Sebagai tanaman hias, Anggrek banyak digemari penghobi tanaman hias untuk dibudidayakan. Banyak pemula mencoba membudidayakan Anggrek tanpa ada pengetahuan dan pengalaman yang cukup, sehingga tidak sedikit Anggrek dewasa yang sudah berbunga jarang dapat dinikmati manfaatnya dengan maksimal. Tiap jenis Anggrek memiliki cara budi daya yang berbeda sesuai habitat aslinya, sehingga dengan mengidentifikasi jenis Anggreknya, minimal dapat memberikan pengetahuan dasar dalam membudidayakan dan mengembangbiakkan Anggrek. Identifikasi jenis Anggrek dapat berguna untuk mengetahui habitat asli Anggrek dan bagi penghobi Anggrek persilangan, dapat membantu dalam pemilihan Anggrek yang sesuai untuk disilangkan.
Mengingat pakar Anggrek yang masih langka di kalangan umum, maka dibuat aplikasi pada perangkat mobile smartphone berbasis Android yang didasarkan pada referensi literatur dan pakar yang tepat, sehingga dapat mengidentifikasi jenis bunga Anggrek dengan lebih mudah dan tepat. Bentuk bunga dapat dikenali melalui ekstraksi ciri dengan metode Principal Component Analysis (PCA), sedangkan ciri warnanya dapat diekstrak melalui perhitungan rata-rata nilai Red Green Blue (RGB) citra. Hasil kedua ekstraksi kemudian dapat diklasifikasikan dengan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk menentukan jenis Anggrek yang sesuai. KNN mengklasifikasikan objek berdasarkan ciri-ciri data pembelajaran (data latih) yang paling mendekati ciri objek tersebut.
Berdasarkan hasil pengujian, akurasi sistem tertinggi mencapai 71.25% untuk deteksi genus dan 94.152% untuk deteksi spesies dengan PC = 30 dan K = 1. Akurasi dapat menurun saat citra dipengaruhi berbagai kondisi akuisisi yang berbeda dari data latih sistem. Data latih dari ekstraksi metode PCA pada aplikasi tidak mewakili citra bunga Anggrek dengan kondisi yang dipengaruhi jarak, sudut, ketinggian, dan rotasi akuisisi citra, sehingga hasil klasifikasi KNN menjadi kurang tepat. Manfaat aplikasi dinilai sangat membantu dari 43% responden. Untuk waktu pendeteksian saat pengujian didapat rata-rata 20.1399 detik.
Kata kunci: Anggrek, Principal Component Analysis, citra RGB,cK-Nearest Neighbor, Android