Kasus DBD di Indonesia tercatat 156.086 perkara menggunakan taraf kematian sejumlah 1358 kematian serta penyakit DBD ini menyerang 464 kota serta kabupaten di Indonesia. Demam Berdarah Dengue wajib pada deteksi dengan cepat agar bisa ditangani dengan benar oleh energi kesehatan. Maka diharapkan software membantu tenaga kesehatan pada mendeteksi penyakit demam berdarah dengan cepat menggunakan teknik data mining sesuai prosedur pemecahan Naive Bayes Classifier. Tujuan penelitian ini ialah merancang serta membuatkan software buat membantu energi kesehatan pada memprediksi pasien terindikasi penyakit demam berdarah memakai teknik data mining Naive bayes Classifier. sesuai yang akan terjadi penelitian sistem buat mendiagnosis pasien Demam Berdarah Dengue sudah berhasil diimplementasikan dengan Bahasa pemrograman PHP-MySQL. Sistem yg didesain bisa dipergunakan buat membantu mempermudah memprediksi atau mengklasifikasi pasien Demam Berdarah Dengue sesuai tanda-tanda yg dialami pasien. Metode klasifikasi Naive Bayes yg diterapkan mempunyai performa yg cukup baik dibuktikan menggunakan performa pengujian dengan skema split validation membuat akurasi sebanyak 80 %.
Kata Kunci: DBD, Data Mining, Naïve Bayes