Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah kondisi yang memiliki potensi berbahaya dan menjadi isu kesehatan di berbagai negara tropis. Guna mendeteksi penyakit ini dengan akurat dan cepat, berbagai metode diagnosa telah dikembangkan. Insidensi DBD bisa berfluktuasi dari tahun ke tahun, dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti perubahan cuaca, upaya pengendalian vektor, dan aspek sosial ekonomi. Di Indonesia, beberapa tahun mengalami wabah DBD dengan jumlah kasus yang signifikan. Dalam penelitian ini, Penulis melakukan perbandingan antara metode Teorema Bayes dan Certainty Factor (CF) untuk mendiagnosa gejala DBD. Teorema Bayes menghitung probabilitas penyakit berdasarkan gejala, sedangkan Certainty Factor menggunakan tingkat keyakinan menghubungkan gejala dengan penyakit. Data gejala dari pasien DBD terdahulu dikumpulkan, dan kedua metode digunakan untuk mendiagnosis kasus-kasus tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa keduanya memiliki kelebihan dan keterbatasan masing-masing dalam akurasi dan kecepatan. Teorema Bayes akurat saat data gejala lengkap, sementara Certainty Factor berguna ketika data tak lengkap atau terdapat ketidakpastian. Kedua metode bisa digunakan bersamaan sesuai konteks. Penelitian ini mengilustrasikan penerapan analisis statistik dan pendekatan berbasis data untuk meningkatkan diagnosa DBD, juga merangsang pengembangan metode kombinasi canggih di masa depan. Penelitian ini membuka wawasan tentang pendekatan probabilitas dan logika keyakinan dalam pengembangan diagnosa DBD. Kedua metode ini bisa diterapkan bergantian atau bersamaan, tergantung data dan karakteristik kasus. Hasil menerapkan Teorema Bayes dan Certainty Factor bahwa Teorema Bayes memberikan 57,29%, sedangkan Certainty Factor mencapai 94,47% untuk mendiagnosis DBD.