Berita online merupakan salah satu sumber informasi yang penting bagimasyarakat. Namun, banyaknya berita online yang tersedia dapat menyulitkanpengguna atau penyedia berita dalam melakukan klasifikasi berita online khususnyaberita pada laman liputan6.com. Metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN)merupakan salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan untukmengklasifikasi berita online. Metode ini bekerja dengan cara membandingkan databerita dengan data berita lain yang sudah diketahui kelasnya, dan sebelumnya harusdilakukan preprocessing data dan transformasi data dengan menggunakan teknik Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Penelitian ini bertujuanuntuk menguji efektivitas metode klasifikasi KNN dalam mengklasifikasi berita online pada Liputan6. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah databerita online dari Liputan6 yang diterbitkan pada tanggal 19 November 2023 s/d tanggal25 November 2023 sebanyak 788 judul berita. Data tersebut meliputi judulberita, tanggal berita, link berita dan kelas berita. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode klasifikasi KNN dapat mengklasifikasi berita online pada Liputan6 dengan akurasi sebesar 91% untuk 6 kelas berita yang berbeda, yaitu kelas Bisnis, Pemilu,Islami, Showbiz, Bola dan Tekno Hasil penelitian ini menunjukkan bahwametodeklasifikasi KNN dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi berita onlinedengan baik dan benar.