Asma adalah salah satu penyakit kronis dengan jumlah penderita terbanyak pada saat ini. Penyakit asma digolongkan menjadi dua jenis yaitu asma bronkial dan bronkitis akut. Dengan kemiripan gejala pada dua jenis penyakit asma tersebut, maka sering terjadi kesalahan diagnosa dalam mengidentifikasi penyakit asma yang menyerang seseorang sehingga diperlukan sistem yang membantu mempermudah proses pendiagnosaan awal jenis penyakit asma. Penelitian ini menerapkan algoritma Iterative Dichotomiser Tree (ID3) pada sistem Case Based Reasoning (CBR). Metode ini digunakan untuk membentuk sebuah pohon aturan / rule yang dapat dikembangkan menjadi basis pengetahuan menggunakan catatan penanganan kasus yang pernah dilakukan oleh pakar untuk menyelesaikan masalah baru yang muncul. Pengujian sistem dilakukan dengan cara menghitung nilai akurasi pada beberapa skenario pengujian menggunakan 10 data testing yang sama dengan data training yang diambil secara acak. Kemudian dilakukan pengujian menggunakan k- fold cross validation. Hasil pengujian menunjukkan akurasi rata- rata tertinggi adalah 88% sedangkan pada pengujian menggunakan metode k-fold cross validation untuk perbandingan 80:10 akurasi rata - ratanya 86% dan untuk perbandingan 90:10 akurasi rata – ratanya adalah 87%.