Hiperemesis gravidarum adalah mual dan muntah yang berlebihan pada wanita hamil sampai mengganggu pekerjaan sehari-hari pada umumnya dapat menjadi buruk, karena terjadi dehidrasi. Tenaga medis umumnya mengenal penyakit hiperemesis gravidarum sebagai 1 jenis penyakit faktanya hiperemesis gravidarum terbagi menjadi 3 tingkatan yaitu hiperemesis gravidarum Tingkat I atau umum, hiperemesis gravidarum Tingkat II dan hiperemesis gravidarum Tingkat III. Hal ini menunjukan bahwa informasi tentang penyakit hiperemesis gravidarum belum banyak diketahui oleh beberapa tenaga medis, jika dibiarkan tanpa penanganan kedua kondisi ini dapat menimbullkan deep vein thrombosis pada ibu hamil. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Metode Case Based Reasoning dan KNN agar dapat menghasilkan suatu informasi diagnosis tingkatan hiperemesis gravidarum pada ibu hamil secara akurat berdasarkan pengaturan gejala dari kasus-kasus diagnosis tingkatan yang lama. Penelitian menggunakan data rekam medis penderita hyperemesis gravidarum tahun 2018-2019 berjumlah 228 data set yang kemudian dicleaning menjadi 100 data latih. Hasil perhitungan metode case base reasoning dengan K-Nearest Neighbor menggunakan confusion matrix menghasilkan nilai akurasi 74%, nilai presisi 55% dan nilai recall 57% yang mengindikasikan bahwa metode ini cukup baik untuk mendiagnosa tingkatan pada penderita hyperemesis gravidarum.
Kata kunci : Klasifikasi, Hiperemesis Gravidarum, case base reasoning, K-Nearest Neighbor, Confusion Matrix.