## Sistem Deteksi Dan Pemantauan Kualitas Udara Dalam Ruangan Berbasis IoT
Nessa Aqila Zulfahmi Putri* 1 , Uray Ristian 2 , Rahmi Hidayati 3 1,2,3 Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Fakultas MIPA, Universitas Tanjungpura, Jalan Profesor Dokter H. Hadari Nawawi, Kota Pontianak, 78124 e-mail: * 1 nessa.aqila@student.untan.ac.id , 2 eristian@siskom.untan.ac.id,
3 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id

## Abstrak
Kualitas  udara  dalam  ruangan  berhubungan  dengan  kenyamanan  serta  kesehatan manusia didalamnya. Penyebab kualitas udara menjadi buruk atau pengap dapat dipengaruhi oleh  suhu,  kelembaban,  dan  banyaknya  aktivitas  manusia  di  dalam  suatu  ruangan  yang berhubungan dengan kadar karbon dioksida. Untuk mendeteksi kualitas udara, sistem berbasis IoT dibangun untuk mendeteksi status kualitas udara dalam ruangan dengan parameter berupa suhu, kelembaban, dan karbon dioksida. Status kualitas udara yang ditetapkan dalam penelitian ini meliputi tidak pengap, cukup pengap, pengap, atau sangat pengap. Sensor yang digunakan dalam penelitian ini adalah sensor DHT11 dan MH-Z19B. Pengujian dilakukan di tiga ruangan berbeda  yaitu  Laboratorium  Komputer  A,  Laboratorium  Komputer  B,  dan  Laboratorium Workshop  gedung  program  studi  Rekayasa  Sistem  Komputer  Universitas  Tanjungpura Pontianak. Hasil penelitian ini meliputi alat yang menampilkan informasi suhu, kelembaban, dan kadar karbon dioksida pada LCD 16x2 dengan lampu LED yang menyala apabila nilai parameter melebihi  ambang  batas  yang  ditetapkan  dan  sebuah  website.  Dari  hasil  pengujian  pada  tiga ruangan,  didapatkan  suhu  yang  terdeteksi  rata-rata  sebesar  27,51°C,  kelembaban  yang terdeteksi sebesar 52,34%, dan rata-rata karbon dioksida yang terdeteksi adalah 703,36 PPM. Berdasarkan  ketiga  parameter  tersebut,  rata-rata  status  kualitas  udara  yang  terdeteksi  cukup pengap.  Sistem  mampu  mendeteksi  kualitas  udara  dalam  ruangan  dengan  rata-rata  akurasi sistem secara keseluruhan mencapai 90,31%.
Kata kunci— Internet of Things, Pendeteksi, Kualitas Udara, Ruangan

## Abstract
The indoor air quality is related to the comfort and health of the people inside. The causes of poor air quality or stuffiness can be influenced by three parameters: temperature, humidity, and  the  levels  of  carbon  dioxide.  To  detect air  quality,  an IoT-based  system  was  developed  to monitor the status of indoor air quality. The air quality statuses defined in this study include not stuffy, moderately stuffy, stuffy, or very stuffy. The sensors used in this study are DHT11 and MH- Z19B.  Testing  was  conducted  in  three  different  rooms:  Computer  Laboratory  A,  Computer Laboratory B, and the Workshop Laboratory of the Computer System Engineering program at Tanjungpura  University,  Pontianak.  The  results  of  this  study  include  a  device  that  displays information on temperature, humidity, and carbon dioxide levels on a 16x2 LCD with LED lights that turn on when parameter values exceed the set thresholds, and a website. The average detected temperature  was  27.51°C,  humidity  was  52.34%,  and  the  average  carbon  dioxide  level  was 703.36  PPM.  Based  on  these  three  parameters,  the  average  detected  air  quality  status  was moderately stuffy. The system was able to detect indoor air quality with an overall average system accuracy of 90.31%.
Keywords— Internet of Things, Detector, Air Quality, Room

## 1. PENDAHULUAN
dara merupakan komponen penting dalam kehidupan manusia. Udara yang berkualitas baik di  dalam  ruangan  dapat  didefinisikan  sebagai  udara  yang  tidak  mengandung  zat-zat pencemar  yang  dapat  menyebabkan  iritasi,  ketidaknyamanan,  atau  bahkan  membahayakan kesehatan  orang  yang  berada  di  dalamnya  [1]. Penyebab  kualitas  udara  menjadi  buruk  dapat dipengaruhi  oleh  suhu,  kelembaban,  dan  banyaknya  aktivitas  manusia  di  dalam  suatu  ruangan yang  berhubungan  dengan  kadar  karbon  dioksida  (CO2).  Dalam  menentukan  kualitas  udara, kenyamanan termal menjadi aspek kenyamanan yang kritis karena berkaitan dengan kenyamanan ruangan  secara  umum  [2].  Faktor-faktor  iklim  yang  terkait  dengan  kenyamanan  termal  adalah suhu  udara  dan  kelembaban.  Suhu  udara  yang  tinggi  dapat  menyebabkan  ketidaknyamanan  di dalam ruangan. Kelembapan tinggi dapat menyebabkan hipertermia atau pemanasan berlebihan akibat ketidakmampuan tubuh untuk melepaskan panas secara efektif [3]. Kekurangan sirkulasi udara dalam ruangan dapat mengakibatkan penurunan kadar oksigen di dalam ruangan, yang pada gilirannya meningkatkan konsentrasi CO2 yang bersifat beracun bagi penghuni ruangan [4].
Suhu dan kelembaban yang tidak memenuhi standar yang ditetapkan dalam ruangan dapat menyebabkan orang di dalamnya pengap dan panas [5]. Selain itu, kadar karbon dioksida yang mencapai  ambang  batas  dinyatakan  berbahaya  [6].  Ruangan  laboratorium  yang  tertutup  dan dipenuhi mahasiswa berpotensi menjadi ruangan yang pengap. Ruangan yang pengap tentunya mempengaruhi  kesehatan  pengguna  dalam  ruangan.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut, sistem pendeteksi kualitas udara dibangun untuk memantau tingkat kepengapan dalam ruangan secara real-time dengan sistem peringatan dini bagi pengguna ruangan. Sistem pendeteksi kualitas udara ini juga dapat dipantau dari jarak jauh untuk dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT). Teknologi IoT merupakan konsep perangkat yang dapat mengirimkan data melalui internet tanpa interaksi manusia secara langsung [7] . Terdapat beberapa penelitian relevan sebelumnya yang menjadi dasar dari penelitian ini. Salah  satunya  adalah  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2019  tentang  pendeteksi kualitas udara pada daerah sekitar PLTU [8]. Pada penelitian ini dibangun suatu sistem pendeteksi kualitas  udara  yang  dipasang  pada  daerah sekitar  PLTU  dengan memanfaatkan  IoT.  Selain  itu hasil  pendeteksian  ditampilkan  dalam  bentuk  antarmuka website .  Penelitian  terkait  lain  juga dilakukan  sebelumnya  tentang  pendeteksi  suhu  dan  kelembaban  pada  ruangan  data  center  [9]. Pada penelitian ini menggunakan sensor DHT11 untuk mendeteksi suhu dan kelembapan dalam ruangan Data Center. Penelitian ini juga memanfaatkan IoT. Apabila kadar suhu dan kelembaban melewati  ambang  batas,  maka  LED  dan  buzzer  akan  menyala.  Penelitian  relevan  lainnya mengenai  sistem  penyerapan  gas  karbon  dioksida  pada  tanaman  dengan  sensor  MH-Z19  [10]. Pada penelitian ini sensor yang digunakan untuk mendeteksi penyerapan gas karbon dioksida oleh tumbuhan adalah sensor inframerah MH-Z19. Hasil pendeteksian ditampilkan pada layar LCD.
Berdasarkan dari penelitian terkait yang telah dipaparkan, penelitian ini bertujuan untuk membangun  suatu  sistem  pendeteksi  kualitas  udara  dalam  ruangan  dengan  memanfaatkan teknologi IoT. Ruangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Laboratorim Komputer A, Laboratorium  Komputer  B,  dan  Laboratorium  Workshop  gedung  prodi  Rekayasa  Sistem Komputer Universitas Tanjungpura Pontianak. Status kualitas udara yang dideteksi adalah tingkat kepengapan dalam ruangan dengan mengacu pada parameter suhu, kelembaban, dan kadar karbon dioksida. Untuk mendeteksi suhu dan kelembaban digunakan sensor DHT11, sedangkan untuk mendeteksi kadar karbon dioksida dalam ruangan menggunakan sensor inframerah MH-Z19B.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  dibangun  suatu  sistem  pendeteksi  kualitas  udara  dalam  ruangan berbasis Internet of Things (IoT). Metode yang dilakukan pada penelitian ini adalah meliputi studi literatur,  pengumpulan  data,  dan  analisis  kebutuhan.  Tahapan  ini  adalah  disebut  studi pengumpulan data termasuk kajian mendalam mengenai kualitas udara dengan parameter suhu, kelembaban,  dan  kadar  karbon  dioksida,  pengumpulan  data  terkait,  dan  analisis  kebutuhan

## U
perangkat apa saja yang diperlukan untuk penelitian. Setelah itu dilakukan perancangan sistem meliputi perancangan perangkat keras, perancangan perangkat lunak, dan perancangan basis data. Selanjutnya adalah implementasi dari hasil perancangan dan pengujian sistem. Tahapan terakhir adalah penarikan kesimpulan dari seluruh hasil penelitian. Gambar diagram alir dari penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1 Metodologi Penelitian

## 2.1 Kualitas Udara
Kualitas  udara  dalam  ruangan  dipengaruhi  oleh  suhu,  kelembaban  dan  kadar  karbon dioksida. Suhu yang nyaman dalam ruangan berada di rentang 20,5°C – 27,1°C dan kelembaban untuk ruangan dengan jumlah orang yang padat seperti ruangan kelas adalah sekitar 55% - 60% [11]. Sementara itu, kadar CO2 yang mencapai ambang batas 1000 ppm dinyatakan berbahaya [6]. Ambang batas yang ditetapkan untuk suhu pada penelitian ini adalah 27,1°C. Ambang batas untuk kelembaban adalah 60% dan karbon dioksida adalah 1000 PPM. Penentuan standar status kualitas  udara  didasarkan  dari Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  1077 Tahun  2011  tentang  status  kualitas  udara  dalam ruang.  Dalam  peraturan  tersebut,  terdapat  dua indikator yang digunakan untuk kualitas udara, yaitu “aman” dan "berbahaya” [12].

## 2.2 Internet of Things (IoT)
Teknologi  IoT  merupakan  konsep  perangkat  yang  dapat  mengirimkan  data  melalui internet  tanpa  interaksi  manusia  secara  langsung  [7].  Dalam  konsep  IoT,  suatu  objek  atau perangkat  terhubung  dengan  perangkat  lainnya  melalui  jaringan  internet.  " Internet  of  Things " terdiri dari kata " internet " yang mengatur konektivitas dan " things " yang merujuk pada objek atau perangkat yang dapat mengumpulkan dan mengirimkan data ke jaringan internet.

## 2.3 NodeMCU ESP32
Mikrokontroler NodeMCU ESP32 memiliki fasilitas Wifi dengan kecepatan yang tinggi sehingga  sangat  sesuai  untuk  mendukung  implementasi  teknologi  jaringan Internet  of  Things (IoT) [13], [14]. Pada penelitian ini, NodeMCU ESP32 adalah mikrokontroler yang digunakan untuk  pengontrol  pada  sistem  pendeteksi  kualitas  udara.  NodeMCU  ESP32  dapat  dilihat  pada Gambar 2.

## Gambar 1 NodeMCU ESP32

## 2.4 Sensor DHT11
DHT11 merupakan sebuah chip sensor tunggal yang dapat mengukur kelembaban relatif dan  suhu  secara  simultan  [14].  Sensor  ini  terdiri  dari  modul  yang  sudah  dikalibrasi  dengan keluaran digital. Keluaran dari sensor DHT11 berupa sinyal digital. Dalam penelitian ini, sensor DHT11 digunakan untuk mengukur suhu dan kelembaban dalam ruangan. Gambar dari sensor DHT11 yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Sensor DHT11

## 2.5 Sensor MH-Z19B
Sensor  MH-Z19  adalah  tipe  sensor  NDIR  ( Non-Dispersive  Infra  Red )  yang  berfungsi mendeteksi konsentrasi gas CO2 dengan mengukur absorpsi panjang gelombang inframerah oleh gas tersebut [15]. Sensor yang digunakan pada penelitian ini adalah sensor seri MH-Z19B dengan kapasitas pengukuran karbon dioksida sebesar 0-5000 ppm. Sensor MH-Z19B yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 3 Sensor MH-Z19B

## 2.5 Perancangan Sistem
Sistem  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  berfokus  pada  pendeteksian  kualitas udara  dalam  ruangan  dengan  memperhitungkan  tiga  parameter  utama:  suhu,  kelembaban,  dan kadar karbon dioksida. Status kualitas udara dalam ruangan yang ditetapkan pada penelitian ini adalah  “tidak  pengap”,  “cukup  pengap”,  “pengap”,  dan “sangat  pengap”.  Status  kualitas udara dikatakan tidak pengap apabila nilai suhu kurang dari 27,1 ° C, kelembaban kurang dari 60%, dan kadar  karbon  dioksida  kurang  dari  1000  PPM.  Apabila  suhu  lebih  dari  sama  dengan  27,1 ° C,
kelembaban lebih dari sama dengan 60%, atau karbon dioksida lebih dari sama dengan 1000 PPM, maka status kualitas udara adalah cukup pengap. Apabila suhu lebih dari sama dengan 27,1 ° C, kelembaban lebih dari sama dengan 60%, atau karbon dioksida lebih dari sama dengan 1000 PPM, maka  status  kualitas  udara  adalah  cukup  pengap.  Apabila  dua  dari  tiga  parameter  mencapai ambang  batas,  maka  status  kualitas  udara  adalah  pengap.  Apabila  ketiga  parameter  mencapai ambang batas maka status kualitas udara adalah sangat pengap.
Pada penelitian ini terdapat tiga ruangan yang akan digunakan untuk pengujian. Ruangan tersebut  adalah  Laboratorium  Komputer  A,  Laboratorium  Komputer  B,  dan  Laboratorium Workshop gedung program studi Rekayasa Sistem Komputer Universitas Tanjungpura Pontianak. Pada  setiap  ruangan,  sistem  akan  mendeteksi  suhu,  kelembaban,  dan  kadar  karbon  dioksida dengan output sinyal peringatan berupa LED yang menyala merah apabila parameter mencapai ambang  batas  yang  ditetapkan.  Data-data  berupa  nilai  suhu,  kelembaban,  dan  kadar  karbon dioksida tersebut kemudian ditampilkan pada layar LCD 16x2 perangkat keras sistem. Data yang didapat  dari  setiap  ruangan  akan  dikirim  melalui  jaringan  internet  dengan  metode  HTTP  yang diimplementasikan pada mikrokontroler sistem. Data yang didapat dari sensor tersebut kemudian akan  dikirim  pada server .  Setelah  itu,  data  disimpan  ke database dan  dapat  dipantau  oleh pengguna melalui website . Deskripsi sistem secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Deskripsi Sistem Keseluruhan
Perancangan  keseluruhan  perangkat  keras  pada  sistem  pendeteksi  kualitas  udara  dalam ruangan berbasis Internet of Things terdiri atas mikrokontroler ESP32, dua sensor yaitu sensor DHT11 dan MH-Z19B, tiga buah LED, dan satu buah LCD untuk masing-masing ruangan. Sistem akan  mendeteksi  suhu  dan  kelembaban  dengan  sensor  DHT11,  sedangkan  untuk  kadar  karbon dioksida  di  udara  dideteksi  dengan  sensor  MH-Z19B.  Pada  alat  juga  diberi  keterangan  lampu LED untuk suhu (S), kelembaban (K), dan karbon dioksida (O2). Perancangan perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Perancangan Perangkat Keras

## 2.6 Akurasi
Pengujian  akurasi  dalam  pengukuran  berfungsi  untuk  mengukur  sejauh  mana  kuantitas  yang diukur  mendekati  nilai  sebenarnya  [16].  Kesalahan  dalam  metode  numerik,  atau  yang  sering disebut galat, merujuk pada perbedaan antara nilai yang dihasilkan oleh metode numerik dan nilai
462 Jurnal JUPITER, Vol. 16 No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 457 - 468
sebenarnya [17]. Dalam penelitian ini, sensor yang akan diukur galatnya adalah sensor DHT11 dan  sensor  MH-Z19B.  Persamaan  yang  digunakan  untuk  mengetahui  galat  persentase  dapat dilihat pada Persamaan (1) [18].
𝐺𝑎𝑙𝑎𝑡 (%) = |𝑥−𝑥 ′ | 𝑥 × 100% (1)
Keterangan: x = nilai pengukuran dengan alat pembanding x’ = nilai pengukuran dengan menggunakan sensor
Persentase akurasi didapatkan dengan mengurangkan nilai persentase penuh (100%) dengan nilai rata-rata  galat  persentase.  Untuk  menghitung  nilai  persentase  akurasi  sistem  menggunakan Persamaan 2 [19].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝐺𝑎𝑙𝑎𝑡 (%)
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini antara lain adalah perangkat keras dan perangkat lunak berupa website . Selain itu juga dilakukan pengujian sistem pada 3 ruangan yaitu Laboratorium Komputer A,  Laboratorium  Komputer  B,  dan  Laboratorium  Workshop.  Pengujian  dilakukan  dengan memperhatikan  jumlah  orang  di  dalam  ruangan  sekaligus  aktivitas  di  dalam  ruangan  tersebut, apakah ada perkuliahan atau tidak. Pengujian dilakukan selama 15 hari dengan masing-masing ruangan  adalah  5  hari.  Pengujian  dilakukan  pada  waktu  yang  berbeda  sebanyak  6  kali  dengan minimal jeda yaitu setengah jam.

## 3.1 Implementasi Perangkat Keras
Sistem  perangkat  keras  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  komponen- komponen utama yaitu NodeMCU ESP32, sensor MH-Z19B, sensor DHT11, LCD 16x2 dengan modul I2C, beserta tiga LED. NodeMCU ESP32 berperan sebagai mikrokontroler, sensor MH- Z19B  berguna  untuk  mendeteksi  kadar  karbon  dioksida  (CO2)  di  udara  dalam  PPM,  sensor DHT11  berfungsi  mendeteksi  suhu  dan  kelembaban  udara  masing-masing  dalam  Celsius  dan persentase RH (%) kelembaban, LCD 16x2 berfungsi menampilkan nilai suhu, kelembaban, dan kadar  CO2.  Sementara  itu,  tiga  LED  akan  menyala  apabila  nilai  suhu,  kelembaban,  dan  CO2 mencapai ambang yang ditetapkan. Implemetasi perangkat keras dapat dilihat di Gambar 7.

## Gambar 7 Implementasi Perangkat Keras

## 3.2 Implementasi Perangkat Lunak
Aplikasi website dibangun  agar  pengguna  dapat  memantau  suhu,  kelembaban,  kadar karbon  dioksida,  dan  status  kualitas  udara  di  tiga  ruangan  yaitu  Laboratorium  Komputer  A, Laboratorium Komputer B, dan Laboratorium Workshop . Website tersebut dapat diakses dengan
browser menggunakan perangkat pengguna. Tampilan halaman dashboard website dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 Tampilan Halaman Dashboard Website

## 3.3 Pengujian Sistem Di Laboratorium Komputer A
Pengujian  di  Laboratorium  Komputer  A  meliputi  pendeteksian  suhu,  kelembaban,  dan kadar  karbon  dioksida  dalam  ruangan.  Hasil  pengujian  suhu  pada  Laboratorium  Komputer  A dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 Grafik Hasil Pengujian Suhu Di Lab A
Berdasarkan  Gambar  9,  rata-rata  suhu  yang  dideteksi  oleh  sistem  di  Laboratorium Komputer A adalah 27,67 ° C dengan suhu terendah yaitu 25,3 ° C dan suhu tertinggi yaitu 29,7 ° C. Hasil pengujian kelembaban di Laboratorium Komputer A dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 Grafik Hasil Pengujian Kelembaban Di Lab A
Berdasarkan  Gambar  10,  Rata-rata  kelembaban  yang  terdeteksi  oleh  sistem  adalah 50,05%  dengan  kelembaban  terendah  sebesar  40%  dan  kelembaban  tertinggi  55%.  Hasil pengujian karbon dioksida di Laboratorium Komputer A dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11 Grafik Hasil Pengujian Karbon Dioksida Di Lab
Berdasarkan  Gambar  11,  untuk  kadar  karbon  dioksida  dalam  ruangan,  rata-rata  nilai terdeteksi adalah 636,1 PPM dengan kadar terendah yaitu 401 PPM dan kadar tertinggi yaitu 2367 PPM.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  rata-rata  status  kualitas  udara  yang tercatat pada hari pertama di Laboratorium A adalah “pengap” dengan jumlah orang mencapai 39 orang.  Hari  kedua  rata-rata  status  kualitas  udara  adalah  “cukup  pengap”  dengan  jumlah  orang mencapai  15  orang.  Rata-rata  status  kualitas  udara  untuk  hari  ketiga  adalah  “cukup  pengap” dengan jumlah orang mencapai 15 orang. Pada hari keempat status kualitas udara rata-rata adalah “cukup pengap” dengan jumlah orang mencapai 10 orang. Sedangkan pada hari kelima dengan jumlah orang sebanyak 10 orang, status kualitas udara yang terdeteksi adalah “tidak pengap”.

## 3.4 Pengujian Sistem Di Laboratorium Komputer B
Pengujian  di  Laboratorium  Komputer  B  meliputi  pendeteksian  suhu,  kelembaban,  dan kadar  karbon  dioksida  dalam  ruangan.  Hasil  pengujian  suhu  pada  Laboratorium  Komputer  B dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12 Grafik Hasil Pengujian Suhu Di Lab B
Berdasarkan  Gambar  12,  rata-rata  suhu  yang  dideteksi  oleh  sistem  di  Laboratorium Komputer B adalah 27,67°C dengan suhu terendah yaitu 28,9°C dan suhu tertinggi yaitu 23,7°C. Hasil pengujian kelembaban di Laboratorium Komputer B dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13 Grafik Hasil Pengujian Kelembaban Di Lab B
Berdasarkan Gambar 13, rata-rata kelembaban yang terdeteksi oleh sistem adalah 57,96% dengan  kelembaban  terendah  sebesar  50,5% dan  kelembaban tertinggi  74,1%.  Hasil  pengujian karbon dioksida di Laboratorium Komputer B dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14 Grafik Hasil Pengujian Karbon Dioksida Di Lab B
Berdasarkan  Gambar  14,  untuk  kadar  karbon  dioksida  dalam  ruangan,  rata-rata  nilai terdeteksi adalah 880,3 PPM dengan kadar terendah yaitu 401 PPM dan kadar tertinggi yaitu 2367 PPM.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  rata-rata  status  kualitas  udara  yang tercatat  pada  hari  pertama  di  Laboratorium  B  adalah  “cukup  pengap”.  Status  kualitas  udara mencapai “pengap” dengan jumlah orang 32 orang pada saat perkuliahan. Hari kedua rata-rata status kualitas udara adalah “sangat pengap” dengan jumlah orang mencapai 32 orang. Rata-rata status kualitas udara untuk hari ketiga adalah “cukup pengap” dengan jumlah orang mencapai 17 orang. Pada hari keempat status kualitas udara yang terdeteksi mencapai status “sangat pengap” dengan  jumlah  orang  mencapai  30  orang.  Sedangkan  pada  hari  kelima  dengan  jumlah  orang mencapai 13 orang, status kualitas udara yang terdeteksi adalah “tidak pengap”. Status kualitas udara  “sangat  pengap”  terdeteksi  di  ruangan  ini  dikarenakan  dalam  ruangan  yang  lebih  padat dengan barang dibanding dua ruang lainnya.

## 3.4 Pengujian Sistem Di Laboratorium Workshop
Pengujian  di  Laboratorium  Workshop  meliputi  pendeteksian  suhu,  kelembaban,  dan kadar karbon dioksida dalam ruangan. Hasil pengujian suhu pada Laboratorium Workshop dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 45 Grafik Hasil Pengujian Suhu Di Lab Workshop
Berdasarkan  Gambar  15,  rata-rata  suhu  yang  dideteksi  oleh  sistem  di  Laboratorium Workshop adalah 27,81°C dengan suhu terendah yaitu 27,12°C dan suhu tertinggi yaitu 31,3°C. Hasil pengujian kelembaban di Laboratorium Workshop dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 56 Grafik Hasil Pengujian Kelembaban Di Lab Workshop
Berdasarkan  Gambar  16,  rata-rata  kelembaban  yang  dideteksi  oleh  sistem  di Laboratorium  Workshop  adalah  49,01%  dengan  kelembaban  terendah  yaitu  39,3%  dan kelembaban  tertinggi  yaitu  61%.  Hasil  pengujian  karbon  dioksida  di  Laboratorium  Workshop dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar 67. Hasil Pengujian Karbon Dioksida Di Lab Workshop
Berdasarkan  Gambar  17,  untuk  kadar  karbon  dioksida  dalam  ruangan,  rata-rata  nilai terdeteksi adalah 593,67 PPM dengan kadar terendah yaitu 403 PPM dan kadar tertinggi yaitu 616,4 PPM. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, status kualitas udara yang tercatat pada hari pertama di Laboratorium Workshop terdeteksi mencapai “pengap” dengan jumlah orang 9 orang dengan kadar suhu dan kelembaban yang melebihi ambang batas. Hari kedua rata-rata status kualitas udara adalah “tidak pengap” dengan jumlah orang mencapai 10 orang. Rata-rata status kualitas udara untuk hari ketiga adalah “tidak pengap” dengan jumlah orang mencapai 15 orang. Pada hari keempat status kualitas udara yang terdeteksi mencapai status “cukup pengap” dengan jumlah orang mencapai 27 orang dengan kadar karbon dioksida yang melebihi ambang batas. Sedangkan pada hari kelima dengan jumlah orang mencapai 7 orang, status kualitas udara yang terdeteksi adalah “cukup pengap”.

## 3.5 Pengujian Akurasi Sistem
Pada pengujian akurasi sistem, alat pembanding yang digunakan untuk pengujian akurasi sensor DHT11 dan MH-Z19B pada penelitian ini adalah KKMOON Air Quality Detector CO2 Sensor PPM Meter Gas Analyzer Thermometer - H8 merk OEM 7CHX9KBK. Untuk suhu, galat persentase sensor dan alat pembanding yang didapat dengan menghitung penggunakan Persamaan (1) adalah sebesar 14,53%. Persentase akurasi yang didapat dengan menghitung menggunakan Persamaan (2) adalah 85,47%. Sementara itu untuk kelembaban, galat persentase yang didapat adalah  sebesar  6,78%.  Persentase  akurasi  yang  didapat  dengan  menghitung  menggunakan Persamaan  (2)  adalah  93,22%.  Untuk  karbon  dioksida,  galat  persentase  yang  didapat  adalah sebesar  4,12%.  Persentase  akurasi  sensor  MH-Z19B  yang  didapat  dengan  menghitung menggunakan  Persamaan  (2)  adalah  95,88%.  Dari  hasil  pengujian  akurasi  terhadap  masing- masing sensor, maka didapat akurasi rata-rata yang dihasilkan oleh sistem yaitu 90,31%.

## 3.6 Pembahasan
Pada  tahap  pengujian  dan  implementasi,  faktor-faktor  penunjang  seperti  jumlah  orang dalam  ruangan,  aktivitas  dalam  ruangan,  cuaca,  serta  sirkulasi  udara  (terbuka  dan  terutupnya pintu) harus diperhatikan untuk mendapatkan hasil analisis yang mempengaruhi kualitas udara dalam ruangan berdasarkan parameter suhu, kelembaban, dan kadar karbon dioksida. Suhu dan kelembaban cenderung dipengaruhi oleh cuaca pada hari tersebut. Selain itu, nilai kelembaban cenderung  naik  pada  saat  ruangan  dalam  keadaan  terbuka  apabila  kadar  kelembaban  di  luar ruangan  melebihi  kadar  kelembaban  di  dalam  ruangan.  Selain  itu,  kadar  kelembaban  dalam ruangan juga dapat turun apabila pintu terbuka apabila kadar kelembaban di luar ruangan lebih rendah  dibandingkan  dalam  ruangan.  Untuk  parameter  karbon  dioksida  cenderung  naik  jika ruangan  dalam  keadaan  tertutup  dengan  orang-orang  di  dalamnya  dan  cenderung  turun  jika ruangan dalam keadaan terbuka.

## 4. KESIMPULAN
Secara keseluruhan, penggunaan mikrokontroler NodeMCU ESP32, sensor DHT11, dan sensor MH-Z19B dalam implementasi sistem pendeteksi kualitas udara berbasis IoT beroperasi dengan baik pada setiap ruangan. Dari hasil pengujian sebanyak 90 data selama 15 hari dari tiga ruangan yaitu Lab A, Lab B, dan Lab Workshop gedung prodi Rekayasa Sistem Komputer dengan masing-masing sensor didapatkan rata-rata nilai suhu yang terdeteksi adalah 27,51°C dengan suhu terendah yang terdeteksi adalah 23,7°C di Lab A dan suhu tertinggi sebesar 31,3°C terdeteksi di Lab Workshop. Sedangkan rata-rata nilai kelembaban yang terdeteksi dari ketiga ruangan adalah 52,34% dengan kelembaban terendah terdeteksi adalah 39,3% di Lab Workshop dan kelembaban tertinggi yaitu 74,1% di Lab B. Untuk rata-rata nilai karbon dioksida yang terdeteksi dari ketiga ruangan adalah 703,36 PPM dengan kadar karbon dioksida terendah terdeteksi yaitu 401 PPM di Lab A dan Lab B. Sedangkan kadar karbon dioksida tertinggi terdeteksi di Lab A yaitu sebesar 2367 PPM. Dari hasil pengujian di ketiga ruangan yaitu Lab A, Lab B, dan Lab Workshop gedung prodi Rekayasa Sistem Komputer didapatkan rata-rata status kualitas udara adalah cukup pengap . Sistem dapat menghasilkan akurasi mencapai 90,31%.

## 5. SARAN
Sensor  DHT11  dan  MH-Z19B  harus  dikalibrasi  secara  berkala  untuk  menjaga  akurasi sistem. Untuk penelitian selanjutnya, dapat dilakukan penambahan sensor untuk mendeteksi zat lainnya dalam udara untuk meningkatkan akurasi status kualitas udara yang terdeteksi. Selain itu, diharapkan untuk menambahkan aplikasi lainnya untuk memantau kualitas udara dalam ruangan berbasis  Android  dengan  fitur  notifikasi  agar  informasi  dapat  diketahui  secara  cepat  oleh pengguna.
DAFTAR PUSTAKA
[1] I. P. , D. T. , Suhardi, “Sistem Monitoring Kualitas Udara Secara Realtime Dengan Peringatan Bahaya  Kualitas  Udara  Tidak  Sehat  Menggunakan  Push  Notification,” Coding  Jurnal Komputer dan Aplikasi , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.26418/coding.v8i2.41539.
[2] W. C. Dewi, M. Raharjo, and N. E. Wahyuningsih, “Literatur Review : Hubungan Antara Kualitas  Udara  Ruang  Dengan  Gangguan  Kesehatan  Pada  Pekerja,” An-Nadaa:  Jurnal Kesehatan Masyarakat , vol. 8, no. 1, p. 88, 2021, doi: 10.31602/ann.v8i1.4815.
[3]  K.  P.  Sari,  “Analisis  Perbedaan  Suhu  Dan  Kelembaban  Ruangan  Pada  Kamar  Berdinding Keramik,” Jurnal Inkofar , vol. 1, no. 2, pp. 5–11, 2021, doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i2.156.
[4] S. Sarmiento, “It’s Not Just the Heat, It Really Is the Humidity: Know the Risks,” NBC News , 2016.  [Online].  Available:  https://www.nbcnews.com/health/health-news/it-s-not-just-heat- it-really-humidity-know-risks-n629486
[5]  F.  Gayuh  and  U.  Dewi,  “Pengaruh  Kecepatan  Dan  Arah  Aliran  Udara  Terhadap  Kondisi Udara Dalam Ruangan Pada Sistem Ventilasi Alamiah,” Jurnal Rekayasa Mesin , vol. 3, no. 2, pp. 299–304, 2012, doi: https://doi.org/10.21776/jrm.v3i2.153.
[6] D. T. Rezalti and Ag. E. Susetyo, “Kadar Suhu Dan Kelembaban Di Ruang Produksi Wedang Uwuh  Universitas  Sarjanawiyata  Tamansiswa,” IEJST  (Industrial  Engineering  Journal  of The  University  of  Sarjanawiyata  Tamansiswa) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  70–78,  2020,  [Online].
Available: https://jurnal.ustjogja.ac.id/index.php/IEJST/article/view/9483 [7] Kementerian Kesehatan RI, Peraturan Menteri Kesehatan RI No.
1077/MENKES/PER/V/2011  tentang  Pedoman  Penyehatan  Udara  dalam  Ruang  Rumah . 2011.
[8] Mambang, Buku Ajar Teknologi Komunikasi Internet (Internet of Things) . Banyumas: CV Pena Persada, 2021.
[9]  N.  S.  Ginting,  J.  Prayudha,  and  F.  Taufik,  “Implementasi  Internet  of  Things  (Iot)  Sistem Pendeteksi Kualitas Udara Pada Daerah Sekitar Pltu Berbasis Nodemcu,” Jurnal Cyber Tech ,
no. x, pp. 1–7, 2019, [Online]. Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/674%0Ahttps://ojs.trigunadharma. ac.id/index.php/jct/article/viewFile/674/884
[10]  M.  I.  Hakiki,  U.  Darusalam,  and  N.  D.  Nathasia,  “Konfigurasi  Arduino  IDE  Untuk Monitoring Pendeteksi Suhu dan Kelembapan Pada Ruang Data Center Menggunakan Sensor DHT11,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  vol.  4,  no.  1,  p.  150,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i1.1876.
[11]  L.  T.  Permana,  R.  Wirawan,  and  N.  Qomariyah,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendeteksi Penyerapan  Gas  Karbondioksida  (Co2)  Oleh  Tumbuhan  Menggunakan  Sensor  Mh-Z19,” Indonesian Physical Review , vol. 4, no. 2, pp. 86–94, 2021, doi: 10.29303/ipr.v4i2.81.
[12] SNI, Tata Cara Perancangan Sistem Ventilasi dan Pengkondisian Udara pada Bangunan Gedung . Jakarta: BSN, 2001.
[13]  C.  I.  Y.  Gessal,  A.  S.  M.  Lumenta,  and  B.  A.  Sugiarso,  “Kolaborasi  Aplikasi  Android Dengan Sensor Mq-135 Melahirkan Detektor Polutan Udara,” Jurnal Teknik Informatika , vol. 14, no. 1, pp. 109–120, 2019, doi: 10.35793/jti.14.1.2019.23983.
[14]  A.  Prafanto,  E.  Budiman,  P.  P.  Widagdo,  G.  M.  Putra,  and  R.  Wardhana,  “Pendeteksi Kehadiran  menggunakan  ESP32  untuk  Sistem  Pengunci  Pintu  Otomatis,” JTT  (Jurnal Teknologi Terapan) , vol. 7, no. 1, p. 37, 2021, doi: 10.31884/jtt.v7i1.318.
[15]  Y.  N.  I.  Fathulrohman  and  M.  K.  Asep  Saepuloh,  ST.,  “Alat  Monitoring  Suhu  Dan Kelembaban Menggunakan Arduino Uno,” Jurnal Manajemen Dan Teknik Informatika , vol. 02, no. 01, pp. 161–171, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.stmik- dci.ac.id/index.php/jumantaka/article/viewFile/413/467
[16] D. R. Gibson and C. MacGregor, “Self powered non-dispersive infra-red CO2 gas sensor,” J Phys Conf Ser , vol. 307, no. 1, 2011, doi: 10.1088/1742-6596/307/1/012057.
[17] N. Fitrya, D. Ginting, S. F. Retnawaty, N. Febriani, Y. Fitri, and S. P. Wirman, “Pentingnya Akurasi  Dan  Presisi  Alat  Ukur  Dalam  Rumah  Tangga,” Jurnal  Pengabdian  UntukMu NegeRI , vol. 1, no. 2, pp. 60–63, 2017, doi: 10.37859/jpumri.v1i2.237.
[18] V. B. Nur, D. Triyanto, and U. Ristian, “Sistem Pemantauan Tempat Penampungan Sampah Secara  Realtime  Dengan  Memanfaatkan  Location  Tracking  Menggunakan  Antarmuka Website,” Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi , vol. 09, no. 03, pp. 364–374, 2021.
[19] E. E, P. Rahayu, and F. Zuhairoh, “Perbandingan Solusi Numerik Integral Lipat Dua Pada Fungsi  Aljabar  Dengan  Metode  Romberg  Dan  Simulasi  Monte  Carlo,” Jurnal  MSA  ( Matematika  dan  Statistika  serta  Aplikasinya  ) ,  vol.  5,  no.  1,  p.  46,  2017,  doi: 10.24252/jmsa.v5n1p46.