Tanaman stroberri merupakan salah satu jenis tanaman yang memiliki nilai ekonomis yang tinggi dan memiliki banyak manfaat, dalam perkembangannya, budidaya yang dilakukan masih menggunakan cara konvensional sehingga hasil yang didapat belum memenuhi permintaan pasar. Masalah yang dihadapi dalam budidaya tanaman stroberi di Indonesia adalah ketersediaan bibit yang berkualitas baik dan bebas penyakit. Identifikasi penyakit pada tanaman stroberi sangat diperlukan untuk mengetahui penyakit lebih awal, sehingga dapat dilakukan pencegahan dini menyebarnya penyakit-penyakit tersebut. Seiring berkembangnya teknologi, perkembangan ini dapat dimanfaatkan untuk menerapkan berbagai inovasi terutama dalam bidang pertanian. Dengan memanfaatkan bantuan sensor kamera dan teknologi machine learning proses identifikasi penyakit dalam tanaman stroberi dapat dilakukan dengan cepat dan diharapkan dapat memperoleh hasil yang lebih akurat dan konsisten. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membangun aplikasi deteksi penyakit pada tanaman stoberi menggunakan metode machine learning Convolutional Neural Network. Aplikasi ini memanfaatkan arsitektur dari MobileNetV2 untuk membangun model, dari hasil pengujian yang telah dilakukan aplikasi ini menghasilkan nilai akurasi model sebesar 97.56%.