Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan citra penyakit gigi menggunakan metode K-Nearest Neighbor(K-NN), dengan fokus pada peningkatan akurasi klasifikasi. Hasil menunjukan bahwa meskipun penerapanK-NN menghasilkan akurasi yang meningkat dengan nilai recall tertinggi , nilai precision belum tercapai tingkat optimal. Meskipun model mencapai akurasi tertinggi pada k=3 dengan 60%, nilai precision hanya 55%, menyoroti kebutuhan untuk meningkatkan kinerja keseluruhan metode. Penelitian ini memberikan dasar untuk penelitian lebih lanjut dalam pengembangan teknik klasifikasi citra untuk diagnosis penyakit gigi dengan lebih akurat