Anggrek merupakan salah satu tanaman hias yang banyak dibudidayakan. Tiap genus anggrek mempunyai cara budidaya yang berbeda, sehingga para pembudidaya anggrek yang baru memulai perlu mengetahui genus dari anggrek yang akan dibudidayakannya terlebih dahulu. Namun tidak sedikit pemula yang mencoba membudidayakan anggrek tanpa ada pengetahuan dan pengalaman yang cukup, sehingga anggrek yang dibudidayakan tidak tumbuh dan berbunga dengan optimal. Dalam penelitian ini dibangun sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi citra genus tanaman anggrek, yaitu genus Cattleya, Dendrobium, Oncidium, Phalaenopsis dan Vanda. Klasifikasi citra dilakukan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dimana citra tanaman anggrek sebagai data input akan dilakukan proses klasifikasi sesuai dengan genusnya. Semua proses klasifikasi ini dilakukan melalui skema training dan testing, dimana tahap training menghasilkan sebuah model CNN beserta bobot (weight) yang telah diperbarui (updated), lalu tahap testing menggunakan model tersebut untuk diujikan terhadap data citra yang baru. K-Fold Cross Validation digunakan pada tahap training, lalu untuk mengevaluasi model CNN setelah dilakukan testing, digunakan Confusion Matrix. Selain itu, pada penelitian ini digunakan arsitektur CNN kustom dan MobileNetV2. Akhirnya, dari total model yang dihasilkan, didapat model terbaik dengan score akurasi testing dari lapangan sebesar 90.44% dan score akurasi testing dari internet sebesar 80.54%, serta F1-Score tertinggi sebesar 98% dari genus Dendrobium.