Kondisi sungai di Kota bandung saat ini dalam kondisi kritis sesuai dengan informasi dari website Dinas ehutanan Provinsi Jabar, terdapat banyak sungai dalam kondisi tidak baik yang diperparah dengan perusahaan yang membuang limbah industrinya secara langsung ke sungai yang memiliki kandungan-kandungan yang dapat mempengaruhi parameter pH (Power of Hydrogen), TDS (Total Dissolved Solid), Suhu, Kekeruhan dan Dissolved Oxygen. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem peringatan dini dan monitoring terhadap kualitas air sungai berbasis Internet of Things dengan harapan peringatan dini yang dikirimkan melalui aplikasi telegram milik petugas DLHK Kota Bandung dan website social media twitter, dapat memberitahu petugas DLHK Kota Bandung bahwa suatu sungai dalam kondisi tercemar dan petugas tersebut dapat segera menuju lokasi air sungai untuk melakukan mitigasi dan memberikan peringatan pada masyarakat.
Metode penelitian yang digunakan menggunakan metode waterfall yang terdiri dari : analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan dengan pelaksanaannya secara berurutan. Metode pengumpulan data dilakukan dengan beberapa cara yaitu : observasi, wawancara, pemberian kuisioner, serta studi literature digunakan pada penelitian ini bersumber dari buku, jurnal, paparan seminar dan internet dijadikan acuan dalam penelitian yang dilakukan.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka didapatkan hasil pengujian sebagai berikut : back box testing dilakukan sesuai dengan yang terdapat pada rencana pengujian dengan hasil dari masing-masing pengujian tersebut memiliki hasil dengan nilai valid. Hasil yang didapatkan dari pengujian user acceptance test yang dihitung menggunakan skala likert memiliki nilai rata-rata 86,94% termasuk dalam kategori sangat setuju, serta terdapat tiga guidance yang merupakan tindak lanjut dari output sistem peringatan dini yang dapat dilakukan baik oleh Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan (DLHK) Kota Bandung maupun masyarakat.

Kata Kunci : Sistem Peringatan Dini, Internet of Things, Kualitas Air, Telegram Twitterm Grafik Monitoring