Perubahan cuaca yang ekstrim saat ini menjadi hal yang harus di waspadai oleh masyarakat, terutama ketika musim penghujan. Bencana alam seperti banjir dapat saja terjadi ketika musim-musim tersebut. Banjir dapat terjadi karena beberapa faktor diantaranya, curah hujan yang tinggi, meluapnya aliran sungai, dan bentuk permukaan tanah suatu wilayah. Banjir juga memiliki dampak yang merugikan bagi manusia mulai dari kerugian ekonomi, terganggunya aktivitas masyarakat, dan lain-lain. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk meminimalisir terjadinya bencana banjir pada wilayah yang rawan banjir adalah dengan cara membuat sistem peringatan dan monitoring pada kondisi sekitar sebelum terjadinya banjir. Sistem tersebut dapat dibuat dengan tiga parameter sebagai input yaitu curah hujan yang diukur menggunakan sensor tiping bucket, debit air dengan sensor flow dan ketinggian air dengan sensor ultrasonic. Dari ketiga parameter tersebut kemudian dirancang tiga node device untuk menentukan system peringatan terhadap banjir. Dua sensor node akan dilektakkan pada sungai dan saluran air untuk mengambil data secara real-time. Data yang didapatkan tersebut kemudian akan dikirmkan ke master node terdekat menggunakan komunikasi Lo-Ra. Selanjutnya, data akan diolah menggunakan metode Neural Network untuk mengklasifikasikan output agar dapat memberikan system peringatan terhadap banjir di suatu wilayah dengan menampilkan peta pada platform Node-Red beserta data kondisi yang didapatkan.