Pengukuran adalah suatu kegiatan esensial dalam dunia industri. Agar proses dapat berlangsung secara efektif dan efisien, harus dipastikan bahwa pengukuran yang dilakukan dapat dilakukan dengan akurat. Galat yng mungkin muncul dalam pengukuran ini antara lain galat acak dan galat kasar (gross error). Galat inilah yang harus diminimalkan agar proses dapat berlangsung secara optimal. Pada tugas akhir ini, pertama-tama akan dilakukan pemodelan sistem yang akan digunakan untuk studi rekonsiliasi data dan deteksi gross error. Sistem yang digunakan berupa tangki ganda yang terhubung di bagian tengah. Pada model yang digunakan, diasumsikan sistem merupakan sistem linear time-invariant. Selanjutnya, dilakukan identifikasi sistem pada model yang sudah dibuat dengan menyesuaikan dengan suatu model ARX, dengan diasumsikan terdapat noise pada pengukuran yang dilakukan. Identifikasi dilakukan berdasarkan data masukan dan keluaran sistem. Lalu, dirancang algoritma filter Kalman yang akan digunakan pada model di atas. Terakhir akan ditambahkan algoritma untuk deteksi gross error. Algoritma gross error ini memanfaatkan bagian dari filter Kalman, yaitu innovations. Untuk menyusun suatu statistik uji. Setelah itu, digunakan hypotesis testing untuk menentukan ada atau tidaknya gross error pada sistem. Terakhir, algoritma deteksi gross error di atas digunakan untuk beberapa hal lain, yaitu mendeteksi adanya perubahan pada plant dan untuk mengetahui model yang paling sesuai dengan plant dari beberapa model yang tersedia.