Dalam penelitian ini dilakukan analisa terhadap metode Supervised Learning dengan membandingkan hasil prediksi dari tiap metode, guna mendapatkan algoritma terbaik, yang dapat dikembangkan kedepannya sebagai salah satu media untuk mempermudah deteksi Diabetes Gestasional. Prediksi dilakukan terhadap Dataset Diabetes Gestasional yang di dapat dari Kaggle, dengan judul “Diabetes Dataset” yang berasal dari National Institute of Diabets and Digestive and Kidney Diseases. Dimana analisis akan menggunakan bantuan Software Orange, sebagai tempat untuk melakukan pengolahan data dan melihat nilai hasil prediksi dari masing-masing algoritma yang ada di metode Supervised Learning. Algoritma yang dibandingkan ada tujuh, dengan nilai Recall sebagai penentu no satu algoritma yang dianggap bagus untuk melakukan prediksi, diikuti dengan nilai Akurasi, Precisision, Test Time dan Train Time. Dan dengan bantuan Orange, maka di dapat algoritma yang paling bagus adalah Logistic Regression.