## Implementasi Monitoring Kualitas Udara Menggunakan Peramalan Exponential Smoothing dan NodeMCU Berbasis Mobile Android
Kurniansyah Pratama 1 , Eko Budi Setiawan 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Komputer Indonesia kurniansyah.pratama@gmail.com eko@email.unikom.ac.id
Diterima 23 Oktober 2017 Disetujui 20 Desember 2017
Abstract —Poor  air  quality  threatens  the  health  of  all living things from humans to plants. Most people don’t know  that  the  air  they  are  breathing  may  be  polluted. WHO said that 92% population in the world are living in the area with poor air quality that exceed the safe limit from WHO. Carbondioxide is one of many dangerous gas that  must be considered by human. It can cause serious problem  to  human  health.  Industries  are  contribute  to carbondioxide  concentration  in  air.  The  purpose  of  this system is build the tool using NodeMCU microcontroler to measure the air quality in some place. This system can inform the user about air quality in their place by using Android smartphone. The forecast feature can be used to prevent the dangerous air quality.
Index Terms — Carbondioxide, Air Quality, Android, Forecast
I. P

## ENDAHULUAN
Udara merupakan faktor penting dalam kehidupan.  Kualitas  udara  yang  buruk  dapat mengancam  kelangsungan  hidup  semua  makhluk mulai  dari  manusia,  hewan  hingga  tumbuhan.  Udara yang setiap waktu kita hisap mengandung emisi yang berasal dari berbagai sumber seperti emisi yang keluar dari  industri,  kendaraan  bermotor,  juga  asap  rokok. Hasil studi menunjukan bahwa polusi udara berbahaya bagi  kesehatan  manusia,  khususnya  untuk  para  usia lanjut  dan  anak  –  anak.  Seperti  berita  yang  dilansir pada situr WHO bahwa 92% populasi di dunia hidup di area yang memiliki kualitas udara yang melampaui batas  aman  yang  telah  ditentukan  oleh  organisasi WHO [1].
Dengan  kemajuan  teknologi  seperti  adanya mikrokontroler dan banyaknya pengguna smartphone , teknologi  ini  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengawasi kualitas  udara  di  suatu  tempat.  Mikrokontroler  dapat dimanfaatkan sebagai pengolah data dari sebuah sensor untuk  mengambil  nilai  ppm  yang  dapat  dijadikan sebagai  acuan  kualitas  udara  dari  suatu  tempat. Sedangkan smartphone dapat  digunakan  untuk menampilkan  data  yang  telah  diperoleh  oleh
mikrokontroler supaya kondisi kualitas udara di tempat tersebut dapat diawasi dari jarak jauh.
NodeMCU  adalah  sebuah  perangkat  IoT  yang bersifat open  source ,  berbasis  proyek  eLua  dan dibangun  diatas  ESP8266SDK  1.4.  Alat  ini  banyak menggunakan  proyek  –  proyek open  source ,  seperti lua-cjson  dan  spiffs.  Didalamnya  terdapat firmware yang  berfungsi  untuk  menjalankan  ESP8266  Wi-Fi SoC, dan hardware yang berbasis modul ESP-12 [2]. Dengan  menggunakan sensor MQ-135 dan perangkat NodeMCU [3],  maka  dapat  dibuat  sebuah  alat  untuk memonitor  kualitas  udara  yang  ada  di  suatu  tempat untuk menyelesaikan permasalahan mengenai keadaan kualitas  udara  buruk  yang  telah  dijelaskan  tadi. Namun,  untuk  lebih  baiknya  tidak  hanya  memonitor keadaan  yang  telah  terjadi  dan  sedang  terjadi  saja. Maka  dari  itu  diperlukan  sebuah  metode  yang  dapat memprediksi keadaan selanjutnya.
Dari  referensi  penelitian  telah  ditemukan  bahwa peramalan melalui pola data mengenai indeks kualitas udara dapat dilakukan menggunakan metode Exponential  Smoothing [4].  Cara  kerja  metode Exponential  Smoothing yaitu  dengan  memanfaatkan data-data  yang  telah  diperoleh  sebelumnya  untuk kemudian  dijadikan  model  yang  dapat  digunakan untuk peramalan.
Dengan  demikian,  aplikasi  yang  akan  dibangun dalam  penelitian  ini  diharapkan  dapat  diterapkan sebagai  indikator  untuk  mengawasi  kualitas  udara  di wilayah yang ditetapkan oleh penggunanya. Sehingga sistem dapat memberikan informasi kepada pengguna mengenai tingkat kualitas udara di wilayah tersebut.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Polusi Udara
Polusi  udara  atau  pencemaran  udara  adalah masuknya  atau  dimasukkannya  zat,  energi,  dan  atau komponen lain ke dalam udara oleh kegiatan manusia, sehingga  melampaui  baku  mutu  udara  yang  telah
ditetapkan [5]. Sumber pencemaran udara dapat dibagi menjadi  tiga  kategori  besar,  yaitu  sumber  perkotaan dan  industri,  sumber  pedesaan/pertanian  dan  lainnya, emisi alami. Umumnya sumber pencemar udara utama dari  industri  merupakan  sumber  titik,  walaupun  di dalam  kawasan  industri  besar  akan  ditemui  pula sumber  garis,  misalnya  jalan  penghubung  di  dalam kawasan  tersebut,  maupun  sumber  area.  Sumber  titik di industri juga dapat diamati sebagai:
1. Emisi  normal,  yaitu  emisi  yang  berasal  dari sumber-sumber yang terkontrol dan disalurkan melalui  cerobong  sehingga  dapat  diukur  atau dipantau besarannya.
2. Emisi abnormal,  yaitu emisi  yang berasal dari sumber-sumber  titik  kecil.  Sumber  ini  lebih sulit dikontrol dan diukur.
3. Emisi  sementara/aksidental  yang  berasal  dari kebocoran  dan  tumpahan  kecil,  ledakan  dan kebakaran.
Emisi  normal  dan  abnormal  masih  dapat  dikelola walaupun pada emisi abnormal tindakannya lebih sulit, sedangkan  emisi  aksidental  diatasi  dengan  tindakan tanggap  darurat.  Emisi  abnormal  berasal  dari  sumber kecil sebuah proses berupa kebocoran gas atau uap dari sambungan pipa.
B. Karbondioksida (CO 2 )
Karbondioksida  adalah  gas  yang  tidak  berwarna dan  tidak  berbau.  Karbondioksida  beracun  pada jantung dan menyebabkan menurunnya gaya kontraktil.  Pada  konsentrasi  tiga  persen  berdasarkan volume di  udara,  karbondioksida  bersifat  narkotik ringan  dan  menyebabkan  peningkatan  tekanan  darah dan  denyut  nadi,  dan  menyebabkan  penurunan  daya dengar.  Pada  konsentrasi  sekitar  lima  persen berdasarkan volume ,  karbondioksida  menyebabkan stimulasi pusat pernapasan, pusing-pusing, kebingungan  dan  kesulitan  pernapasan  yang  diikuti sakit kepala dan sesak napas. Pada konsentrasi delapan persen,  dapat  menyebabkan  sakit  kepala,  keringatan, penglihatan buram, tremor, dan kehilangan kesadaran setelah  paparan  selama  lima  sampai  sepuluh  menit. Konsentrasi  karbondioksida (CO 2 ) global di atmosfer telah  meningkat  sejak  dimulainya  revolusi  industri karena pertumbuhan pesat aktivitas manusia [6].
Tabel 1. Indeks Kualitas Udara Karbondioksida
Indeks Kualitas Udara ppm Keterangan Good 350 < 1000 Rata – rata konsentrasi di dalam  ruangan  dengan sistem sirkulasi udara yang baik Moderate 1000 < 2000 Mengakibatkan kantuk Unhealthy 2000 < 5000 Sakit kepala, kantuk, penurunan konsentrasi,
Indeks Kualitas Udara ppm Keterangan peningkatan denyut jantung Very Unhealthy 5000 Batas maksimal konsentrasi karbondioksida dalam lingkungan  kerja.  Untuk jam kerja 8 jam. Menurut OSHA( Occupational Safety and Health Administration ) Dangerous >= 40000 Dapat menyebabkan kekurangan oksigen serius yang mengakibatkan kerusakan otak permanen, koma bahkan kematian
C. API ( Application Programming Interface )
API  ( Application  Programming  Interface )  adalah antarmuka  yang digunakan  untuk  mengakses aplikasi atau layanan dari sebuah program. API memungkinkan pengembang  untuk  memakai  fungsi  yang  sudah  ada dari aplikasi lain sehingga tidak perlu membuat ulang dari awal.
Pada  konteks  web,  API  merupakan  pemanggilan fungsi lewat Hyper Text Transfer Protocol (HTTP) dan mendapatkan  respon  berupa Extensible  Markup Language (XML)  atau Javascript  Object  Notation (JSON).  Pemanggilan  fungsi  ke  suatu  situs  tertentu akan menghasilkan respon yang berbeda. [7]

## D. NodeMCU
NodeMCU  adalah  sebuah  perangkat  IoT  yang bersifat open  source .  Didalamnya  telah  terdapat firmware yang  berjalan  diatas  ESP8266  Wi-Fi  SoC dari  sistem  espress  if,  dan  perangkat  keras  yang berbasis  modul  ESP  –  12.  Nama  NodeMCU  sendiri mengacu  pada firmware yang  ada  didalamnya. Firmware perangkat  ini  menggunakan  bahasa pemrograman Lua. Perangkat ini berbasis pada proyek eLua, dan dibangun diatas  espress if  Non  – OS SDK untuk  ESP8266.  ESP8266  adalah  Wi  –  Fi  SoC  yang telah  diintegrasikan  dengan  inti  Tensilica  Xtensa LX106,  yang  banyak  digunakan  untuk  aplikasi  – aplikasi IoT.
Setelah itu, dilakukan porting library klien MQTT dari  Contiki  ke  dalam platform ESP8266  SoC,  yang kemudian  ditetapkan  untuk  proyek  NodeMCU. Dengan  itu,  NodeMCU  mempunyai  dukungan  untuk protokol  MQTT  IoT,  menggunakan  Lua  untuk mengakses  MQTT  broker.  Perkembangan  lainnya yang  tidak  kalah  penting  dilakukan  pada  tanggal  30 Januari  2015,  ketika  Devsaurus  melakukan  porting u8glib  untuk  proyek  NodeMCU,  memberikan kemudahan  pada  NodeMCU  untuk  menggunakan sebuah LCD, OLED, monitor [3].

## Gambar 1. NodeMCU V3

## E. Android
Android  adalah  sebuah  sistem  operasi  berbasis kernel  linux  yang  dikembangkan  oleh  Google  dan digunakan untuk perangkat-perangkat mobile . Android memungkinkan pengembang untuk membuat programming dengan menggunakan bahasa Java, juga dapat mengontrol perangkat melalui library Java yang telah  dikembangkan  oleh  Google.  Langkah  pertama dalam  pengembangan  aplikasi  android,  pengembang membuat aplikasi menggunakan bahasa Java, kemudian  aplikasi-aplikasi  tersebut  diunduh  melalui situs pihak ketiga atau toko aplikasi online [8].
F. Ionic Ionic adalah sebuah framework dapat digunakanuntuk  membangun  sebuah  aplikasi mobile dengan menggunakan teknologi weh seperti HTML5, CSS  dan  JavaScript. Framework ionic  dibangun menggunakan  AngularJS,  yang  merupakan  sebuah framework JavaScript  yang  telah  banyak  digunakan. Angular  juga  menjadikan  aplikasi-aplikasi  yang dibangun  lebih  mudah  dikelola  untuk  pengembangan dan bekerja secara teamwork karena ionic memungkinkan  pengembang  untuk  dapat  dengan mudah  menambah,  mengkostumisasi  fitur-fitur  atau library-library aplikasi [9].

## G. Peramalan (Forecast)
Peramalan  adalah  suatu  proses  memperkirakan secara  sistematis  tentang  apa  yang  mungkin  terjadi dimasa yang akan datang berdasarkan informasi masa lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki  agar  kesalahannya dapat  diperkecil.  Peramalan  tidak  memberikan jawaban pasti tentang apa yang akan terjadi, melainkan berusaha  mencari  pendekatan  tentang  apa  yang  akan terjadi  sehingga  dapat  memberikan  kontribusi  dalam menentukan keputusan terbaik [10].

## H. Metode Pemulusan Eksponensial Musiman
Sebagaimana halnya dengan persamaan pemulusan eksponensial  linear  yang  dapat  digunakan  untuk memprakirakan  serial  data  yang  memiliki  pola  trend, bentuk  persamaan  lain  dapat  digunakan  apabila  pola dasar  serial  data  berbentuk  musiman.  Salah  satu metode prakiraan yang khusus untuk data yang berpola musiman  adalah  metode  pemulusan  eksponensial linear dan musiman dari winter . Metode ini didasarkan atas  tiga  persamaan,  yaitu  masing  –  masing  untuk unsur stasioner, trend dan musiman, yang dirumuskan seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Persamaan Pemulusan Eksponensial
Musiman
Keterangan :
S t = Nilai Pemulusan Level T t
= Nilai Pemulusan Trend I t = Nilai Pemulusan Musiman F t+m = Prakiraan untuk periode t α, β, γ  = Konstanta pemulusan L = Jumlah periode dalam satu siklus musim I
= Faktor penyesuaian musim.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi penelitian dalam ilmu komputer/sistem informasi/teknologi  informasi  merupakan  “langkah- langkah/tahapan perencanaan dengan bantuan beberapa metode, teknik, alat ( tools ) dan dokumentasi dengan  tujuan  untuk  membantu  peneliti  dalam meminimalkan  resiko  kegagalan  dan  menekankan pada  proses/sasaran  penelitian  di  bidang  CS/IS/IT”. Adapun  langkah-langkah  alur  penelitian  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
𝑆 𝑡 =  𝛼  ( 𝑋 𝑡 𝐼 𝑡−𝐿 ) +   (1 −  𝛼)(𝑆 𝑡−1 +   𝑇 𝑡−1 ) 𝑇 𝑡 =  𝛽(𝑆 𝑡 −   𝑆 𝑡−1 ) +  (1 −  𝛽)𝑇 𝑡−1
𝐼 𝑡 =  𝛾 ( 𝑋 𝑡 𝑆 𝑡 ) +   (1 −  𝛾)𝐼 𝑡−𝐿
𝐹 𝑡+𝑚 =   (𝑆 𝑡 + 𝑇 𝑡 . 𝑚)𝐼 𝑡−𝐿+𝑚

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  terdiri  dari  tahapan  penelitian yang  dilakukan.  Tahapan  tersebut  terdiri  dari  analisis dan  perancangan  sistem,  analisis  teknologi  yang digunakan.

## A. Analisis dan Perancangan Sistem
Sistem  yang  akan  dibangun  yaitu  aplikasi monitoring kualitas udara yang disertai fitur peramalan untuk Android. Arsitektur sistem yang akan dibangun dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur Sistem
NodeMCU berfungsi  sebagai  pengolah  dan  alat untuk  mengambil  data  kandungan  CO 2 serta  data kelembaban  dan  temperatur  dari work  station untuk kemudian dikirim ke webserver melalui  API. Setelah data  dikirim,  data  dapat  dilihat  melalui  aplikasi smartphone Android  atau web  display yang  telah disediakan. Aplikasi pada smartphone memiliki fitur- fitur  untuk  melihat  kondisi  terbaru  dari work  station , histori,  serta  peramalan  untuk  membuat  prakiraan beberapa periode ke depan. Firebase pada sistem akan mengirimkan push  notification pada smartphone ketika kualitas udara mencapai kondisi unhealthy .

## B. Analisis Teknologi yang digunakan
Analisis  teknologi  yang  digunakan  adalah  proses analisis mengenai cara kerja teknologi-teknologi yang akan digunakan oleh sistem. Dalam penelitian ini ada beberapa  teknologi  yang  akan  dijelaskan  yang  terdiri dari analisis cara kerja sensor kualitas udara, cara kerja sensor  kelembaban  dan  temperatur  DHT22  dan  cara kerja analog to digital converter (ADC) yang ada pada mikrokontroler  NodeMCU,  analisis  pengiriman  data menggunakan NodeMCU dan analisis API yang akan dibangun.
1. Analisis cara kerja sensor MQ - 135
Pada dasarnya, cara kerja dari sensor kualitas udara MQ135 adalah dengan mendeteksi keberadaan gas-gas berbahaya  di  sekitarnya.  Sensor  ini  akan  digunakan sebagai pendeteksi kadar gas CO 2 yang ditunjukan oleh satuan ppm.
Gambar 5. Karakteristik Sensitivitas sensor MQ135
Dari grafik yang ditunjukan pada Gambar 5. dapat diketahui  bahwa  tahanan  sensor  (Rs/Ro)  akan mengecil  seiring  dengan  tingkat  konsentrasi  gas karbondioksida  (CO 2 )  yang  terdeteksi  oleh  sensor sehingga input tegangan analog yang akan digunakan sebagai input pin  ADC  pada  mikrokontroler NodeMCU  akan  semakin  besar.  Sebaliknya,  semakin kecil tingkat kepadatan gas yang dapat terdeteksi oleh sistem  maka  tahanan  sensor  akan  semakin  besar sehingga  tegangan  analog  yang  masuk  ke  dalam  pin ADC mikrokontroler akan semakin kecil.
Gambar 6. Alur Kerja Sensor MQ135
Sensor ini  mengambil hasil deteksi  kualitas udara berupa  perubahan  nilai  resistansi  analog  pada  pin keluarannya.  Pin  ini  dapat  dihubungkan  dengan  pin ADC  ( analog-to-digital  converter )  pada  perangkat Mikrokontroler NodeMCU. Dengan demikian, peneliti dapat  menyimpan  data  tersebut  pada database  server untuk  kemudian  dapat  diolah  dan  dikirimkan  pada perangkat smartphone yang digunakan oleh pengguna. Koneksi antara sensor MQ-135 dengan mikrokontroler NodeMCU dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Koneksi Sensor MQ135 dan NodeMCU
2. Analisis cara kerja sensor DHT22
Sensor  DHT22  atau  AM2302  adalah  sensor kelembaban  dan  temperatur  yang  mempunyai  tingkat presisi  yang  sangat  tinggi.  Keluaran  dari  sensor DHT22  adalah  sinyal  digital.  Didalam  komponen sensor  DHT22  terdiri  dari  komponen  sensor kelembaban  dan  sensor  temperatur  atau thermistor . Kedua  sensor  ini  telah  terhubung  dengan  IC  8-bit  di dalamnya yang mengkonversi keluaran menjadi sinyal digital.  Sehingga  sensor  DHT22dapat  dihubungkan secara langsung dengan perangkat NodeMCU ataupun dengan  perangkat  mikrokontoler  lainnya.  Alur  kerja sensor DHT22 dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Alur Kerja Sensor DHT22
Dikarenakan didalam sensor DHT22 telah terdapat seubah  IC  8-bit  yang  berfungsi  untuk  mengubah keluaran dari sensor, maka keluaran dari sensor dapat diolah  secara  langsung  melalui  pin  GPIO  yang  ada pada mikrokontroler NodeMCU. Untuk penelitian ini, sensor akan dihubungkan melalui pin GPIO2 atau D4 pada board NodeMCU  ESP8266.  Seperti  yang ditunjukan pada Gambar 9.
Gambar 9. Koneksi NodeMCU dan Sensor DHT22
3. Sintaks Pengambilan data Sensor NodeMCU Berikut  adalah  sintaks  untuk  mendapatkan  data dari sensor MQ135 dan DHT22.
Gambar 10. Sintaks Pengambilan Data Sensor
Sintaks  tersebut  terdiri  dari  proses  inisialisasi  pin yang  digunakan  pada  mikrokontroler  NodeMCU  dan dilanjutkan  dengan  pengambilan  data  ppm  CO 2 serta pengambilan nilai kelembaban dan temperatur dengan memanfaatkan method dari library MQ135.h  dan DHT.h  yang  telah  disediakan  secara online pada website Arduino.
4. Perancangan RESTful API
RESTful  API  merupakan  implementasi  dari  API ( Application Programming Interface ) . REST
( Representational  State  Transfer )  adalah  suatu arsitektur  metode  komunikasi  yang  menggunakan protokol HTTP untun pertukaran data dan metode ini sering  diterapkan  dalam  pengembangan  aplikasi. Tujuannya  adalah  untuk  menjadikan  sistem  yang memiliki performa yang baik, cepat dan mudah untuk dikembangkan.  Komponen  yang  dibangun  dalam RESTful API adalah URL design, dan verbs yang akan digunakan.  Bentuk  yang  akan  digunakan  untuk  URL design untuk API pada sistem ini adalah ‘ airquality/api/sensor ’  sedangkan  untuk verbs yang digunakan adalah verbs POST dan GET. Verbs POST digunakan  untuk  pengiriman  data  dari  alat  ke webserver .  Sedangkan verbs GET  digunakan  untuk pengambilan  data  oleh  aplikasi Smartphone dan Web display .
6.  Analisis Multiplatform pada Ionic
Bentuk  dari  aplikasi  ionic  berupa  aplikasi  hybrid. Dimana  sebuah  aplikasi  yang  dibuat  menggunakan ionic  dapat  dirilis  di  lebih  dari  1  platform  alias multiplatform .  Tahapan  dalam  membangun  aplikasi
1  #define ANALOGPIN A0 2  #define DHTTYPE DHT22 3  #define DHTPIN 2 4  MQ135 gasSensor = MQ135(ANALOGPIN); 5  DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);
6  float ppm = gasSensor.getPPM();
7  float kelembaban = dht.readHumidity();
8 float temperatur = dht.readTemperature();
9 if(isnan(kelembaban) || isnan(temperatur) || isnan(temperaturFahren)){ 10 Serial.println("pembacaan sensor gagal!"); 11 return;

## ISSN 2355-3286
multiplatform pada  ionic  adalah  dengan  cara menambahkan platform yang  akan  digunakan  pada project .  Untuk  penambahan platform pada project ionic  dapat  menggunakan  CLI  dengan command seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Command tambah platform
Platform  diganti  dengan  platform  yang  akan digunakan seperti ios, android, windows atau browser. Contoh untuk menambahkan platfrom browser seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Tambah platform browser
Untuk  melihat  daftar platform yang  telah ditambakan pada project dapat dilihat pada ProjectFolder\platforms .
Setelah  penambahan platfrom selesai,  maka aplikasi  dapat  dibangun  sesuai  dengan platfrom yang dibutuhkan. Tetapi ada beberapa kebutuhan yang harus dipenuhi  sebelum project dibangun  kedalam  aplikasi untuk platfrom yang  diperlukan.  Ionic  menyediakan dokumentasi  untuk  kebutuhan  dalam  membangun aplikasi  untuk platfrom yang  diinginkan.  Dengan menggunakan  CLI, command pada  Gambar  5.  dapat digunakan untuk membangun project menjadi aplikasi yang dapat digunakan oleh platfrom .
Gambar 5. Command Build Aplikasi
Contoh command untuk  meng- compile aplikasi web dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Build Aplikasi browser
Hasil  keluaran  dari command diatas  telah menghasilkan  aplikasi  web  yang  dapat  langsung  di gunakan  sebagai  aplikasi  web.  Untuk  hasilnya  dapat diambil pada ProjectFolder\platforms\ platforms\browser\www . Hasil ini dapat langsung di hosting kedalam webserver .
7.  Analisis Peramalan Exponential Smoothing Metode pemulusan eksponensial atau Exponential Smoothing merupakan  pengembangan  dari  metode Moving  Averages .  Cara  kerja  dari  metode  peramalan ini  dilakukan  dengan  cara  mengulang  perhitungan secara  terus  menerus  dengan  menggunakan  data-data sebelumnya,  dimana  setiap  data  akan  diberi  bobot. Untuk metode pemulusan eksponensial tiga parameter dari  winter  menggunakan  nilai  bobot alpha (α), beta
(β)  dan gamma (γ).  Nilai  bobot  ini  berfungsi  untuk melakukan  penghalusan  terhadap  nilai  peramalan. Besaran bobot ditentukan secara acak ( trial and error ) sampai ditemukan nilai yang menghasilkan kesalahan peramalan  paling  kecil.  Nilai  bobot  berkisar  antara  0 dan 1.
Tabel 2. Sampel Data Ta hu n Ku art al Per iod e (t) Nilai Obse rvasi X Nilai Prakiraan S (α= 0,6 ) T (β=0 ,2) I (γ= 0,5 ) F 20 01
1 1 460
0,9 6 2 2 484 1,0 1 3 3 530 1,1 1 4 4 441 441 .00 10. 25 0,9 2 20 02
1 5 492 488 .00 17. 60 0,9 8 48 5.3 8 2 6 509 504 .62 17. 40 1,0 1 52 7.2 4 3 7 588 526 .65 18. 33 1,1 1 60 4.9 2 4 8 490 537 .55 16. 84 0,9 2 51 0.0 5 20 03
1 9 - 54 5.5 8 2 10 - 57 6.5 8 3 11 - 65 4.6 9 4 12 - 55 3.9 8
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  metode peramalan ini adalah:
1. Menentukan  nilai  pemulusan  awal  (St)  yang dapat disamakan dengan nilai aktual periode tersebut. Contoh dari sampel data pada Tabel 2 adalah nilai 441,0
2. Hitung  inisialisasi  nilai  pemulusan  trend dengan persamaan seperti berikut.
ionic cordova platform add $platform
ionic cordova platform add browser
ionic cordova build $platform

## ionic cordova build Browser
𝑇 4 = 1 4 { 492 − 460 4 + 509 − 484 4 + 588 − 530
4 + 490 − 441
4 } = 10,25
3. Hitung  inisialisasi  pemulusan  musiman  satu musim awal dengan cara membagi setiap data pengamatan  (X)  dengan  rata  –  rata  data pengamatan pada siklus itu. Rata – rata tahun 2001: X2001 = (460 + 484 + 530 + 441) / 4 = 478,75
Sehingga nilai inisial indeks musimannya I 1 = 460 / 478,75 = 0,96
I 2 = 484 / 478,75 = 1,01
I 3 = 530 / 478,75 = 1,11 I 4 = 441 / 478,75 = 0,92
4. Hitung  nilai  level(S)  pada  periode  –  periode selanjutnya dengan persamaan berikut.
𝑆 5 =  0.6  ( 492 0.96 ) +   (1 −  0.6)(441.0
+  10.25) 5. Hitung  trend(T)  pada  periode  –  periode selanjutnya dengan seperti berikut. 𝑇 5 =  0.2(488.0 −  441.0)
+   (1 −  0.2)10.25
6. Hitung nilai musiman pada periode – periode selanjutnya seperti berikut.
𝐼 5 =  0.5 ( 492
488 ) +   (1 −  0.5)0.96
7. Hitung nilai peramalan yang digunakan untuk pencocokan  model  dan  data  aktual  dengan persamaan berikut.
𝐹 5 =   (488 + 10.25)0.96
8. Hitung  peramalan  untuk  beberapa  periode yang akan datang seperti berikut.
𝐹 9 =   (490 + 16.84 ∗ 1)0.98

## D.  Use Case Diagram Aplikasi Mobile Android
Diagram usecase dari  aplikasi mobile yang dibangun  terdiri  dari  enam  fungsional,  yaitu  lihat kondisi terbaru, lihat histori, lihat peramalan, get data, hitung  peramalan  dan  tambah  data.  Sedangkan actor yang  terlibat  yaitu  mikrokontroler  dan user .  seperti yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram Use Case Aplikasi Android
E. Implementasi Sistem
Tahap  implementasi  merupakan  tahap  dimana aplikasi  monitoring  kualitas  udara  berbasis  android dengan  bantuan  mikrokontroler  NodeMCU  siap dioperasikan.  Tahapan  ini  juga  akan  menjelaskan mengenai implementasi perangkat keras, implementasi perangkat  lunak,  dan  implementasi  program  serta antarmuka aplikasi untuk monitoring kualitas udara.
E.1. Implementasi Perangkat Mikrokontroler Perangkat keras yang digunakan dalam pembangunan  alat  untuk  mengambil  data  ppm  dari karbondioksida,  suhu  dan  kelembaban  pada  lokasi studi  kasus.  Berikut  adalah  daftar  komponen  lengkap yang  digunakan  dalam  implementasi  perangkat  keras alat yang dibangun.
1. Mikrokontroler NodeMCU V3 LoLin
2. Base Board NodeMCU
3. Adaptor 12V 1A
4. Sensor MQ135
5. Sensor DHT22
Untuk bentuk hasil akhir dari alat dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Implementasi Alat
E.2. Implementasi Perangkat Lunak Perangkat lunak pendukung yang digunakan untuk mengimplementasikan  aplikasi  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## ISSN 2355-3286

## Tabel 3. Implementasi Perangkat Lunak
No. Jenis Perangkat Lunak Spesifikasi 1. Sistem Operasi Windows 10 Pro 64- bit 2. Editor Arduino IDE, Sublime Text 3, Visual Studio Code 3. Framework Ionic, Yii 2.0 4. Bahasa pemrograman php, AngularJS, Arduino C 5. Database MySQL
E.3. Implementasi Aplikasi
Aplikasi  monitoring  kualitas  udara  berbasis android  dan  NodeMCU  ini membutuhkan  proses instalasi  pada  perangkat  android.  Pengguna  harus mempunyai  aplikasi  yang  telah  terinstall  pada perangkat smartphone. Untuk  hasil  implementasi tampilan  pada  aplikasi  Android  dapat  dilihat  pada Gambar 17.

## Gambar 8. Antarmuka Android
Dari Gambar 8. Antarmuka untuk home ditunjukan pada  gambar  paling  kiri.  Pada  halaman  ini  terdapat indikator kondisi kualitas udara, serta data kelembaban dan  temperatur  yang  terakhir  dikirimkan  oleh  alat. Halaman  histori  ditunjukan  oleh  gambar  kedua, dimana dalam halaman ini terdapat grafik histori nilai ppm  karbondioksida.  Sedangkan  untuk  halaman peramalan  terdapat  pada  gambar  paling  kanan. Halaman ini menampilkan hasil perhitungan peramalan nilai ppm karbondioksida yang telah diolah kedalam bentuk grafik.
F. Pengujian User Acceptance Pengujian user  acceptance dilakukan  pada  bulan Juli 2017 dengan menyebarkan kuesioner terhadap 19 responden  sebagai  pengguna  aplikasi.  Berikut merupakan hasil dari pengujian kuesioner dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Kuesioner
Pernyataan  Pertama:  Sistem  dapat  memberikan informasi mengenai indeks kualitas udara.
SS S RR TS STS 11 8 0 0 0
Rata – Rata = (55+32+0+0+0)/19 = 4.58
Pernyataan  Kedua:  Dengan  adanya  sistem  ini, pengguna  dapat  memonitor  kondisi  udara  di  suatu tempat dari jarak jauh. SS S RR TS STS 5 13 1 0 0 Rata – Rata = (25+42+3+0+0)/19 = 3.68 Pernyataan Ketiga: Ramalan sistem dapat dimanfaatkan  untuk  mengantisipasi  kualitas  udara buruk yang akan terjadi. SS S RR TS STS 4 11 3 1 0 Rata – Rata = (20+44+9+2+0)/19 = 3.95 Pernyataan Keempat: Tampilan aplikasi smartphone mudah untuk dipahami dan digunakan. SS S RR TS STS 7 10 2 0 0 Rata – Rata = (35+40+6+0+0)/19 = 4.26
Rata – Rata Akhir = (4.58+3.68+3.95+4.26)/4 = 4.12
Berdasarkan  hasil  pengujian  beta  pada  Tabel  4. Dapat diambil kesimpulan bahwa mayoritas responden menjawab  setuju  mengenai  fungsi  sistem monitoring yang  dibangun  dalam  memberikan  informasi  indeks kualitas udara.
G. Pengujian Performa API
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui kecepatan  pengambilan  data  dari  API  yang  telah dibangun.  Pengujian  dilakukan  dengan  bantuan perangkat pendukung Apache JMeter.
Dalam  pengujian  ini,  diasumsikan  bahwa  ada  20 user.  Jeda  antar  user  mengakses  API  adalah  1  detik. Dapat dilihat dalam grafik bahwa kecepatan rata – rata response dari API adalah 2,211ms. Untuk waktu paling minimum atau paling cepat adalah 2,058ms dan waktu maksimum  adalah  2,365ms.  Gambar  18  merupakan hasil  pengujian  performa  API  dari  aplikasi  yang dibangun.
Gambar 18. Hasil pengujian performa API

## V. S IMPULAN
Adapun  kesimpulan  dan  saran  yang  didapatkan dari hasil penelitian ini yaitu:

## A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang didapat dari penelitian yang dilakukan  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Sistem dapat memberikan informasi mengenai indeks kualitas udara di area sekitar yang telah ditentukan oleh penggunanya.
2. Sistem dapat memberikan ramalan polusi udara untuk  antisipasi  adanya  kualitas  udara  yang buruk.

## B. Saran
Adapun saran-saran untuk pengembangan Aplikasi monitoring kualitas udara ini adalah sebagai berikut:
1. Penambahan sensor yang dimonitor tidak hanya gas karbondioksida (CO 2 ).
2. Pencarian  nilai  parameter alpha , beta ,  dan gamma agar dapat dicari secara langsung oleh aplikasi.
D AFTAR P USTAKA
[1]   E. M. Wyrwal, G. Dziubanek, M. Rusin, K. Oleksiuk and M. Kubasiak,  "Impact  of  Air  Pollution  on  Public  Health," The Impact  of  Air  Pollution  on  Health,  Economy,  Environment and Agricultural Sources, 2011.
[2]   R. Amrutkar, S. Vikharankar and L. Ahire, "Security: Smart Homes  Using  Internet  of  Things  (IOT)," International Engineering Research Journal (IERJ), vol. 2, no. 2, pp. 558- 561, 2016.
[3]   S. S. Devi and G. Vijaykiran, "Things of Internet Based Smart Environmental Monitoring Using Node MCU," International Journal of Scientific Engineering and Technology Research,
vol. 6, no. 4, 2017.
[4]   R.  Jin,  T.  Liu  and  S.  Wang,  "The  Application  of  Holt Exponential Smoothing Model on 2014 Air Quality Index in Miyun County, Beijing, China," Bulletin of Mathematics, vol. 3, no. 4, 2015.
[5]   W. E. Cahyono, "Kajian Tingkat Pencemaran Sulfur Dioksida dari  Industri  di  Beberapa  Daerah  di  Indonesia," Berita Dirgantara, vol. 12, no. 4, pp. 133-134, 2011.
[6]   Y. Wicaksono and A. Suismoni, "Deteksi Gas Berbahaya CO, CO2, NOX Dengan Penampil Dot Matriks dan level Bahaya Serta Besarnya," p. 3. 2010.
[7]   R.  R.  Hardani  and  Sarwosri,  "Rancang  Bangun  Aplikasi Perangkat  Bergerak  berbagi  Foto  Berbasis  Android menggunakan  API  Facebook,  Flickr  dan  Picasa," Jurnal Teknik Pomits, vol. 1, no. 1, pp. 1-2, 2012.
[8]   S. Bhardwaj, P. Chouhan, R. Sharma and P. Sharma, "Android Operating  Systems," International  Journal  of  Engineering Technology & Management Research, vol. 1, no. 1, 2015.
[9]   S.  Yusuf,  in Ionic  Framework  By  Example ,  Birmingham, Packt Publishing, pp. 5-10. 2016.
[10]  Jonnius, J., & Ali, A. Analisis Forecasting Penjualan Produk Perusahaan. Kutubkhanah , vol 15 No.2, pp. 129-137, 2012.