Diagnosis misalignment pada kopling fleksibel penting dilakukan karena kondisi misalignment dapat menyebabkan peningkatan getaran, keausan dini, dan kegagalan operasional pada sistem transmisi daya. Penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosis jenis kerusakan misalignment (angular dan paralel) pada kopling fleksibel berdasarkan sinyal getaran (vibration signal) dengan menggunakan kombinasi teknik Distance Evaluation Technique (DET) dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Metode penelitian meliputi pengumpulan data sinyal getar menggunakan sensor akselerometer pada variasi kecepatan motor. Fitur-fitur statistik seperti mean, variansi, skewness, dan kurtosis diekstraksi dari sinyal yang diperoleh. Selanjutnya, seleksi fitur dilakukan menggunakan DET untuk memilih fitur yang paling informatif. Data fitur terpilih kemudian digunakan dalam proses klasifikasi dengan algoritma KNN pada perangkat lunak MATLAB untuk membedakan jenis misalignment. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode DET+KNN mampu mengklasifikasikan kondisi misalignment dengan akurasi tinggi. Akurasi rata-rata klasifikasi masing-masing kondisi misalignment adalah 97,21% untuk misalignment sudut (angular) radial, 97,395% untuk misalignment sudut aksial, 98,35% untuk misalignment paralel radial, dan 94,57% untuk misalignment paralel aksial.