Indonesia memiliki jenis tanaman herbal yang cukup banyak. Tanamanan herbal memiliki kebermanfaatan untuk kesehatan yang digunakan masyarakat secara luas sebagai pengobatan tradional. Akan tetapi keberadaan jenis tanaman herbal tidak cukup banyak dikenali oleh masyarakat. Melihat pentingnya tanaman ini sebagai pengobatan dan masih belum banyaknya jenis tanaman herbal yang belum diketahui masyarakat, maka diperlukan suatu teknologi yang dapat mengenali jenis tanaman herbal dari citra daun. Teknologi deep learning pre-trained model seperti ResNet50, VGG16 dan DenseNet201 yang dikombinasikan dengan arsitektur CNN digunakan untuk membuat model machine lenaring, dan dibangun juga base model CNN. Accuracy performance metrix digunakan untuk melihat kinerja model, dan dihasilkan model terbaik pada pre-trained networks DenseNet201 model dengan accuracy sebesar 100% yang akan mampu mengenali data baru secara akurat.