Para peneliti memusatkan upaya mereka untuk mendiagnosis diabetes melitus dan menghentikan
atau menekan munculnya komplikasi mengingat keadaan ilmu kedokteran saat ini. Hal ini karena
banyak orang mengalami kesulitan sebelum mendapatkan diagnosis diabetes melitus. Jika
didiagnosis pada tahap awal, diabetes dapat diobati. Data mining adalah salah satu teknik untuk
deteksi. Penelitian ini menggunakan pendekatan Fuzzy K-Nearest Neighbor in Every Class untuk
klasifikasi. Data klinis individu yang diidentifikasi secara positif dan negatif dimasukkan dalam
kumpulan data diabetes melitus yang dikumpulkan dari repositori Kaggle yang dibuat oleh SALIH
ACUR. Pengujian ini dijalankan dengan 600 data dan 8 karakteristik, dan hasilnya menunjukkan
bahwa untuk setiap kelas, Fuzzy K-Nearest Neighbor memiliki nilai akurasi 92%, precision 92%
dan recall 95%
Kata Kunci : Diabetes Melitus, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Fuzzy K-Nearest Neighbor,
Fuzzy K-Nearest Neighbor in every Class