AbstrakPembangunan di Surabaya sangatlah cepat. Terdapat 105 gedung bertingkat yang pada perawatan kacanya menggunakan tenaga pembersih konvensional. Hal ini menyebabkan banyaknya kecelakaan kerja yang diakibatkan oleh ketinggian gedung. Untuk mengatasi masalah ini, salah satu solusi yang bisa dilakukan adalah contohnya mengganti tenaga pembersih konvensional dengan mesin, seperti robot pembersih kaca. Robot pembersih kaca menggunakan cairan dan kain pembersih atau bisa disebut claner. Penggunaan cleaner dicatat untuk mendapatkan data hasil penggunaan cairan pembersih. Proses ini biasa kita sebut monitoring. Proses monitoring akan terbantu jika prosesnya dilakukan secara otomatis. Sistem monitoring ini menggunakan water level sensor sebagai pendeteksi berapa tinggi level cairan permbersih pada robot pembersih kaca. Monitoring level cairan pembersih kaca ditampilkan pada android. Display pada android menggunakan modul Bluetooth HC-05. Pada pengujian sensor didapatkan bahwa rata-rata koreksi sebesar 0.065556, dan nilai ketidakpastian alat ukur ±0.120015678 dengan tingkat kepercayaan 95%. AbstractDevelopment in surabaya were very fast. There were 105 buildings which in the care of glass used exertion conventional cleaners. It caused many accidents caused by the height of building. To solve this problem, there was one of solution that can be done for example to replace the conventional energy with cleaner engine, like glass cleaning robot. Glass cleaning robot usually used cleaning fluid with cleaning cloth or cleaner. Consumption of cleaner fluid was noted to get the result of used cleaner fluid. Monitoring would be helpful If process of monitoring is be done automatically. This monitoring system used water level of detection sensors as how high the level of liquids on glass cleaner robot. Monitoring the level of glass cleaner robot is displayed on android. Display used bluetooth HC-05 modul. Testing result was got that average amounting were 0.065556 correction, and value of measuring uncertainty were ±0.120015678 with levels of trust 95 %.