Deteksi dini penyakit sering kali diabaikan oleh masyarakat. Padahal, pendeteksian dini penyakit merupakan langkah penting sebagai upaya menjaga kesehatan dan meningkatkan kualitas hidup manusia. Salah satu cara pendeteksian dini penyakit secara sederhana yaitu melalui karakteristik urin dan feses yang dapat menjadi indikator kesehatan tubuh. Oleh karena itu, untuk mengatasi permasalahan tersebut dirancang sebuah inovasi purwarupa toilet cerdas berbasis Internet of Things yang terintegrasi dengan aplikasi android untuk mendeteksi dan memonitoring kesehatan berdasarkan karakteristik urin dan feses. Penelitian ini berfokus dalam membuat sistem klasifikasi urin dan feses. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan Convolution neural network dengan arsitektur Mobilenet v2. Hasil akhir dengan kinerja sistem terbaik menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0,0001, batch size 16, dan epoch 30 yang mempu menghasilkan akurasi sebesar 98% untuk mengklasifikasikan warna urin, 99% untuk mengklasifikasikan warna feses, dan 90% untuk mengklasifikasikan bentuk feses. Berdasarkan hasil kinerja sistem dapat disimpulkan bahwa model yang dibuat dapat bekerja dengan baik dalam mendeteksi karakteristik urin dan feses.
Kata kunci— Convolution neural network, Mobilenet V2, Toilet Cerdas.