Diabetes Melitus (DM) merupakan salah satu penyakit berbahaya di kalangan dewasa maupun remaja.
Penyebab utama diabetes adalah peningkatan kadar gula dalam darah serta pola hidup tidak sehat juga
merupakan salah satu pemicu seseorang terkena diabetes. Hal ini terjadi karena adanya gangguan kerja
insulin yang tidak dapat mengubah kadar gula menjadi energi. Menurut World Health Organization, ada
400 juta lebih penderita diabetes di seluruh dunia. Dengan banyaknya angka penderita diabetes,
dibutuhkan solusi untuk dapat mendeteksi penyakit diabetes secara cepat. Penelitian ini bertujuan untuk
mendeteksi penderita diabetes menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan membandingkan teknik
penanganan missing value, yaitu menghapus record yang berisi atribut missing value dan unsupervised
imputation. Naïve Bayes yang merupakan salah satu metode yang dianggap sebagai algoritma yang efektif yang digunakan untuk proses klasifikasi. Penelitian ini menggunakan Dataset Gula Karya Medika. Hasil penelitian menunjukkan dengan menggunakan teknik mengisi missing value dengan nilai mean dan medianserta menggunakan 3-fold cross validation mendapatkan hasil terbaik dengan rata-rata accuracy sebesar 74.9%, precision 90.64%, recall 66.57%, f-score 76.33%.