Pertanian merupakan hal yang sangat penting bagi manusia karena secara lang- sung berhubungan dengan produksi pangan. Salah satu produksi pangan yang di konsumsi masyarakat adalah kentang. Kentang tidak hanya dikonsumsi sebagai makanan pokok tetapi dapat juga dijadikan bahan dasar untuk membuat cemilan. Dengan banyaknya yang produksi kentang saat ini maka semakin sulit untuk peta- ni dalam memeriksa kualitas dan kuantitas kentang. Penyakit pada daun kentang merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kualitas kentang.
Pertumbuhan pesat teknologi saat ini membuat manusia menciptakan Artificial Intelligence (AI). AI juga dapat disebut sebagai kecerdasan buatan pada teknologi mesin yang mengimplementasikan kecerdasan manusia. AI yang didasari oleh De- ep Learning untuk proses klasifikasi pengolahan citra menggunakan metode Convo- lutional Neural Network memiliki kinerja yang lebih unggul. Dengan menggunakan salah satu arsitektur yaitu MobileNet yang memiliki kelebihan low cost, stable dan high precision.
Penelitian ini akan melakukan klasifikasi penyakit pada daun kentang yaitu ear- ly blight, late blight dan healthy. Dengan menggunakan metode CNN arsitektur MobileNet terdapat empat skenario pengujian untuk mendapatkan hasil terbaik. Ha- sil terbaik dari setiap skenario menggunakan optimizer RMSprop, learning rate 0,0001, epochs 50 dan batch size 32 memperoleh akurasi 97,90% dan loss 0,0390.
KataKunci: Klasifikasidaunkentang,ConvolutionalNeuralNetwork,MobileNet.