Jantung merupakan salah satu organ penting manusia yang berfungsi memompa darah ke seluruh tubuh. Jika jantung mengalami gangguan, maka penyaluran darah ke organ-organ penting lainnya juga akan mengalami gangguan. Kematian di tanah air mencapai 7,6 juta per tahun disebabkan oleh penyakit jantung koroner, dimana sebanyak 325 kasus diantaranya meninggal dunia sebelum tiba di rumah sakit. Diperlukan pemeriksaan EKG untuk mengetahui adanya kelainan irama detak jantung. Saat ini tidak semua tenaga medis bisa melakukan pembacaan hasil rekaman elektrokardiogram. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang yang dapat mendeteksi kondisi detak jantung berdasarkan hasil rekaman EKG. Sistem yang dibangun bertujuan untuk membantu tenaga medis dalam melakukan klasifikasi kelainan pada irama detak jantung, sehingga penanganan secara dini terhadap kelainan irama detak jantung dapat segera dilakukan. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor, dimana terdapat 3 proses utama yang dilakukan, yaitu proses normalisasi setiap atribut untuk menyetarakan nilai range data, proses K-Nearest Neighbor untuk menentukan ketetanggaan dan proses fuzzy yang digunakan untuk memberikan nilai derajat keanggotaan setiap instance. Terdapat 4 kategori klasifikasi kelainan irama detak jantung yaitu normal, atrial fibrillation, pvc bigeminy dan ventricular tachycardia. Hasil klasifikasi yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 81.25% menggunakan jarak Manhattan dengan nilai k = 45 dan nilai m=2.