Desain sistem pemantauan kualitas udara jangka panjang berbasis Internet of Things
Andreas Setiawan 1 *, Sigit Sulistiyanto 1 , Cucun Alep Riyanto 2 , Gede Arya Wiguna 3
1 Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga, Jawa Tengah 50711
2 Program Studi Kimia, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana,
Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga, Jawa Tengah 50711
3 Program studi Biologi, Fakultas Sains Biologi, Universitas Timor Jl Eltari km. 9 Sasi, Kecamatan Kota Kefamenanu, Timor Tengah Utara (TTU), Nusa Tenggara Timur *email: andreas.setiawan@uksw.edu
Abstrak - Polusi udara adalah ancaman lingkungan terbesar bagi kesehatan masyarakat global dan menyumbang jutaan  kematian  dini  setiap  tahunnya. Dalam setiap  tarikan napas, manusia dapat  menghirup sejumlah partikel kecil yang dapat merusak paru-paru, jantung, dan otak yang menyebabkan masalah kesehatan. Meskipun polusi udara  merupakan  masalah  global,  polusi  udara  tidak  secara  proporsional  mempengaruhi  seluruh  dunia. Masyarakat  yang tinggal  di  negara-negara berkembang  memiliki dampak  yang lebih  besar karena  pengelolaan lingkungan  yang  buruk.  Metode  pengelolaan  limbah,  polusi  transportasi,  pembakaran  dan  manajemen  sampah yang  tidak  optimal  menyebabkan  terlepasnya  sejumlah  polutan  ke  lingkungan  dan  udara.  Hal  ini  sering  tidak disadari karena perubahan terjadi secara bertahap dalam jangka panjang. Terbatasnya sistem pemantauan udara yang terjangkau dan dapat beroperasi dalam jangka panjang, menyebabkan kurangnya antisipasi untuk masalah ini.    Berpijak  pada  urgensi  ini,  dalam  artikel  ini  disampaikan  pengembangan  dan  ujicoba  sistem  pengukuran kualitas udara berbasis sensor ENS160 dan WEMOS D1 yang terintegrasi dengan platform Internet of Things. Pada  bagian  akhir  dilaporkan  uji  coba  sistem  yang  telah  dioperasikan  selama  4,5  bulan  secara  terus  menerus. Sistem  berhasil  menyimpan  200.000  data  yang  merupakan  akumulasi  pengukuran  setiap  1  menit,  dengan kesalahan  pengukuran  kurang  dari  1%.    Hal  ini  memperlihatkan  keberhasilan  sistem  sebagai  sebuah  sistem pengukuran kualitas udara yang handal dan terjangkau untuk jangka panjang. Dengan ditemukannya formulasi sistem  pengukuran  yang  tepat  diharapkan  membantu  pengelolaan  dan  peningkatan  kesehatan  lingkungan terutama terhadap pengaruh polusi udara di Indonesia.
Kata Kunci: polusi udara, sensor gas, internet of things , manajemen polusi udara
Abstract  – Air  pollution  is  the  biggest  environmental  threat  to  global  public  health  and  accounts  for  an estimated million premature deaths each year. With each breath, humans can inhale a number of tiny particles that can damage the lungs, heart and brain and cause a multitude of health problems. While air pollution is a global problem, it does not proportionally affect the entire world. People living in developing countries have a greater  impact  due  to  poor  environmental  management.  Suboptimal  methods  of  waste  management, transportation pollution, incineration and waste management lead to the release of a number of pollutants into the environment and air. This is often unnoticed as changes occur gradually over the long term. There is a lack of affordable  and long-term operational air monitoring  systems, leading  to a  lack  of technological  support to address this.  Based on this urgency, this paper develops an air quality measurement system based on ENS160 and WEMOS D1 sensors integrated with the Internet of Things platform.  At the end, a trial of the system that has  been  operated  for  approximately  4.5  months  continuously  is  reported.  The  system  successfully  stores 200,000 data which is the accumulation of measurements every 1 minute. Furthermore, the error analysis of the measurement system is also shown, which is less than 1%.  This shows the success of the system as a reliable and affordable air quality measurement system for the long term. With the discovery of the right measurement system  formulation,  it  is  expected  to  help  manage  and  improve  environmental  health,  especially  against  the effects of air pollution in Indonesia.
Key words: air pollution, gas sensors, internet of things, air pollution management

## PENDAHULUAN
Polusi  udara  adalah  ancaman  lingkungan terbesar  bagi  kesehatan  masyarakat  secara global dan menyumbang sekitar 7 juta kematian
dini  setiap  tahunnya  [1-2].  Polusi  udara  dan perubahan  iklim  sangat  erat  kaitannya  karena semua polutan utama berdampak pada iklim dan sebagian  besar  memiliki  sumber  yang  sama dengan  gas  rumah  kaca.  Pengelolaan  kualitas
udara  akan  membawa  manfaat  bagi  kesehatan manusia dan kualitas lingkungan.  Partikel yang berbahaya  dapat  mencakup  jelaga,  debu  tanah, hingga  sulfat,  berupa  partikel  halus  yang berdiameter  kurang  dari  2,5 mikron atau  sering disingkat PM2.5 [3-5].
Paparan  PM2.5  mengurangi  rata-rata harapan  hidup  global  sekitar  satu  tahun  pada tahun  2019  [6-7].  Penyakit  paling  mematikan yang  terkait  dengan  polusi  udara  PM2.5  adalah stroke,  penyakit  jantung,  penyakit  paru-paru, penyakit  pernapasan  bagian  bawah  (seperti pneumonia), dan kanker [8-9]. Tingginya tingkat partikel  halus  juga  berkontribusi  pada  penyakit lain, seperti diabetes pada dewasa dan gangguan kognitif  pada  anak-anak  [10-12].  Sebagai contoh,  polusi  udara  terkait  dengan  20% kematian akibat penyakit jantung iskemik secara global, namun lebih dari 30% terjadi di wilayah Timur Tengah dan Afrika Utara [13]. Anak-anak sangat  rentan  terhadap  dampak  buruk  polusi udara  terhadap  kesehatan,  bahkan  tercatat  20% kematian  bayi  baru  lahir  di  seluruh  dunia disebabkan oleh paparan polusi udara [14].
Dengan  urgensi  tersebut,  pada  jurnal  ini disampaikan  pengembangan  sistem  pengukuran kualitas udara berbasis IoT. Desain dikembangkan  sebagai  rintisan  awal  sistem pengukuran  yang  terjangkau  dan  dapat melakukan  pengukuran  secara  periodis    dalam jangka  waktu  panjang.  Pengukuran  jangka panjang merujuk pada proses pengumpulan dan analisis  data  dalam  periode  waktu  yang  lama untuk  mengamati  dan  memahami  tren, perubahan, dan dampak dari berbagai faktor atau intervensi.  Pengukuran  ini  bertujuan  untuk memberikan  gambaran  yang  lebih  akurat  dan menyeluruh mengenai fenomena yang dipelajari dengan  mempertimbangkan  variabilitas  dan fluktuasi  yang  mungkin  tidak  terlihat  dalam jangka  pendek.  Dengan  keunggulan  ini diharapkan  dapat  dioperasikan  pada  wilayah seperti  Indonesia  yang  memiliki  daerah  yang luas dan ragam latar belakang ekonomi.

## METODE PENELITIAN

## Desain Sitem Pengukuran
Sistem pengukuran yang direncanakan memiliki unit  sensor  kualitas  udara,  pusat  kontrol  dan interface, bagian komunikasi dan pengolah data, seperti  diperlihatkan  pada  gambar  1.  Kualitas udara  akan  diukur  oleh  sensor  ENS160  yang
bekerja  secara  simultan  untuk  konsentrasi  gas CO 2 , VOC dan level kualitas udara AQI.  Dalam formulasi sistem pengukuran ini akan digunakan jenis  sensor  ENS160  yang  telah  memiliki kemampuan  pengukuran  3  parameter  seperti yang  direncanakan.  Sensor  multi-gas  digital NS160  terdiri  dari  empat  pemanas  independen dan  elemen  sensor  gas,  berdasarkan  teknologi oksida  logam  (MOX),  dan  pengontrol  seperti yang ditunjukkan pada diagram blok fungsional gambar 2.
Gambar  1. Diagram  blok  formulasi  sistem pengukuran kualitas udara.
Gambar  2. Diagram  blok  fungsional  sensor  yang akan digunakan
Secara  singkat  cara  kerja  sensor  diawali  dari Driver  Pemanas  yang  akan  mengontrol  mode pengoperasian sensor dan menyediakan daya ke masing-masing pemanas elemen sensor individu. Selama pengoperasian, driver pemanas mengatur  pemanas  ke  arahnya  titik  pengaturan individu.  Blok  Pengukuran  Sensor  menentukan nilai  resistansi  sensor  untuk  setiap  individu elemen sensor. Blok Kontrol Sistem selanjutnya akan  memproses  nilai  resistansi  secara  internal untuk  menghasilkan  TVOC,  eCO2,  AQI  dan sinyal  lebih  lanjut  pada  antarmuka  digital. ENS160  mencakup  antarmuka  I2C  digital  2 kabel  standar  (SCL,  SDA)  atau  antarmuka  SPI digital  4  kabel  (SCLK,  MOSI,  MISO,  CSn) untuk  komunikasi  ke  prosesor  host  utama. Memori  on-chip  digunakan  untuk  menyimpan
nilai kalibrasi. Selanjutnya diagram alir program diperlihatkan pada gambar 3.
Gambar  3. Diagram  alir  cara  kerja  program  dalam pembacaan sensor dan komunikasi IoT.
Gambar  4 .  Foto  sistem  yang  dikembangkan  terdiri dari  papan  WEMOS  D1,  sensor  ENS160  dan  unit power supply .
Dalam  hal  ini  sensor  akan  mengirimkan  data sesuai  permintaan  kontrol  utama  sistem  yaitu WEMOS D1 melalui saluran SPI. Kontrol akan mengolah  data  yang  diterima  dari  sensor  dan selanjutnya melakukan formatting untuk berkomunikasi  dengan  server  IoT  ThingSpeak. Kontrol diprogram untuk melakukan pengukuran dan pengiriman data setiap 1 menit. Sehingga  dengan  3  parameter  (CO 2 ,  VOC  dan
AQI)  dalam  1  jam  akan  dihasilkan  3×60  atau 180 pesan. Dalam 1 hari dihasilkan 180×24 atau 4.320  pesan/hari.  Selanjutnya  untuk  melakukan analisa  data  akan  diunduh  pada  komputer  klien secara  periodis.  Dalam  analisa  data  selanjutnya digunakan  200.000  data  pertama  sejak  sistem diaktifkan,  atau  setara  4,5  bulan  pengukuran. Selanjutnya data diunduh dan dilakukan analisa menggunakan perangkat lunak Octave.

## Hasil dan Analisa
Ujicoba  dilakukan  di  ruang  BU3  C,  Program Studi  Fisika,  UKSW.  Pengukuran  dilakukan sejak  tanggal  23  Juni  2023  hingga  tercapai 200.000  data  pada  19  November  2023.  Foto hasil  rancangan  sistem  diperlihatkan  pada Gambar 4. Data akan selalu diperbaharui setiap menit  dan  ditampilkan  melalui  channel  yang telah didaftarkan ( https://thingspeak.com/channels/2197202 ).
Analisa  pertama  untuk  untuk  distribusi  kualitas udara  ruangan  tersebut  diperlihatkan  pada gambar  5.  Rata-rata  ruangan  berada  pada kategori  AQI  level  2  (64%)  sehingga  masih dalam  kategori  aman  untuk  kesehatan. Meskipun demikian diperlihatkan juga distribusi selanjutnya berada pada AQI level 3 (20%) yang artinya kondisi udara ruangan masih memerlukan  penangganan  minor  agar  lebih sehat.  Untuk  kategori  AQI  yang  lebih  tinggi tidak ditemukan kondisi menonjol  (kurang dari 1%)  sehingga  dapat  dianggap  ruangan  masih cukup  layak  digunakan  dari  segi  kualitas udaranya.
Gambar  5 .  Rekapitulasi  4,5  bulan  pengukuran kualitas udara AQI level, sebagian besar berada pada kualitas  level  2  dengan  prosentase  64%  setara 13×104 menit.
Analisa  berikutnya  terhadap  konsentrasi  CO 2 dalam  ruangan  diperlihatkan  pada  Gambar  6. Dari  kurva  distribusi  diperlihatkan  puncak konsentrasi  berada  pada  selang  300-400  ppm,
hal  ini  sebagai  indikasi  kondisi  udara  yang sangat  baik.  Meskipun  mengalami  peningkatan konsentrasi  CO 2 namun  masih  berada  dalam kategori aman. Dalam mekanisme kerja ENS160 tingkat  VOC  secara  numeric  diturunkan  dari konsentrasi  CO 2 dengan  demikian  dalam perhitungan ini tidak dilakukan analisa tersendiri karena memiliki perilaku yang identik.
Gambar 6 . Rekapitulasi data pengukuran kadar CO 2 , konsentrasi terbesar berada pada range 300-400 ppm diikuti oleh 400-500 ppm.
Berikutnya  dilakukan  uji  kehandalan  sistem terhadap  kesalahan  pengukuran  yang  mungkin terjadi. Untuk melakukan hal ini kurva data CO 2 dilakukan  diferensiasi.  Tujuan  diferensiasi adalah  melihat  perubahan  pengukuran  yang terlalu cepat. Secara  alami konsentrasi  gas CO 2 tidak  dapat  berubah  terlalu  cepat  pada  sebuah ruangan  (tanpa  gangguan).  Pada  penelitian  lain untuk  melakukan  pengukuran  ini  diperlukan lebih  dari  satu  sensor  dan  waktu  pengukuran lebih  dari  1  menit  [15-16].  Dasar  inilah  yang digunakan untuk memeriksa kesalahan pengukuran.    Kurva  hasil  pengolahan  ini diperlihatkan  pada  Gambar  7.  Terlihat  bahwa sebagian besar data mengalami perubahan yang tidak  ekstrim,  terkecuali  untuk  3  data  pada nomor  25.700,  32.660  dan  43.190.  Terlihat bahwa  puncak  perubahan  bisa berkali  lipat  dari pengukuran  sebelumnya,  terutama  pada  data 43.190.    Analisa  lebih  lanjut  karena  posisi datanya saling berdekatan sehingga diperkirakan terjadi  gangguang  pada  waktu  yang  hampir sama.  Meskipun  demikian  analisa  lebih  lanjut tidak  dapat  dilakukan  karena  tidak  dicatat kondisi  eksternal  yang  lain.  Gangguan  ini  bisa muncul  akibat  lonjakan  listrik  maupun kontaminasi  gas  CO 2 yang  cukup  tinggi  pada jangka pendek (misalnya semprotan parfum atau gas lain yang mengganggu kerja sensor). Dalam
percobaan  ini  karena  parameter  external  tidak dipantau  maka  kajian  ini  masih  terbatas  pada analisa matematis.
Gambar 7 . Hasil differensiasi data pengukuran CO 2 , terlihat peningkatan puncak data yang terlalu ekstrim sebagai indikasi kesalahan pengukuran.
Telah dilakukan riset dan pengembangan sistem pemantauan kualitas udara untuk jangka panjang berbasis  IoT.  Sensor  kualitas  udara  ENS160 berhasil  memberikan  nilai  yang  cukup  stabil pada  rentang  waktu  pengukuran  panjang  yaitu hingga  4,5  bulan.  Sedangkan  control  utama WEMOS  D1  berhasil  secara  simultan  menarik data dari sensor dan mengirimkan ke server IoT ThingSpeak  melalui  jalur  WIFI  setiap  1  menit. Selanjutnya  diperlihatkan  juga  keberhasilan penggunaan  server  IoT  ThingSpeak  yang mencatat  data  akumulasi  untuk  200.000 pengukuran.  Jika  dikalikan  dengan  parameter yang diukur (AQI, CO 2 dan VOC) maka sistem berhasil merekam 600.000 data selama 4,5 bulan secara  terus-menerus.  Analisa  kesalahan  data terhadap  lonjakan  pengukuran  diperlihatkan jauh  dibawah  nilai  1%.  Hal  ini  menunjukan kehandalan  sistem  untuk  pengukuran  jangka panjang,  sekaligus  memperlihatkan  desain sistem  yang  sederhana  dengan  biaya  yang terjangkau.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didukung skema Riset Fundamental, Direktorat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), Wakil Rektor Riset,  Inovasi  dan  Kewirausahaan  (WR-RIK), Universitas Kristen Satya Wacana.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Xu  S,  A. Marcon,  R.J.  Bertelsen,  B. Benediktsdottir, J. Brandt, K. Engemann, L.M.  Frohn,  C.  Geels,  T.  Gislason,  J.
Heinrich,  M.  Holm,  C.  Janson,  I. Markevych,  L.  Modig,  H.  Orru,  V. Schlünssen, T. Sigsgaard, A. Johannessen,  ”Long-term  exposure  to low-level air pollution and greenness and mortality in Northern Europe,”
Environment  International, vol. 181  no. 108257, pp.1-11, 2023
[2] B.  Brunekreef,  M.  Strak,  J.  Chen, et  al ”Mortality  and  Morbidity  Effects  of Long-Term  Exposure  to  Low-Level PM 2.5 , BC, NO 2 , and O 3 : An Analysis of European  Cohorts  in  the  ELAPSE Project,” Research  Reports:  Health
Effects  Institute, vol.  208,  pp.1-127,
2021
[3] P.  Qin,  X.  Luo,  Y.  Zeng,  Y.  Zhang,  Y. Li,  Y.  Wu,  M.  Han,  R.  Qie,  X.  Wu,  D. Liu,  S.  Huang,  Y.  Zhao,  Y.  Feng,  X. Yang, F. Hu, X. Sun, D. Hu, M. Zhang, ”Long-term  association  of  ambient  air pollution and hypertension in adults and in  children:  A  systematic  review  and meta-analysis,” Science  of  The  Total
Environment , vol. 20, no.796, pp.148620, 2021
[4] P.  Thangavel,  D.  Park,  &  Y.C.  Lee, ”Recent  insights  into  particulate  matter (PM2.5)-mediated  toxicity  in  humans: An  overview,” International  Journal  of Environmental  Research  and  Public Health , vol. 19, no. 12, pp.7511, 2022
[5] W.  Wathanavasin,  A.  Banjongjit,  , Phannajit,  J., et  al, ”Association  of  fine particulate  matter  (PM 2.5 )  exposure  and chronic  kidney  disease  outcomes:  a systematic
review and meta-
analysis,” Scientific  Reports, vol.  14, pp.1048, 2024.
[6] M.  Abbasi-Kangevari,  M.R.  Malekpour, M.  Masinaei,  S.S.  Moghaddam,  S.H. Ghamari,  Z.  Abbasi-Kangevari,  N. Rezaei,  N.  Rezaei,  A.H.  Mokdad,  M. Naghavi, B. Larijani, F. Farzadfar, C.J.L. Murray,    ”GBD  2019  North  Africa  and the Middle East Air Pollution Collaborators.  Effect  of  air  pollution  on disease  burden,  mortality,  and  life expectancy  in  North  Africa  and  the Middle  East:  a  systematic  analysis  for
the  Global  Burden  of  Disease  Study 2019,” Lancet Planet Health , vol. 7, no.
5, pp.e358-e369, 2023.
[7] O.  S.  Ebhota,  Y.  Hongxing,  dan  A.  K. Sampene,  ,  ”Air  pollution  and  life expectancy:  New  evidence  from  the MINT  economies,” Heliyon , vol.  9,  no. 12, pp.e22396, 2023.
[8] F, Dominici; J, Schwartz., ”Air Pollution and Mortality in the US using Medicare and Medicaid Populations”, Environmental  Epidemiology, vol.  3,
pp.356-357, 2019.
[9] Y.  Wei,  M.D.  Yazdi,  Q.  Di, et  al. , ”Emulating causal dose-response relations  between  air  pollutants  and mortality in the Medicare
population,” Environmental  Health, vol. 20, pp.53, 2021.
[10]  K. Bhui, J. B. Newbury, R. M. Latham,, et  al.,  ”Air  quality  and  mental  health: evidence, challenges and future directions,” BJPsych  Open , vol.  9,  no. 4), pp. e120, 2023.
[11]  N. A. Ali,  & Khoja, ”Growing evidence for  the  impact  of  air  pollution  on depression,” The  Ochsner  Journal ,  vol. 19, no. 1, pp.1-4, 2019.
[12]  P. Cianconi, S. Betrò, & L.Janiri, ” The impact  of  climate  change  on  mental health: A systematic descriptive review,” Frontiers in Psychiatry , vol. 11, no. 74), pp.1-10, 2020.
[13]  M.  M.  Hossain,    and  M.  N.  Hasan, ”Ambient  air  pollution  and  respiratory health  problems  among  children:  a review,” Journal  of  Environmental Science and Health , vol. 37, no. 1, pp.1- 22, 2019.
[14]  N. Siddika, H. Balogun, A. K. Amegah, , and J. J. K. Jaakkola,  ”Prenatal ambient air  pollution  exposure  and  the  risk  of stillbirth:  systematic  review  and  meta- analysis  of  the  empirical  evidence,” Occupational and Environmental Medicine ,  vol.  76,  no.  2,  pp.105-113, 2019.
[15]  T. H. Nasution, A. Hizriadi, K. Tanjung and  F.  Nurmayadi,  "Design  of  Indoor Air  Quality  Monitoring  Systems," 2020 4rd International Conference on Electrical, Telecommunication and Computer  Engineering  (ELTICOM) , Medan, Indonesia, pp. 238-241, 2020.
[16]  S. Ochie, M. R. Usikalu, A. Akinpelu, , W.  A.  Ayara,  &  O.W.  Ayanbisi, “Design  and  construction  of  a  home  air quality  monitoring  system,” IOP Conference Series. Earth and
Environmental  Science , vol.  993,  no.  1, pp.012022, 2020