Penerimaan siswa baru merupakan salah satu aspek penting dalam manajemen sekolah yang memerlukan metode prediksi yang akurat untuk mendukung keputusan penerimaan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dalam prediksi penerimaan siswa baru. Metode KNN dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan data dengan memanfaatkan informasi dari k tetangga terdekat. Proses penelitian melibatkan pengumpulan data penerimaan siswa baru yang telah diterima sebelumnya, yang meliputi atribut-atribut seperti jenis kelamin, pekerjaan ayah, dan pekerjaan ibu. Data tersebut kemudian dibagi menjadi data Training dan data Testing. Maka nilai k = 3 didapatkan nilai terkecil yaitu data ke 1 = 1,7916 data ke 2 = 3,6105 dan data ke 3 = 7,7025 Melalui eksperimen dengan berbagai nilai k, diperoleh hasil bahwa nilai k terbaik adalah k = 7. Dengan nilai k ini, model KNN mampu mencapai tingkat akurasi prediksi sebesar 98%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode KNN dapat diterapkan secara efektif dalam proses prediksi penerimaan siswa baru.