Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Edited Fuzzy k-Nearest Neighbor (EFk-NN) yang dapat diterapkan pada dataset Parkinsons Dataset. Algoritma EFk-NN adalah algoritma yang nilai keanggotaannya digunakan untuk memberikan nilai pada setiap sampel di masing-masing kelas yang menunjukkan sejauh mana elemen milik himpunan fuzzy. Beberapa sampel mungkin dalam batas beberapa kelas , dan yang nilai keanggotaan maksimum mungkin menjadi kecil maka nilai keanggotaan yang kecil akan dihapus dari set pengujian. Hasil dari pengujian ini untuk mengetahui pengaruh data latih, data uji, nilai k, sebaran kelas, nilai threshold, serta mengetahui tingkat akurasi dari sistem ini. Tingkat akurasi pada penelitian ini adalah 90%. Pada penelitian Fk-NN sebelumnya, didapat hasil akurasi sebesar 76%. Dapat disimpulkan bahwa metode Edited Fuzzy k-Nearest Neighbor (EFk-NN) memiliki kinerja yang baik dalam diagnosa penderita parkinson.