Nyeri punggung merupakan permasalahan kesehatan yang umum terjadi akibat kebiasaan duduk dengan postur yang tidak ergonomis dalam waktu yang lama, seperti saat bekerja, belajar, atau menggunakan perangkat digital. Postur duduk yang buruk, seperti membungkuk, duduk miring, atau tidak menyandar dengan benar, dapat memberikan tekanan berlebih pada tulang belakang dan otot sehingga berpotensi menimbulkan gangguan muskuloskeletal, seperti low back pain dan forward head posture (FHP). Oleh karena itu, diperlukan solusi preventif yang mampu membantu pengguna menyadari dan memperbaiki postur duduk secara berkelanjutan. Penelitian ini merancang sistem pemantauan postur duduk berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau dan mengklasifikasikan postur duduk pengguna secara real-time. Sistem menggunakan sensor ADXL345 untuk mendeteksi sudut kemiringan tubuh dan sensor VL53L0X untuk mengukur jarak antara punggung dan sandaran kursi. Data sensor diproses menggunakan mikrokontroler ESP32 dan diklasifikasikan dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk menentukan kategori postur ergonomis, kurang ergonomis, dan tidak ergonomis. Data hasil pembacaan sensor dan klasifikasi dikirim melalui Firebase Cloud Firestore dan ditampilkan pada aplikasi Flutter serta LCD secara real-time. Berdasarkan hasil pengujian, metode KNN menghasilkan akurasi terbaik sebesar 92% pada nilai K = 5. Sensor ADXL345 dan VL53L0X memiliki rata-rata error masing-masing sebesar 1,88% dan 1,38%. Sistem yang dirancang diharapkan mampu membantu pengguna memantau postur duduk serta mengurangi risiko nyeri punggung akibat kebiasaan duduk yang tidak ergonomis maupun duduk terlalu lama tanpa perubahan posisi.