Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki keberanekaragaman tumbuhan yang meilmpah di muka bumi.. Beranekaragam jenis tumbuhan terdapat di Indonesia, termasuk dalam jenis tanaman obat. Namun,  sedikit spesies digunakan sebagai bahan untuk pengobatan konvensional. Kondisi ini dipicu dengan banyaknya jenis tanaman herbal tetapi masih kurangnya pengetahuan masyarakat tentang jenis tanaman obat herbal. Proses identifikasi jenis tanaman sangat bergantung pada pengetahuan dari ahli botani dengan metode manual yang mengandalkan indra penglihatan berdasarkan ciri morfologi. Dengan kemajuan teknologi, pengenalan citra daun dapat dilakukan menggunakan computer vision. Seseorang dapat dengan mudah mengenali jenis tanaman obat melalui teknologi yang canggih. Proses pengenalan dapat diterapkan pada berbagai bagian tanaman, seperti buah, bunga, biji, daun atau lainnya. Penelitian ini mengusulkan proses pengenalan jenis tanaman obat berdasarkan pola citra daun. Proses identifikasi ini menggunakan metode K-NN (K-Nearest Neighbors). Uji coba dilakukan dengan menggunakan 15 jenis daun tanaman obat dengan masing-masing 20 citra yang berbeda untuk data latih. Proses pengujian dilakukan dengan menggunakan tahapan pre-processing, pelabelan, dan feature extraction terlebih dahulu. Proses identifikasi memanfaatkan strategi K-NN dengan memanfaatkan nilai k berbeda yaitu 1 sampai 10 dan parameter jarak Euclidean. Setelah dilakukan pengujian terhadap 75 citra daun diperoleh sebanyak 3 daun yang tidak sesuai dan 72 daun berhasil diidentifikasi dengan benar. Hasil uji coba menunjukkan bahwa nilai akurasi tertinggi diperoleh pada k=10 dengan akurasi sebesar 96%.

Kata Kunci— Identifikasi, Pengolahan citra, K-Nearest Neighbors, Citra Daun, Tanaman Obat

Indonesia is one of the state that has many plants in the world. Indonesia has tropical climate, has many vitals than another subtropical and pole. Various types of plants are found in Indonesia, including types of medicinal plants. Around 9,600 types of medicinal plants are found in Indonesia, but only about 300 species are used as ingredients for traditional medicines. . As time goes by, the research about herbal is still developed up to now. It's done because many kinds of herbal but people still don't know about it. The process of identifying plant species is very dependent on the knowledge of botanists with manual methods that rely on the sense of sight based on morphological characteristics. With advances in technology, leaf image recognition can be done using computer vision. By the technology, someone can easily recognize kinds of herbal. The process can be applied to many parts of plants, like fruit, flower, seed, leaf, or others. In this study, it is proposed to identify medicinal plant species based on leaf image patterns. This identification process uses the KNN (K-Nearest Neighbors) method. In this experiment, 15 types of medicinal plant leaves were used with 20 different images each to be used as training data. Before the testing project, the first process is preprocessing and feature extraction. The identification process uses the KNN method using a K value of 10 and the Euclidean distance. After testing on 75 leaf images, 3 unsuitable leaves were obtained and 73 leaves were identified correctly. From the experiments conducted in this study, the percentage of success of 96% was identified.

Keywords— Identification, image processing, K-Nearest Neighbors, Leaves Image, medical plant