Klasifikasi merupakan bagian dari predictive modelling dan supervised learning. Metode ini digunakan untuk menentukan kelas data berdasarkan nilai sebelumnya. Dalam penyelesaian kasus tertentu terdapat berbagai metode klasifikasi dengan tingkat akurasi yang beragam. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan bagian Multilayer Perceptron (MLP) untuk melakukan pengolahan data dua dimensi. CNN juga merupakan bagian dari Deep Neural Network dan diaplikasikan pada objek citra. Dari beberapa sumber menyatakan untuk proses klasifikasi menggunakan citra kurang tepat diimplementasikan pada MLP ini. Tentunya akan berakibat ke akurasi dari metode tersebut dalam menangani kasus tertentu. Pada penelitian ini proses klasifikasi objek menggunakan recognition keras untuk mengetahui nilai akurasi metode menggunakan objek burung cendrawasih. Dari hasil penelitian ini dilakukan training model dengan menggunakan 10 ephocs dengan nilai akurasi sebesar 0.0850 sementara loss value sebesar 2.5658.