Gaya hidup dan depresi berperan dalam prevelensi peningkatan angka kejadian diabetes melitus ,Depresi berasal dari beban pisikososial maupun perubahan biokimia pada saat pengobatan dalam upaya penyembuhan. Pada Penelitian ini diterapkan metode Case Based Reasoning(CBR) dengan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode ini digunakan untuk menkelasifikasi kasus baru dengan menghitung nilai kemiripan kasus, dan kelasifikasi akhir ditentukan dengan metode Weighted Voting antara alternatif yang dominan muncul dan memiliki nilai voting tertinggi. Sistem ini dibangun dengan mengunakan bahasa pemrograman berorientasi object yaitu java dan file dengan format *.csv(Comma Separated Values file) untuk pengelolaan data. Pengujian sistem dilakukan dengan cara membandingkan hasil perhitungan sistem dengan nilai kelasifikasi yang diperoleh dalam penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Purnomo. Hasil pengujian menunjukan tingkat akurasi sistem mencapai 87%.

depresi,diabetes melitus, case based reasoning, k-nearest neighbor,weighted voting, java.