Demam berdarah dengue (DBD) adalah penyakit yang disebabkan oleh virus dengue dan DBD tidak menular melalui kontak manusia dengan manusia tetapi hanya dapat ditularkan melalui nyamuk yaitu nyamuk Aedes aegypti. DBD banyak ditemukan di daerah tropis dan subtropis salah satunya Asia Tenggara. Beberapa faktor yang menyebabkan persebaran penyakit DBD adalah kepadat- an penduduk, curah hujan dan ketinggian suatu wilayah. Tingginya kepadatan penduduk memengaruhi persebaran penyakit DBD karena semakin tinggi tingkat kepadatan penduduk maka persebaran penyakit akan semakin cepat. Kemudian tingginya curah hujan yaitu semakin tinggi curah hujan maka semakin banyak habitat nyamuk dan berikutnya adalah ketinggian suatu wilayah yang memenga- ruhi daya hidup nyamuk.
Daerah rawan penyakit DBD dapat diketahui melalui pengolahan dataset dengan metode yang ada pada data mining. Dari faktor-faktor tersebut dapat dilakukan suatu klasi?kasi dengan pohon keputusan berdasarkan tingkat kera- wanannya. Algoritme dalam klasi?kasi yang dapat digunakan adalah algoritme ID3. Pemilihan algoritme ini dikarenakan algoritme ID3 dapat digunakan dalam memproses data mining jika data atribut yang terdapat pada dataset berupa da- ta kategorikal. Algoritme ID3 memerlukan nilai entropy dan information gain dengan information gain digunakan sebagai metode pemilihan atributnya. ID3 membangun pohon keputusan secara top-down (dari atas ke bawah), dimulai de- ngan atribut mana yang pertama kali harus dicek dan diletakkan sebagai simpul akar. Simpul akar dipilih dari nilai information gain terbesar. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini adalah faktor-faktor yang menyebabkan perse- baran penyakit DBD, yaitu kepadatan penduduk, curah hujan dan ketinggian wilayah. Data-data yang digunakan merupakan data dari setiap kabupaten/kota di Jawa Tengah tahun 2018, yaitu data kepadatan penduduk diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS), data curah hujan diperoleh dari data Badan Meteorologi Klimatologi dan Geo?sika (BMKG) dan data ketinggian wilayah tiap kabupa- ten/kota diperoleh dari data Badan Pusat Statistik (BPS).
Berdasarkan hasil klasi?kasi menggunakan algoritme ID3 pada daerah ra- wan DBD, diperoleh 6 aturan klasi?kasi. Terdapat 6 kabupaten/kota dengan tingkat kerawanan yaitu rawan dan 27 kabupaten/kota dengan tingkat kerawan- an yaitu tidak rawan. Dilakukan pengujian akurasi dengan confusion matrix dan tingkat keakurasian yang diperoleh sebesar 81.8%.