Monitoring kualitas biogas, khususnya konsentrasi Hydrogen Sulfide (H?S) dan kelembapan, sangat krusial untuk menjaga efisiensi dan keamanan produksi energi terbarukan. Kandungan H?S yang korosif dan tingkat kelembapan yang tidak optimal dapat menurunkan kualitas biogas dan merusak infrastruktur, sementara sistem monitoring konvensional seringkali tidak mampu memberikan peringatan dini terhadap kondisi anomali pembacaan sensor. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring cerdas berbasis Internet of Things (IoT) yang mengintegrasikan sensor dengan kemampuan deteksi anomali on-device untuk memantau kualitas biogas secara real-time di Laboratorium Smart Mikrogrid CoE. Metodologi penelitian ini mencakup perancangan sistem menggunakan sensor H?S (MQ-136) dan sensor kelembapan (SHT31-D) yang terhubung ke mikrokontroler ESP32. Untuk meningkatkan presisi, data sensor H?S dikalibrasi menggunakan metode interpolasi linear. Model machine learning berbasis Decision Tree Regressor dikembangkan dan diimplementasikan secara on-device (menggunakan MicroMLGen) untuk mempelajari pola normal dan mendeteksi anomali pembacaan sensor berdasarkan deviasi dari prediksi. Seluruh data termasuk data sensor, hasil prediksi, dan status anomaly dikirimkan ke platform cloud Firebase dan divisualisasikan melalui aplikasi mobile berbasis Flutter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mencapai akurasi tinggi, dengan akurasi pengukuran H?S mencapai 99,48% setelah kalibrasi dan akurasi kelembapan di atas 97%. Model deteksi anomali pembacaan sensor menunjukkan performa prediktif yang sangat baik dengan R² Score sebesar 0.9997, mampu mengidentifikasi anomali secara efektif. Penelitian ini berhasil mengimplementasikan sistem monitoring biogas cerdas yang fungsional dan andal, yang tidak hanya menyediakan data akurat secara real-time tetapi juga memberikan kemampuan deteksi anomaly pembacaan sensor. Solusi ini berkontribusi pada pengembangan teknologi monitoring biogas yang lebih efisien untuk mendukung optimalisasi produksi energi terbarukan.
Kata Kunci: Hidrogen Sulfida, Sistem Monitoring, Internet of Things, Energi Biogas, Energi Terbarukan