Penyakit diabetes adalah penyakit yang banyak menimbulkan kematian. Menurut data dari WHO sepanjang tahun 2019 tercatat ada 2juta kematian yang diakibatkan penyakit diabetes. Pencatatan kondisi pasien banyak dilakukan untuk keperluan medis. Banyaknya pencatatan atau data yang tidak digunakan hanya menjadi sampah digital. Data mining hadir dengan klasifikasi untuk mengolah data menjadi pengetahuan baru. Pengenalan pola dari data dicari dengan model perhitungan algoritmik sebagaimana statistic. Salah satu algoritma klasifikasi terbaik dan banyak digunakan untuk dataset berdimensi tinggi adalah KNN. Penelitian ini menggunakan dataset diabetes dari uci repository yang dirilis pada 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi algoritma KNN untuk klasifikasi data diabetes adalah 92,50%. Hasil ini menunjukkan performa algoritma KNN baik dan layak digunakan.

Covid-19 merupakan jenis virus mutasi baru yang banyak ditemukan dan diteliti di seluruh dunia. Untuk sementara belum ditemukan obat yang efektif untuk mengobati atau mencegah penyakit tersebut. Salah satu cara yang dilakukan berbagai pemerintahan di dunia adalah membatasi kontak fisik dengan penderita covid-19. Data mining adalah salah satu ilmu computer untuk mempelajari data dan menlakukan ekstraksi untuk mendapatkan sebuah pengetahuan baru. Salah satu teknik dalam data mining adalah klasifikasi. K-NN adalah salah satu algoritma klasifikasi terbaik. Penelitian ini melakukan klasifikasi dataset Covid-19 survillance menggunakan algoritma K-NN. Dataset Covid-19 survillance didapatkan dari portal data public yaitu uci machine learning repository. Hasil klasifikasi dengan menggunakan aplikasi bantu rapid miner menghasilkan tingkat akurasi dari K-NN adalah 55%. Tingkat akurasi 55% tergolong dalam tingkat akurasi yang rendah. Rendahnya tingkat akurasi ini dapat disebabkan oleh sedikitnya atribut yang digunakan dalam klasifikasi K-NN, serta adanya dominasi dari salah satu varian dalam atribut label.