Pengembangan algoritma untuk kendali quadrotor semakin masif dilakukan oleh peneliti diseluruh dunia. Sama seperti manusia yang melihat dan kemudian dapat mendekati dan menyentuh suatu obyek, penelitian ini juga diarahkan untuk menciptakan prinsip yang sama yang kami sebut sebagai Image Loop Control (ILC). Proses pendeteksian objek memanfaatkan kecerdasan buatan YOLOv8 (AI deep learning) sebagai state-of-the-art pada dunia pendeteksian objek kecil membawa performa pendeteksian objek kecil ke tingkat yang lebih tinggi dengan inovasinya yang revolusioner. Penerapannya di quadrotor diharapkan dapat memungkinkan tingkat otonomi pada otomasi quadrotor melalui image loop control tersebut. Di dalam ILC tetap digunakan kendali Proporsional dan Differensial (PD) untuk mengendalikan gerak pada tiap sumbu gerakan. Skripsi ini melaporkan gerak yaw yang dilakukan oleh quadrotor sebagai respon dari deteksi obyek oleh YOLOv8. Pada proses validasi hasil pelatihan dataset, sebesar 96% gambar pintu tertutup terdeteksi sebagai close, 94% gambar pintu terbuka terdeteksi sebagai open, dan 87% gambar pintu setengah terbuka terdeteksi sebagai semi. Hasil proses image loop control respon kontroler PD di sumbu yaw, memiliki rata-rata time delay sebesar 0,98 detik, rata-rata rise time sebesar 1,26 detik, dan rata-rata settling time sebesar 8,62 detik menggunakan nilai Kp = 1,2 dan Kd = 0,5.