Sistem manajemen stres memainkan peran penting untuk mendeteksi tingkat stres yang mengganggu sosial ekonomi dan gaya hidup, seperti yang dikatakan oleh World Health Organization (WHO). Stres pada manusia menyebabkan masalah mental dan sosial-fiskal, kurangnya kejelasan dalam pekerjaan, hubungan kerja yang buruk, depresi dan akhirnya komitmen bunuh diri. Saat ini, hanya ahli medis dan fisiologis yang dapat menentukan apakah seseorang sedang mengalami keadaan stres atau tidak. Deteksi otomatis stres dapat meminimalkan risiko masalah kesehatan dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Ini membuka jalan bagi perlunya alat ilmiah, yang menggunakan sinyal fisiologis sehingga mengotomatiskan deteksi dari tingkat stres pada individu. Salah satu penelitian yang sudah dilakukan adalah alat untuk mendeteksi stress berdasarkan suhu tubuh, kelembapan kulit, tekanan darah dan detak jantung. Dalam penelitian ini dikembangkanlah sebuah klasifikasi tingkat stress menggunakan algoritma XGBoost pada alat pendeteksi stres berbasis mobile. Dengan memanfaatkan algoritma machine learning, maka dapat membantu alat pendeteksi stres untuk melakukan klasifikasi otomatis tingkat stres pada manusia. Aplikasi mobile yang dibuat juga membantu seorang melihat data hasil rekaman pengecekan tingkat stres. Berdasarkan hasil pengujian maka akurasi algoritma yang digunakan sebesar 70% dengan f1-score 59%.