Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang dapat membuat suhu tubuh penderita menjadi sangat tinggi dan pada umumnya disertai tanda gejala seperti sakit kepala, nyeri sendi, otot, dan tulang, serta nyeri di bagian belakang mata. Penyakit Demam Berdarah Dengue disebabkan oleh virus dengue yang penyebarannya terjadi melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus. Dalam hal ini, untuk diagnosis dibutuhkan analisa yang akurat untuk meminimalisir kesalahan diagnosis yang membuat keterlambatan penanganan. Pada penelitian ini dibuatkan sistem pakar berbasis android untuk mendiagnosis penyakit DBD yang bertujuan sebagai pencegahan lebih awal. Sistem pakar tersebut akan memberikan pilihan gejala-gejala demam berdarah untuk dipilih oleh pengguna. Gejalagejala yang sudah dipilih oleh pengguna akan dihitung menggunakan metode Certainty Factor dan Naive Bayes. Dengan adanya sistem ini diharapkan dapat membantu masyarakat luas dalam melakukan diagnosis demam berdarah lebih cepat. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode K-fold cross validation dengan nilai k = 3. Berdasarkan uji coba menggunakan metode K-fold cross validation menunjukkan bahwa metode Naive Bayes mampu melakukan diagnosis lebih akurat dibandingkan Certainty Factor dengan hasil pengujian sebesar 76,5625 % dan 70,83333333 %.

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a disease which can make the victims of that disease has a high body temperature and commonly this disease is accompanied by some symptoms, such as headache, joint pain, muscle and bone pain, and the pain in the back of the eye. Dengue Hemorrhagic Fever is caused by dengue virus which spread through Aedes mosquito bites (Aedes aegypti and Aedes albopictus). In this case, to diagnosis the disease, it requires an accurate analysis to minimize the error diagnosis which makes the lateness of handling the disease. This study made an expert system based on android to diagnose dengue hemorrhagic fever which aims to prevent the disease earlier. This expert system will give an option of dengue symptoms to be selected by the user. The symptoms selected by the user will be calculated using the Certainty factor and Naive Bayes method. However, the existence of this system is expected to help the public in order to make a diagnosis of dengue hemorrhagic fever quickly. This system is tested by using K-fold cross validation method with value k =3. Based on the experiment using K-fold cross validation method, Naive Bayes methods shows the performance of diagnosis more accurate than the Certainty Factor with the test results are 76,5625% and 70,83333333%.