Timbangan sangat dibutuhkan para pedagang termasuk pedagang sayuran, akan tetapi timbangan yang diciptakan di pasaran hanya bisa menentukan beratnya saja. Dengan begitu pengguna timbangan membutuhkan lebih banyak waktu untuk memvalidasi transaksi tersebut. Pada penelitian sebelumnya telah ada penelitian tentang timbangan pintar yang dapat menghitung total harga berdasarkan berat dan jenis sayuran yang ditimbang, penelitian tersebut menggunakan Raspberry Pi 3 Model B dan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai metode untuk timbangan dapat mengenali jenis sayuran yang berada di atasnya. Seiring perkembangan teknologi yang sangat pesat membuat harga Raspberry Pi semua varian mengalami kenaikan harga. Maka dari itu perlunya penelitian tentang timbangan pintar dengan komponen yang memiliki harga relatif lebih murah. Pada penelitian ini peneliti menggunakan Mikrokontroler ESP32-CAM yang harganya dibandrol relatif lebih murah dibandingkan Raspberry Pi 3 Model B, penelitian ini tetap menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan loadcell yang di lengkapi modul HX711 sebagai sensor untuk mendapatkan nilai berat suatu benda. Dataset yang dikumpulkan berjumlah 600 data citra dengan masing masing jenis sayuran sebanyak 150 data citra, kelas pada data training terdiri dari tomat, kubis, wortel, dan kentang. Timbangan pintar dengan menggunakan ESP32-CAM mendapatkan hasil akurasi klasifikasi sebesar 90% dan selisih rata-rata alat yang dibangun sebesar 0.8 gram dibandingkan timbangan digital merek SF-400.