Peringkat Spearman dengan melibatkan 40 responden. Hasil *black-box testing* mengonfirmasi seluruh operasi utama sistem berjalan sempurna dengan tingkat keberhasilan 100%. Uji validitas menunjukkan akurasi sangat tinggi dengan koefisien korelasi Spearman sebesar 0,89, membuktikan keselarasan signifikan antara rekomendasi sistem dan pilihan nyata di lapangan. Dengan demikian, kerangka SMART-TOPSIS ini terbukti andal sebagai pendekatan berbasis data untuk membantu orang tua memilih sekolah dasar terbaik. Kata kunci: sekolah dasar; sistem pendukung keputusan; SMART; TOPSIS

MULTI VIEW FEATURE FUSION FOR INDUSTRIAL ANOMALY DETECTION USING 1D-CNN

Nainggolan, Daniel Fernando, Hiskiawan, Puguh
Abstract: Abstract: Anomalous sound detection is essential for industrial predictive maintenance, as machine failures often originate from subtle acoustic changes during operation. However, high background noise and limitations of… conventional Convolutional Neural Networks (CNN) reduce detection reliability. This study proposes a 1D-CNN-based anomaly detection framework with multi-view feature fusion and temporal segmentation to enhance detection performance. The approach combines MFCC, Log-Mel Spectrogram, and Chroma STFT features, while temporal segmentation divides audio signals into 5-second segments to better capture transient anomalies. Experiments on the MIMII dataset under varying Signal-to-Noise Ratio (SNR) conditions show that MFCC and Log-Mel fusion achieves the best performance, with 97.90% accuracy and ROC-AUC of 0.9789. The model maintains accuracy above 90% at −6 dB, demonstrating strong robustness in noisy industrial environments. Keywords: industrial anomaly detection; 1D-CNN; multi-view feature fusion; temporal segmentation; MIMII dataset.   Abstrak: Deteksi anomali suara merupakan komponen penting dalam sistem pemeliharaan prediktif industri, karena kegagalan mesin sering diawali oleh perubahan akustik yang bersifat halus selama proses operasi. Namun, tingkat kebisingan yang tinggi serta keterbatasan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) konvensional dapat menurunkan keandalan deteksi. Penelitian ini bertujuan mengusulkan kerangka deteksi anomali berbasis 1D-CNN yang mengintegrasikan strategi fusi fitur multi-view dan segmentasi temporal untuk meningkatkan kinerja deteksi. Pendekatan yang digunakan menggabungkan fitur MFCC, Log-Mel Spectrogram dan Chroma STFT, sementara teknik temporal splitting membagi sinyal audio menjadi segmen berdurasi 5 detik untuk menangkap anomali yang bersifat sementara. Eksperimen menggunakan dataset MIMII pada berbagai kondisi Signal-to-Noise Ratio (SNR) menunjukkan bahwa kombinasi MFCC dan Log-Mel Spectrogram menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi 97,90% dan ROC-AUC sebesar 0,9789. Model juga mempertahankan akurasi di atas 90% pada kondisi kebisingan ekstrem (−6 dB) yang menunjukkan ketahanan yang baik dalam lingkungan industri yang bising. Kata kunci: deteksi anomali industri; 1D-CNN; fusi fitur multi-view; segmentasi temporal; dataset MIMII

HYBRID MOBILENETV2-SVM FOR ROBUST INDONESIAN BATIK MOTIF IDENTIFICATION

Putri Utami, Irawati, Sani, Asrul
Abstract: Abstract: Automated batik motif classification is challenged by high inter-class similarity and texture complexity. This study proposes a hybrid model integrating MobileNetV2 as a feature extractor and Support Vector Machine… hine (SVM) as the classifier to optimize accuracy and efficiency. Utilizing a Kaggle dataset of 8,640 images across 20 batik categories, the data was partitioned into 420 training images per class (Dayak: 360) and 15 testing images per class. The results demonstrate superior performance with 96.00% accuracy, exceeding the 90% target. The system showed high computational efficiency with a total execution time of 359.92 seconds and feature extraction taking only 22.63 seconds. This hybrid approach provides an ideal performance balance for resource-constrained mobile applications.             Keywords: batik classification; MobileNetV2; support vector machine; hybrid model; computational efficiency     Abstrak: Klasifikasi motif batik secara otomatis menghadapi tantangan kemiripan visual antar-kelas yang tinggi. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan akurasi dan efisiensi pengenalan batik menggunakan model hibrida MobileNetV2 sebagai pengekstraksi fitur dan Support Vector Machine (SVM) sebagai klasifikator. Menggunakan dataset Kaggle berisi 8.640 citra dari 20 kategori batik, data dibagi menjadi 420 citra latih per kelas (kecuali Batik Dayak 360) dan 15 citra uji per kelas. Hasil eksperimen menunjukkan performa impresif dengan akurasi 96,00%, melampaui target awal 90%. Sistem ini sangat efisien dengan total waktu eksekusi 359,92 detik, di mana ekstraksi fitur hanya membutuhkan 22,63 detik. Kombinasi MobileNetV2 dan SVM memberikan keseimbangan performa ideal untuk implementasi pada perangkat bergerak dengan sumber daya terbatas.   Kata kunci: klasifikasi batik; MobileNetV2; Support Vector Machine; Hybrid Model; efisiensi komputasi

IMPLEMENTATION OF A PYTHON-BASED SCHEDULED AUDIO ALARM SYSTEM FOR LIBRARY LITERACY SUPPORT

Audya Eka Putri, Khalifah, Setyowati, Endah
Abstract: Abstract: Libraries function not only as information centers but also as literacy spaces that require an orderly and communicative service environment. One supporting service in fostering such an environment is the delivery… ery of literacy greetings to visitors. In practice, greetings are commonly delivered manually or through conventional bells, leading to inconsistency and dependence on staff availability. This study was conducted at the Amir Machmud Library, Ministry of Home Affairs, Jakarta, Indonesia, aiming to design and evaluate a Python-based scheduled audio alarm system for automated literacy greetings. An applied experimental method was employed, including system design, Python script development, scheduling configuration using Windows Task Scheduler, and direct system testing on a library computer connected to ceiling speakers. The system requires initial execution via Command Prompt (CMD) when the computer is powered on, after which it operates automatically according to predefined schedules. Testing results demonstrate that the system performs scheduled audio playback accurately and operates stably without further manual intervention. The findings indicate that the proposed system provides a practical and efficient solution to enhance service consistency and support a structured and conducive literacy environment in the library.             Keywords: scheduled audio alarm; library automation; python; literacy greeting.     Abstrak: Perpustakaan tidak hanya berfungsi sebagai pusat informasi, tetapi juga sebagai ruang literasi yang memerlukan suasana layanan yang tertib dan komunikatif. Salah satu bentuk dukungan layanan tersebut adalah penyampaian sapaan literasi kepada pengunjung. Dalam praktiknya, penyampaian sapaan masih dilakukan secara manual atau menggunakan bel konvensional sehingga kurang konsisten dan bergantung pada petugas. Penelitian ini dilaksanakan di Perpustakaan Amir Machmud, Kementerian Dalam Negeri, Jakarta, Indonesia, dengan tujuan merancang dan menguji sistem alarm audio terjadwal berbasis Python sebagai media penyampaian sapaan literasi. Metode yang digunakan adalah metode eksperimental terapan melalui tahapan perancangan sistem, pengembangan skrip Python, konfigurasi penjadwalan menggunakan Windows Task Scheduler, serta pengujian langsung pada komputer perpustakaan yang terhubung dengan speaker plafon. Sistem bekerja dengan mekanisme inisialisasi awal melalui Command Prompt (CMD) saat komputer dinyalakan, kemudian selanjutnya berjalan otomatis sesuai jadwal yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memutar audio secara konsisten dan stabil pada waktu yang telah diatur tanpa intervensi lanjutan dari petugas. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi sederhana dan efisien untuk mendukung terciptanya suasana literasi yang lebih terstruktur dan kondusif di lingkungan perpustakaan.   Kata kunci: alarm audio terjadwal; otomasi perpustakaan; python; sapaan literasi.

DEVELOPMENT OF PORTABLE DIAGNOSTIC TOOLS FOR RAPID DETECTION OF METAPNEUMOVIRUS IN HUMANS

Muttaqin, Widang, Desianty, Annisa, Farah Fitriani, Khansa, Fira Artanti, Aurellia, Rafi Pandora, Daniswara
Abstract: Abstract: Human metapneumovirus (HMPV) poses a global health threat, but its detection remains challenging due to limited environmental monitoring. This study aims to develop a portable diagnostic tool for rapid HMPV detection… ection by integrating cutting-edge biotechnology (CRISPR-Cas system and immunoassay) with air quality sensors on an Internet of Things (IoT)-based microfluidic platform controlled by an ESP32 microcontroller. The system is supported by a companion application and data analysis using Vertex AI, and is capable of providing results in less than fifteen minutes. The development results demonstrate the potential for improving detection accuracy and reliability, particularly with further development of virus-specific biosensors, sensor optimization, and algorithms. This technology is effective as a complementary tool for early screening and environment-based risk management in areas with limited laboratory facilities, although it does not completely replace molecular diagnostic methods such as PCR. A rapid diagnostic approach based on environmental sensors, IoT, and artificial intelligence is a promising strategy to improve early HMPV detection, accelerate public health responses, and strengthen respiratory infection prevention through integrated environmental monitoring and education functions.   Keywords: air quality; CRISPR-Cas; Human Metapneumovirus (HMPV); Internet of Things, portable diagnostic; public health; rapid detection; sensors.     Abstrak: Human metapneumovirus (HMPV) merupakan ancaman bagi kesehatan global, namun pendeteksiannya masih sulit akibat keterbatasan pemantauan lingkungan. Studi ini bertujuan mengembangkan alat diagnostik portabel untuk deteksi cepat HMPV melalui integrasi bioteknologi mutakhir (sistem CRISPR-Cas dan immunoassay) dengan sensor kualitas udara pada platform mikrofluida berbasis Internet of Things (IoT) yang dikendalikan mikrokontroler ESP32. Sistem ini didukung aplikasi pendamping dan analisis data menggunakan Vertex AI, serta mampu memberikan hasil dalam waktu kurang dari lima belas menit. Hasil pengembangan menunjukkan potensi peningkatan akurasi dan keandalan deteksi, terutama dengan pengembangan lanjutan berupa biosensor spesifik virus, optimalisasi sensor, dan algoritma. Teknologi ini efektif sebagai alat pelengkap untuk skrining awal dan manajemen risiko berbasis lingkungan di wilayah dengan keterbatasan fasilitas laboratorium, meskipun tidak sepenuhnya menggantikan metode diagnostik molekuler seperti PCR. Pendekatan diagnostik cepat berbasis sensor lingkungan, IoT, dan kecerdasan buatan menjadi strategi menjanjikan untuk meningkatkan deteksi dini HMPV, mempercepat respons kesehatan masyarakat, serta memperkuat pencegahan infeksi saluran pernapasan melalui fungsi pemantauan dan edukasi lingkungan yang terintegrasi.   Kata kunci: CRISPR-Cas; diagnostik portabel; deteksi cepat; Human Metapneumovirus (HMPV); kesehatan masyarakat; IoT (Internet of Things);  sensor kualitas udara.

HEURISTIC GREEDY ALGORITHM FOR OPTIMAL TOURIST ROUTE RECOMMENDATION IN PATI REGENCY

Mohammad Ilham Kurnia, Alif Catur Murti, Rizkysari Mei Maharani
Abstract: Abstract: Tourism in Pati Regency currently lacks an integrated digital information system, resulting in suboptimal dissemination of information and trip planning. To address this issue, a tourism website for Pati Regency… y was developed, equipped with a recommended tourist route feature. This study aims to design and develop a web-based tourism information system that provides destination information based on categories, media galleries, and promotional YouTube videos, as well as a Patiways feature that allows users to select multiple tourist destinations. The system then calculates the most efficient visiting order using a greedy heuristic algorithm, based on the selected starting point. The system was developed using the Waterfall method, consisting of analysis, design, implementation, and testing phases. The system design is illustrated through UML diagrams such as Use Case, Activity, and Class Diagrams. With this system, the distribution of tourism information becomes more effective, and tourists can plan trips with optimized routes. Additionally, the website is expected to serve as a digital promotion medium that contributes to increasing tourist visits to Pati Regency. Keywords: heuristic greedy; recommendation route; tourism; waterfall   Abstrak: Pariwisata di Kabupaten Pati saat ini belum memiliki sistem informasi digital yang terintegrasi, sehingga penyebaran informasi dan perencanaan perjalanan wisata masih belum optimal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sebuah website pariwisata Kabupaten Pati yang dilengkapi dengan fitur rekomendasi rute wisata terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi pariwisata berbasis web yang mampu menyajikan informasi destinasi wisata berdasarkan kategori, galeri media, serta video promosi YouTube. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan fitur unggulan bernama Patiways yang memungkinkan pengguna memilih beberapa destinasi wisata dan secara otomatis memperoleh urutan kunjungan paling efisien menggunakan algoritma heuristik greedy berdasarkan titik awal perjalanan. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Perancangan sistem direpresentasikan menggunakan diagram UML, meliputi Use Case Diagram, Activity Diagram, dan Class Diagram. Dengan adanya sistem ini, diharapkan penyebaran informasi pariwisata menjadi lebih efektif, wisatawan dapat merencanakan perjalanan dengan rute yang optimal, serta website dapat berfungsi sebagai media promosi digital yang berkontribusi terhadap peningkatan kunjungan wisatawan ke Kabupaten Pati. Kata kunci: heuristik greedy; pariwisata; rekomendasi rute; waterfall

IMPLEMENTATION OF RANDOM FOREST CLASSIFIER FOR STUDENT GRADUATION CLASSIFICATION

Zaidan Putra, Bazil, Nur Fajri, Ika, Nugroho, Agung
Abstract: Abstract: Higher education plays an essential role in improving human resource quality, one of which is through the institution’s ability to monitor and predict student graduation outcomes. This study does not focus on a… a specific university but utilizes the publicly available Students Performance in Exams dataset from Kaggle, consisting of 1,000 student records containing mathematics, reading, and writing scores, along with demographic attributes such as gender, parental education level, lunch type, and test preparation participation. The data were processed through a feature engineering stage by adding an average score variable as an early indicator of graduation status. A predictive model was developed using the Random Forest Classifier, achieving an accuracy of 94.5%. The final model was integrated into a Streamlit-based web application to provide an accessible tool for academic stakeholders. The results indicate that the proposed model can serve as an effective decision-support tool for early evaluation of students’ likelihood of graduation. Keywords: prediction; random forest classifier, streamlit, student graduation.     Abstrak: Pendidikan tinggi memegang peran penting dalam peningkatan kualitas sumber daya manusia, salah satunya melalui kemampuan institusi dalam memantau dan memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa. Penelitian ini tidak berfokus pada perguruan tinggi tertentu, melainkan menggunakan dataset publik Students Performance in Exams dari Kaggle yang berisi 1.000 data mahasiswa, terdiri atas nilai matematika, membaca, menulis, serta atribut demografis seperti gender, tingkat pendidikan orang tua, jenis makan siang, dan partisipasi kursus persiapan. Data diolah melalui tahap feature engineering dengan menambahkan variabel average score sebagai indikator awal kelulusan. Model prediksi dibangun menggunakan algoritma Random Forest Classifier, yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,5%. Model ini kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi web berbasis Streamlit untuk memberikan layanan prediksi yang mudah diakses oleh pihak akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu digunakan sebagai alat pendukung keputusan untuk melakukan evaluasi dini terhadap potensi kelulusan mahasiswa.   Kata kunci: kelulusan mahasiswa; prediksi; random forest classifier; streamlit.

APPLICATION EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSIS OF UTERINE DISEASE FUZZY LOGIC

Titin, Tri Wanti, Yesputra, Rolly, Rohminatin, Rohminatin
Abstract: Abstract: Uterine disease is a serious threat to women's health, which can affect fertility and quality of life. Delayed diagnosis often results in patients not getting optimal early treatment at the H. Abdul Manan Simatupang… upang Kisaran Regional General Hospital. This study aims to develop a fuzzy logic-based expert system to diagnose uterine disease based on the symptoms experienced by patients. This system receives symptom data as input, then performs analysis using the fuzzy logic method to determine the level of possibility of a disease. The final results produced are an initial diagnosis and treatment recommendations. System testing shows that this method is able to identify uterine disease with fairly good accuracy, where one case showed the possibility of Endometriosis with a confidence level of 63%. With this system, patients can obtain initial information about their health condition, so they can take more appropriate and faster medical steps. Keywords: expert system; fuzzy logic; uterine disease.    Abstrak: Penyakit rahim merupakan ancaman serius bagi kesehatan wanita, yang dapat berdampak pada kesuburan dan kualitas hidup. Keterlambatan diagnosis sering kali menyebabkan pasien tidak mendapatkan penanganan dini yang optimal di Rumah Sakit Umum Daerah H. Abdul Manan Simatupang Kisaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis logika fuzzy guna mendiagnosis penyakit rahim berdasarkan gejala yang dialami pasien. Sistem ini menerima data gejala sebagai input, kemudian melakukan analisis menggunakan metode logika fuzzy untuk menentukan tingkat kemungkinan suatu penyakit. Hasil akhir yang dihasilkan berupa diagnosis awal dan rekomendasi penanganan. Pengujian sistem menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi penyakit rahim dengan akurasi yang cukup baik, di mana salah satu kasus menunjukkan kemungkinan penyakit Endometriosis dengan tingkat kepercayaan sebesar 63%. Dengan adanya sistem ini, pasien dapat memperoleh informasi awal mengenai kondisi kesehatannya, sehingga dapat mengambil langkah medis yang lebih tepat dan cepat. Kata kunci: fuzzy logic; penyakit rahim; sistem pakar.