Riau adalah penghasil terbesar kelapa sawit, pengelolaan efektif diperlukan agar produktivitas semakin meningkat. Kelemahan pengelolaan sawit di Indonesia adalah banyak perkebunan yang tidak memiliki sistem monitoring aktivitas jarak jauh. Berdasarkan kelemahan tersebut, dibutuhkan sistem monitoring produktivitas sawit menggunakan web dan mobile yang dapat menyajikan informasi kelapa sawit. Pengembangan sistem akan menggunakan metode prototyping. Tujuan dari proyek akhir ini adalah dapat membantu pengumpulan data kelapa sawit dan dimonitor dari jarak jauh. Tahapan penelitian ini adalah melakukan studi literatur, merancang sistem dan machine learning, implementasi dan pengujian sistem menggunakan blackbox testing, usability testing dan user acceptance test, dan pengujian machine learning menggunakan mean absolute error dan mean absolute percentage error. Hasil pengujian user acceptance test mendapatkan hasil seluruh fungsi berjalan dengan sempurna, dan usability testing mendapatkan hasil 100% untuk seluruh kriteria. Sedangkan pada machine learning, kebun K1 memiliki error sebesar 11.09%, pada kebun K2 sebesar 12,03%, pada kebun K3 sebesar 17,58%, kebun
K5 sebesar 12,07% dan kebun K24 sebesar 2,75%. Berdasarkan
persentase tersebut, kebun K24 memiliki persentase error terendah, sedangkan kebun K3 memiliki persentase error tertinggi diantara seluruh kebun yang terdaftar.