Pemantauan parameter lingkungan di wilayah perkebunan merupakan aspek esensial untuk mempertahankan kesehatan dan produktivitas tanaman, terutama melalui pengamatan suhu, kelembapan, dan tekanan udara. Penelitian ini menerapkan sistem pemantauan berbasis Internet of Things (IoT) yang memanfaatkan mikrokontroler LilyGo T-Beam LoRa 915 MHz yang terintegrasi dengan sensor SHT31, sensor INA219, dan modul GPS. Sistem dirancang agar mampu beroprasi secara mandiri menggunakan panel surya sebagai sumber energi utama, yang diatur melalui modul MPPT CN3791 untuk memaksimalkan efisiensi pengisian daya. Seluruh data hasil pengukuran dikirimkan secara waktu nyata ke platform thingsboard melalui koneksi WiFi, kemudian diolah untuk meghitung Vapor Pressure Deficit (VPD) sebagai parameter utama dalam mengidentifikasi potensi stress tanaman akibat ketidakseimbangan kelembapan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa selama masa observasi, distribusi nilai VPD terbagi menjadi sekitar 35% pada kategori rendah (0,0428 0,1999 kPa) yang menunjukkan kelembapan udara tinggi dengan risiko transpirasi minimal, serta sekitar 65% pada kategori sedang hingga tinggi (≥0,5 kPa) dengan nilai puncak mencapai 1,3517 kPa yang menandakan kondisi kritis bagi tanaman. Penerapan ini membuktikan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memantau dan menganalisis dinamika mikroklimat secara presisi, sekaligus menyajikan informasi yang signifikan untuk menunjang pengambilan keputusan dalam manajemen perkebunan teh. Kata Kunci: Internet of Things, Long Range, SHT31, INA219, CN3791, VPD