Penggunaan tanaman obat memiliki peran penting dalam kesehatan manusia, terutama dalam praktik pengobatan tradisional yang diwariskan turun-temurun. Tanaman herbal kaya akan senyawa bermanfaat yang dapat mencegah dan mengobati berbagai penyakit, serta menjadi alternatif pengobatan yang terjangkau, terutama di daerah yang sulit mengakses layanan kesehatan modern. Namun, tantangan dalam konservasi dan validasi ilmiah masih perlu diatasi untuk memaksimalkan pemanfaatannya. Algoritma deep learning, seperti YOLO, menawarkan pendekatan inovatif dalam deteksi objek dan klasifikasi, memungkinkan identifikasi tanaman obat secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi mobile yang memanfaatkan metode deep learning untuk mendeteksi tanaman obat.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ini berhasil mengklasifikasikan 20 kelas tanaman obat dengan akurasi rata-rata sebesar 89%. Aplikasi ini juga diuji dalam beberapa skenario, termasuk uji dengan gambar normal dan uji dengan variasi intensitas cahaya. Hasil uji menunjukkan bahwa aplikasi tetap mampu memberikan deteksi yang konsisten dan akurat dalam berbagai kondisi.
Dengan hasil yang diperoleh, aplikasi ini diharapkan dapat menjadi alat yang efektif dan berguna untuk membantu masyarakat mengenali dan mempelajari tanaman obat .