Perhitungan bibit ikan patin secara manual merupakan proses yang memakan waktu dan berisiko menimbulkan stres pada ikan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji sebuah sistem otomasi penghitung bibit ikan patin berbasis Internet of Things (IOT) menggunakan algoritma deteksi objek You Only Look Once (YOLOv8). Sistem ini diimplementasikan pada Raspberry Pi 5 dan terintegrasi dengan sebuah website monitoring untuk pencatatan data. Pengujian fungsional dilakukan untuk mengukur akurasi perhitungan pada variasi jumlah bibit (20 hingga 50 ekor) dan dua kondisi ketinggian air (1 cm dan 2 cm). Hasil pengujian menunjukkan bahwa performa sistem dipengaruhi oleh kepadatan bibit dan ketinggian air. Akurasi rata-rata tertinggi sebesar 93.00% tercapai pada pengujian 20 ekor bibit dengan ketinggian air 2 cm. Pada kondisi tersebut, sistem menunjukkan performa yang lebih stabil dibandingkan ketinggian air 1 cm. Selain itu, proses pengiriman data ke website monitoring tercatat memiliki waktu tunda (delay) rata-rata 0.0496 detik. Selain itu, dilakukan juga pengujian umpan balik kepada pengguna akhir yang menunjukkan bahwa responden menilai sistem ini "jauh lebih cepat" dan "jauh lebih mudah" dibandingkan metode manual, serta memberikan tingkat kepuasan yang tinggi. Penelitian ini menunjukkan kelayakan penggunaan YOLOv8 untuk otomatisasi perhitungan bibit, dengan performa yang bergantung pada kondisi lingkungan pengujian.