The problem that is often faced by red chili farmers is plant- nisms as a cause of red chili plant disease. Plant diseases can cause plants to rot and die by fungi, causing crop failure which results in decreased red chili
production. Sometimes some diseases are very difficult to recognize by farmers using their eyes or without tools. To find out the characteristics of these plants being attacked by diseases, of course, there are special characteristics that are displayed by plants, and not just anyone can know these characteristics. The characteristic that is most easily recognized when a plant is sick is when a symptom or other sign appears on the body of the plant caused by the organism. This solution can take advantage of computational techniques such as object recognition models using
deep learning, namely Convolutional Neural Network. Convolutional Neural Network. Convolutional Neural Network is a type of neural network that is used for image data. This study used eight classes of leaf types, namely healthy, anthracnose, cercospora leaf spot, phytoftora leaf blight, fusarium wilt, choanephora leaf rot, stemfilium gray spot, and powdery mildew. In the process of training the network, it produces 71% accuracy of the training data. The testing process of validation data produces an accuracy of 25%. These results indicate that the Convolutional Neural Network method has the potential for an automatic object detection approach in distinguishing types of red chili plant diseases caused by fungi.

Permasalahan yang sering dihadapi oleh petani cabai merah adalah organisme pengganggu tanaman sebagai penyebab penyakit tanaman cabai merah. Penyakit tanaman dapat menyebabkan tanaman membusuk dan mati oleh cendawan sehingga menimbulkan kegagalan panen yang mengakibatkan produksi
cabai merah menurun. Adakalanya beberapa penyakit yang sangat sulit dikenali oleh petani dengan menggunakan mata atau tanpa alat bantu. Untuk mengetahui ciri-ciri tanaman tersebut terserang penyakit, tentunya ada ciri khusus yang
ditampakkan oleh tanaman dan tidak sembarang orang dapat mengetahui ciri-ciri tersebut. Ciri yang paling mudah dikenali apabila tanaman menderita sakit yaitu apabila pada tubuh tanaman tersebut timbul suatu gejala atau tanda lain yang ditimbulkan oleh organisme penyebab. Dalam penyelesaian ini dapat memanfaatkan teknologi komputasi seperti model pengenalan objek menggunakan deep learning yaitu Convolutional Neural Network. Convolutional Neural Network. Convolutional Neural Network merupakan salah satu jenis neural network yang digunakan pada data image. Penelitian ini menggunakan delapan kelas jenis daun yaitu sehat, antraknos, bercak daun cercospora, busuk daun fitoftora, layu fusarium, busuk daun choanephora, bercak kelabu stemfilium, dan embun tepung. Pada proses melatih jaringan menghasilkan akurasi 71% terhadap data training. Proses
pengujian terhadap data validasi menghasilkan akurasi 25%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Convolutional Neural Network berpotensi untuk pendekatan object detection secara otomatis dalam membedakan jenis penyakit tanaman cabai merah
yang disebabkan oleh cendawan.