IMPLEMENTASI ALGORITMA EXTREME GRADIENT BOOSTING UNTUK DETEKSI DINI DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN MIKROKONTROLLER - Siti Rahmah; Gunawan; Rifa'atus Shalihah (Program Studi Ilmu Komputer FMIPA-UHO, 2026)
Diabetes mellitus merupakan penyakit metabolik kronis yang ditandai oleh tingginya kadar glukosa darah akibat gangguan produksi atau kerja insulin. Peningkatan jumlah penderita setiap tahun mendorong perlunya sistem deteksi dini yang mampu mengukur kadar glukosa secara real-time dan memprediksi risiko diabetes secara cepat serta akurat. Penelitian ini bertujuan menganalisis kinerja sistem deteksi dini diabetes mellitus berbasis mikrokontroler ESP32 yang menerapkan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost). ESP32 digunakan untuk membaca data dari sensor optik non-invasif dan mengirimkan data kadar glukosa secara real-time, sedangkan XGBoost digunakan untuk mengklasifikasikan status diabetes. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan ROC-AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan pengukuran kadar glukosa secara real-time dan menghasilkan prediksi risiko diabetes dengan nilai accuracy sebesar 93,67%–97,67% serta nilai ROC-AUC sebesar 0,9810–0,9991. Variabel glucose menjadi faktor paling dominan, sedangkan BMI dan age berperan sebagai faktor pendukung. Hasil ini menunjukkan bahwa integrasi ESP32 dan algoritma XGBoost berpotensi menjadi sistem deteksi dini diabetes mellitus yang praktis, efisien, dan real-time.