Kebakaran Hutan merupakan salah satu masalah lingkungan yang mempengaruhi pelestarian hutan, membuat kerusakan ekonomi, ekologi, dan menyebabkan penderitaan manusia. Guna memprediksi kebakaran hutan tersebut, salah satu metode prediksi yang dapat digunakan adalah teknik data mining. Pada penelitian ini digunakan metode gabungan data mining dengan logika fuzzy yaitu metode Fuzzy K-Nearest Neighbour (FK-NN). Dimana metode Fuzzy K-nearest neighbour dapat memprediksi kelas kebakaran hutan sesuai dengan faktor-faktor yang ada. Pada penelitian ini faktor kebakaran hutan yang digunakan yaitu FFMC, DMC, DC, temperatur, kelembapan relatif dan kecepatan angin. FK-NN melakukan prediksi dengan mencari nilai tetangga terdekat kemudian menggunakan basis nilai keanggotaan data uji dan setiap kelas dengan mengambil nilai keanggotaan terbesar sebagai hasil akhir prediksi. Pengujian metode ini digunakan pada data latih kebakaran hutan dengan jumlah yang berbeda, dimana pada data latih dengan jumlah 20, 30, 40, 140, dan 250 didapat akurasi tertinggi sebesar 40%. Tingginya angka noise pada data, serta data kebakaran hutan yang hampir mirip pada tiap kelas kebakaran, menyebabkan prediksi sulit untuk mencapai akurasi yang tinggi.