Implementasi IoT dan Decision Tree untuk Prediksi dan Peringatan Dini Polusi Udara - Mochammad Ranggis Refaldi; Muhammad Faishal Setiawan; Kayla Puspita Khairiyah; Rizzi Alpadista; Aminatul Maimunah Al Amalah; Ahmad Ghifari; Ivana Lucia Kharisma (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2026)
Kualitas udara merupakan faktor lingkungan yang berpengaruh signifikan terhadap kesehatan manusia, terutama di wilayah perkotaan dengan tingkat aktivitas dan mobilitas yang tinggi. Keterbatasan sistem pemantauan kualitas udara konvensional dalam aspek biaya, jangkauan, dan ketersediaan data real-time mendorong perlunya pengembangan sistem yang lebih adaptif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan dan prediksi kualitas udara terintegrasi berbasis Internet of Things (IoT) dan machine learning. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan memanfaatkan data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh melalui sistem IoT berbasis ESP32 yang terhubung dengan sensor MQ-135, DHT22, dan BMP280, kemudian dikirimkan secara real-time ke Firebase Realtime Database dan diklasifikasikan menggunakan pendekatan rule-based berdasarkan nilai gas index. Data sekunder diperoleh melalui API eksternal dan dianalisis menggunakan model Decision Tree yang dilatih dengan dataset Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU). Hasil pengujian menunjukkan sistem IoT beroperasi stabil dengan interval pengiriman data 5 detik, serta model Decision Tree menghasilkan akurasi sebesar 99,30%. Sistem ini efektif untuk pemantauan dan prediksi kualitas udara secara real-time.