Ikan nila merupakan salah satu jenis ikan air tawar yang populer dikonsumsi karena murah dan kandungan gizinya yang tinggi. Namun, budidaya ikan nila sering mengalami masalah serius akibat infeksi penyakit bakterial, salah satunya adalah penyakit Streptococcosis yang disebabkan oleh bakteri Streptococcus agalactiae. Penyakit ini dapat menyebabkan kerugian besar dalam budidaya ikan nila, termasuk menurunkan nafsu makan ikan, menyebabkan luka dan kematian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem diagnosis penyakit Streptococcosis pada ikan nila menggunakan teknologi pengolahan citra digital dan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Pada penelitian ini, citra ikan nila yang terinfeksi bakteri S. agalactiae pada bagian mata diekstraksi berdasarkan fitur warna dan bentuk. Sistem ini diuji menggunakan Confusion Matrix Multi Class untuk mendeteksi tingkat akurasi dalam mengklasifikasikan Streptococcosis pada ikan nila. Hasil pengujian menunjukkan bahwa akurasi tertinggi dicapai pada nilai K=1 dengan akurasi 100%, namun akurasi cenderung menurun seiring dengan peningkatan nilai K. Pengujian pada nilai K=9 dan K=11 menunjukkan akurasi sebesar 72,14%, yang mencerminkan kestabilan sistem meskipun terjadi penurunan akurasi yang kecil. Sistem ini menunjukkan potensi besar dalam membantu pembudidaya ikannila dalam mendiagnosis penyakit Streptococcosis secara cepat dan akurat menggunakan perubabahan pada mata, yang dapat berkontribusi dalam pengendalian penyakit dan peningkatan hasil budidaya ikan nila