Industri peternakan di Indonesia membutuhkan teknologi yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam proses penetasan telur ayam. Salah satu solusinya adalah sistem monitoring berbasis IoT yang mampu mendeteksi fertilisasi telur ayam secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem monitoring perkembangan embrio telur ayam dalam alat penetas telur berbasis IoT. Sistem ini menggunakan kamera dan algoritma YOLO untuk mendeteksi fertilisasi telur dan memberikan informasi prediktif kepada peternak. Metode yang digunakan adalah SDLC Waterfall, dengan tahapan meliputi analisis kebutuhan, desain sistem, pengembangan, pengujian, dan implementasi. Data dikumpulkan dari proses training menggunakan algoritma YOLOv5 pada dataset telur yang diolah dengan Roboflow. Implementasi sistem dilakukan dengan memanfaatkan platform Thingspeak untuk mencatat dan mengirimkan data suhu dan kelembaban secara real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa training YOLOv5 pada 150 epoch memberikan akurasi tertinggi, dengan metrik evaluasi utama seperti Precision, Recall, mAP50, dan mAP50-95 yang mencapai nilai maksimal atau mendekati maksimal pada epoch tersebut. Integrasi IoT dengan Thingspeak memungkinkan pemantauan suhu dan kelembaban secara real-time melalui platform web, yang membantu peternak meningkatkan keberhasilan penetasan.