Koding Indonesia

Pendahuluan — Dari Database ke Dashboard

Di artikel #18, data sensor ESP32 sudah tersimpan di MySQL — bagus untuk query SQL dan ekspor. Tapi untuk grafik histori (zoom 24 jam, rata-rata per jam, alert suhu), stack industri memakai time-series database + dashboard.

Artikel Jalur B ini melengkapi pipeline: InfluxDB 2 menyimpan titik data sensor dengan timestamp akurat (#34), lalu Grafana menampilkan grafik suhu & kelembaban secara interaktif. ESP32 tetap publish ke MQTT seperti biasa — tidak perlu ubah firmware.

Prasyarat: Broker Mosquitto #16 jalan, payload JSON dengan unix (#34), paham MQTT (#7). Disarankan sudah baca Python → MySQL (#18) untuk membandingkan dua pendekatan penyimpanan.

MySQL (#18) vs InfluxDB — Kapan Pakai Apa?

Aspek	MySQL (#18)	InfluxDB (artikel ini)
Kekuatan	Relasi, JOIN, laporan SQL	Grafik time-series, retensi otomatis, downsampling
Query	SQL	Flux (atau SQL di InfluxDB 3)
Dashboard	Grafana + datasource MySQL	Grafana + datasource InfluxDB (native)
Produksi	Bisa keduanya paralel: MySQL arsip, InfluxDB grafik	Telegraf ringan, tanpa kode Python

Arsitektur: MQTT → InfluxDB → Grafana

  [ ESP32 + DHT22 ]
        | publish JSON (suhu, kelembaban, unix)
        v
  [ Mosquitto #16 ]  topic: kodingindonesia/esp32/dht22/data
        |
        +-- Opsi A: Telegraf (mqtt_consumer) --+
        |                                        v
        +-- Opsi B: Python influxdb-client ----+--> [ InfluxDB 2 ] bucket: iot_sensors
                                                   |
                                                   v
                                            [ Grafana :3000 ]
                                                   |
                                                   +-- Panel suhu / kelembaban 24 jam

Payload contoh (sama dengan #18 / #34):

{"suhu":28.5,"kelembaban":65.2,"timestamp":"2026-07-02T14:30:00","unix":1782977400}

Yang Kamu Butuhkan

Raspberry Pi 4 / VPS — minimal 2 GB RAM (InfluxDB + Grafana + Mosquitto bisa satu mesin)
Docker + Docker Compose
InfluxDB 2.7, Grafana, Telegraf (opsi A)
Atau Python 3.10+ + influxdb-client (opsi B, mirip #18)
Broker 192.168.1.50:1883, user subscriber kindo_subscriber dari #18

Estimasi biaya: Rp 0 (open source) jika pakai Pi/VPS yang sudah ada; Grafana & InfluxDB gratis untuk self-host.

Docker Compose: InfluxDB + Grafana + Telegraf

Buat folder ~/kindo-iot-stack:

mkdir -p ~/kindo-iot-stack && cd ~/kindo-iot-stack

File docker-compose.yml:

services:
  influxdb:
    image: influxdb:2.7
    container_name: kindo-influxdb
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8086:8086"
    volumes:
      - influxdb-data:/var/lib/influxdb2
    environment:
      DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE: setup
      DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME: kindo_admin
      DOCKER_INFLUXDB_INIT_PASSWORD: GANTI_PASSWORD_INFLUX_ADMIN
      DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG: kindo
      DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET: iot_sensors
      DOCKER_INFLUXDB_INIT_ADMIN_TOKEN: GANTI_INFLUX_TOKEN

  grafana:
    image: grafana/grafana:11.3.0
    container_name: kindo-grafana
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - grafana-data:/var/lib/grafana
    depends_on:
      - influxdb

  telegraf:
    image: telegraf:1.32
    container_name: kindo-telegraf
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./telegraf.conf:/etc/telegraf/telegraf.conf:ro
    depends_on:
      - influxdb

volumes:
  influxdb-data:
  grafana-data:

docker compose up -d
docker compose ps

Pro tip: Simpan token InfluxDB di file .env (jangan commit ke Git). Ganti semua placeholder GANTI_* sebelum production.

Telegraf: MQTT → InfluxDB (Opsi A — Tanpa Kode)

File telegraf.conf di folder yang sama:

[agent]
  interval = "10s"
  flush_interval = "10s"

[[outputs.influxdb_v2]]
  urls = ["http://influxdb:8086"]
  token = "GANTI_INFLUX_TOKEN"
  organization = "kindo"
  bucket = "iot_sensors"

[[inputs.mqtt_consumer]]
  servers = ["tcp://192.168.1.50:1883"]
  topics = ["kodingindonesia/esp32/dht22/data"]
  username = "kindo_subscriber"
  password = "GANTI_PASSWORD_SUBSCRIBER"
  qos = 1
  client_id = "kindo-telegraf"
  data_format = "json"
  json_time_key = "unix"
  json_time_format = "unix"
  name_override = "dht22"

Field suhu dan kelembaban dari JSON otomatis jadi field InfluxDB; timestamp dari unix (#34).

docker compose restart telegraf
docker logs kindo-telegraf --tail 20

Opsi B: Python → InfluxDB (Lanjutan #18)

Jika sudah nyaman dengan subscriber Python #18, tambahkan penulisan ke InfluxDB:

from influxdb_client import InfluxDBClient, Point
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS

INFLUX_URL = "http://127.0.0.1:8086"
INFLUX_TOKEN = "GANTI_INFLUX_TOKEN"
INFLUX_ORG = "kindo"
INFLUX_BUCKET = "iot_sensors"

client = InfluxDBClient(url=INFLUX_URL, token=INFLUX_TOKEN, org=INFLUX_ORG)
write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)

def simpan_ke_influx(payload: dict) -> None:
  ts_ns = int(payload["unix"]) * 1_000_000_000
  point = (
    Point("dht22")
    .field("suhu", float(payload.get("suhu", 0)))
    .field("kelembaban", float(payload.get("kelembaban", 0)))
    .time(ts_ns)
  )
  write_api.write(bucket=INFLUX_BUCKET, org=INFLUX_ORG, record=point)

Panggil simpan_ke_influx(data) di dalam on_message bersama atau menggantikan INSERT MySQL — terserah kebutuhan proyek.

Verifikasi Data di InfluxDB

Masuk ke UI InfluxDB: http://192.168.1.50:8086 → Data Explorer, atau CLI:

docker exec -it kindo-influxdb influx query '
from(bucket: "iot_sensors")
  |> range(start: -1h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "dht22")
  |> limit(n: 10)
' --org kindo --token GANTI_INFLUX_TOKEN

Harus muncul field suhu dan kelembaban dengan waktu yang masuk akal (bukan tahun 1970 — pastikan ESP32 sudah NTP).

Grafana: Datasource InfluxDB

Buka http://192.168.1.50:3000 — login default admin / admin (ganti password saat pertama masuk)
Connections → Data sources → Add data source → InfluxDB
Query Language: Flux
URL: http://influxdb:8086 (dari container Grafana) atau http://127.0.0.1:8086 jika Grafana di host
Organization: kindo · Bucket: iot_sensors · Token: GANTI_INFLUX_TOKEN
Save & test → harus hijau

Dashboard: Grafik Suhu & Kelembaban

Dashboard baru → Add visualization → Time series.

Query Flux untuk suhu (24 jam terakhir):

from(bucket: "iot_sensors")
  |> range(start: -24h)
  |> filter(fn: (r) => r._measurement == "dht22")
  |> filter(fn: (r) => r._field == "suhu")
  |> aggregateWindow(every: 5m, fn: mean, createEmpty: false)

Duplikasi panel untuk _field == "kelembaban". Tambahkan panel Stat untuk nilai terakhir, dan Gauge opsional (0–100 % RH).

Panel	Tipe	Field
Suhu 24 jam	Time series	`suhu`
Kelembaban 24 jam	Time series	`kelembaban`
Nilai sekarang	Stat	keduanya

Pro tip: Set timezone dashboard ke Asia/Jakarta (Dashboard settings → General) agar sumbu waktu cocok dengan timestamp lokal ESP32 (#34).

Untuk variabel dashboard yang bisa dipakai ulang, simpan query Flux sebagai Dashboard variable (mis. $measurement = dht22 atau bme280 dari #13). Panel Stat bisa menampilkan Last value dengan unit °C dan % — cocok dipantau dari HP di jaringan LAN.

Uji Cepat Tanpa ESP32 (mosquitto_pub)

Sebelum firmware siap, kirim payload uji ke broker (#16) sebagai user subscriber:

mosquitto_pub -h 192.168.1.50 -p 1883 \
  -u kindo_subscriber -P 'GANTI_PASSWORD_SUBSCRIBER' \
  -t "kodingindonesia/esp32/dht22/data" \
  -m '{"suhu":29.1,"kelembaban":62.0,"timestamp":"2026-07-02T14:30:00","unix":1782977400}'

Refresh Grafana — titik baru harus muncul dalam beberapa detik. Ulangi 3–5 kali dengan nilai berbeda untuk melihat garis naik/turun. Ini cara tercepat memastikan Telegraf, InfluxDB, dan Grafana terhubung tanpa debug firmware ESP32 sekaligus — sama seperti uji mosquitto_sub di artikel MQTT (#7).

Retensi Data & Penghematan Disk

InfluxDB 2 mengelola retensi lewat Bucket. Di UI InfluxDB: Data → Buckets → iot_sensors → Edit — set retensi misalnya 30 hari atau 90 hari tergantung kapasitas SD card Pi.

Turunkan frekuensi publish ESP32 (mis. dari 5 detik ke 30 detik) jika grafik cukup update per menit
Gunakan aggregateWindow di Grafana agar panel tetap responsif meski data mentah menumpuk
Backup bucket penting via influx backup sebelum upgrade major version InfluxDB

MySQL dari #18 bisa tetap menyimpan arsip jangka panjang sementara InfluxDB fokus grafik operasional harian — kombinasi yang umum di proyek IoT skala kecil hingga menengah.

Alert Grafana (Opsional)

Grafana mendukung alert rules — misalnya notifikasi Telegram atau email jika suhu > 35 °C lebih dari 10 menit. Buat rule dari panel Time series → Alert → New alert rule. Query Flux sama seperti panel; set threshold dan contact point di Alerting → Contact points. Fitur ini berguna untuk greenhouse (#39) atau cold storage tanpa coding tambahan — melengkapi otomasi visual Node-RED (#23).

Auto-start Setelah Reboot Raspberry Pi

Docker Compose dengan restart: unless-stopped sudah cukup jika daemon Docker aktif saat boot. Pastikan:

sudo systemctl enable docker
cd ~/kindo-iot-stack && docker compose up -d

Setelah power cycle Pi, tunggu ~60 detik lalu buka Grafana — stack harus hidup otomatis. Telegraf akan reconnect ke MQTT broker #16 begitu jaringan siap; tidak perlu SSH manual setiap reboot kecuali ada perubahan telegraf.conf.

Opsi Bonus: Grafana + MySQL (Lanjutan #18)

Jika sudah punya data di tabel sensor_readings MySQL, Grafana juga bisa pakai MySQL datasource tanpa InfluxDB:

SELECT recorded_at AS time, suhu, kelembaban
FROM sensor_readings
WHERE recorded_at > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
ORDER BY recorded_at;

InfluxDB lebih nyaman untuk jutaan titik data dan retensi otomatis; MySQL cukup untuk skala kecil. Banyak tim memakai keduanya: InfluxDB untuk live dashboard, MySQL untuk backup laporan bulanan.

Opsi TLS & Produksi

Deploy di internet: amankan MQTT dengan TLS #17 (port 8883). Telegraf mendukung tls_ca / tls_cert di blok mqtt_consumer. Grafana & InfluxDB sebaiknya di belakang reverse proxy HTTPS (Nginx) — jangan expose port 3000/8086 mentah ke internet tanpa auth kuat.

Penjelasan Bagian Kritis

json_time_key = "unix" — waktu titik data = waktu sensor, bukan waktu Telegraf menerima pesan.
name_override = "dht22" — measurement InfluxDB konsisten untuk query Flux.
User kindo_subscriber — sama dengan #18; jangan pakai credential publisher ESP32.
Topic — harus kodingindonesia/esp32/dht22/data (konsisten Seri 2).
Retensi bucket — atur di InfluxDB (mis. 30 hari) agar disk Pi tidak penuh.
Grafana vs Node-RED (#23) — Grafana fokus histori/grafik; Node-RED fokus otomasi visual.

Uji Coba (Checklist)

docker compose ps — ketiga container running
InfluxDB UI login + bucket iot_sensors ada
ESP32 publish (atau mosquitto_pub dengan JSON + unix) → data muncul di Data Explorer
Grafana datasource InfluxDB → test sukses
Panel suhu menampilkan garis naik/turun (bukan flat kosong)
Timezone dashboard Asia/Jakarta — jam cocok dengan WIB
Restart Pi → docker compose up -d otomatis (opsional: systemd unit)

Tips & Troubleshooting

Grafik kosong: Cek range waktu dashboard (24h) vs data benar-benar masuk — query Flux manual di InfluxDB
Timestamp 1970: Field unix kosong di payload — aktifkan NTP di ESP32 (#34)
Telegraf rc=5 MQTT: User/password salah — samakan dengan /etc/mosquitto/passwd
Grafana tidak reach InfluxDB: Pakai hostname container http://influxdb:8086 dari dalam jaringan Docker
Telegraf tidak reach Mosquitto: Dari container Docker, localhost bukan host Pi — pakai IP LAN host (192.168.1.50) atau tambahkan extra_hosts: ["host.docker.internal:host-gateway"] lalu tcp://host.docker.internal:1883
Disk penuh: Kurangi retensi bucket atau turunkan frekuensi publish ESP32
Port 3000 bentrok: Ubah mapping "3001:3000" di compose
Data dobel MySQL + Influx: Normal jika jalankan #18 dan Telegraf bersamaan — atau pilih satu penyimpanan utama

Keamanan & Produksi

Jangan commit token InfluxDB, password Grafana, atau .env ke GitHub
Ganti password default Grafana segera setelah instalasi
Plain MQTT (1883) hanya untuk LAN — production pakai TLS #17
Batasi akses Grafana dengan user/role — jangan publik tanpa HTTPS

Langkah Selanjutnya (Seri 2)

REST API vs MQTT (#20) — kapan pakai HTTP polling vs push MQTT
Python → MySQL (#18) — arsip SQL paralel dengan grafik InfluxDB
Home Assistant (#21) — dashboard smart home alternatif
BME280 (#13) — tambah field tekanan di measurement bme280
PIR (#24) — panel event gerak di Grafana
Capstone greenhouse (#39) — sensor + pompa + dashboard Grafana

Dengan InfluxDB dan Grafana, histori sensor ESP32 akhirnya terlihat — grafik interaktif siap dipantau dari browser. Lanjutkan Seri 2 di halaman artikel Koding Indonesia.

Histori Sensor ESP32: InfluxDB + Grafana Dashboard dari Data MQTT