SMARTICS Journal , Vol.5 No. 1 2019. P14-21 ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v5i1.3287 14
Pendeteksian Kadar Glukosa dalam Darah pada Gejala Diabetes Tipe 1 menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Metode Nafas
Muhammad Shibgah Aulia a,* , Maman Abdurrahman b , Aji Gautama Putrada c
a Telkom University, Jln Terusan Buahbatu , Bandung ,Indonesia
b,c Telkom University, Jlm Terusan Buahbatu , Bandung ,Indonesia
* correspondence email : shibgahaulia@telkomuniversity.ac.id
Abstract —  The  goal  of  this  study  was  to  detect  glucose  levels  in  the  blood  using  a  non-invasive  method through  human  mouth  breath.  In  patients  with  type  1  mellitus  generally  have  low  salivary  levels  which  can cause bad breath or called Halitosis. The method used in this study is using breath sensor in the form of MQ-4 and  Figaro  TGS-2602  on  human  mouth  breath  to  get  results  in  the  form  of  hydrogen  sulfide  (H2S)  and methane (CH4) from a person's breath. The results will be obtained in mg / dl after the data is obtained by a sensor  with  a  filter  the  last  lowpass  was  processed  using  a  machine-learning  algorithm  in  the  form  of  K- Nearest Neighbor with the Regression classification method. The results of the 5 diabetes mellitus sample test data and 40 diabetes mellitus training data can detect glucose in the blood with an accuracy of 80% and will be compared with previous research. Sample 40 training data was taken from several patients who had p diabetes mellitus and non-diabetes mellitus disease using glucometer with 95% accuracy rate. This system is expected to provide a solution for people with type 1 diabetes mellitus for someone who suffers from the disease..
Index Terms — K-Nearest Neighbo; MQ-4; Figaro-TGS2602; Cosine; Lowpass
Abstrak –-  Tujuan  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeteksi  kadar  glukosa  dalam  darah menggunakan  metode  non-invasive  melalui  nafas  mulut  manusia.Pada  penderita  dibetes  melitus  tipe  1 umumnya mempunyai kadar saliva yang rendah yang dapat menyebabkan bau mulut atau disebut Halitosis. Metode yang dapat digunakan pada penelitian ini yaitu menggunakan sensor nafas berupa MQ-4 dan Figaro TGS-2602  pada  hembusan  nafas  mulut    manusia  guna  mendapatkan  hasil    berupa  kadar hydrogen sulfide( H2S) dan methane (CH4) dari nafas seseorang.Hasil akan didapatkan dalam satuan mg/dl setelah data diperoleh  oleh  sensor  dengan filter  Lowpass lalu  diproses  menggunakan  algoritma  machine-learning  berupa K-Nearest Neighbor dengan metode klasifikasi Regression .Hasil dari 5 data tes sampel diabetes melitus serta 40  data  training  diabetes  melitus  dapat  mendeteksi  glukosa  dalam  darah  dengan  tingkat  akurasi  80% serta akan  dibandingkan  dengan  riset  sebelumnya.Sample  40  data  training  diambil  dari  beberapa  pasien  yang mempunyai  pengidap  penyakit  diabetes  melitus  dan  non-diabetes  melitus  menggunakan  alat  glukometer dengan  tingkat  akurasi  alat    95%.Diharapkan  sistem  ini  dapat  memberi  solusi  pada  pengidap  penyakit diabetes melitus tipe 1 untuk sesorang yang menderita penyakit tersebut.
Kata Kunci — K-Nearest Neighbor; MQ-4; Figaro-TGS2602; Regression; Lowpass

## I. PENDAHULUAN
Diabates  Melitus  (DM)  adalah  salah  satu  penyakit  genetik  yang  cukup  berbahaya.Pada  dasarnya penyakit  ini  adalah  salah  satu  penyakit  kronis  yang  di  sebabkan  karena  pangkreas  mengalami  masalah dalam  memproduksi  insulin  di  dalam  tubuh,ataupun  tubuh  tidak  mampu  dalam  menggunakan  insulin dalam tubuh.Pada dasarnya penyakit ini biasanya terkena pada kalangan kanak-kanak dan dewasa muda karena  disebabkan  oleh  faktor  genetik  ataupun  pola  makan  yang  tidak  teratur.  Perserikatan  Bangsa Bangsa  (PBB)  membuat  sebuah  pernyataan  yaitu  berupa  perkiraan  dimana  pada  tepatnya  tahun  2000 dimana penderita diabetes rata-rata berada diatas umur 20 tahun berkisar 150 juta orang dan dalam kurun waktu  yang akan datang yaitu 25 tahun setelahnya tepatnya 2025 ,jumlah itu akan meningkat mencapai 300  juta  orang  atau  2  kali  lipatnya  [1].Adapun  pada  penilitian  ini  pembahasan  berfokus  pada  Diabates Melitus  tipe  1  dimana  penyakit  ini  bisa  di  sebut juvenile-ovset .  Pada  orang  yang  biasanya  mengidap penyakit  diabetes  tipe  1  terjadi hiperglikemia yang  ditandai  dengan poliuria,  polidipsia,  polifagia dan
pandangan  kabur.  Kadar  gula  darah  normal  pada  saat  puasa  pada  umumnya  di  kisaran  <126  mg/  dl, sedangkan pada saat tidak puasa di kisaran <200 mg/dl [1].
Diabetes  Melitus  (DM)  adalah  sebuah  keadaan  dimana  secara  produksi insulin  yang  berada di dalam tubuh tidak mencukupi untuk mengubah glukosa yang dihasilkan karbohidrat ke dalam bentuk glikogen. Glukosa tidak dapat digunakan secara langsung oleh tubuh. Diabetes tidak terkontrol dapat menyebabkan penurunan air liur (saliva) ,sehingga mulut terasa kering. Saliva mempunyai kemampuan self-cleansing , yang  di  mana  hal  tersebut  berfungsi  sebagai  pembilas  dari  sisa  makanan  dan  minuman  yang  berada  di dalam  mulut.  Salah  satu  akibat  dari  ini  adalah  terjadinya  Halitosis.  Halitosis  disebabkan  oleh terbentuknya Volatile  Sulfur  Compond (VSC),  yang  terbentuk  dari  beberapa  kumpulan  gas    yang mengandung  sulfur  yang  dilepaskan  saat  mengehembuskan  nafas.  VSC  terdiri  dari hydrogen  sulfide (H2S), methane thiol atau methyl mercaptan (CH3SH) dan dimethylsulfide (CH3SCH3)  [2]. Cara  pengecekan  halitosis  untuk  menghitung  kadar  glukosa  dalam  tubuh  dapat  dilakukan  dengan menghitung  kadar  dari Volatile  Sulfur  Compounds (VSCs)  yang  dihembuskan  melalui  mulut. Mengidentifikasi  napas  penderita  diabetes  mellitus  dan  non  penderita  diabetes  melitus  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  sejumlah  sensor  yaitu  sensor  gas  TGS  2602  yang  mampu  mendeteksi  unsur hydrogen  sulfida  dan  MQ-  4  yang  mampu  mendeteksi  unsur    metana  [2].  Hasil  deteksi  sensor  adalah berupa data analog  yang di konversikan dalam bentuk digital dan  akan diolah berdasarkan metode filter lowpass, dimana pada riset ini akan dicari selisih pada kondisi humidity sensor guna mendapatkan hasil yang  akurat..Hasil  dari  proses  filtering  tersebut  diproses  untuk mendapatkan  pola data kadar  VSCs  dari nafas. Hasil pola data inilah yang akan dijadikan sebagai data input untuk K-Nearest Neighbour sebagai data untuk pengambilan keputusan dengan metode klasifikasi euclidien dan Reggresion [3]

## II. METODE PENELITIAN

## 1. Sinstem Sensor Nafas
Penelitian ini merupakan lanjutan serta pengembangan dari penelitian sebelumnya, di mana penelitian ini  berfokus  pada  pembuatan  alat  desain  sistem  pengecekan  glukosa  dalam  darah  untuk  menemukan kinerja  yang  efektif  dan  terbaharukan  dalam  menangani  penderita  Diabetes  Melitus  (DM)  atau  Non Diabetes  Melitus  [1]  [2]  [4].  Makalah  sebelumnya  hanya  membahas  pendeteksian  pasien  menggunakan metode jaringan saraf tiruan yang dirancang untuk mengetahui apakah pasien hanya mempunyai penyakit Diabetes  Melitus  menggunakan  metode  nafas  [5].  Namun,  jurnal  ini hanya  mengimplementasikan  nilai pada  gas  dan  hanya  menghasilakan  pernyataan  iya  ataupun  tidak  dan  tanpa  teknik  pembelajaran  pada sistem  deteksi  glukosa  serta  tidak  menampilkan  dalam  bentuk  satuan  mg/dl.  Makalah  lain  membahas desain sistem deteksi glukosa dalam darah dengan metode pernafasan secara berkala dan untuk memantau kondisi pasien secara langsung tuntuk menemukan indikasi apakah pasien mengalami naik turunya gula dalam darah [6]. Perancangan sistem jurnal menggunakan metode Naive Bayes dalam menentukan skema regulasi pada sensor terkait dengan indikasi mempunyai penyakit diabetes melitus ataupun tidak.
Selain  itu,  ada  referensi  penelitian  untuk  jurnal  "  Rancang  Bangun  Alat  Portable  Deteksi  Kadar Glukosa Dalam Darah Pada Gejala Diabetes Melitus Tipe  1 Berbasis ATMEGA 8535" yang ditulis oleh Ahmad  San  Wicaksono,  ST  Pada  Tahun  2018  Jurnal  Disnakertrans  Pemprov  DKI  Jakarta,  Hasil  sistem pendeteksi  dari  riset  yang  telah  di  lakukan  ini  hanya  mendeteksi  Tegangan  dalam  bentuk Volt ,  serta maksimalisasi  dengan  A=  2,5.  Serta  tidak  menggunakan  algoritma  klasifikasi  tertentu  [4].  Oleh  karena itu,  penulis  melakukan  pengembangan  penelitian  dari  jurnal  yang  disebutkan  dengan  menambahkan konsep IoT dan algoritma machine-learning dengan tujuan untuk menyediakan sistem yang lebih fleksibel dan dapat digunakan dengan mudah serta mendapatkan hasil yang berupa kadar dalam gula darah dalam satuan mg/dl yang dimana dari hasil yang sebelumnya untuk tindakan pendeteksian glukosa dalam darah secara non-invasive tidak menghasilkanya. Selain itu, penulis mengganti metode klasifikasi Naïve Bayes dengan metode  klasifikasi  K-Nearest  Neighbour  Reggresion  yang  dimaksudkan  untuk  dapat melakukan pencarian tingkat prediksi terhadap kadar glukosa yang berada pada darah tersebut. Metode klasifikasi K- Nearest  Neighbour  digunakan  dengan  memanfaatkan  data  yang  berasal  dari  sensor  aktif.  Data  tersebut dapat  digunakan  sebagai  referensi  untuk  pengolahan  data  dalam  menggunakan  metode  klasifikasi  K- Nearest  Neighbour  dalam  menentukan  ukuran  tingkat  prediksi  terhadap  kadar  glukosa  dalam  darah. Sistem  sensor nafas  menggunakan  mikrokontroler  dan  sensor  pendeteksi  seperti,  sensor  gas.Metode  K- Nearest  Neighbour  adalah  metode  yang  menggunakan  algoritma supervised untuk  selanjutnya  yang dimana hasil dari query instance baru akan diklasifikan berdasarkan jumlah terbanyak dari kategori pada
16
K-NN  [3].  Tujuan  dari  proses  ini  adalah  mengkelompokan  objek  baru  menuru  atribut  dan training samplenya . Classifier pada  halnya  tidak  menggunakan  model  apapun  untuk  dicocokkan  dan  di  dasari pada  memori.  Diberikan  sebuah  titik query ,  yang  dimana  akan  dipakai  sejumlah  k  objek  atau  (titik training)  yang  mendekati  dengan  titik query .  Klasifikasi  menggunakan  pemungutan  suara  terbanyak diantara klasifikasi dari ke obyek. algoritma K-NN menggunakan metode standar klasifikasi ketetanggaan yang dimana hal itu adalah nilai prediksi dari query instance yang baru.algoritma ini sedikit dimodifikasi dengan tambahan regression agar mendapatkan sebuah nilai berupa angka.
Kami  mengusulkan  sistem  sensor  nafas  untuk  meningkatkan  dan  memperbaruhi  kinerja  sistem sebelumnya.  Pembaruan  desain  sistem  berupa aspek  ekonomi  serta  kemudahan menggunakan  alat  yang menggunakan hasil tingkat prediksi kadar glukosa dalam darah dan sumber gas dari dalam tubuh. Gambar 1.  Menunjukkan  deskripsi  sistem  sensor  nafas.  Sistem  sensor  nafas  memiliki  fungsi  untuk  dapat mendeteksi kadar glukosa dalam darah dari sesorang melalui mulut yang dikeluarkan dalam bentuk nafas. Pada perangkat sistem terdapat dua sensor gas. Sensor berfungsi untuk mendeteksi kadar hidrogen sulfida (H2S) dan metana (CH4) dengan seseorang yang utamanya memiliki penyakit gula darah ataupun normal, terutama  pengidap  diabetes  melitus.  Pengidap  penyakit  diabetes  melitus    dipastikan  bahwa  pada  mulut orang tersebut mengalami penurunan saliva (air liur) ,sehingga mulut terasa kering yang mempengaruhi bau  mulut  dan  kemampuan  pembersihan  mulut  atau  self-cleansing  di  dalam  mulut,  karenanya  menjadi alasan  pemilihan  sensor  [2].  Fungsi  Sensor  adalah  untuk  memberikan  nilai  input  sesuai  dengan  unit fungsionalitas pada  sensor.Nilai  input  diatur  oleh  Arduino Uno  yang  dapat mengirimkan pada  platform Arduino  IDE.  Selanjutnya  akan  di  masukkan  data  secara  manual  pada  platform  Google  cloud  untuk diproses menggunakan metode K-Nearest Neighbour. Setelah melalui pemrosesan data, nilai output akan keluar dalam satuan glukosa dalam darah yaitu mg/dl.

## Gambar 1 Alur Rancangan Sistem Sensor Nafas
Sistem semsor nafas ini hanya memiliki satu fungsi yaitu: Perangkat sistem mampu mendeteksi kadar Hidrogen  Sulfida  (H2S)  dan  Metana  (CH4)    dalam  bentuk  gas,    perangkat  sistem  dapat  diintegrasikan dengan  platform  Arduino  Uno.Hasil  data  yang  telah  didapatkan  dan  dimodelkan  menggunakan  bahasa python3  serta  diintengraskan  dengan  Algoritmita  server  Cloud  selanjutnya  akan  dikeluarkan  nilai menggunakan platform web pythonanywhere dan  dapat dimonitor langsung melalui web interface berapa hasil  perhitungan  kadar  mg/dl  darah  tersebut    ataupun  serial  plotter  dengan  menggunakan  metode klasifikasi  K-Nearest  Neighbour,  pengguna  dapat  memonitor  data  dari  platform  Arduino  IDE  yang memiliki  tingkat  perkiraan  terhadap  berapa  orang  yang  mengidap  penyakit  gula  darah  dan  Arduino berfungsi  sebagai  jalur  input  dan  perangkat  terpisah  terhadap  output  data  pada  server  bersama  dengan perangkat sistem. Dalam sistem sensor nafas, ada diagram alir sistem yang menunjukkan bagaimana alat sistem bekerja dengan serangkaian proses secara bertahap. Gambar 2. Menunjukkan alur diagram sistem.

## Gambar 2 Flowchart Alur Diagram Sistem Sensor Nafas
Dalam  tulisan  ini,  ada  banyak  penggunaan  Hardware  dan  spesifikasinya  yang  digunakan  dalam implementasi  sistem.  Tabel  1  menunjukkan  spesifikasi  sistem  Hardware.  Selain Hardware yang digunakan, Software untuk mendukung penelitian adalah sebagai spesifikasi di bawah ini: Sistem Operasi Windows 10, Alat: Arduino IDE, plot.ly, algorihtmia cloud, pythonanywhere.
Tabel 1 Spesifikasi Sistem Hardware Hardware Tipe Hardware Fungsi Hardware Mikrokontroller Arduino Uno Perangkat mengatur data input yang sambungkan dengan sensor Sensor Gas MQ-4 dan Figaro TGS2602 Sensor deteksi gas Metana dan HidrogenSulfida Glukometer Safeaccu Untuk pengambilan dataset dan pembanding alat

## 2. Data dan Testing Skenario
Data  penelitian  diambil  menggunakan  glukometer    dan  beberapa  sensor  gas,  MQ-4  dan FigaroTGS2602. Data yang dikumpulkan adalah kadar dari dua jenis gas dan satu tetes gula darah, yaitu HidrogenSulfida(H2S), Metana(CH4), satu tetes gula dalam mg/dl. Setiap orang diambil 3 kali di mana semua  data  berjumlah  45  data.  Pada  45  data  dibagi  menjadi  40  data  untuk  pelatihan  dan  5  data  untuk pengujian.  Data  tersebut  digunakan  untuk  menerapkan  proses  klasifikasi  K-Nearest  Neighbour  ]ke perangkat sistem dalam menemukan keakuratan kadar glukosa yang dihitung. Proses pengujian klasifikasi K-Nearest Neighbour  menggunakan alat algorithmia cloud dan pythonanywhere  yang terintegrasi serta dibandngkan  dengan  penelitian  akurasi  penelitian  sebelumnya  .  Pengumpulan  data  pelatihan  dan pengujian diberikan dalam bentuk beberapa grafik sebar dalam bentuk tiga dimensi pada Gambar 3.
Dalam tulisan ini berbagai fungsi mikrokontroler, sensor dan glukometer pada perangkat sistem sensor gula darah akan diuji. Hal ini dilakukan dengan melihat kinerja sesuai dengan kebutuhan sistem. Selain pengujian  alat  sistem,  penelitian  menguji  penerapan  proses  klasifikasi  K-Nearest  Neighbour  ke  sistem dengan menggunakan integrasi server berbasis cloud algorihmia dan pythonanywhere dalam pengambilan dan  pemrosesan  data.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  melakukan  pengujian  dengan  skenario  bertahap, yaitu sebagai berikut:

## 1. Uji perangkat sistem sensor nafas.
Sistem  ini  menggunakan  sensor  gas  MQ-4  dan  Figaro-TGS2602.  Sensor  diuji  terhadap  Lima jenis unsur senyawa yaitu Metana (CH4), Air(H2O), KarbonDioksida (CO2), HidrogenSulfida (H2S), Alkohol (CH3OH)  yaitu  kondisi  bebas  asap  (normal),  dan  teperature  normal  27-33  derajat  celcius.  Alasan penggunaan lima jenis unsur senyawa tersebut adalah untuk mencoba nilai konten asap dalam pengujian terhadap  sensor  gas.  Mikrokontroler  Arduino  Uno  terintegrasi  ke  dalam  platform  Arduino  IDE  [1] bersama dengan perangkat sensor. Konfigurasi yang diterapkan pada cloud server akan dilakukan dengan
mengatur  nilai  input  yang  sudah  dimodelkan  dan  akan  dilkeluarkan  dalam  bentuk  mg/dl  pada  web interface.
Gambar 3 Plot.ly Chart untuk 40 data set pada pendeteksian gula darah X=Metana (ppm), Y=HidrogenSulfida (ppm), Z=Glukosa (mg/dl).
2. Tes proses klasifikasi K-Nearest Neighbour.
Sistem  mengumpulkan  data  sampel  pada  perangkat  sistem  dari  deteksi  sensor  dalam  bentuk  data numerik sebanyak 45 data  dari lima tipe senyawa berbeda. Penelitian kemudian membagi data di mana 40  dari  data  adalah  untuk  data  pelatihan  dan  5  data  lainnya  untuk  data  pengujian.  Data  diuji  dengan aplikasi  klasifikasi  K-Nearest  Neighbour  yang  disediakan  oleh  alat  algorithmia  dan  pythonanywhere. Proses klasifikasi K-Nearest Neighbour bertujuan untuk menemukan perkiraan nilai kadar glukosa dalam darah. Pada pengjuian ini peneliti menggunakan metode perhitungan euclidean distance dengan k=5  dan di  gabungkan  dengan  sedikit  regression.  Pada  dasarnya  mengapa  menggunakan  k=5  dikarenakan berdasarkan pada algoritmia untuk k=5 adalah k yang paling akurat.Berikut rumus dan penjelasanya:
Distance : adalah jarak serta hasil yang di gunakan untuk prediksi. X       : adalah hasil data yang didapatkan pada deteksi Metana. Y       : adalah hasil data yang didapatkan pada deteksi H2S.

## 3. Uji Kinerja Keseluruhan.
Pada tahap ini penelitian menguji fungsionalitas pada kondisi perangkat alat yang dapat berfungsi dari tingkat pengiriman  dan  penerimaan  data  input  dari  Arduino  IDE  dan menghasilkan  data    dalam  bentuk hasil  prediksi  yang  diproses  dengan  pythonanywhre  yang  dapat  menentukan  nilai  glukosa  dalam  darah yang  telah  disesuaikan  dengan  prediksi hasil.  Metrik  yang diuji adalah  akurasi  dan  penundaan.  Akurasi diuji dengan membandingkan hasil nyata dengan hasil teoretis dan membandingkan dengan alat uji dari penelitian sebelumnya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Hasil Uji Sensor pada Sensor Nafas
Uji yang dilakukan adalah uji senyawa dalam pengujian sensor, para peneliti mengamati kinerja fungsi sensor  yang  dapat  diintegrasikan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  Arduino  IDE.  Sensor  yang terkandung  dalam  sistem  alarm  kebakaran  terdiri  dari  sensor  gas,  MQ-4  dan  Figaro  TGS2602. Pengamatan atas hasil tes ini dalam kinerja yang sukses dengan memiliki hasil sensor yang terkandung dalam Gambar 4.
Gambar 4 Hasil uji sensor MQ-4 [7] dan Figaro TGS2602 [8]

## 2. K-Nearest Neighbour pada Hasil Uji Data
Hasil tes diperoleh pada penerapan proses klasifikasi K-Nearest Neighbour serta Cloud menggunakan pythonanywhere  yang  dapat  di  akses  melalui  laman  http://dazalls.pythonanywhere.com/gluko/{Kadar Metana}/{Kadar HidrogenSulfida} dari 40 data pelatihan memiliki hasil rata-rata dan nilai standar deviasi yang  digunakan  untuk  proses  klasifikasi.  Rata-rata  dan  standar  deviasi  40  data  pelatihan  dapat ditunjukkan pada Tabel 2. Hasil rata-rata dan standar deviasi digunakan untuk proses klasifikasi pada 5 pengujian  data  yang  kemudian  setelah  selesainya  proses  hasil  klasifikasi  muncul  dalam  bentuk ambang nilai kadar glukosa dan tingkat akurasi. Hasil dari klasifikasi dapat terlihat pada Tabel 3.
Tabel 2 Hasil Rata-Rata serta contoh sample data yang di uji beserta rata-rata, dan standar deviasi
Tabel 3 Hasil data testing beserta dengan akurasi yang di dapatkan
data test
nama umur sex mq4 tgs glucose level Bagas 20 m 28 9 90 Ihsan 21 M 9 2 126 Amran 23 M 25 6 104 Vithroh 20 M 29 19 96 Adli 19 M 44 41
87
Nilai k Akurasi k=5 80%
Berdasarkan hasil klasifikasi dari 5 data pengujian, setiap hasil dari nafas tersebut memiliki 1 data yang menunjukkan kondisi normal dapat memprediksi 4 data dengan benar dan 1 data normal telah diprediksi salah. Untuk prediksi pengidap diabetes rokok 2 benar tetapi ada 3 yang diperkirakan salah Kondisi dari orang  normal  dan  pengidap  diabters  dapat  memprediksi  data  dengan  cukup  benar  akan  tetapi  belum terlalu akurat sehingga hasil tingkat akurasi yang diperoleh pada 5 data pengujian sebesar 80%. Namun, hasil tes menunjukkan bahwa pada glukosa memiliki presisi kelas yang rendah sehingga berdampak pada tingkat kinerja akurasi prediksi pada sistem sensor nafas tersebut.

## 3. Hasil Uji K-Nearest Neighbour pada Pythonanywhere untuk Sistem Sensor Nafas
Pengujian klasifikasi K-Nearest Neighbour di Pythonanywhere dilakukan dengan mengamati hasil dari masing kadar metana dan hidrogen sulfida untuk melihat keberhasilan prediksi dalam setiap data Berikut ini data hasil pengujian pada Tabel 4. Ini menunjukkan 10 data hasil tes eksperimen yang diperoleh dari orang  normal  dan  pengidap  dimana  6  data  sesuai  dengan  kondisi  status  yang  benar  dan  untuk  4  data memiliki  prediksi  yang  salah  sehingga  akurasi  hasil  yang  diperoleh  dari  semua  data  diuji  untuk  66%. Prediksi pengujian pengamatan setiap nafas dilakukan dengan kondisi suhu udara normal.
Tabel 4 Hasil testing data dengan pythonanywhere Tipe Pasien Testing Sukses Gagal Normal 5 4 1 Diabetes tipe 1 5 2 3 Total 10 6 4
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  tingkat  akurasi  prediksi  40%  total  data  pengujian  dibetes  tipe  1 karena adanya indikasi unsur senyawa Metana dan HidrogenSulfida yang tidak sesuai dan tidak terfilter dengan baik pada penggunaan sensor MQ-4 dan FigaroTGS2602 sehingga mempengaruhi kinerja sistem.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  beberapa,  hasil  menunjukkan  bahwa  penerapan  metode  klasifikasi  K-Nearest Neighbour pada sistem sensor nafas dapat meningkatkan kisaran tingkat akurasi dari 66% menjadi 80%. Perangkat  sistem  telah  bekerja  dengan  cukup  baik  dalam  pendeteksian  hanya  saja  belum  memenuhi standar  akurasi  yang  dibutuhkan  dalam  dunia  medik  khususnya  bagi  pasien  yang  mengi  ]dap  penyakit diabetes melitus.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Allah  subwanahuwataala  serta  orang  tua  ,kerabat  ,para  pembimbing  yaitu  pak Maman Abdurrahman dan pak Aji Gautama Putrada dalam membibing serta memberi masukan terhadap jurnal serta tugas akhir ini.Tidak lupa pula dengan dosen Wali saya bu Veronikha Effendy serta dosen- dosen yang saya tidak bisa sebutkan satu persatu namanya.

## REFERENSI
[1] D. Arnike, "Efikasi Diri Pasien Diabetes Melitus Tipe 2 di RSUP. H. ADAM MALIK MEDAN," Skripsi , pp. 1 -20, 2017.
[2] W. A. S, "Rancang Bangun Alat Portabel Deteksi Kadar Glukosa Dalam Darah Pada Gejala Diabetes Melitus Tipe 1 Berbasis ATMEGA 8535," Jurnal Disnakertas Pemprov DKI Jakarta, pp. 1-5, 2018.
[3] Yafis Sukma Kurniawan, Dr.Ir. Bambang Hidayat, DEA., Suci Aulia, ST., MT, "Deteksi Dan Klasifikasi Tingkat Keparahan Retinopati Diabetes Dengan Menggunakan Metode Klasifikasi K – Nearest Neighbor," e-Proceeding of Engineering , pp. 468- 475, 2017.
[4] Mohammad Hafiz Hersyah , Andrizal , Revinessia, "IDENTIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLIUS MELALUI NAFAS BERBASIS  SENSOR  GAS  DENGAN  METODE  FAST  FOURIER  TRANSFORM  DAN  BACKPROPAGATION,"  Journal of Information Technology and Computer Engineering, vol. II, no. 2, pp. 35 -41, 2018.
[5] Anand Thati1, Arunangshu Biswas, Shubhajit Roy Chowdhury and Tapan Kumar Sau, "BREATH ACETONE-BASED NON- INVASIVE DETECTION OF BLOOD GLUCOSE LEVELS," International Journal on Smart Sensing and Intelligent System, vol. 8, pp. 1244-1260, 2015.
[6] D.Kaleeswari ;S.Nandhini ;M.Sajna ;R.Usha ;M.Premkumar, "Detection of blood glucose level For type 1 diabetic patient by Using  non-invasive  breath  measurement,"  D.Kaleeswari  al.  International  Journal  of  Recent  Research  Aspects,  pp.  273-276, 2017.
[7] D.Kaleeswari , S.Nandhini ,  M.Sajna , R.Usha , M.Premkumar, "Detection of blood glucose level For type 1 diabetic patient by Using non-invasive breath measurement," D.Kaleeswari al. International Journal of Recent Research Aspects ISSN: 2349 - 7688,, vol. IV, no. 4, pp. 273-276, 2017.
[8] F. U. inc, Writer, Figaro. [Performance]. Figaro USA inc, 2009.
[9] H. Electronics, Writer, Tecnichal data sensor MQ-4. [Performance]. Hanwei Electronics, 1986.