Kedelai merupakan sumber utama protein nabati dan minyak nabati dunia. Kacang kedelai termasuk jenis tanaman yang relatif mudah untuk ditanam karena tidak tergantung pada iklim tertentu. Dengan memperhatikan kecukupan faktor- faktor eksternal seperti air dan mineral, kelembaban suhu serta cahaya, kacang kedelai dapat tumbuh dengan baik. Selain itu, kedelai juga memiliki peluang bisnis dengan prospek yang bagus untuk dijadikan bisnis. Algoritma CNN dapat melakukan suatu tugas seperti klasifikasi gambar. Penelitian ini bertujuan mengimpelementasikan algoritma CNN untuk membuat sebuah model Machine Learning klasifikasi jenis-jenis kacang kedelai. Dataset yang digunakan diperoleh dari website https://kaggle.com. Dataset ini berjumlah 5513 gambar yang terbagi menjadi 5 kelas, yaitu Broken, Immature, Intact, Skin-damaged dan Spotted Soybean.Pelatihan model dilakukan sebanyak 3 skenario pembagian dataset. Hasil evaluasi terbaik dihasilkan oleh skenario pertama dan ketiga, model menghasilkan nilai evaluasi yaitu nilai Accuracy sebesar 83%, nilai F1-Score sebesar 83%, nilai Recall sebesar 83%, dan nilai Precision sebesar 84%. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut menunjukan bahwa model memiliki kemampuan yang cukup baik dalam mendeteksi gambar jenis-jenis kacang kedelai dengan memperoleh tingkat akurasi yang relatif tinggi.