Klasifikasi Jenis Tanaman Obat Herbal Berdasarkan Ciri Daun Menggunakan K-NN
Abstract
Indonesia has a variety of abundant plants, including medicinal plants. However, many people still do not know about the types of herbal medicinal plants that exist. The process of identifying types of herbal medicinal plants generally relies on the knowledge of botanists with manual methods, which rely on morphological characteristics and vision. With advances in technology, leaf image recognition can be done using computer vision methods. This study aims to identify types of herbal medicinal plants based on leaf image patterns using the K-Nearest Neighbors (K-NN) method. The identification process begins with taking leaf images, then feature extraction is carried out to distinguish plant types. The results of the study show that the K-NN method can provide a fairly good level of accuracy in identifying types of medicinal plants. This system is expected to help the public recognize medicinal plants more effectively and expand knowledge about the benefits of herbal plants. Thus, the application of leaf image recognition technology can be a solution in conserving knowledge about medicinal plants in Indonesia.
References
A. R. Puspitasari, E. Santoso, and Indriati, “Klasifikasi Dokumen Tumbuhan Obat Menggunakan Metode Improved k- Nearest Neighbor,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 2, pp.486-492, 2018.
I. P. Arisanti and Y. Yamasari, “Mengenali Jenis Tanaman Obat Berbasis Pola Citra Daun dengan Algoritma K-Nearest Neighbors,” Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), vol. 03, no. 02, pp. 95–103, 2021.
R. S. D. Gita and S. Danuji, “Studi Keanekaragaman Tumbuhan Obat yang Digunakan Dalam Pengobatan Tradisional Masyarakat Kabupaten Pamekasan,” Bioma : Jurnal Biologi dan Pembelajaran Biologi, vol. 6, no. 1, pp.11–23, 2021. https://doi.org/10.32528/bioma.v6i1.4817.
S. Ashari and I. Ernawati, “Klasifikasi Tanaman Obat Untuk Penyakit Asam Urat Dengan Metode Local Binary Pattern (Lbp),”Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA), vol. 1, no. 2 pp.516–528, 2020.
S. Rizal, T. Kartika and G. A. Septia, “Studi Etnobotani Tumbuhan Obat di Desa Pagar Ruyung Kecamatan Kota Agung Kabupaten Lahat Sumatera Selatan,” Sainmatika: Jurnal Ilmiah Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, vol. 18, no. 2, pp. 222, 2021. https://doi.org/10.31851/sainmatika.v18i2.6618
I. Rubianti, N. Azmin and M. Nasir, “Analisis Skrining Fitokimia Ekstrak Etanol Daun Golka (Ageratum conyzoides) Sebagai Tumbuhan Obat Tradisional Masyarakat Bima,” JUSTER : Jurnal Sains dan Terapan, vol. 1, no. 2, pp. 7–12, 2022. https://doi.org/10.55784/juster.v1i2.67
D. Zahirah, N. Kurniati and H. Darwis, “Digital Image Classification of Herbal Leaves Using Knn and Cnn With Glcm Features,” Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), vol.5 no. 1, pp. 61–67, 2024.
G. M. Tsani, Y. Rahmawati, O. D. Sanyoto and S. Agustin, “Pengklasifikasian Daun Sirih dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Berbasis Fitur Warna Guna Mendukung Pemanfaatan Tanaman Obat,”, vol. 3, no. 1, pp. 97--106, 2024. https://doi.org/10.58300/inovatif-wira-wacana.v3i2.781
M. Meiriyama, S. Devella and S. M. Adelfi, “Klasifikasi Daun Herbal Berdasarkan Fitur Bentuk dan Tekstur Menggunakan KNN,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 9, no. 3, pp.2573–2584, 2022.
https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i3.2974
H. A. T. Muslimin., A. M. Sajiah and M. I. Sarita, “Identifikasi Tanaman Obat Pada Daun Berdasarkan Ekstraksi Fitur Histogram Of Oriented Gradients (HOG) dan Local Binary Patterns (LBP) Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbors,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 9. no. 4, pp.6110–6117, 2025. https://doi.org/10.36040/jati.v9i4.13983
R. Rina, M. Hasan, N. Ayu and R. A. Saputra, “Klasifikasi Keringanan UKT Mahasiswa UHO Menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN), “ JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 6, pp.11939–11945, 2024. https://doi.org/10.36040/jati.v8i6.11757
M. Rahmawati and R. Andika, “Penerapan klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor untuk menentukan tingkat kemampuan mahasiswa”. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 1, no. 1, pp.1–6. 2023.
S. Praptomo and F. Ramanda, “Digitalisasi Sistem Informasi Pusat Kesehatan Masyarakat Berbasis WEB,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (JUPTIK), vol. 3, no. 1, pp. 81–86, 2025. doi:10.52060/juptik.v3i1.3079
D. Y. Mahendra and H. Hermanto, “Sistem Pakar dengan Menggunakan Metode Forward Chaining dalam Menganalisis Penyakit pada Kucing,” *Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (JUPTIK)*, vol. 2, no. 1, pp. 17–23, 2024. doi: 10.52060/juptik.v2i1.2196
Y. G. Nengsih and D. Y. Mahendra, “Penerapan Metode Forward Chaining Dalam Sistem Berbasis Web Untuk Identifikasi Gejala Kecemasan Remaja,” EDUSAINTEK: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi, vol. 12, no. 4, pp. 2030–2049, 2025. https://doi.org/10.47668/edusaintek.v12i4.2048
| Keywords | : |
Keywords:
K-Nearest Neighbors, Citra Daun, Klasifikasi Tanaman Obat, K-Fold Cross Validation, Euclidean Distance
|
| Galleys | : | |
| Published | : |
2025-11-01
|
| How to Cite | : |
Meilani, C., Ambarwati, R., Saputri, D., & Fujianto. (2025). Klasifikasi Jenis Tanaman Obat Herbal Berdasarkan Ciri Daun Menggunakan K-NN. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Komunikasi (JUPTIK), 3(2), 34–40. https://doi.org/10.52060/juptik.v3i2.3028
|
| Issue | : |
