Di Indonesia khususnya di Provinsi DKI Jakarta sampai saat ini Demam Berdarah Dengue masih merupakan masalah kesehatan masyarakat yang utama.Meski sudah ada beberapa langkah untuk mengatasi penyebaran penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD), namun harus ada metode analisis untuk melakukan peramalan terhadap kasus DBD menggunakan serangkaian data yang ada, dan memperkirakan nilai data dimasa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model forecasting peningkatan jumlah kasus Demam Berdarah Dengue menggunakan algoritma regresi linear dan melakukan analisis pengaruh dari temperatur, kelembapan dan curah hujan dalam kanaikan kasus penyakit Demam Berdarah Dengue di Provinsi DKI Jakarta dari model regresi yang dibuat.
Dari model regresi yang dibuat diperoleh nilai R^2 sebesar 0.3622, hal tersebut menunjukan presentase pengaruh variabel predictor terhadap kasus demam berdarah sebesar 36.22%, sedangkan 63.78% dipengaruhi oleh faktor lain diluar variabel independen tersebut. Setelah melakukan uji simultan, dapat disimpulkan bahwa temperatur, kelambapan, dan curah hujan secara bersama-sama berpengaruh terhadap kenaikan jumlah kasus demam berdarah di Provinsi DKI Jakarta, selanjutnya uji parsial membuktikan bahwa, kelembapan dan curah hujan memiliki pengaruh signifikan terhadap kenaikan kasus demam berdarah secara parsial, sedangkan untuk variabel bebas temperatur terbukti secara parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kenaikan kasus demam berdarah dengue di Provinsi DKI Jakarta.
Kata kunci : Data Mining, Predictive Mining, Regresi Linier , Demam Berdarah Dengue