Abstrak
Masyarakat Suku Dayak Kenyah memiliki pengetahuan turun-temurun dalam pemanfaatan tumbuhan untuk pengobatan tradisional. Namun, kemiripan morfologi antara spesies tanaman, khususnya daun, sering menjadi kendala dalam identifikasi yang akurat. Meskipun minat terhadap herbal medicine semakin meningkat, keterbatasan pemahaman mengenai tanaman obat tetap menjadi masalah, meski Indonesia memiliki lebih dari 38.000 spesies tumbuhan, dengan 2.039 di antaranya tanaman herbal. Proses klasifikasi daun obat tradisional masih dilakukan secara manual, berisiko terjadi kesalahan akibat kemiripan bentuk dan tekstur antar daun. Penelitian ini mengusulkan sistem klasifikasi citra daun obat tradisional Suku Dayak Kenyah menggunakan metode deep learning Convolutional Neural Network (CNN), dengan fokus pada daun senggani (Melastoma malabathricum L), daun jarak (Jatropha curcas), dan daun sengkubak (Pycnarrhena cauliflora). Penelitian menggunakan dataset 900 citra primer yang diproses melalui tahapan preprocessing dan augmentation hingga menghasilkan 2.340 citra. Dataset dibagi menjadi 80% data latih, 10% data validasi, dan 10% data uji. Proses analisis meliputi pembagian dataset, pelatihan model, dan evaluasi performa dengan mengamati kestabilan metrik pada data validasi dan pengujian. Hasil pelatihan model CNN dengan arsitektur MobileNetV2 menunjukkan bahwa akurasi terbaik tercapai pada epoch ke-50 dengan nilai akurasi pelatihan 100%, akurasi validasi 100%, dan validation loss sebesar 0,0565. Evaluasi terhadap data uji menunjukkan performa model sangat baik, dengan nilai precision, recall, dan F1-Score rata-rata mencapai 100% pada seluruh kategori daun serta rata-rata akurasi 100%. Namun, pengujian pada 90 data uji dari dataset luar menunjukkan penurunan performa model, dengan rata-rata precision 88%, recall 84%, dan F1-score 83%, dengan rata-rata dari akurasi per kelas 88,9% dan akurasi total model pada data uji luar dataset adalah 84,4%. Hasil ini menunjukkan bahwa model CNN dengan arsitektur MobileNetV2 efektif dalam klasifikasi citra daun obat tradisional Suku Dayak Kenyah, dan dapat menjadi solusi inovatif serta standar kualitas dalam klasifikasi daun senggani, daun jarak, dan daun sengkubak.