Puskesmas Leces menyimpan jutaan data rekam medis pasien yang selama ini berkunjung, baik pasien rawat jalan maupun rawat inap. Data mining sebagai ilmu baru yang memiliki kegiatan untuk mengektraksi data di suatu kumpulan data yang besar/banyak, sangat potensial untuk diterapkan. Kemudian diproses menggunakan metode-metode tertentu yang diolah menggunakan sebuah aplikasi untuk mendapatkan atau menciptakan suatu pengetahuan baru serta ditopang oleh algoritma-algoritma untuk menentukan relasi-relasi kunci di dalam data yang diekslporasi. Salah satu keluhan yang memiliki frekuensi terbanyak dalam kunjungannya adalah pasien dengan diagnosa pharyngitis. penderita pharyngitis memiliki kemiripan dengan gejala tonsilitis, laringitis, atau keradangan pada tenggorokan. Dalam mendiagnosa, selain dibutuhkannya kecermatan petugas kesehatan, records pada rekam medis yang selama ini mencatat perilaku pasien dengan diagnosa yang sama tentu dapat memudahkan petugas kesehatan untuk memberikan keputusan klinis. Dengan mengimplementasikan metode K-Nearest Neighbor yang bertujuan untuk memberikan rekomendasi diagnosa berdasarkan atribut anamnesa dan hasil cek suhu tubuh pasien. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosa yang sudah diverifikasi oleh akademik kampus dengan hasil dari penghitungan k-NN. Dari pengujian dataset yang terdiri dari 95 data training dan 15 data uji dengan label diagnosa pharyngitis dan tonsilitis, dihasilkan nilai akurasi optimal dengan k=3 yaitu 86,67%. Dapat disimpulkan bahwa metode k-NN mampu melakukan proses diagnosa pharyngitis melalui database rekam medis pasien di Puskesmas Leces.
