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.