Fibrilasi Atrium (AF) merupakan salah satu jenis aritmia yang paling sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari. Hal tersebut ditandai dengan irama denyut jantung yang tidak teratur pada aliran listrik jantung dari atrium menuju ventrikel. Seseorang yang tidak pernah memiliki riwayat penyakit jantung tidak dapat dimungkiri menderita AF. Risiko yang diakibatkan oleh AF, yaitu kemungkinan terjadinya stroke, gagal jantung, dan kematian. Bagi seseorang yang sudah memiliki gejala AF harus segera melakukan pemeriksaan salah satunya dengan menggunakan alat elektokardiogran (EKG). Elektrokardiogram adalah rekaman hasil listrik jantung dalam bentuk gelombang. Namun keterbatasan kemampuan dalam analisis dan diagnosis terhadap pembacaan EKG masih sulit dilakukan. Oleh karena itu, klasifikasi sinyal EKG sangat dibutuhkan guna mendeteksi seseorang, khususnya yang memiliki AF atau tidak. Pada penelitian ini dilakukan tiga tahapan, yaitu pre-processing, ekstraksi ciri, dan klasifikasi K-NN. Ekstraksi ciri dilakukan dengan membandingan interval RR sinyal AF dan normal. Performansi hasil deteksi AF terbaik berdasarkan hasil akurasi dari keseluruhan skema diperoleh k terbaik adalah k=1 dengan rata-rata akurasi 91.75% dan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas tertinggi yaitu 95.45%, 91.67%, dan 100% pada skema pembagian data 60:40 persen.
Kata Kunci: EKG, Fibrilasi Atrium, interval RR, klasifikasi, k-Nearest Neighbour