Penelitian ini menerapkan algoritma C5.0 untuk membentuk pola pohon keputusan diagnose penyakit diabetes mellitus. Algoritma C5.0 merupakan salah satu algoritma klasifikasi berbasis pohon keputusan. Algoritma ini menitik beratkan pada perolehan information gain pada semua atttribut..Data yang digunakan merupakan dataset diabetes mellitus didapat dari website database Kaggle. Dilakukan data preprocessing dan pembagian data dilakukan 4 kali percobaan dengan pembagian data training 60% 70% 80% dan 90%. Pembagian data menggunakan metode stratafied random sampling agar pembagian data training dan testing sesuai dengan porsinya. Perhitungan kinerja akurasi menggunakan confusion matrix. Kinerja klasifikasi menggunakan algoritma C5.0  Dengan data training 90% mendapatkan akurasi 72.73% rule yang dihasilkan sebanyak 70 rule. Dengan data training 80% nilai akurasi sebesar 74.03% rule yang dihasilkan sebanyak 64 rule. Dengan data training 70% mendapatkan nilai akurasi sebesar 76.52% rule yang dihasilkan sebanyak 59 rule. Dengan data training 60% mendapatkan nilai akurasi sebesar 74.59% rule yang dihasilkan sebanyak 53 rule. Dari semua percobaan yang telah dilakukannilai akurasi terbaik terdapat pada percobaan dengan data training 70%