ABSTRAK
Identifikasi tumbuhan merupakan suatu proses pengenalan tumbuhan
yang bertujuan untuk mengetahui jenis tumbuhan secara detail dan
lengkap. Tumbuhan dapat dibedakan menjadi 2 jenis berdasarkan
keping bijinya, yaitu monokotil dan dikotil. Untuk membantu dalam
mengenali jenis-jenis daun, maka dibangun sebuah aplikasi yang
dapat mengidentifikasi jenis daun berdasarkan citra digital. Aplikasi
ini dibuat dengan menerapkan metode ekstraksi fitur dan klasifikasi.
Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah metode Gray Level CoOccurrence Matrix dimana metode ini mengekstraksi fitur-fitur
tertentu berdasarkan citra objek daun. Sedangkan algoritma yang
digunakan adalah algoritma K-Nearest Neighbor. Algoritma KNearest Neighbor merupakan algoritma berbasis data pembelajaran.
Pengujian yang dilakukan menggunakan K-Fold Cross Validation,
pengujian nilai k terbaik dan kuesioner. Hasil akurasi aplikasi yang
diuji menggunakan K-Fold Cross Validation dengan 10-fold cross
validation memberikan hasil sebesar 73,09% dan pengujian k terbaik
sebesar 71,76% dimana nilai k = 5. Pengujian kuesioner memberikan
hasil sebesar 76,27% aplikasi bermanfaat, 78,56% aplikasi mudah
digunakan, 80,27% aplikasi mudah dipelajari dan 80% aplikasi
memuaskan. Aplikasi yang sudah dibangun mampu melakukan
identifikasi jenis daun.
Kata kunci : Identifikasi Daun, Pengolahan Citra Digital, Gray
Level Co-Occurrence Matrix, K-Nearest Neighbor, K-Fold Cross
Validatio