<![CDATA[Water quality is a crucial factor in the success of catfish aquaculture. Unstable environmental parameters such as temperature, acidity (pH), and water turbidity are often the main causes of high fish mortality and decreased crop yields. This research aims to develop a web-based dashboard integrated with Internet of Things (IoT) technology for real-time water quality monitoring. The system utilizes an ESP32 microcontroller as the central data processing unit connected to three main sensors: a DS18B20 temperature sensor, a pH meter sensor, and a turbidity sensor. The data captured by the sensors is transmitted to a Local Storage database using HTTP/MQTT protocols, which is then visualized on a responsive web dashboard built using the ReactJS and Node.js frameworks. This dashboard features parameter fluctuation graphs, water quality status indicators, and an early warning system via automatic notifications if parameters cross safe thresholds. Functional testing indicates that the system is capable of reading and transmitting data with an average sensor accuracy rate above 95% and a data transmission delay of less than 2 seconds. The implementation of this system is expected to assist catfish farmers in minimizing the risk of harvest failure through rapid and precise water condition mitigation. Keywords: Web Dashboard; Water Quality Monitoring; Catfish Aquaculture; Internet of Things (IoT); Real-time. Abstrak Kualitas air merupakan faktor krusial dalam keberhasilan budidaya ikan lele. Parameter lingkungan seperti suhu, keasaman (pH), dan kekeruhan air yang tidak stabil seringkali menjadi penyebab utama tingginya mortalitas ikan dan penurunan hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah dashboard berbasis web yang terintegrasi dengan teknologi Internet of Things (IoT) untuk melakukan monitoring kualitas air secara real-time. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat pemrosesan data yang terhubung dengan tiga sensor utama: sensor suhu DS18B20, sensor pH meter, dan sensor kekeruhan (turbidity). Data yang ditangkap oleh sensor dikirimkan database Local Storage menggunakan protokol HTTP/MQTT, yang kemudian divisualisasikan pada dashboard web responsif yang dibangun menggunakan framework ReactJS dan Node.js. Dashboard ini dilengkapi dengan fitur grafik fluktuasi parameter, indikator status kualitas air, serta sistem peringatan dini (early warning system) melalui notifikasi otomatis jika parameter melewati batas aman. Pengujian fungsionalitas menunjukkan bahwa sistem mampu membaca dan mengirimkan data dengan tingkat akurasi sensor rata-rata di atas 95% dan delay pengiriman data kurang dari 2 detik. Implementasi sistem ini diharapkan dapat membantu para pembudidaya ikan lele dalam meminimalkan risiko gagal panen melalui mitigasi kondisi air secara cepat dan tepat. Kata Kunci: Dashboard Web; Monitoring Kualitas Air; Budidaya Ikan Lele; Internet of Things; Real-time.]]>
