Terjadinya peningkatan kasus DBD di Indonesia pada minggu ke-22 tahun 2024 dibandingkan tahun sebelumnya, serta faktor geografis Indonesia yang ideal untuk nyamuk Aedes menjadikan DBD sebagai potensi penyakit tahunan. Sehingga, peran masyarakat dalam menghadapi potensi ini sangat penting. Salah satu faktor yang mendorong masyarakat melakukan tindakan pencegahan adalah kemudahan akses terhadap informasi mengenai pencegahan DBD. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun chatbot berbasis aturan (rule-based) yang dilengkapi dengan Feedforward Neural Network (FNN) sebagai sarana penyebaran informasi mengenai DBD, serta melakukan evaluasi dari aspek performa, fungsionalitas, dan keterimaan pengguna. Model dikembangkan menggunakan beberapa kombinasi metode preprocessing berbasis text normalization (lemmatization NLP-ID, stemming Sastrawi, dan MPStem) dan daftar stopwords (dari NLP-ID dan GitHub Louis). Dari beberapa kombinasi preprocessing yang diuji, model dengan stemming Sastrawi dan stopwords dari NLP-ID memberikan hasil evaluasi terbaik dibandingkan model lainnya. Pengujian performa menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa model ini mencapai nilai weighted F1-Score sebesar 0,98. Pengujian fungsionalitas menggunakan metode Black Box memiliki nilai efektifitas keseluruhan sebesar 100%, dan evaluasi keterimaan pengguna menggunakan System Usability Scale (SUS) memperoleh skor rata-rata 87,1 yang termasuk dalam kategori “A+”. Temuan ini menunjukkan bahwa chatbot yang dirancang bangun berhasil menjadi sarana informasi DBD yang dapat diterima dengan baik oleh pengguna.