Penelitian tentang klasifikasi penyakit pada tanaman menggunakan metode CNN (Convolutional Neural Network) sudah banyak dilakukan, sayangnya belum banyak dataset publik yang tersedia untuk klasifikasi berbagai jenis penyakit pada tanaman pakcoy (Brassica rapa L), kesulitan yang lainnya adalah masih belum ada parameter yang jelas pada dataset untuk mendapatkan hasil CNN (Convolutional Neural Network) yang mempunyai error data training yang cukup rendah. penelitian ini menawarkan pembuatan dataset sebanyak 3583 dataset yang terbagi menjadi 4 klasifikasi dan melakukan training dengan menggunakan CNN (Convolutional Neural Network). study awal membuat dataset dan mengklasifikasikan tumbuhan pakcoy berdasarkan penyakit tumbuhan pakcoy. Hasil training menunjukkan hasil 99,9% dan hasil prediksi riil sebesar 80% dengan 20 percobaan dengan rentang lux 400-1000 lux. Dalam uji yang dilakukan, sistem ini telah menunjukkan kinerja yang baik. Namun, kami menyadari bahwa masih ada ruang untuk peningkatan lebih lanjut guna meningkatkan tingkat deteksi dan kecepatan pemrosesan. Kami berharap bahwa penelitian ini dapat memberikan kontribusi signifikan dalam bidang ini dan membuka jalan bagi kemajuan teknologi lebih lanjut dalam aplikasi serupa di masa depan.