Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas metode fuzzing dalam mendeteksi kerentanan pada sistem API CLINICALGo Mobile, mengacu pada kategori OWASP API Security Top 10 edisi 2023. Pengujian dilakukan terhadap 33 endpoint aktif dengan menggunakan alat FFUF untuk mengotomatisasi variasi input. Hasil pengujian menunjukkan sebanyak 88 kerentanan berhasil diidentifikasi, yang tersebar pada 6 dari 10 kategori OWASP. Temuan terbanyak berada pada kategori Security Misconfiguration, diikuti oleh Broken Object Property Level Authorization dan Broken Object Level Authorization. Sementara itu, empat kategori lainnya tidak menunjukkan adanya temuan. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode fuzzing efektif digunakan untuk mengungkap kelemahan terkait pengecekan data masuk, kontrol akses, dan konfigurasi sistem secara efisien.