Oil palm cultivation is one of the main agricultural commodities in Indonesia, as oil palm plants have a relatively high economic value. However, oil palm cultivation is vulnerable to disease attacks that can threaten productivity. The lack of knowledge among farmers in managing plantations and addressing these problems can exacerbate damage to plants due to disease attacks. To address this issue, this research will develop an application using a Case-Based Reasoning (CBR) approach to diagnose diseases in oil palm plants with the nearest neighbor calculation algorithm. CBR will solve new problems by reusing knowledge to solve old problems that are similar and already have solutions. The nearest neighbor algorithm is useful for calculating similarity between new cases and old cases. The data for the research involves 7 types of diseases, 20 symptoms, and 345 cases of disease attacks on oil palm plants. The application testing uses 25 test cases and 320 case bases. From the test results, the application shows an accuracy rate of 31.00, with the highest similarity value reaching 0.98. In this research, it can be seen that the generated similarity values are high but the accuracy value is low. This can be caused by several factors, such as the data of the cases, feature representation, and insufficient diagnosis, which result in high similarity values due to the assignment of values to attribute categories and attribute value proximity.Budidaya tanaman kelapa sawit adalah salah satu komoditas pertanian utama di Indonesia, hal tersebut terjadi karena tanaman kelapa sawit memiliki nilai jual ekonomi yang cukup tinggi. Namun Budidaya tanaman kelapa sawit rentan terhadap serangan penyakit yang dapat mengancam produktivitas. Kurangnya pengetahuan para petani dalam mengelola kebun dan mengatasi masalah tersebut dapat memperparah kerusakan tanaman akibat serangan penyakit. Untuk mengatasi permasalahan tersebut pada penelitian ini akan membangun sebuah aplikasi dengan pendekatan Case-Based Reasoning (CBR) untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman kelapa sawit dengan algoritma perhitungan nearest neighbor. CBR akan menyelesaikan permasalahan baru dengan memanfaatkan kembali pengetahuan dalam menyelesaikan permasalahan lama yang memiliki kesamaan dan telah memiliki solusi. Algoritma nearest neighbor berguna untuk menghitung similaritas atau kemiripan antar kasus baru dengan kasus lama. Data untuk penelitian melibatkan 7 jenis penyakit, 20 gejala, dan 345 kasus serangan penyakit pada tanaman kelapa sawit. Pengujian aplikasi menggunakan 25 kasus uji serta 320 basis kasus. Dari hasil pengujian aplikasi menunjukkan hasil akurasi sebesar 31,00%, dengan nilai similaritas tertinggi mencapai 0,98. Meskipun aplikasi mampu memberikan solusi yang efektif tetapi terdapat keterbatasan dalam penentuan kasus terpilih ketika memiliki nilai similaritas yang sama
