Batuan merupakan hasil dari pembentukan ilmiah. Dari proses pembentukannya, umumnya batuan dibagi menjadi tiga yaitu, batuan beku, batuan sedimen, dan batuan metamorf. Perlunya batuan – batuan ini diklasifikasikan selain tujuan edukasi atau keilmuan, adalah untuk tujuan seperti menyediakan data untuk dasar acuan komunikasi antara ahli geologi dengan engineer serta memperoleh data kuantitatif sebagai acuan untuk membuat kebijakan desain suatu proyek. Oleh karena itu, pada karya ilmiah ini penulis telah melakukan penelitian untuk membuat sistem yang dapat mempermudah ahli geologi untuk melakukan klasifikasi batuan, menggunakan metode Local Binary Pattern dan K-Nearest Neighbor. Dari hasil pengujian diperoleh nilai akurasi dari sistem. Dengan menggunakan metode ekstraksi Local Binary Pattern dengan ukuran blocksize = 1 diperoleh nilai akurasi sebesar 78,57% untuk data parallel nicol dan akurasi sebesar 71,3% untuk data cross nicol. Sedangkan proses klasifikasi K-NN aturan jarak paling baik yang digunakan adalah euclidean yang mengasilkan nilai akurasi terbaik 78,57% untuk data parallel nicol dan 71,3% untuk data cross nicol dengan paramater yang terbaik pada nilai K = 9.