## ANALISIS KUALITAS UDARA BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK MONITORING KONSENTRASI CO 2 DI AREA ATAP GEDUNG

## INTERNET OF THINGS-BASED AIR QUALITY ANALYSIS FOR MONITORING
CO 2 CONCENTRATION IN ROOFTOP BUILDING AREAS
1 Raden Deasy Mandasari*, 2 Andi Rosano, 3 Djadjat Sudaradjat 1, 2, 3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
1 deasy.rde@bsi.ac.id, 2 andi.aox@bsi.ac.id, 3 djadjat.dsj@bsi.ac.id

## I N F O  A R T I K E L
Diterima: 30 November 2023 Direvisi:  09 Januari 2024 Disetujui: 29 Januari 2024
Kata Kunci: CO 2 Sensor, DHT-22 Sensor, IoT , Kualitas Udara, NodeMCU ESP8266, Polusi Udara
Keywords: Air Pollution, Air Quality, CO 2 Sensor, DHT-22 Sensor, IoT, NodeMCU ESP8266

## A B S T R A K
Penelitian ini bertujuan memahami kualitas udara di area atap gedung di Kota DKI Jakarta, yang  dikenal  dengan  kepadatan  penduduk  tinggi  dan  perkembangan  infrastruktur  pesat. Konsentrasi  karbon  dioksida  (CO 2 )  di  area  atap  menjadi  fokus  utama,  sebagai  indikator kualitas udara yang dipengaruhi oleh polusi udara, aktivitas industri, dan transportasi padat. Penggunaan teknologi Internet of Things (IoT) dan sensor CO 2 diungkapkan sebagai solusi efektif  untuk  memantau  konsentrasi  CO 2 secara real-time .  Penelitian  ini  penting  untuk langkah-langkah  pengendalian  polusi  udara,  memberikan  pemahaman  terhadap  dampak taman atap dalam mengurangi emisi CO 2 , dan menjadi inspirasi bagi penelitian masa depan di  bidang  kualitas  udara  dan  teknologi IoT .  Melalui  literatur  terdahulu,  tiga  penelitian signifikan menggarisbawahi dampak industri dan teknologi pemantauan CO 2 . Penelitian ini dilakukan di dua lokasi di DKI Jakarta, yaitu area Atap Taman dan Atap Biasa. Pemantauan dilakukan pada empat bagian hari dengan selang waktu empat jam untuk membandingkan tingkat  CO 2 .  Alat  yang  digunakan  melibatkan  NodeMCU  ESP8266,  sensor  DHT-22,  dan sensor  MQ-135.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  area  atap  dengan  taman  memiliki  tingkat CO 2 rata-rata  yang  lebih  rendah  (295  PPM)  dibandingkan  atap  biasa  (360  PPM), menunjukkan  potensi  desain  atap  berkebun  dalam  mengurangi  konsentrasi  CO 2 . Rekomendasi  penelitian  termasuk  peningkatan  frekuensi  pengumpulan  data  dan pertimbangan faktor tambahan untuk pemahaman lebih komprehensif tentang kualitas udara perkotaan.

## A B S T R A C T
This research aims to comprehend the air quality in rooftop areas in the city of DKI Jakarta, renowned for its high population density and rapid infrastructure development. The main focus  is  on  the  concentration  of  carbon  dioxide  (CO2)  in  the  roof  area,  serving  as  an indicator  of  air  quality  influenced  by  air  pollution,  industrial  activity,  and  heavy transportation.  The  utilization  of  Internet  of  Things  (IoT)  technology  and  CO2  sensors proves  to  be  an  effective  solution  for  real-time  monitoring  of  CO2  concentrations.  This research  holds  significance  for  air  pollution  control  measures,  providing  insight  into  the impact of rooftop gardens in reducing CO2 emissions and inspiring future research in the realms  of  air  quality  and  IoT  technology.  Through  prior  literature,  three  notable  studies underscore the industrial and technological impact of CO2 monitoring. The research was conducted  in  two  locations  in  DKI  Jakarta,  namely  the  Garden  Roof  and  Ordinary  Roof areas. Monitoring took place over four parts of the day with a four-hour interval to compare CO2 levels. The tools employed included the NodeMCU ESP8266, DHT-22 sensor, and MQ- 135  sensor.  Results  revealed  that  roof  areas  with  gardens  exhibited  lower  average  CO2 levels (295 PPM) compared to regular roofs (360 PPM), indicating the potential of garden roof designs to reduce CO2 concentrations. Research recommendations include increasing the  frequency  of  data  collection  and  considering  additional  factors  for  a  more comprehensive understanding of urban air quality.
* Corresponding author : deasy.rde@bsi.ac.id

## I. P ENDAHULUAN
Penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh  kepentingan untuk memahami kualitas udara di area atap gedung di Kota DKI  Jakarta.  Kota  tersebut  merupakan  salah  satu  daerah dengan  tingkat  kepadatan  penduduk  yang  tinggi  dan perkembangan  infrastruktur  yang  pesat.  Dalam  kondisi perkotaan  yang  padat  seperti  ini,  kualitas  udara  menjadi perhatian  utama  karena  dapat  berdampak  pada  kesehatan masyarakat dan lingkungan.
Permasalahan  utama  yang  diangkat  dalam penelitian  ini  adalah  konsentrasi  karbon  dioksida  (CO 2 )  di area atap gedung. Tingginya konsentrasi CO 2 dapat menjadi indikator  buruknya  kualitas  udara,  yang  disebabkan  oleh polusi udara, aktivitas industri, dan transportasi yang padat [1].  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penelitian  untuk memantau  dan  menganalisis  konsentrasi  CO 2 di  area  atap gedung sebagai upaya menjaga kualitas udara yang baik dan memberikan  lingkungan  yang  sehat  bagi  penduduk perkotaan.
Penelitian  [2]  menunjukkan  bahwa  penggunaan teknologi IoT dan sensor CO 2 dapat memberikan solusi yang efektif  untuk  memantau  dan  mengukur  konsentrasi  CO 2 secara real-time . Beberapa referensi terkait dalam penelitian [3] mengungkapkan bahwa peningkatan konsentrasi CO 2 di area perkotaan dapat menyebabkan dampak negatif, seperti peningkatan risiko penyakit pernapasan, gangguan kesehatan, dan penurunan produktivitas.
Oleh karena itu, pemahaman yang lebih mendalam tentang  konsentrasi  CO 2 di  area  atap  gedung  di  Kota  DKI Jakarta  sangat  penting  untuk  mengambil  langkah-langkah yang  tepat  dalam  meningkatkan  kualitas  udara.  Penelitian ini  juga  memiliki  manfaat  yang  signifikan,  antara  lain: memberikan  data  dan  informasi  yang  berguna  bagi pemerintah,  peneliti,  dan  masyarakat  dalam  pengambilan keputusan  terkait  upaya  pengendalian  polusi  udara, menyediakan  pemahaman  tentang  dampak  keberadaan taman  atap  dalam  mengurangi  emisi  CO 2 di  lingkungan perkotaan, serta menginspirasi penelitian selanjutnya dalam bidang kualitas udara, teknologi IoT [4], dan pengembangan sistem pemantauan yang lebih efektif.
Melalui  tinjauan  terhadap  penelitian-penelitian terdahulu,  ditemukan  beberapa  temuan  yang  relevan. Penelitian yang diacu mencakup tiga studi yang signifikan. Pertama,  studi  oleh  [5]  menggunakan  jaringan Zigbee , pengumpulan  data  polusi,  dan  prediksi  periode  polusi menggunakan  metode  LSTM  untuk  memantau  kualitas udara  luar  ruangan.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa polusi  udara  di  kota  disebabkan  oleh  industri  manufaktur. Selanjutnya,  [6]  melakukan  pemantauan  kualitas  udara dalam ruangan dengan komunikasi kabel maupun nirkabel. Studi ini memberikan wawasan tentang metode pemantauan CO 2 secara real-time . Terakhir, [7] mengembangkan sistem pemantauan  untuk  mengukur  dan  memprediksi  kualitas udara  menggunakan  sensor  tetap  dan  sensor  bergerak. Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  pendekatan  ini  efektif dalam  pemantauan  dan  prediksi  kualitas  udara  untuk aplikasi kota cerdas.
Upaya perbaikan dan pengembangan metode serta sistem  penelitian  ini  berfokus  pada  penggunaan  teknologi IoT dan  sensor  CO 2 yang  telah  terbukti  efektif  dalam memantau  konsentrasi  CO 2 .  Hipotesis  dari  penelitian  ini
adalah  bahwa  dengan  mengintegrasikan  teknologi IoT dan sensor  CO 2 ,  penelitian  ini  akan  menghasilkan  data  yang akurat dan dapat memberikan pemahaman lebih mendalam tentang  kualitas  udara  di  area  atap  gedung  di  Kota  DKI Jakarta.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  dua  lokasi  berbeda  di wilayah DKI Jakarta, yaitu area taman atap ( rooftop garden ) dan  atap  biasa  ( normal  rooftop )  tanpa  taman.  Lokasi penempatan  sensor IoT berdasarkan  faktor-faktor  seperti ukuran  area  atap,  jenis  aktivitas  di  sekitarnya,  dan  potensi pengaruh  lingkungan.  Untuk  satu  luasan  atap,  diperlukan dua  sensor,  satu  di  atap  taman  dan  satu  di  atap  biasa. Pemilihan  jumlah  sensor  dan  lokasi  penempatannya didasarkan pada karakteristik atap dan tujuan pengukuran.
Data pengumpulan dilakukan pada empat bagian hari, yaitu pagi hari, siang hari, sore hari, dan malam hari, dengan selang waktu empat jam. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan  tingkat  karbon  dioksida  antara  kedua lokasi  tersebut  selama  beberapa  hari.  DKI  Jakarta  dipilih sebagai  lokasi  penelitian  karena  sebagai  pusat  perkotaan yang  padat,  memiliki  banyak  gedung,  dan  tingkat  polusi udara yang tinggi. Fokus penelitian pada area atap gedung dipilih  untuk  mengkaji  kualitas  udara  di  lokasi  yang berpotensi memiliki pengaruh signifikan terhadap lingkungan  sekitar  dan  kesehatan  masyarakat.  Selain  itu, keberadaan infrastruktur yang sudah ada juga memungkinkan  implementasi  sistem  pemantauan  berbasis Internet  of  Things untuk  mengukur  dan  memantau konsentrasi CO 2 di area atap gedung secara real-time .
Gambar 1 Normal rooftop
Gambar 1 normal rooftop (atap biasa) merupakan area atap  gedung  yang  tidak  dilengkapi  dengan  taman  atau elemen  berkebun.  Atap  ini  mewakili  kondisi  atap konvensional tanpa adanya penghijauan tambahan. Karakteristiknya  mencerminkan  keadaan  atap  pada umumnya  yang  terpapar  langsung  pada  elemen-elemen lingkungan  perkotaan,  seperti  polusi  udara  dari  kendaraan dan pabrik, serta pengaruh aktivitas manusia di sekitarnya.
Normal rooftop adalah elemen kritis dalam penelitian ini karena memberikan dasar perbandingan yang valid untuk mengevaluasi  potensi  dampak  positif rooftop  garden terhadap tingkat CO2. Data yang dikumpulkan dari normal rooftop menjadi landasan untuk menilai sejauh mana desain atap  berkebun  dapat  berkontribusi  dalam  mengurangi konsentrasi CO2 di area perkotaan yang padat.
Gambar 2 Rooftop garden
Gambar 2 rooftop garden (taman atap) merupakan area atap gedung yang khusus dirancang dengan kehadiran taman atau elemen berkebun. Berbeda dengan atap biasa, rooftop garden ini menghadirkan lahan hijau yang memungkinkan pertumbuhan tanaman dan vegetasi lainnya. Desain atap ini bertujuan  untuk  memberikan  kontribusi  positif  terhadap kualitas udara dan lingkungan di sekitarnya.

## B. Tahapan Penelitian
TABEL 1

## KOMPONEN YANG DIGUNAKAN
No Nama Kuantitas (Unit) Kegunaan 1 MQ-135 2 Sensor untuk mendeteksi konsentrasi gas berbahaya, khususnya karbon dioksida (CO 2 ), dalam lingkungan. 2 DHT22 2 Sensor untuk mengukur suhu dan kelembaban udara di sekitarnya. 3 NodeMCU ESP8266 12E Wi-Fi Module 2 Mikrokontroler yang berperan sebagai otak utama dalam sistem, mengkoordinasikan pengumpulan dan pengiriman data ke server
cloud . 4 LCD Display 16x2-I2C 2 Sebagai antarmuka visual untuk menampilkan hasil pengukuran secara real-time , memudahkan pemantauan tingkat CO 2 , suhu, dan kelembaban.
Tabel  1  menunjukkan  komponen-komponen  yang digunakan dalam penelitian ini bekerja secara sinergis untuk memonitor  dan  menganalisis  kualitas  udara  di  area  atap gedung  dengan  tujuan  meningkatkan  pemahaman  tentang konsentrasi CO 2 dan dampaknya terhadap lingkungan.

## Gambar 3 Tahapan penelitian
Penelitian  ini  pada  Gambar  3  dimulai  dengan  tahap identifikasi kebutuhan dan perencanaan. Gedung penelitian dipilih  setelah  evaluasi  potensinya,  dan  izin  akses  ke  area atap diperoleh. Perencanaan dilakukan, termasuk pengadaan
peralatan IoT untuk pengukuran CO2 dan instalasi sensor di area atap gedung setelah persiapan yang matang.
Selanjutnya, dilakukan perancangan desain penelitian. Sistem berbasis IoT dan infrastruktur komunikasi dirancang, termasuk  desain  sensor  dan  pengembangan  prototipe.  Uji coba  dan  evaluasi  prototipe  dilakukan  untuk  memastikan kinerja yang optimal.
Pada tahap implementasi, pengukuran CO 2 dilakukan pada  empat  periode  berbeda  sepanjang  hari  [8],  dengan pemeriksaan dan pemeliharaan sensor secara berkala untuk memastikan keandalan data.
Pengujian melibatkan pengumpulan data dan evaluasi fungsionalitas  sistem.  Hasil  pengujian  dianalisis  dan divalidasi untuk memastikan ketepatan data yang dihasilkan.
Selanjutnya,  dilakukan  analisis  dan  pengolahan  data. Data CO 2 dianalisis secara statistik untuk mengidentifikasi rata-rata,  deviasi  standar,  dan  tren  konsentrasi  CO 2 .  Pola fluktuasi  konsentrasi  CO 2 berdasarkan  waktu  dan  lokasi diidentifikasi.
Hasil dan interpretasi dievaluasi dengan mempertimbangkan  faktor-faktor  yang  memengaruhi kualitas  udara  di  area  atap  gedung.  Penyusunan  laporan sementara mencakup metodologi, hasil pengukuran, analisis data, dan temuan awal.
Jika diperlukan,  dilakukan pengumpulan  data tambahan  selama  periode  cuaca  ekstrem  atau  kejadian khusus yang dapat mempengaruhi kualitas udara [9].
Laporan akhir disusun setelah revisi dan penyempurnaan berdasarkan umpan balik dari tim penelitian dan  pemangku  kepentingan.  Laporan  akhir  mencakup grafik,  ilustrasi,  daftar  referensi,  dan  ringkasan  yang menjelaskan  secara  komprehensif  hasil  penelitian  dan memberikan rekomendasi untuk perbaikan kualitas udara di area atap gedung.
Terakhir,  hasil  penelitian  dipublikasikan  melalui artikel  ilmiah  dan  diajukan  hak  kekayaan  intelektual  jika diperlukan untuk melindungi inovasi yang dihasilkan.

## C. Diagram Blok Sistem

## Gambar 4 Diagram blok sistem
Gambar  4  diagram  blok  sistem  menggambarkan interaksi  antar  komponen  utama  dalam  sistem  monitoring konsentrasi CO2. Berikut adalah penjelasan dari setiap blok:
1. Input Sensors
• MQ-135  Gas  Sensor:  Berfungsi  mendeteksi konsentrasi CO2 di sekitar area pengukuran.
• DHT22  Sensor:  Mengukur  suhu  dan  kelembaban udara di lingkungan.
2. NodeMCU ESP8266 Microcontroller
• Data Integration : Mengumpulkan data dari kedua sensor (MQ-135 dan DHT22).
• Communication :  Mengelola  komunikasi  dengan sensor dan modul Wi-Fi.
• Control  Logic :  Menentukan  urutan  pembacaan sensor, pengolahan data, dan pengiriman ke server . 3. LCD Display:
• Visual Interface: Menampilkan data hasil pengukuran (konsentrasi CO 2 , suhu, dan kelembaban) secara real-time .
• User  Interaction: Memberikan  antarmuka  visual untuk pemantauan oleh pengguna.
4. Wi-Fi Module
• Connectivity: Menghubungkan NodeMCU dengan jaringan Wi-Fi .
• Data  Transmission: Mengirimkan  data  hasil pengukuran ke server cloud .
5. Cloud Server
• Data  Storage: Menyimpan  data  hasil  pengukuran ke dalam database .
• Remote Access: Memungkinkan akses ke data dari lokasi eksternal.
• Data  Analysis: Dapat  digunakan  untuk  analisis historis dan peramalan.
6. Power Supply
• Power  Distribution :  Menyediakan  daya  untuk semua komponen dalam sistem.

## D. Skema Perancangan Alat

## Gambar 5 Skema perancangan alat
Dalam  Gambar  5  skema  perancangan  alat  ini, NodeMCU  ESP8266  berfungsi  sebagai  otak  utama  yang mengoordinasikan pengumpulan dan pemrosesan data [10]. NodeMCU  terhubung  dengan  sensor  DHT-22  untuk mengukur suhu dan kelembaban udara, serta sensor MQ-135 untuk mengukur konsentrasi CO 2 [11] di area atap gedung. Pertukaran  data  antara  NodeMCU  dan  LCD  16x2 ditingkatkan  melalui  penerapan  protokol  komunikasi  I2C ( Inter-Integrated  Circuit ).  LCD  16x2  digunakan  sebagai antarmuka  visual  untuk  menampilkan  hasil  pengukuran secara real-time [12]. Integrasi I2C membantu menyederhanakan  pengaturan  komunikasi  antarperangkat, meningkatkan  efisiensi  transfer  data,  dan  meminimalkan beban pemrosesan di NodeMCU.
Sinyal  dari  sensor  DHT-22  [13]  dan  MQ-135  [14] diambil oleh NodeMCU, kemudian diproses dan dikirimkan melalui  jalur  I2C  ke  LCD  16x2.  Layar  LCD  memberikan pemantauan  langsung  terhadap  suhu,  kelembaban,  dan konsentrasi  CO 2 ,  memungkinkan  pengguna  untuk  dengan cepat memahami kualitas udara di area atap gedung.
Gambar 6 Konfigurasi pin diagram prototipe IoT
Gambar  6  merupakan  tampilan  konfigurasi  pin  antar komponen  yang  dirakit  menggunakan  aplikasi  Proteus sebagai simulasi untuk memastikan bahwa coding Arduino IDE dapat berjalan dengan  baik  tanpa error ,  sebelum data ditransfer pada prototipe.
1. Sensor Gas MQ-135
Sensor MQ-135 digunakan untuk mengukur konsentrasi CO 2 di lingkungan. Keluaran analog dari sensor ini,  yang  merepresentasikan  tingkat  konsentrasi  CO 2 , terhubung ke Pin Analog 0 pada NodeMCU. Kaki tanah dan daya dihubungkan ke Ground dan Pin 3V pada NodeMCU, secara berurutan, untuk menyediakan referensi ground dan daya.
2. DHT-22
Sensor DHT22, yang mengukur suhu dan kelembaban, membutuhkan  daya  eksternal  sebesar  5V,  yang  diberikan melalui kabel daya (VDD). Kabel data terhubung ke Pin D6 pada NodeMCU untuk mentransfer data hasil pengukuran. Kabel tanah terhubung ke ground untuk menciptakan jalur referensi ground yang diperlukan.
3. LCD-I2C
LCD  menggunakan  komunikasi  I2C  dihubungkan  ke NodeMCU. Kabel SDL dan SDA dari modul I2C terhubung ke  Pin  D1  dan  Pin  D2  pada  NodeMCU  secara  berurutan. Kabel  A0,  A1,  dan  A2  yang  ada  pada  modul  I2C dihubungkan  ke  sumber  daya  eksternal  (5V)  untuk pengaturan alamat perangkat.

## E. Arduino IDE
Gambar 7 Coding di Arduino IDE
Kode  yang  disajikan  di  Gambar  7 merupakan implementasi untuk  mengakuisisi  data  dari  sensor  DHT22 dan  MQ135  pada  NodeMCU,  menampilkan  hasilnya  pada LCD  I2C,  dan  menyimpan  informasi  yang  terkumpul  ke dalam database melalui koneksi WiFi . Inisialisasi dilakukan untuk sensor DHT22 dan MQ135, LCD I2C, dan parameter WiFi seperti  nama WiFi ,  kata  sandi,  serta  alamat server database . Selanjutnya,  pada  fungsi setup (),  proses  inisialisasi komunikasi serial, sensor DHT22, dan LCD I2C dilakukan. NodeMCU  kemudian  terhubung  ke  jaringan WiFi menggunakan informasi yang telah ditentukan sebelumnya.
Di dalam fungsi loop (), program secara terus-menerus membaca data dari sensor DHT22 dan MQ135. Data suhu dan kelembaban dari DHT22 serta data kualitas udara dari MQ135  dikumpulkan  dalam  variabel.  Hasil  pengukuran tersebut kemudian ditampilkan pada LCD I2C.
Setiap kali data berhasil terbaca, fungsi sendToServer () dipanggil untuk mengirim data ke server melalui permintaan HTTP  GET . URL yang  dibentuk  mencakup  data  suhu, kelembaban,  dan  kualitas  udara.  Setelah  data  berhasil dikirim, respon dari server ditampilkan pada Serial Monitor . Program ini beroperasi secara berulang, membaca dan mengirim  data  setiap  5  detik  (sesuai  dengan delay (5000)). Pastikan  bahwa server yang  digunakan  memiliki endpoint atau script PHP  (seperti database.php )  untuk  menangani permintaan dan menyimpan data ke dalam database sesuai dengan kebutuhan sistem.

## F. Cara Kerja Alat
Alur  kerja  berdasarkan  Gambar  8  dimulai  dengan inisialisasi hardware dan software pada  NodeMCU, termasuk  pengaturan pin dan  koneksi WiFi .  Tahap selanjutnya  melibatkan  pembacaan  data  suhu  dan kelembaban  dari  sensor  DHT22.  Jika  pembacaan  ini berhasil, program melanjutkan untuk membaca data kualitas udara dari sensor MQ135.
Data yang berhasil dibaca kemudian ditampilkan pada LCD  untuk  pemantauan  visual.  Selanjutnya,  program melakukan koneksi ke database server dan mengirim query untuk  menyimpan  data  suhu,  kelembaban,  dan  kualitas udara ke dalam database . Dalam flowchart
ini, terdapat loop yang memungkinkan  program  untuk  terus  berjalan,  membaca, menampilkan,  dan  menyimpan  data  secara  berkala.  Proses ini  menciptakan  siklus  pemantauan  berkelanjutan  terhadap kondisi lingkungan di area yang diamati.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Proses  awal  penelitian  dimulai  dengan  pengumpulan data secara real-time dari sensor, yang disimpan pada server cloud [15] setiap interval 10 menit. Dataset diekstrak dalam format JSON dan selanjutnya dilakukan proses konversi ke format  .CSV.  Langkah  selanjutnya  adalah  pra-pemrosesan data  untuk  memastikan  kualitas  data  yang  baik  sebelum dilakukan analisis lebih lanjut.
Waktu  dibagi  menjadi  empat  bagian:  pagi  (0),  siang (1), sore (2), dan malam (3).
Dataset yang dihasilkan kemudian berfokus pada dua fitur  utama:  (CO 2 di  area  atap  dengan  taman)  dan (CO 2 di area atap normal). Setelah mengumpulkan data selama tiga hari di bulan November 2023, terdapat 432 baris data CO 2 dalam dataset.

## Gambar 9 Serial monitor Arduino IDE
Pada Gambar 9, dapat dilihat tampilan Serial Monitor pada Arduino IDE yang mencatat data secara real-time dari sensor-sensor yang terpasang pada prototipe. Informasi yang tampil  meliputi  suhu  aktual,  kelembaban  udara,  dan konsentrasi  CO 2 .  Grafik  atau  data  numerik  dapat  diakses untuk  setiap  parameter,  memungkinkan  pemantauan mendalam  terhadap  perubahan  kondisi  udara  di  area penelitian.

## Gambar 10 Implementasi prototipe
Keterangan Gambar 10:
1. NodeMCU ESP8266
2. LCD-I2C
3. DHT-22
4. MQ-135
Gambar  10  menunjukkan  implementasi  fisik  dari prototipe monitoring konsentrasi CO 2 . NodeMCU ESP8266 bertindak sebagai otak utama yang terhubung dengan sensor DHT-22 untuk mengukur suhu dan kelembaban, serta sensor MQ-135  untuk  mengukur  konsentrasi  CO 2 .  Data  yang dikumpulkan ditampilkan secara real-time pada LCD 16x2. Desain yang efisien dan terorganisir memastikan kelancaran operasional dan pemeliharaan.
Gambar 11 Level CO 2 di dua area atap gedung
Penggunaan  diagram  batang  pada  Gambar  11  untuk memvisualisasikan  perbandingan  tingkat  CO 2 antara  dua area  atap  gedung  yang  berbeda.  Diagram  tersebut menggambarkan pengukuran rata-rata CO2 selama satu hari pada  Atap  Taman  (Hijau)  dan  Atap  Biasa  (Biru).  Dari visualisasi  ini,  terlihat  bahwa  tingkat  CO 2 di  Atap  Taman cenderung  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  Atap  Biasa, mencapai 295 PPM dan 360 PPM secara berurutan.
Pengamatan  ini  memberikan  gambaran  yang  jelas tentang  potensi  positif  dari  adopsi  desain  atap  berkebun terhadap  kualitas  udara  di  lingkungan  tersebut.  Hasil  ini didapatkan dari interval pengumpulan data selama tiga hari, dan fokus pada dua jenis atap.
Gambar 12 Scatter diagram perbandingan tingkat CO 2
Scatter  diagram di  Gambar  12  memberikan representasi  visual  dari  perbandingan  tingkat  CO 2 antara Atap Taman dan Atap Biasa selama periode waktu tertentu. Diagram  ini  menggunakan  sumbu  horizontal  untuk menunjukkan  waktu  (dalam  jumlah timesteps )  dan  sumbu vertikal  untuk  menggambarkan  tingkat  CO 2 dalam  satuan PPM ( Part Per Million ).
Setiap titik pada diagram mewakili pasangan nilai, di mana  nilai  pertama  adalah  waktu  dan  nilai  kedua  adalah tingkat  CO 2 .  Pada scatter  plot ini,  memperlihatkan  data untuk dua kondisi yang dibandingkan: Atap Taman (ditandai dengan marker 'o' berwarna hijau) dan Atap Biasa (ditandai dengan marker 'x' berwarna biru).
Melalui warna dan jenis marker yang berbeda, diagram ini memungkinkan untuk dengan jelas membedakan antara dua  kondisi  tersebut.  Persebaran  titik-titik  ini  memberikan gambaran  tentang  variasi  tingkat  CO 2 di  kedua  jenis  atap selama rentang waktu tertentu.
Hasil ini menunjukkan bahwa area atap dengan taman memiliki  tingkat  CO 2 yang  cenderung  lebih  rendah dibandingkan  dengan  atap  biasa,  menunjukkan  potensi dampak  positif  dari  adopsi  desain  atap  berkebun  terhadap kualitas udara di lingkungan tersebut.
Analisis  data  pada  Gambar  11  dan  Gambar  12 menunjukkan  perbandingan  rata-rata  konsentrasi  CO2 antara  dua  area  atap  gedung,  yaitu  Atap  Taman  dan  Atap Biasa, selama satu hari.
Dari  hasil  analisis,  terungkap  bahwa  tingkat  CO 2 di area  atap  dengan  taman  berkisar  antara  200  hingga  390 PPM,  sementara  atap  biasa  memiliki  tingkat  CO 2 rata-rata antara 210 hingga 510 PPM.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  mengintegrasikan  teknologi IoT dan sensor  CO 2 untuk  memahami  kualitas  udara  di  area  atap gedung  di  Kota  DKI  Jakarta.  Dari  hasil  analisis,  area  atap dengan taman menunjukkan tingkat rata-rata CO 2 yang lebih rendah  (295  PPM)  dibandingkan  atap  biasa  (360  PPM), menunjukkan  potensi  desain  atap  berkebun  dalam mengurangi konsentrasi CO 2 . Meskipun demikian, penelitian memiliki keterbatasan dalam interval pengumpulan  data  dan  fokus  pada  dua  jenis  atap.
Rekomendasi penelitian mendatang termasuk meningkatkan frekuensi pengumpulan data dan mempertimbangkan faktor tambahan  untuk  pemahaman  yang  lebih  komprehensif tentang kualitas udara perkotaan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Yayasan Bina Sarana Informatika atas  dukungan  keuangan  yang  telah  membiayai  penelitian ini. Juga, kami ingin mengucapkan terima kasih kepada Tim Editor  Jurnal  Barometer  Universitas  Singaperbangsa Karawang  atas  kesempatan  untuk  mempublikasikan  hasil penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] S. Dhingra, R. B. Madda, A. H. Gandomi, R. Patan, and M. Daneshmand, “Internet of things mobile-air pollution  monitoring  system  (IoT-Mobair),” IEEE Internet  Things  J. ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  5577–5584, 2019.
[2] J.  Huang et  al. ,  “A  crowdsource-based  sensing system  for  monitoring  fine-grained  air  quality  in urban environments,” IEEE Internet Things J. , vol.
6, no. 2, pp. 3240–3247, 2019.
[3] D. Kim, S. Cho, L. Tamil, D. J. Song, and S. Seo, “Predicting  asthma  attacks:  Effects  of  indoor  PM concentrations  on  peak  expiratory  flow  rates  of asthmatic children,” IEEE Access , vol. 8, pp. 8791– 8797, 2020.
[4] D.  Despa,  N.  Amaro,  M.  A.  Muhammad,  G.  F. Nama,  and  Y.  Martin,  “Dashboard  Pengawasan Besaran  Listrik  Waktu  Nyata,” Barometer ,  vol.  4, no. 1, pp. 151–154, 2019.
[5] Q. Han, P. Liu, H. Zhang, and Z. Cai, “A Wireless Sensor  Network  for  Monitoring  Environmental Quality  in  the  Manufacturing  Industry,” IEEE Access , vol. 7, pp. 78108–78119, 2019.
[6] L.  Zhao,  W.  Wu,  and  S.  Li,  “Design  and Implementation of an IoT-Based Indoor Air Quality Detector With Multiple Communication Interfaces,”
IEEE  Internet  Things  J. ,  vol.  6,  no.  6,  pp.  9621– 9632, 2019.
[7] D. Zhang and S. S. Woo, “Real Time Localized Air
Quality Monitoring and Prediction through Mobile and Fixed IoT Sensing Network,” IEEE Access , vol. 8, pp. 89584–89594, 2020.
[8] J.  Jiang et  al. ,  “On  Real-Time  Detection  of  Line
Sags in Overhead Power Grids Using an IoT-Based Monitoring  System :  Theoretical  Basis  ,  System Implementation ,” IEEE  Internet  Things  J. ,  vol.  9, no. 15, pp. 13096–13112, 2022.
[9] J.  Gu et  al. ,  “Dynamic  Measurement  and  Data Calibration  for  Aerial  Mobile  IoT,” IEEE  Internet Things J. , vol. 7, no. 6, pp. 5210–5219, 2020.
[10] M. Komaruddin, H. D. Septama, R. Suhud, and T. Atmojo,  “Rancang  Bangun  Pemantauan  Proses Dekomposisi  Pupuk  Kompos,” Barometer ,  vol.  4, no. 1, pp. 174–179, 2019.
[11] Z.  Liu  and  G.  Wang,  “Multi-Points  Indoor  Air Quality  Monitoring  Based  on  Internet  of  Things,”
vol. 9, 2021.
[12] M.  A.  Zaidan et  al. ,  “Dense  Air  Quality  Sensor Networks :  Validation  ,  Analysis  ,  and  Benefits,” vol. 22, no. 23, pp. 23507–23520, 2022.
[13] N.  Liu,  Z.  Wu,  G.  Li,  X.  Liu,  Y.  Wang,  and  L. Zhang,  “MAIC :  Metalearning-Based  Adaptive  In- Field  Calibration  for  IoT  Air  Quality  Monitoring System,” IEEE Internet Things J. , vol. 9, no. 17, pp. 15928–15941, 2022.
[14] S. Ali, T. Glass, B. Parr, J. Potgieter, and F. Alam, “Low  Cost  Sensor  With  IoT  LoRaWAN Connectivity and Machine Learning-Based Calibration for Air Pollution Monitoring,” vol. 70, 2021.
[15] Z. Yu, H. Chang, Z. Yu, and S. Member, “Location Selection  for  Air  Quality  Monitoring  With Consideration  of  Limited  Budget  and  Estimation Error,” IEEE Trans. Mob. Comput. , vol. 21, no. 11, pp. 4025–4037, 2022.