Abstract— The skin is the most outer part of the body that has a strategic position for all living creatures, especially humans. How to know the parts of the burned skin can be classified with method Simple Naïve Bayesian algorithm based on attributes attributes Heir, Height, Weight, Lotion. Simple Naïve Bayesian classifier is a potentially simple classification method based on the application of Bayes Theorem assuming an independent explanatory variables (independent). This algorithm utilizes probability and statistical methods proposed by the British scientist Thomas Bayes, which predicts the probability of the future based on the experience of earlier decades. In this case try to discuss the data sunburn where any factors that can affect the skin burned with Naïve Bayes algorithm and K-Nearest Neighbour. Intisari— Kulit merupakan bagian yang paling luar dari tubuh yang mempunyai posisi yang strategis bagi semua makhluk hidup terutama manusia. Bagaimana cara untuk mengetahui bagian kulit yang terbakar dapat diklasifikasikan dengan metode algoritma Simple Naïve Bayesian berdasarkan atribut Hair, Height, Weight, Lotion. Simple Naïve Bayesian classifier merupakan salah satu metode pengklasifikasian berpeluang sederhana yang berdasarkan pada penerapan Teorema Bayes dengan asumsi antar variable penjelas saling bebas(independen). Algoritma ini memanfaatkan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi probabilitas dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya. Dalam kasus ini mencoba membahas tentang data sunburn dimana faktor-faktor apa saja yang dapat mempengaruhi kulit terbakar dengan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbour.  Kata Kunci— Algoritma Naïve Bayes, Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kulit Terbakar , K-Nearest Neighbour.