Gula merupakan salah satu kebutuhan pokok masyarakat yang relatif murah. Tebu adalah tanaman bahan baku dari gula. Salah satu hal penting yang perlu diperhatikan dalam pengembangan usaha industri gula berbasis tebu adalah pemilihan dan komposisi varietas bibit unggul bermutu. Dengan varietas bibit unggul tebubermutu maka akan menghasilkan gula yang bermutu pula. Skripsi ini membahas penerapan algoritma Fuzzy Iterative Dichotomiser 3 (FID3) dalam klasifikasi tebu. Aturan yang dihasilkan dari metode Fuzzy ID3 akan digunakan untuk mendapatkan tebu yang bermutu unggulan. Algoritma Fuzzy ID3 adalah algoritma decision tree yang bekerja dengan cara membangun tree berdasarkan data latih, kemudian tree tersebut dikonversi menjadi aturan. Aturan yang terbentukakan digunakan sebagai dasar pada proses pengujian. Hasil dari pengujian ini selanjutnya digunakan untuk menentukan kelas suatu tebu dan menghitung akurasi sistem. Pengujian dilakukan terhadap aturan yang telah terbentuk pada proses pelatihan dengan berdasarkan kombinasi nilai Fuzziness Control Threshold (FCT) dan Leaf Decision Threshold (LDT). Nilai FCT yang digunakan 40%, 45%, 50%, 60%, 65%, 70%, 75%, 80%, 85%, 90%, 95% dan 98%. Sedangkan nilai LDT yang digunakan adalah 3%, 5%, 8%, 10%, 15% dan 18%. Pengujian untuk mendapatkan aturan yang terbaik dilakukan terhadap 4 macam data latih yaitu 100, 200, 260, dan 300. Pengujian akurasi dilakukan pada jumlah data uji yang sama untuk setiap data latihnya, yaitu 50 data. Akurasi tertinggi dari pembentukan aturan akan diuji sebagai aturan terbaik. Hasil pengujian aturan terbaik yang dilakukan menunjukkan jumlah aturan terbaik berasal dari 300 data latih dengan akurasi 96% dan jumlah aturan 100 aturan pada nilai FCT 45% serta nilai LDT 3%.Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Fuzzy Iterative Dichotomiser 3 (FID3) memiliki kinerja yang baik dalam klasifikasi tebu.