Abstrak
.Kualitas udara yang buruk di ruang laundry dapat memengaruhi kenyamanan, kesehatan pengguna, dan efisiensi operasional. Hal ini disebabkan oleh tingginya paparan uap kimia, kelembapan berlebih, dan suhu tinggi yang dapat menciptakan lingkungan tidak sehat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan prototipe sistem ventilasi otomatis untuk pengendalian kualitas udara di ruang laundry berbasis Internet of ThingsF (IoT) dengan metode rule-based. Sistem ini menggunakan sensor MQ-135 untuk mendeteksi gas CO, sensor DHT22 untuk mengukur suhu dan kelembapan, serta platform Blynk IoT untuk monitoring dan kontrol jarak jauh. Metode rule-based mengklasifikasikan kondisi udara menjadi tiga kategori (Normal, Waspada, dan Bahaya), kemudian mengaktifkan kipas exhaust, LED indikator, dan buzzer secara otomatis sesuai tingkat bahaya yang terdeteksi. Hasil penelitian menunjukkan sistem bekerja dengan baik selama pengujian tiga hari (8-10 Desember 2025) dengan total 360 sampel data. Metode rule-based berhasil mengklasifikasikan kondisi udara dengan tingkat akurasi 100%, mampu mendeteksi lonjakan tertinggi dengan suhu 34.8°C, kelembaban 68%, dan CO 60 ppm, serta menurunkan kondisi secara otomatis melalui aktivasi kipas exhaust. Analisis akurasi sensor menunjukkan sensor suhu DHT22 mencapai 97,840%, sensor kelembaban DHT22 mencapai 84,652%, dan sensor gas MQ-135 mencapai 92,442%, sehingga akurasi sistem keseluruhan mencapai 91,645%. Integrasi dengan platform Blynk IoT mencapai tingkat keberhasilan pengiriman data 100%, packet loss 0% (sangat baik berdasarkan standar TIPHON), dan latency 194,25 ms (baik). Sistem terbukti layak dan andal untuk meningkatkan kualitas udara secara otomatis dan responsif, meskipun terdapat keterbatasan pada akurasi sensor kelembaban dan sensor gas CO, serta dapat diadaptasi untuk penggunaan di berbagai lingkungan dengan kebutuhan serupa.