Menghadapi tantangan serius akibat serangan Penelitian ini berfokus pada pengembangan dan implementasi sistem deteksi polusi udara dalam ruangan tertutup menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Sistem ini dirancang untuk memantau dan mendeteksi berbagai parameter kualitas udara secara real-time menggunakan tiga sensor utama yaitu MQ-135 untuk gas berbahaya, MQ-2 untuk gas mudah terbakar dan asap, serta DHT-22 untuk pengukuran suhu dan kelembaban. NodeMCU digunakan sebagai kontroler utama yang mengintegrasikan seluruh komponen dengan platform IoT. Berdasarkan hasil pengujian, sistem menunjukkan kinerja yang optimal dengan waktu respons ratarata 0,9 detik untuk sensor MQ-135 dan 0,75 detik untuk sensor MQ-2. Sistem klasifikasi kualitas udara diimplementasikan dengan empat kategori: udara baik (<900 ppm), tidak sehat (901-1050 ppm), sangat tidak sehat (1051-1250 ppm), dan berbahaya (>1251 ppm). Fitur notifikasi otomatis melalui platform Telegram berhasil memberikan peringatan real-time kepada pengguna ketika kondisi udara terdeteksi tidak aman. Implementasi teknologi IoT memungkinkan pemantauan jarak jauh dan penyimpanan data historis untuk analisis tren kualitas udara. Sistem ini menyediakan solusi pemantauan kualitas udara yang efektif, efisien, dan dapat diandalkan untuk lingkungan ruangan tertutup.

serious challenges due to attacks This research focuses on the development and implementation of an indoor air pollution detection system using Internet of Things (IoT) technology. This system is designed to monitor and detect various air quality parameters in real-time using three main sensors, namely MQ-135 for hazardous gases, MQ-2 for flammable gases and smoke, and DHT-22 for temperature and humidity measurements. NodeMCU is used as the main controller that integrates all components with the IoT platform. Based on the test results, the system showed optimal performance with an average response time of 0.9 seconds for the MQ-135 sensor and 0.75 seconds for the MQ-2 sensor. The air quality classification system is implemented with four categories: good air (<900 ppm), unhealthy (901-1050 ppm), very unhealthy (1051-1250 ppm), and hazardous (>1251 ppm). The automatic notification feature via the Telegram platform successfully provides real-time alerts to users when air conditions are detected as unsafe. The implementation of IoT technology allows remote monitoring and storage of historical data for air quality trend analysis. This system provides an effective, efficient, and reliable air quality monitoring solution for indoor environments.