Implementasi Sistem Monitoring Kualitas Udara Berbasis IoT untuk Lingkungan Belajar Sehat dan Produktif di LPK SAMIT

Abstract

Kualitas udara dalam ruangan memengaruhi kenyamanan, kesehatan, dan konsentrasi penghuni. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan AirSense, sistem pemantauan kualitas udara berbasis Internet of Things (IoT) untuk lingkungan belajar LPK Samit. Sistem mengintegrasikan ESP32, DHT22, MQ-135, GP2Y1014AU0F, ADS1115, serta aplikasi MERN Stack dengan MongoDB. Data disajikan melalui dasbor web dan dianalisis menggunakan metode Z-score serta model bahasa besar untuk menghasilkan ringkasan dan rekomendasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa pembacaan sensor, pengiriman, penyimpanan, visualisasi, dan analisis berjalan secara terintegrasi. Data perangkat ESP32-ADS1115-LIVE-01 selama 1 Januari sampai 26 Maret 2026 berjumlah 121.501 rekaman dengan interval dominan satu menit. Rata-rata PM2.5 dan PM10 masing-masing sebesar 2,93 µg/m³ dan 4,08 µg/m³, sedangkan suhu, kelembapan, estimasi CO2, dan indikator VOC masing-masing sebesar 26,07 °C, 56,41%, 604,77 ppm, dan 1,95. Suhu dan kelembapan merupakan hasil ukur langsung, sedangkan PM10, CO2, VOC, AQI, dan kategori mutu udara berupa estimasi atau data turunan untuk pemantauan tren.

Indoor air quality affects occupant comfort, health, and concentration. This project aimed to design and implement AirSense, an Internet of Things (IoT)-based air quality monitoring system for the learning environment at LPK Samit. The system integrates an ESP32, DHT22, MQ-135, GP2Y1014AU0F, ADS1115, and a MERN Stack application with MongoDB. Measurements are presented through a web dashboard and analyzed using the Z-score method and a large language model to generate summaries and recommendations. The implementation results show that sensor acquisition, transmission, storage, visualization, and analysis operate as an integrated workflow. Data from device ESP32-ADS1115-LIVE-01, collected from 1 January to 26 March 2026, comprised 121,501 records with a dominant one-minute interval. Mean PM2.5 and PM10 values were 2.93 µg/m³ and 4.08 µg/m³, while temperature, relative humidity, estimated CO2, and the VOC indicator averaged 26.07 °C, 56.41%, 604.77 ppm, and 1.95, respectively. Temperature and humidity were direct measurements, whereas PM10, CO2, VOC, AQI, and air-quality categories were estimated or derived for trend monitoring.