SISTEM MONITORING KUALITAS UDARA MENGGUNAKAN IOT DAN MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI POLUSI DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST

Abstract

Kualitas udara merupakan faktor penting yang memengaruhi kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan aktivitas industri dan transportasi menyebabkan meningkatnya konsentrasi polutan udara, sehingga diperlukan sistem monitoring yang mampu memberikan informasi secara real-time dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring kualitas udara berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan algoritma machine learning Random Forest untuk melakukan prediksi kualitas udara. Sistem yang dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terhubung dengan sensor DHT22, MQ-135, dan MQ-7 untuk memperoleh data suhu, kelembaban, serta konsentrasi gas pencemar. Data yang diperoleh dikirim ke server dan ditampilkan melalui antarmuka web dalam bentuk dashboard monitoring. Selain itu, data historis digunakan untuk membangun model prediksi kualitas udara menggunakan algoritma Random Forest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan monitoring kualitas udara secara real-time serta memberikan prediksi dengan tingkat akurasi sebesar 95.91%. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat digunakan sebagai solusi dalam pemantauan dan prediksi kualitas udara secara efektif.