Identifikasi jenis jambu air berdasarkan pola urat daun merupakan salah satu penerapan pengolahan citra digital dalam bidang pertanian yang dapat membantu proses klasifikasi tanaman secara otomatis. Dataset yang digunakan terdiri dari variasi jumlah data, yaitu 500, 900, dan 1300 citra dengan tiga tingkat penajaman, yaitu penajaman 1 (P1), penajaman 2 (P2), dan penajaman 3 (P3). Model CNN dilatih menggunakan data latih dan diuji menggunakan data testing untuk memperoleh nilai akurasi klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah data latih dan tingkat penajaman citra berpengaruh terhadap tingkat akurasi CNN. Pada dataset 1300 diperoleh akurasi tertinggi sebesar 95,67% pada penajaman 2. Hasil pengujian data testing menghasilkan nilai akurasi sebesar 92,00%. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah data latih yang digunakan maka performa CNN semakin meningkat, sedangkan tingkat penajaman citra yang optimal mampu memperjelas pola urat daun sehingga meningkatkan akurasi klasifikasi.

Kata Kunci: Convolutional Neural Network, jambu air, pola urat daun, penajaman citra.