KLASIFIKASI DAUN HERBAL BERTULANG MENYIRIP MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR - Putri Wardhani, Lintang Sari; Sari, Anggraini Puspita; Maulana, Hendra (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2026)
Indonesia memiliki kekayaan keanekaragaman hayati, termasuk berbagai jenis tanaman herbal yang dimanfaatkan untuk pengobatan tradisional. Salah satu bagian tanaman yang sering dimanfaatkan ada-lah daun, karena kandungan senyawa bioaktifnya dan kemudahan da-lam pengolahan. Namun, proses identifikasi daun herbal sering men-galami kendala karena kemiripan bentuk antar jenis daun. Untuk mengatasi tantangan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi daun herbal bertulang menyirip menggunakan algoritma K-NN yang dikombinasikan dengan ekstraksi fitur berbasis deep learning menggunakan arsitektur ResNet-50. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan 600 citra daun dari empat jenis tanaman herbal. Citra mengalami tahapan praproses, ekstraksi fitur menggunakan ResNet-50, vektor fitur yang dihasilkan diklasifikasikan menggunakan K-NN dengan berbagai parameter. Evaluasi dilakukan menggunakan confu-sion matrix, akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa skenario terbaik diperoleh pada kombinasi metrik Euclidean dengan nilai k = 5, pembobotan uniform, dan proporsi data latih-uji 70:30, menghasilkan akurasi sebesar 98,61%. Temuan ini menunjuk-kan bahwa kombinasi metode K-NN dan ekstraksi fitur ResNet-50 dapat mengklasifikasi daun herbal dengan akurasi tinggi, serta mem-iliki potensi untuk diterapkan secara luas dalam sistem identifikasi tanaman berbasis citra digital.