Penyakit daun pada tanaman, yang umumnya disebabkan oleh infeksi jamur dan bakteri, dapat menyebar melalui media tanah, udara, dan air. Metode tradisional untuk mengklasifikasikan penyakit daun biasanya melibatkan pengamatan perubahan pada permukaan daun, namun metode ini memiliki keterbatasan dalam menghasilkan klasifikasi yang akurat. Seiring perkembangan teknologi, penggunaan pembelajaran mesin dan pendekatan berbasis pembelajaran mendalam, seperti CNN (Convolutional Neural Network), SLR, fuzzy C-means, dan metode klasifikasi lainnya, telah menunjukkan potensi besar untuk secara efektif meningkatkan akurasi dalam klasifikasi penyakit daun. Penyakit pada tanaman dapat diidentifikasi melalui daun, yang dianalisis menggunakan teknik CNN.Penyakit tanaman merupakan salah satu faktor utama yang menyebabkan penurunan kualitas hasil pertanian dan perkebunan, yang sering ditandai dengan perubahan pada daun, seperti munculnya bercak, layu, dan perubahan warna menjadi coklat. Dengan mengintegrasikan pembelajaran mesin dan teknologi pembelajaran mendalam, diharapkan metode ini dapat memberikan klasifikasi yang lebih akurat dan berfungsi sebagai alat pengendalian penyakit daun dalam bidang pertanian. Penelitian ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan klasifikasi penyakit daun menggunakan teknik yang canggih. Hasilnya diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan untuk peningkatan kualitas pertanian, terutama dalam hal pengendalian penyakit tanaman. Data yang diperoleh dari ekstraksi fitur CNN diharapkan dapat menjadi solusi efektif untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan penyakit daun pada tanaman buah dan sayuran.