ABSTRAKSI: Gejala penyakit demam berdarah(DBD) dan typhus memiliki beberapa kesamaan. Kedua penyakit ini ditandai dengan demam yang cukup tinggi sehingga mengganggu aktivitas penderitanya. Jika salah mengetahui jenis penyakit yang diderita bisa mengakibatkan kesalahan penanganan pada penderita, bahkan dapat menyebabkan kematian. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap kedua penyakit tersebut berdasarkan pada gejala dari penyakitnya yang di derita oleh pasien. Untuk melakukan klasifikasi terhadap kedua penyakit ini, dibuat suatu model pohon keputusan untuk memprediksi penyakit pasien dan melihat variabel yang paling berpengaruh atas penyakit pasien dengan kategori typhus dan DBD. Data penelitian ini adalah medical record rumah sakit yang berupa data hasil uji laboratorium pasien, ciri-ciri, gejala, dan kondisi fisik pasien yang di dapat dari medical record rumah sakit. Data yang digunakan adalah hasil laboratorium pasien yang diambil pada saat pemeriksaan pertama pasien datang sebelum dinyatakan memiliki penyakit typhus, DBD atau komplikasi kedua penyakit tersebut. Variabel bebas atau variabel input (prediktor) pada penelitian ini adalah pemeriksaan awal pasien yaitu meliputi kategori usia, demam, lama demam, trombosit, hematrokit, dan uji widal pasien. Sedangkan kondisi pasien yang akan diprediksi yaitu status penyakit pasien typhus atau DBD. Algoritma yang digunakan ialah C5.0 yang menghasilkan model yang direpresentasikan dalam bentuk aturan (rule). Dari model yang dihasilkan diperoleh akurasi diatas 84%.Kata Kunci : Demam Berdarah, Typhus, Algoritma C5.0ABSTRACT: Symptoms of dengue fever or dengue and typhoid have some similarities. Both diseases are characterized by a high fever that disrupt the activity of sufferers. if mistakenly identify disease recognizes the type of illness can lead mistakenly in treating patients, it can even cause death. Therefore, this study aims to classify the two diseases based on the symptoms of the illness suffered by the patient. To perform the classification of the two diseases, is a decision tree model to predict the patient's illness and saw the most influential variable on disease patients with typhoid and dengue category. The data of this research is the laboratory test results of patients, characteristics, symptoms, and physical condition of patients in the can from the hospital medical record. The data used is laboratory results of patients were taken during examination the patient come first before it had typhoid or dengue disease. The independent variables or input variables (predictors) in this study was the examination of patients which include age categories, fever, duration of fever, platelets, hematrokit, and test widal patients. While the condition of patients who would have predicted are a patient's disease status typhoid or dengue. The algorithm used is C5.0 then the model is represented in the form of rules (rule). from the model established obtained accuracy greater than 84%.Keyword: Dengue Haemorrhagic Fever, typhoid, C5.0 algorithm