## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 2, Oktober 2022 Hal 147-156 https://djournals.com/klik

## Pemantauan Kualitas Udara Berbasis Internet Of Things
Alvino Octaviano 1 , Sofa Sofiana 2,* , Dion Orlando Agustino 3, Perani Rosyani 4
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email: 1 dosen00397@unpam.ac.id , 2,* dosen00407@unpam.ac.id , 3 mailpenelitian@gmail.com, 4 dosen00837@unpam.ac.id Email Penulis Korespondensi: dosen00407@unpam.ac.id
Abstrak− Pengendalian  kualitas  udara  sangat  penting  dilakukan  untuk  menghindari  beberapa  penyakit  dan  meminimalisir  efek kerusakan paru-paru bagi penyintas Covid-19 akibat semakin banyaknya pencemaran udara. Hal tersebut membuat masyarakat cukup kesulitan untuk mengetahui kualitas udara. Metode yang digunakan adalah metode research and development yang mencakup desain sistem, pembuatan alat, perancangan aplikasi berbasis web, integrasi alat, dan uji coba sistem. Sensor yang digunakan adalah  sensor MQ-7 untuk gas CO, sensor Sharp GP2Y1010AU0F untuk debu, dan sensor DHT11 untuk suhu dan kelembaban. Masing-masing sensor dirangkai menjadi satu dengan mikrokontroler WeMos D1 R2. Hasil pengujian sistem selama tiga hari didapatkan hasil rat a- rata suhu 29,18°C, kelembaban 80,01%, CO 3983 µg/m3 , dan debu 83,90 µg/m3 . sistem monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu dapat memberikan peringatan dini buruknya kualitas udara, sehingga masyarakat di sekitar lokasi peletakan alat dapat lebih waspada dan mengurangi aktivitas di lingkungan tersebut. Data kualitas udara yang didapat dari sensor dapat ditampilkan secara real- time melalui aplikasi Blynk dan juga tersimpan di server ThingSpeak yang dapat ditampilkan pada aplikasi ThingView dan aplikasi berbasis web.
Kata Kunci: Sistem Monitoring Kualitas Udara; WeMos; MQ-7; GP2Y1010AU0F; DHT11
Abstract −Air quality control is very important to do to avoid several diseases and minimize the effects of lung damage for Covid-19 survivors due to the increasing number of air pollution. This makes it quite difficult for people to know the air quality. Th e method used is a research and development method that includes system design, tool making, web-based application design, tool integration, and system testing. The sensors used are the MQ-7 sensor for CO gas, the Sharp GP2Y1010AU0F sensor for dust, and the DHT11 sensor for temperature and humidity. Each sensor is assembled into one with the WeMos D1 R2 microcontroller. The results of t he system test for three days showed that the average temperature was 29.18°C, humidity was 80.01%, CO was 3983 g/m3 , and dust was 83.90 g/m3 . air quality monitoring systems for CO gas and dust pollutants can provide early warnings of poor air quality, so  that people around the location of equipment placement can be more alert and reduce activities in the environment. Air quality data obtained from  sensors  can  be displayed  in  real-time through the  Blynk  application  and  also  stored  on  the  ThingSpeak server which  can  be displayed on the ThingView application and web-based applications.
Keywords : Air Quality Monitoring System; WeMos; MQ-7; GP2Y1010AU0F; DHT11

## 1. PENDAHULUAN
Udara merupakan kebutuhan dasar yang sangat penting bagi setiap makhluk hidup[1]. Namun, saat ini untuk mendapatkan udara yang benar-benar bersih cukup sulit, terutama di wilayah industri dan kotakota besar di mana peningkatan aktivitas industri dan transportasi yang memicu timbulnya pencemaran udara yang berdampak terhadap kesehatan. Dalam udara terdapat  beberapa  campuran  macam-macam  gas  dan  debu  seperti  oksigen  (O2),  karbondioksida  (CO2),  ozon (O3),nitrogen (N2), particulate matter (PM 10, PM2.5) dan sebagainya[2][3]. Beberapa jenis gangguan kesehatan yang dapat muncul akibat polusi udara adalah infeksi saluran pernapasan akut (ISPA), asma, pneumonia, bronchopneumonia, dan serangan jantung [4] .
Peningkatan aktivitas manusia telah memicu masalah pencemaran udara, sehingga dibutuhkan solusi untuk dapat meminimalisir efek yang dapat mengganggu kesehatan[5][6]. Walaupun pada saat tertentu manusia dapat menggunakan indera untuk memperkirakan jika udara di lingkungan sekitarnya berada pada level normal dan tidak tercemar ataupun sebaliknya, namun untuk melakukan pemantauan secara terus menerus, manusia dibatasi oleh ruang dan waktu[7]. Untuk melakukan  pemantauan  secara real-time dan  mendapatkan  data  mengenai  kualitas  udara  dapat  dilakukan  dengan membangun suatu perangkat keras yang terhubung dengan sistem pemantauan kualitas udara[8][9].
Pada penelitian jacquiline dkk[8] membahas tentang prototipe alat pendeteksi kualitas udara di dalam ruangan dengan  menggunakan  mikrokontoler  Wemos  dan sensor  MQ135  yang  terhubung  dengan  platform  IoT  sebagai  sistem monitoring dan notifikasi. Modul sensor MQ135 sebagai detektor kualitas udara, mengirimkan sinyal input untuk diproses oleh  mikrokontroler  Wemos  board  hasil  penelitianya  berhasil  mendeteksi  kualitas  udara  melalui  internet.  Sedangkan didalam  penelitian  anisa  yang  memprediksi  tingkat  zat  berbahaya  di  udara  menggunakan  algoritma  pada  sistem kecerdasan buatan untuk meningkatkan nilai akurasi didalam menilai kualitas udara[10][11].
Adanya  peningkatan  dibidang  teknologi  khususnya  internet.  Maka  ,kami  mencoba  membuat  model  penelitian untuk  memonitor  kualitas  udara  menggunakan  jaringan internet  of  things. Penelitian  kami  adalah  pembuatan  alat monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu serta pengembangan aplikasi. Sensor yang digunakan adalah sensor MQ-7 untuk gas CO, sensor Sharp GP2Y1010AU0F untuk debu, dan sensor DHT11 untuk suhu dan kelembaban. Masing- masing sensor dirangkai menjadi satu dengan mikrokontroler WeMos D1 R2. Yang bertujuan untuk memonitoring dan menganalisa polutan CO dan debu secara otomatis

## 2.1 Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian dan pengembangan (research and development / R&D)[12]. Metode ini memiliki tahapan yang dapat dijadikan acuan untuk penelitian. Tahap ini meliputi pembuatan alat monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu serta pengembangan aplikasi. Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian Metode Penelitian dan Pengembangan

## 2.2 Penjelasan Gambar
Berikut adalah penjelasan mengenai Gambar 2.1.
a. Identifikasi masalah yang mendasari penelitian ini.
b. Dalam penelitian ini, penulis memperoleh sumber dari berbagai jurnal, skripsi, dan artikel di Internet.
c. Studi literatur, sebelum melaksanakan penelitian, pertama-tama penulis melaksanakan studi tentang berbagai sumber yang disebutkan di atas: mempelajari IoT, sensor suhu dan kelembaban, sensor CO, sensor debu, dan microcontroller, platform ThingSpeak, dan Blynk, dan juga aplikasi berbasis web, dan ThingView[13].
d. Menganalisis kebutuhan sistem, pada tahap ini melakukan analisis terhadap elemen-elemen yang dibutuhkan untuk membangun sistem. Hasil analisis ini akan berguna dalam pengembangan alat monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu serta jenis aplikasi apa yang akan diterapkan dalam sistem ini. Pada titik ini, berbagai analisis dilakukan pada aplikasi yang akan diinstal dan pada komponen elektronik yang diperlukan untuk mendukung penerapan sistem monitoring kualitas udara ini[14].
e. Desain  sistem  akan  menjadi  rancangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  hasil  analisis  dari tahap  sebelumnya.  Setelah  komponen-komponen  yang  dibutuhkan  diperoleh,  akan  dilakukan  perancangan  sistem yang  menggabungkan  alat monitoring  kualitas  udara  untuk  polutan  gas  karbon  dioksida  dan  debu dengan  aplikasi monitoring kualitas udara. Sesuai dengan tujuan dari penelitian ini, mulai dari perancangan rangkaian yang dipakai pada alat monitoring hingga fungsi-fungsi yang diperlukan dalam aplikasi sistem monitoring[15].
f. Implementasi,  tahap  implementasi  terdiri  dari  menerjemahkan  proyek  ke  dalam  bahasa  yang  dapat  dikenali  oleh komputer. Tahap ini merupakan tahap kerja yang sebenarnya dalam sistem. Dalam arti, komputer akan digunakan sepenuhnya pada tahap ini. Pada penelitian ini, implementasi  dilakukan dengan membangun aplikasi  berbasis web dan algoritma monitoring kualitas udara untuk sensor polutan gas CO dan debu. Aplikasi memiliki kode yang ditulis untuk mengambil input dari platform dan menyajikannya kepada pengguna dalam format yang mudah dibaca. Saat menjalankan algoritme deteksi, data yang diterima oleh sensor diambil dan dikirim ke platform..
g. Pembuatan alat monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu dibagi menjadi 3 tahap, yaitu sebagai berikut.
1. Tahap pertama adalah perencanaan rangkaian. Langkah pertama adalah menentukan komponen yang diperlukan dalam  rangkaian.  Komponen-komponen  tersebut  kemudian  dirangkai  menjadi  satu  kesatuan  rangkaian elektronika.  Perencanaan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  Fritzing.  Lalu  pemasangan  komponen dilakukan dengan menggunakan kabel jumper yang dihubungkan ke breadboard.
2. Tahap kedua, yaitu penambahan program ke microcontroller. Pertama-tama, penulis melakukan penelitian pertama tentang algoritme monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu menggunakan sensor suhu dan kelembaban, sensor  CO,  dan  sensor  debu.  Kemudian,  dari  sumber  yang  diperoleh,  penulis  menyisipkan  penyesuaian  pada algoritme agar lebih efisien terhadap akurasi pembacaan yang akan dihasilkan alat tersebut. Pengujian algoritme ini terus bekerja hingga berhasil dikompilasi dan kode program terakhir dimuat ke mikrokontroler yang disertakan dalam rangkaian.
3. Tahap ketiga pengemasan, merupakan langkah terakhir dalam proses pembuatan alat monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu ini. Pada tahap ini, penulis memeriksa bahwa semua komponen berfungsi dengan baik dan kemudian mengemasnya dalam wadah akrilik, yang membuat alat lebih mudah untuk diangkut dan digunakan.
h.   Perancangan aplikasi web, perancangan aplikasi ini dilakukan melalui desain, pengkodean dan pengujian. Pada tahap desain menggunakan Framework Bootstrap, dan pada tahap pengkodean menggunakan text editor Visual Studio Code.
1.   Integrasi  alat  monitoring  kualitas  udara  polutan  gas  CO  dan  debu  dengan  aplikasi  web,  proses  integrasi  ini dihubungkan  oleh  platform  ThingSpeak[16]. Selain  itu,  integrasi  juga  dilakukan  dengan  platform Blynk.  Platform ThingSpeak digunakan sebagai alat perantara untuk aplikasi web. Ada kode program di alat ini yang dapat mengirim data ke platform ThingSpeak dan Blynk. Aplikasi web kemudian akan mengekstrak data dari platform ThingSpeak, aplikasi akan mengambil dan memprosesnya, dan kemudian menampilkannya kepada pengguna. Selain itu, terdapat aplikasi ThingView sebagai aplikasi pendukung berbasis android yang berfungsi untuk menampilkan visualisasi dari ThingSpeak pada smartphone. Sedangkan data pada platform Blynk akan langsung di proses dan ditampilkan pada widget yang telah dipilih.
j.    Pengujian sistem dilakukan pada alat monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu dengan melakukan penelitian langsung di lapangan dan melihat perubahan data yang terjadi pada platform akan ditampilkan dalam aplikasi web, ThingView, dan Blynk. Pada tahap uji coba ini akan dilakukan pengujian dengan mencoba meletakkan alat monitoring Pengambilan data dalam penelitian ini dilakukan pada hari Senin, Rabu, dan Sabtu dengan asumsi bahwa Senin dan Rabu merupakan hari kerja dan Sabtu merupakan hari istirahat. Penelitian dilakukan tiga kali sehari pada pagi, siang, dan sore hari. Kemudian periksa apakah input alat monitoring dapat mendeteksi kadar CO dan  debu di ketiga titik. Data tersebut kemudian akan ditampilkan kepada pengguna melalui aplikasi berbasis web, ThingView, dan Blynk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Desain Sistem
Desain sistem adalah alur dari sistem yang di buat dari input, proses hingga output. Penulis menggunakan WeMos D1 R2 sebagai mikrokontroler[17] dalam sistem monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu, secara garis besar berikut adalah alur di dalam sistem tersebut:

## Gambar 2. Desain Sistem

## 3.1.1 Input
Input pada Gambar 2 yang dimaksud adalah data suhu, kelembaban, CO, dan debu yang di dapat dengan cara mendeteksi suhu,  kelembaban,  CO,  dan  debu  di  sekitar  sensor  DHT11,  MQ-7,  dan  GP2Y1010AUF,  dan  sensor  tersebut  akan mengambil data-data yang masuk untuk dikirimkan ke dalam WeMos D1 R2.

## 3.1.2 Proses
Proses pada Gambar 2 yang dimaksud adalah penerjemahan data yang di dapat oleh sensor yang nantinya akan diolah oleh WeMos D1 R2 agar dapat menghasilkan output.

## 3.1.3 Output
Output pada Gambar 4.1 yang dimaksud adalah keluaran dari proses terjemahan oleh WeMos D1 R2 berupa perintah untuk masing-masing hasil akhir, yaitu:
a. Menyalakan buzzer apabila data yang telah diolah telah melewati ambang batas yang ditentukan.
b. Dari data yang diolah dan dikirim ke ThingSpeak, akan menghasilkan sebuah Channel ID yang dapat menampilkan data hasil pemantauan selama 3 hari melalui sebuah aplikasi yang bernama ThingView dan aplikasi monitoring berbasis web.
c. Menampilkan data secara langsung melalui LCD, dan aplikasi Blynk yang dapat dilihat melalui widget Gauge, selain itu terdapat indikator LED yang akan menyala apabila kadar polutan yang dideteksi telah melewati ambang batas yang telah ditentukan. Selain itu, apabila kadar tersebut telah melewati ambang batas akan terdapat push notification dan pemberitahuan melalui email.

## 3.2 Implementasi Alat Monitoring Kualitas Udara
Pada tahap ini mencakup penjelasan mengenai implementasi rangkaian alat, penambahan program pada mikrokontroler, dan pengemasan alat.
a.   Implementasi Rangkaian

## Alvino Octaviano, Pemantauan Kualitas Udara Berbasis Internet Of Things
Rancang  bangun  sistem  monitoring  kualitas  udara  polutan  gas  CO  dan  debu  ini  memanfaatkan  sensor  Sharp GP2Y1010AU0F,  MQ-7,  dan  DHT11.  Sensor  ini  digunakan  untuk  mendeteksi  tingkat  debu,  CO,  dan  suhu  dan kelembaban  yang  ada  di  lingkungan  SMP  PGRI  1  Ciputat.  Sensornya  terhubung  ke  mikrokontroler  WeMos  D1  R2. Penangkapan yang dilakukan oleh WeMos D1 R2 terhubung dengan aplikasi Blynk, ThingView, dan aplikasi berbasis web. Buzzer akan menyala dan LCD akan menampilkan teks pemberitahuan ketika sensor mendeteksi level berdasarkan nilai yang ditetapkan[18].
Pengerjaan  sistem  dimulai  dengan  sensor  DHT11  yang  mendeteksi  tingkat  suhu  dan  kelembaban.  Selain  itu, WeMos  D1  R2  akan  menangani  perintah  untuk  mengubah  nilai  digital  menjadi  tingkat  suhu  dalam  satuan  °C  dan kelembaban dalam satuan %.
Pengoperasian sistem berlanjut, dan sensor MQ-7 menggunakan nilai analog untuk mendeteksi kadar CO. Selain itu,  seperti  halnya  sensor  MQ-7,  WeMos  D1  R2  bertindak  sebagai  mikrokontroler  untuk  menangani  perintah  dan mengubah  nilai  analog  menjadi  kadar  CO  dalam µg/m3.  Jika  tingkat  CO  tinggi  terdeteksi,  WeMos  D1  R2  juga  akan menginstruksikan  LCD  untuk  menampilkan  teks  notifikasi  dan  buzzer.  Waktu  pemanasan  yang  diperlukan  sebelum menggunakan sensor adalah 60 detik dengan tegangan 5V dan 90 detik dengan tegangan 1,4V sesuai dengan DataSheet MQ-7.
Dan yang terakhir adalah proses kerja sensor Sharp GP2Y1010AU0F yang mendeteksi tingkat debu dengan nilai analog.  Juga,  seperti  sebelumnya,  peran  WeMos  D1  R2  sebagai  mikrokontroler  adalah  menangani  perintah  yang mengubah nilai analog menjadi kadar debu dalam satuan µg/m3. WeMos D1 R2 juga akan mengeluarkan perintah pada LCD untuk menampilkan teks notifikasi dan buzzer ketika terdeteksi debu dalam jumlah besar. Wiring diagram sistem alat ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Wiring diagram rangkaian
b.   Penambahan Program ke Mikrokontroler
Pada  tahap  ini  penulis  menyisipkan  penyesuaian  pada  bagian  penghitungan kadar  CO.  Secara  bawaan,  hasil pembacaan  dari  sensor  MQ-7  akan  menghasilkan  kadar  CO  dalam  satuan  PPM  ( Parts Per  Million ).  Namun,  penulis menyisipkan penyesuaian kode untuk mengkonversi kadar CO dalam satuan PPM ke µg/m 3 agar sama  dengan  satuan yang  digunakan  dalam  Permen  LHK  No.  14  Tahun  2020 tentang ISPU.
Berikut  ini  merupakan  rumus  yang penulis  gunakan  untuk  mengkonversi kadar CO dari satuan PPM ke mg/m 3 : Keterangan:
(1) M :  Berat molekul suatu zat 22.4(L) :  Volume 1 mol pada 1 tekanan atmosfer pada 0ºC 273(K) :  FK adalah singkatan dari Kelvin, satuan yang digunakan untuk mengukur suhu termodinamika; sebagai 0ºC sesuai dengan 273,15K. Untuk mendapatkan suhu dalam Kelvin hanya perlu menambahkan 273 ke nilai Celsius (273+T) 1013(hPa) :  Satu tekanan atmosfer
P
:  P  menunjukkan  tekanan  atmosfer  pada  titik  pengukuran (hPa)
Setelah  mendapatkan  kadar  CO dalam  satuan  mg/m 3 ,  selanjutnya  lakukan konversi lagi agar mendapatkan satuan µg/m 3 dengan rumus sebagai berikut:
(2)
c.  Pengemasan Alat
Pada  tahap  ini,  penulis  memeriksa  bahwa  semua  komponen  berfungsi  dengan  baik  dan  kemudian mengemasnya dalam wadah, yang akan membuat alat lebih mudah untuk diangkut dan digunakan. Wadah yang digunakan adalah akrilik, dengan panjang 20cm, lebar 11cm, dan tinggi 10cm. Akrilik ini bisa di bongkar pasang karena menggunakan spacer , mur, dan baut.
Gambar 4. Pengemasan Alat

## 3.4 Pengujian Sistem
Pengujian sistem monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu oleh peneliti dilakukan pada hari Sabtu tanggal 19 Juni  2021,  Senin  tanggal  21  Juni  2021, dan Rabu 23 Juni 2021 di lingkungan SMP PGRI 1 Ciputat dengan titik lokasi sebagai berikut:
Tabel 1. Titik Lokasi Validasi Alat Pukul Hari Sabtu Senin Rabu 07:00 - 07:15 Gerbang Gerbang Gerbang 07:20 - 07:35 Lapangan Lapangan Lapangan 07:40 - 07:55 Kelas Kelas Kelas 13:00 - 13:15 Gerbang Gerbang Gerbang 13:20 - 13:35 Lapangan Lapangan Lapangan 13:40 - 13:55 Kelas Kelas Kelas 16:00 - 16:15 Gerbang Gerbang Gerbang 16:20 - 16:35 Lapangan Lapangan Lapangan 16:40 - 16:55 Kelas Kelas Kelas

## 3.4 Pengujian Parameter Suhu
Pengujian yang dilakukan ini adalah mengamati kadar suhu yang dihasilkan oleh alat yang telah dirancang dengan menggunakan sensor DHT11. Hasil pengujian parameter suhu alat ini ditunjukkan pada tabel di bawah ini.
Tabel 2. Pengujian Parameter Suhu
No. Hari Lokasi Waktu Suhu (°C) 1 Sabtu Gerbang 07:00 - 07:15 27,18 2 Lapangan 07:20 - 07:35 27,34 3 Kelas 07:40 - 07:55 27,34 4 Gerbang 13:00 - 13:15 30,24 5 Lapangan 13:20 - 13:35 31,36 6 Kelas 13:40 - 13:55 30,17 7 Gerbang 16:00 - 16:15 30,38
8 Lapangan 16:20 - 16:35 30,37 9 Kelas 16:40 - 16:55 29,85 10 Senin Gerbang 07:00 - 07:15 25,93 11 Lapangan 07:20 - 07:35 28,65 12 Kelas 07:40 - 07:55 29,29 13 Gerbang 13:00 - 13:15 32,18 14 Lapangan 13:20 - 13:35 32,02 15 Kelas 13:40 - 13:55 29,55 16 Gerbang 16:00 - 16:15 27,96 17 Lapangan 16:20 - 16:35 27,90 18 Kelas 16:40 - 16:55 27,91 19 Rabu Gerbang 07:00 - 07:15 25,93 20 Lapangan 07:20 - 07:35 28,78 21 Kelas 07:40 - 07:55 29,30 22 Gerbang 13:00 - 13:15 30,78 23 Lapangan 13:20 - 13:35 31,47 24 Kelas 13:40 - 13:55 32,06 25 Gerbang 16:00 - 16:15 28,04 26 Lapangan 16:20 - 16:35 27,87 27 Kelas 16:40 - 16:55 28,00
Data dari hasil pengamatan kadar suhu dengan alat rancangan dapat menghasilkan data harian yang dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Dengan ketentuan mean suhu1 = rata-rata suhu di gerbang, mean suhu2 = rata-rata suhu di lapangan, dan mean suhu3  = rata-rata suhu di kelas.
Berdasarkan perhitungan data dari Tabel 2 di atas, didapatkan data suhu harian Sabtu adalah 29,36°C, data suhu harian Senin adalah 29,04°C, dan data suhu harian Rabu adalah 29,14°C. Dengan demikian, data suhu rata-rata selama tiga hari penelitian adalah 29,18°C.

## 3.5 Pengujian Parameter Kelembaban
Pengujian  yang  dilakukan  ini  adalah  mengamati  kadar  kelembaban  yang  dihasilkan  oleh  alat  yang  telah  dirancang dengan menggunakan sensor DHT11. Hasil pengujian parameter kelembaban alat ini ditunjukkan pada tabel di bawah ini.
Tabel 3. Pengujian Parameter Kelembaban No. Hari Lokasi Waktu Kelembaban (%) 1 Sabtu Gerbang 07:00 - 07:15 90,41 2 Lapangan 07:20 - 07:35 89,75 3 Kelas 07:40 - 07:55 89,77 4 Gerbang 13:00 - 13:15 75,77 5 Lapangan 13:20 - 13:35 73,90 6 Kelas 13:40 - 13:55 75,12 7 Gerbang 16:00 - 16:15 76,93 8 Lapangan 16:20 - 16:35 77,30 9 Kelas 16:40 - 16:55 78,92 10 Senin Gerbang 07:00 - 07:15 92,98 11 Lapangan 07:20 - 07:35 83,47 12 Kelas 07:40 - 07:55 79,88 13 Gerbang 13:00 - 13:15 65,03 14 Lapangan 13:20 - 13:35 64,41 15 Kelas 13:40 - 13:55 73,98 16 Gerbang 16:00 - 16:15 86,20 17 Lapangan 16:20 - 16:35 86,16 18 Kelas 16:40 - 16:55 86,28 19 Rabu Gerbang 07:00 - 07:15 92,97 20 Lapangan 07:20 - 07:35 82,89 21 Kelas 07:40 - 07:55 79,84 22 Gerbang 13:00 - 13:15 68,50 23 Lapangan 13:20 - 13:35 66,04 24 Kelas 13:40 - 13:55 65,17 25 Gerbang 16:00 - 16:15 86,20 26 Lapangan 16:20 - 16:35 86,16 27 Kelas 16:40 - 16:55 86,22
Data dari hasil pengamatan kadar kelembaban dengan alat rancangan dapat menghasilkan data harian yang dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
Dengan  ketentuan mean kelembaban1  =  rata-rata  kelembaban  di  gerbang, mean kelembaban2  =  rata-rata kelembaban di lapangan, dan mean kelembaban3 = rata-rata kelembaban di kelas.
Berdasarkan perhitungan data dari Tabel 3 di atas, didapatkan data kelembaban harian Sabtu adalah 80,87%, data kelembaban  harian  Senin  adalah  79,82%,  dan  data  kelembaban  harian  Rabu  adalah  79,33%.  Dengan  demikian,  data kelembaban rata-rata selama tiga hari penelitian adalah 80,01%.

## 3.6 Pengujian Parameter CO
Pengujian  yang  dilakukan  ini  adalah  mengamati  kadar  CO  yang  dihasilkan oleh  alat  yang  telah  dirancang  dengan menggunakan sensor MQ-7. Hasil pengujian parameter CO alat ini ditunjukkan pada tabel di bawah ini.:
Tabel 4. Pengujian Parameter CO No. Hari Lokasi Waktu CO (µg/m 3 ) 1 Sabtu Gerbang 07:00 - 07:15 3793 2 Lapangan 07:20 - 07:35 4081 3 Kelas 07:40 - 07:55 4084 4 Gerbang 13:00 - 13:15 3367 5 Lapangan 13:20 - 13:35 3384 6 Kelas 13:40 - 13:55 3378 7 Gerbang 16:00 - 16:15 3379 8 Lapangan 16:20 - 16:35 3518 9 Kelas 16:40 - 16:55 3595 10  Senin Gerbang 07:00 - 07:15 4098 11 Lapangan 07:20 - 07:35 4471 12 Kelas 07:40 - 07:55 4298 13 Gerbang 13:00 - 13:15 4068 14 Lapangan 13:20 - 13:35 3972 15 Kelas 13:40 - 13:55 3656 16 Gerbang 16:00 - 16:15 4175 17 Lapangan 16:20 - 16:35 4374 18 Kelas 16:40 - 16:55 4337 19  Rabu Gerbang 07:00 - 07:15 4114 20 Lapangan 07:20 - 07:35 4472 21 Kelas 07:40 - 07:55 4300 22 Gerbang 13:00 - 13:15 3815 23 Lapangan 13:20 - 13:35 3881 24 Kelas 13:40 - 13:55 4032 25 Gerbang 16:00 - 16:15 4350 26 Lapangan 16:20 - 16:35 4381 27 Kelas 16:40 - 16:55 4173
Data  dari  hasil  pengamatan kadar  CO dengan alat rancangan dapat menghasilkan data harian  yang  dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐻𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 = 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝐶𝑂1 + 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝐶𝑜2 + 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝐶𝑂3
3
Dengan ketentuan mean CO1 = rata-rata CO di gerbang, mean CO2 = rata- rata CO di lapangan, dan mean CO3 = rata-rata CO di kelas.
Berdasarkan perhitungan data dari Tabel 4.di atas, didapatkan data CO harian Sabtu adalah 3620 µg/m 3 , data CO harian Senin adalah 4161 µg/m 3 , dan data CO harian Rabu adalah 4169 µg/m 3 . Dengan demikian, data CO rata-rata selama tiga hari penelitian adalah 3983 µg/m 3 .

## 3.7 Pengujian Parameter Debu
Pengujian yang dilakukan ini adalah mengamati kadar debu yang dihasilkan oleh alat yang telah dirancang dengan menggunakan  sensor  Sharp  GP2Y1010AU0F. Hasil pengujian parameter debu alat ini ditunjukkan pada tabel  di bawah ini.
Tabel 5. Pengujian Parameter Debu No. Hari Lokasi Waktu Debu (µg/m 3 ) 1 Sabtu Gerbang 07:00 - 07:15 87,72 2 Lapangan 07:20 - 07:35 85,96 3 Kelas 07:40 - 07:55 86,45 4 Gerbang 13:00 - 13:15 100,73 5 Lapangan 13:20 - 13:35 104,13 6 Kelas 13:40 - 13:55 105,87
7 Gerbang 16:00 - 16:15 187,07 8 Lapangan 16:20 - 16:35 195,59 9 Kelas 16:40 - 16:55 193,04 10 Senin Gerbang 07:00 - 07:15 58,23 11 Lapangan 07:20 - 07:35 61,79 12 Kelas 07:40 - 07:55 57,90 13 Gerbang 13:00 - 13:15 68,87 14 Lapangan 13:20 - 13:35 65,71 15 Kelas 13:40 - 13:55 63,57 16 Gerbang 16:00 - 16:15 58,31 17 Lapangan 16:20 - 16:35 59,70 18 Kelas 16:40 - 16:55 59,74 19 Rabu Gerbang 07:00 - 07:15 58,05 20 Lapangan 07:20 - 07:35 61,55 21 Kelas 07:40 - 07:55 60,38 22 Gerbang 13:00 - 13:15 64,89 23 Lapangan 13:20 - 13:35 68,92 24 Kelas 13:40 - 13:55 67,21 25 Gerbang 16:00 - 16:15 60,87 26 Lapangan 16:20 - 16:35 59,20 27 Kelas 16:40 - 16:55 63,93
Data  dari  hasil  pengamatan  kadar  debu  dengan  alat  rancangan  dapat menghasilkan data harian yang dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐻𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 = 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑏𝑢1 + 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑏𝑢2 + 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑑𝑒𝑏𝑢3
3
Dengan ketentuan mean debu1 = rata-rata debu di gerbang, mean debu2 = rata-rata debu di lapangan, dan mean debu3  = rata-rata debu di kelas.
Berdasarkan perhitungan data dari Tabel 5 di atas, didapatkan data debu harian Sabtu adalah 127,40 µg/m 3 , data debu harian Senin adalah 61,54 µg/m 3 , dan data debu harian Rabu adalah 62,78 µg/m 3 . Dengan demikian, data debu rata- rata selama tiga hari penelitian adalah 83,90 µg/m 3 .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian ini, dapat diambil kesimpulan bahwa rancangan sistem monitoring kualitas udara polutan gas CO dan debu dapat memberikan peringatan dini buruknya kualitas udara, sehingga masyarakat di sekitar lokasi  peletakan  alat  dapat  lebih  waspada  dan  mengurangi  aktivitas  di  lingkungan  tersebut.  Data  kualitas  udara  yang didapat dari sensor dapat ditampilkan secara real-time melalui smartphone android. Data kualitas udara yang didapat dari sensor  dan  tersimpan  di  server  dapat  ditampilkan  pada  aplikasi  berbasis  web  dan  smartphone  android.  Berdasarkan penelitian  kualitas  udara  selama  tiga  hari  di  didapatkan  hasil  rata-rata  suhu  29,18°C,  kelembaban  80,01%,  CO  3983 µg/m3, dan debu 83,90 µg/m3. Berdasarkan Permen LHK No. 14 Tahun 2020 tentang ISPU, kadar CO tersebut termasuk dalam kategori baik, dan kadar debu tersebut termasuk dalam kategori sedang.

## REFERENCES
[1] H. Setya et al., “Balancing Robot Roda Dua dengan Metode Rule base Berbasis Mikrokontroller Arduino,” Balanc. Robot Roda Dua dengan Metod. Rule base Berbas. Mikrokontroller Arduino, vol. 11, no. 1, pp. 7–11, 2018.
[2] T.  V.  Damayanti  and  R.  E.  Handriyono,  “Monitoring  Kualitas  Udara  Ambien  Melalui  Stasiun  Pemantau  Kualitas  Udara Wonorejo, Kebonsari Dan Tandes Kota Surabaya,” Environ. Eng. J. ITATS, vol. 2, no. 1, pp. 11–18, 2022.
[3] Y. Aprianto, N. Nurhasanah, and I. Sanubary, “Prediksi Kadar Particulate Matter (PM10) untuk Pemantauan Kualitas Udara Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Studi Kasus Kota Pontianak,” Positron, vol. 8, no. 1, p. 15, 2018.
[4] Ansori, “PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 1077/MENKES/PER/V/2011 Title No Title,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc., vol. 3, no. April, pp. 49–58, 2015.
[5] R. D. Ratnani, “Teknik Pengendalian Pencemaran Udara Yang Diakibatkan oleh Partikel,” Momentum, vol. 4, no. 2, pp. 27–32, 2008.
[6] A. Sabiq, N. Nurmaya, T. Alfarisi, and Y. A. Pratama, “Purwarupa Sistem Pemantauan Kualitas Udara dan Cuaca Melalui Web Berbasis Wireless Sensor Network,” JST (Jurnal Sains dan Teknol., vol. 6, no. 2, pp. 248–257, 2017.
[7] G. C. Rumampuk, V. C. Poekoel, and A. M. Rumagit, “Perancangan Sistem Monitoring Kualitas Udara Dalam Ruangan Berbasis Internet of Things,” J. Tek. Inform., vol. 17, no. 1, pp. 11–18, 2021.
[8] J. M. S. Waworundeng and O. Lengkong, “Sistem Monitoring dan Notifikasi Kualitas Udara dalam Ruangan dengan Platform IoT,” CogITo Smart J., vol. 4, no. 1, p. 94, 2018.
[9] H. Subagiyo, R. Tri Wahyuni, M. Akbar, and F. Ulfa, “Rancang Bangun Sensor Node untuk Pemantauan Kualitas Udara,”  J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 18, no. 1, p. 72, 2021.
[10]  A. Oktaviani and Hustinawati, “Prediksi Rata-Rata Zat Berbahaya Di Dki Jakarta Berdasarkan Indeks Standar Pencemar Udara Menggunakan Metode Long Short-Term Memory,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 26, no. 1, pp. 41–55, 2021.
[11]  M. A. A. Razali, M. Kassim, N. A. Sulaiman, and S. Saaidin, “A ThingSpeak IoT on Real Time Room Condition Monitoring
System,” 2020 IEEE Int. Conf. Autom. Control Intell. Syst. I2CACIS 2020 - Proc., no. June, pp. 206–211, 2020.
[12]  D. Lederman and W. F. Maloney, “R & D and Development,” Sci. Technol., no. September, p. 38, 2004.
[13]  Y. Setiawan, H. Tanudjaja, and S. Octaviani, “Penggunaan Internet of Things (IoT) untuk Pemantauan dan Pengendalian Sistem Hidroponik,” TESLA J. Tek. Elektro, vol. 20, no. 2, p. 175, 2019.
[14]  Y. Pranatha, “Sistem Monitoring Kualitas Udara Berbasis Internet of Things,” reserchGate, no. 1, pp. 26–27, 2020.
[15]  G. Kalaivani and P. Mayilvahanan, “Air Quality Prediction and Monitoring using Machine Learning Algorithm based IoT sensor- A researcher’s perspective,” Proc. 6th Int. Conf. Commun. Electron. Syst. ICCES 2021, 2021.
[16]  D. Parida, A. Behera, J. K. Naik, S. Pattanaik, and R. S. Nanda, “Real-time environment monitoring system using ESP8266 and thingspeak on internet of things platform,” 2019 Int. Conf. Intell. Comput. Control Syst. ICCS 2019, no. Iciccs, pp. 225–229, 2019.
[17]  M. Sadali, Y. K. Putra, L. Kertawijaya, and I. Gunawan, “Sistem Monitoring dan Notifikasi Kualitas Udara Dijalan Raya Dengan Platform IOT,” Infotek  J. Inform. dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 11–21, 2022.
[18]  M. S. Meraz, M. G. J. Gutierrez, and I. M. Juarez, “Air Quality Monitoring in a Smart Campus,”  2020 IEEE Int. Smart Cities Conf. ISC2 2020, 2020.