Setiap tanaman memiliki daun dengan bentuk dan ukuran yang berbeda. Meskipun demikian, matamanusia memiliki kesulitan untuk mengidentifikasi dengan tepat jenis tanaman hanya berdasarkan daridaunnya saja. Pada penelitian ini digunakan "Supervised Learning?¢â?¬? untuk membantu mengenali jenistanaman berdasarkan daunnya. Pertama-tama sejumlah daun akan difoto, lalu foto tersebut akan diresizemenjadi citra baru dengan ukuran tertentu, kemudian dimasukkan ke dalam dataset. Lalu citraakan dikonversi menjadi matriks dimana matriks ini akan dimasukkan ke dalam algoritma CNN(Convolutional Neural Network). Pada algoritma CNN, matriks tersebut akan digunakan untukmengekstraksi fitur yang ada pada citra menggunakan beberapa filter yang sebelumnya telahditentukan menggunakan metode konvolusi. Lalu hasil konvolusi tersebut akan digunakan untukpelatihan menggunakan algoritma feedforward dan backpropagation untuk mendapatkan data weightdan bias yang optimal. Setelah itu dilakukan proses test dimana citra uji akan melalui proses konvolusi.Hasil konvolusi akan diklasifikasi menggunakan algoritma feedforward berdasarkan data weight danbias yang sudah didapatkan dari proses training sebelumnya. Pengujian dilakukan dengan 375 gambardaun: 250 citra sebagai data training (latih), dan 125 citra sebagai data test (uji). Hasil pengujianmenunjukkan algoritma CNN memiliki tingkat akurasi yang baik dalam pengidentifikasian piksel dandapat mengenali setiap jenis daun yang ada. Pengujian ini menghasilkan tingkat akurasi 76%. Darihasil pengujian dapat dinyatakan bahwa pada penelitian ini CNN adalah classifier terbaik.