Dalam budidaya tanaman kelapa sawit, pemupukan merupakan salah satu faktor penting untuk produktivitas buah kelapa sawit. Jika pohon sawit tidak diberi pupuk, maka akan mengurangi produktivitas buah sawit. Berdasarkan wawancara dengan pemilik lahan sawit, pemilik lahan mempekerjakan pekerja untuk melakukan pemupukan, tetapi terjadi kecurangan dalam proses pemupukan. Sehingga mempengaruhi produktivitas sawit. Oleh karena itu dibuatlah sistem monitoring terhadap pohon sawit yang sudah dilakukan pemupukan atau belum yang menggunakan object detection dan algoritma Convolutional Neural Network yang mendeteksi pupuk melalui citra foto. Dengan melakukan monitoring pemupukan pada lahan sawit, pemilik lahan dapat mengetahui pohon sawit yang belum diberi pupuk, meminimalisir kecurangan, dan juga mendapatkan hasil buah yang optimal pada sebuah lahan sawit. Sistem ini dikembangkan selama 6 bulan dan berdasarkan hasil evaluasi model menggunakan Confusion Matrix mendapatkan akurasi 94.9% untuk mengenali objek, Black Box Testing untuk pengujjian fungsionalitas dengan tingkat keberhasilan 100% dari 8 test case yang diujikan, dan User Acceptance Testing (UAT) untuk kepuasan pengguna 100% dari 10 pertanyaan, dan sistem mampu mendeteksi pupuk pada gambar dengan baik dan sistem berjalan sesuai dengan harapan pengguna.