Dalam era pertanian digital yang berkembang pesat, sangat penting bagi industri teh untuk memanfaatkan teknologi terbaru guna meningkatkan efisiensi dan produktivitas. Makalah ini mengusulkan pendekatan inovatif yang mengintegrasikan model deteksi objek YOLO v8 (You Only Look Once) untuk memantau perkebunan teh, serta menghubungkannya dengan platform web. YOLO v8, yang dikenal karena kemampuannya mendeteksi objek dengan cepat dan akurat, digunakan untuk mengidentifikasi berbagai parameter penting dalam budidaya teh, mulai dari kesehatan daun hingga infestasi hama dan pola pertumbuhan. Pendekatan ini tidak hanya memungkinkan pemantauan yang lebih akurat dan efisien, tetapi juga memperluas akses informasi melalui integrasi dengan platform web. Dengan demikian, data yang dikumpulkan dapat diproses dan diintegrasikan langsung ke platform web, memberikan akses kepada pemangku kepentingan dari mana saja, kapan saja. Hal ini memfasilitasi pengambilan keputusan berbasis data, memungkinkan manajemen yang lebih adaptif dan responsif terhadap perubahan kondisi lapangan. Integrasi ke dalam platform web juga membuka peluang baru untuk kolaborasi di antara para pemangku kepentingan. Peneliti, petani, produsen, dan pemasar teh dapat berinteraksi lebih efektif, berbagi informasi, dan mendapatkan wawasan baru yang didukung oleh data yang dikumpulkan secara real-time. Ini mengarah pada peningkatan kolaborasi sektoral dan pertukaran pengetahuan, yang pada gilirannya dapat meningkatkan inovasi dan daya saing keseluruhan industri teh.