Pertanian kelapa sawit merupakan salah satu industri utama di berbagai negara, dan pemantauan kematangan buah kelapa sawit merupakan aspek penting dalam pengoptimalkan hasil panen dan kualitasnya. Dalam upaya meningkatkan efesiensi pemantauan, diperlukan suatu alat pendeteksi untuk memecahkan permasalahan tersebut. Alat ini memanfaatkan kamera pada RaspberryPi CAM untuk mengambil gambar buah kelapa sawit secara real-time dengan memanfaatkan parameter warna, ukuran dan tekstur.Data yang dikumpulkan secara langsung dikirimkan ke RaspberryPi CAM yang terhubung ke internet, kemudian data akan dikirimkan ke pemilik kebun menggunakan modem sehingga pemilik kebun sawit dapat memantau kematangan buah kelapa sawit secara real-time dari jarak jauh. Metode OpenCV digunakan dalam penelitian ini mampu memberikan hasil deteksi kematangan yang lebih akurat dan integrasi dengan platform IoT yang lebih efisien.Pada pengambilan data terdapat 2 klasifikasi dimana terdapat buah yang sudah matang dan buah yang belum matang. Pada 2 klasifikasi ini data yang diambil selama 5 hari. Untuk data buah yang belum matang sebanyak 40 gambar didapatkan keakurasian 87.5% dan tingkat error sebesar 12.5%. Sedangkan data buah yang sudah matang didapatkan keakurasian sebesar 97.5% dan tingkat error sebesar 2.5%. Dengan alat ini, pemilik kebun dapat mengambil tindakan yang tepat waktu untuk memaksimalkan hasil panen, mengurangi kerugian dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya.