Salah satu gejala dari kelainan pita suara adalah adanya perubahan yang terjadi pada suara normal seperti suara serak atau parau, suara lemah, dan breathy voice. Untuk mengetahui kelainan pita suara maka perlu dilakukan diagnosa awal melalui analisis kualitas suara penderita. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan metode diagnosa awal non-invasive melalui klasifikasi kelainan pita suara menggunakan metode machine learning. Pada penelitian ini telah dibuat sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi kelainan pita suara yaitu dalam klasifikasi suara normal atau sehat maupun suara sakit berdasarkan sinyal yang didapatkan dari rekaman suara. Sinyal suara tersebut diolah dalam bentuk visualisasi audio menggunakan algoritma pengolahan citra untuk diklasifikasi menggunakan metode convolutional neural network (CNN). Dari penelitian yang telah dilakukan didapat bahwa uji klasifikasi menggunakan parameter terpilih melalui metode algoritma CNN dapat bekerja dengan baik dalam mengklasifikasi kelainan pita suara dan memperoleh akurasi sebesar 89,45%.
Kata Kunci: Convolutional Neural Network, Kelainan Pita Suara, Machine Learning, Pengolahan Citra