ABSTRAKSI: Masalah kesuburan terjadi akibat terganggunya sistem reproduksi pada wanita dan terjadinya penurunan kualitas sperma pada pria. Sebuah penelitian menyatakan bahwa masalah kesuburan terjadi pada 40% akibat perempuan, 40% akibat laki - laki dan 20% akibat keduanya. Oleh karena itu, pemeriksaan dini kesuburan sangatlah perlu khususnya untuk wanita agar dapat dilakukan pencegahan secara dini hal - hal yang menyebabkan kemandulan. Salah satu yang san gat dianjurkan yaitu dengan pemeriksaan USG (Ultrasonography) . USG (Ultrasonography) adalah suatu kaidah pemeriksaan tubuh menggunakan gelombang bunyi pada frekuensi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan suatu sistem aplikasi yang dapat mendiagnosa citra USG ( Ultrasonography ) dan mengklasifikasikan rahim ke dalam kela s normal atau terdeteksi PCOS ( Polycystic Ovary Syndrome ) . Proses pendeteksian diawali dengan pemrosesan awal pada citra rahim, proses ekstraksi ciri menggunakan Linear Discr iminant Analysis (LDA), dan proses klasifikasi menggunakan Fuzzy C - Mean Clustering . Pemrosesan awal dilakukan untuk membuang informasi yang tidak dibutuhkan dalam pengolahan citra. Data keseluruhan yang digunakan dalam tugas akhir ini berjumlah 167 citra. Pengujian sistem dilakuk an dengan penentuan pengambilan nilai w (pembobot), dan jumlah data latih normal maupun terdeteksi PCOS. D ari hasil pengujian diperoleh hasil pen gujian terbaik dengan akurasi 94,44 % untuk data citra anggota kelasKATA KUNCI: Pol ycystic Ovary Syndrom , Kesuburan, Ultrasonography , Linear Discriminant Analysis, Fuzzy C - Mean ClusteringABSTRACT: Fertility problems caused by disruption of the reproductive system in women and decreasing quality of sperm in men. A study stating that fertility problems occured in 40% as a result of women, 40% as a result of men, and 20% due to both. Therefore, early fertility examination is necessary, especially for women who want to do early preventation of the things that cause fertility. One t hat is highly recommended is USG (Ultrasonography) examination. USG (ultrasonography) is an examination of the rules of the body using sound waves at high frequencies. This research aims to produce system application that can diagnose and classify the USG image of the uterus into the normal class or detected PCOS (Polycystic Ovary Syndrome) . Detection process begins with the initial processing of the image of uterus, the process of feature extraction using Linear Discriminant Analsyis (LDA), and the classif ication process using Fuzzy C - Mean Clustering. Initial processing is done to get rid of unneded information in image processing. Overall the data used in this thesis amounts to 167 images. System testing is done by taking the value of determining w (weight ing), and the amount of training data detected normal and PCOS (Polycystic Ovary Syndrome). Of test results obtained by the best test results with 94,44% accuracy for image data members of the class.KEYWORD: Polycystic Ovary Syndrome, Fertile, Ultrasono graphy, Linear Discriminant Analysis, Fuzzy C - Mean Clustering