Kedelai merupakan salah satu sumber komoditas pangan utama di Indonesia yang tidak hanya berfungsi sebagai bahan baku industri pangan tetapi juga industri non-pangan. Namun untuk meningkatkan produksi kedelai bukanlah hal yang mudah. Salah satu faktor yang menghambat produksi kedelai adalah penyakit yang menyerang tanaman kedelai. Jenis penyakit yang beraneka ragam membutuhkan penanganan yang berbeda-beda. Keterbatasan pakar dan minimnya pengetahuan petani tentang gejala dan jenis penyakit yang menyerang tanaman kedelai menjadi permasalahan yang berdampak negatif pada produksi tanaman kedelai. Untuk mengatasi hal tersebut dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengadopsi pengetahuan pakar. Pemodelan sistem pakar pada penelitian ini menggunakan metode fuzzy k- nearest neighbor yang merupakan metode klasifikasi yang yang digunakan untuk memprediksi data uji menggunakan nilai derajat keanggotaan terbesar dari data uji pada setiap kelas sebagai sebagai kelas hasil prediksi. Sistem pakar ini menggunakan 16 parameter gejala input dan 5 kelas penyakit. Berdasarkan hasil akurasi pengujian pengaruh nilai k klasifikasi didapatkan rata-rata nilai akurasi sebesar 97.5%, hasil pengujian pengaruh variasi jumlah data didapatkan rata -rata   nilai akurasi sebesar 91.57%, hasil pengujian perbandingan untuk pengaruh nilai k klasifikasi pada metode  fuzzy k -nearest neighbor didapatkan nilai rata-rata sebesar 97.5% dan pada metode k-nn sebesar 93.1%, hasil pengujian perbandingan untuk pengaruh variasi jumlah data pada metode  fuzzy k-nearest neighbor  didapatkan nilai rata-rata sebesar 91.57% dan pada metode k-nn sebesar 91.27%.