Kucing merupakan hewan yang memiliki keberagaman ras. Karena memiliki banyak ras, makan bervariasi juga cara merawat setiap jenisnya. Untuk itu, diperlukan sistem yang dapat mengklasifikasikan jenis kucing dan menambah harga jual kucing. Pada penelitian ini, jenis ras yang dideteksi adalah 5 ras kucing, yaitu Bengal, Birman, Bombay, Sphynx dan Tuxedo. Pemilihan jenis ras kucing didasarkan pada perbedaan bentuk fisik kucing yang signifikan. Dataset yang digunakan 1875 gambar, 1688 gambar digunakan untuk training data dan 187 gambar digunakan untuk testing data. Sistem klasifikasi yang digunakan adalah metode CNN dengan algoritma VGG-16. Hasil dari proses training didapatkan akurasi paling tinggi 66.5%, precision 72%, recall 61% dan F-1 score 66% dengan menggunakan optimizer adam, learning-rate 0.001 dan epoch 75. Ukuran gambar yang digunakan adalah 32x32x3. Pada proses pengujian juga menggunakan parameter jarak dalam satuan cm dan pencahayaan dalam satuan lux. Pengujian dilakukan dengan menggunakan gambar picture kucing sebanyak 50 foto dengan masing-masing ras 10 gambar. Ketika gambar yang dideteksi merupakan hewan lain, output sistem adalah salah satu kategori ras kucing. Jarak yang digunakan dalam proses pendeteksian adalah 30 cm, 50 cm dan 70 cm dengan tingkat pencahayaan 35-40 lux dan 120-125 lux.
Kata Kunci: Kucing, VGG-16, Convolutional Neural Network