Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu algoritma Deep Learning yang banyak digunakan untuk mengidentifikasi sekaligus melakukan klasifikasi sebuah objek citra digital. Pada penelitian ini Convolutional Neural Network (CNN) digunakan sebagai algoritma yang berfungsi untuk mengidentifikasi jenis daun (tanaman tertentu) berdasarkan citra yang diperoleh dari sumber penyedia dataset yang bersifat publik dengan nama Indonesian Herb Leaf. Adanya kesamaan karakteristik citra daun mengakibatkan proses identifikasi membutuhkan proses seleksi fitur yang lebih rinci. Oleh karena itu metode CNN digunakan agar dapat menyelesaikan masalah tersebut. Metode Convolutional Neural Network (CNN) mampu melakukan pengenalan gambar dengan meminimalkan fitur ekstraksi. CNN juga handal dalam mengolah data tidak terstruktur sebab menggunakan susunan jaringan nalar buatan yang berlapis-lapis. Proses pengenalan citra dilakukan dengan mencari bentuk model yang sesuai dengan data yang diolah agar mendapatkan hasil akurasi yang terbaik. Pada penelitian ini dilakukan proses augmentasi pada data training dan data validasi sehingga tidak terjadi overfitting pada jaringan Convolutional Neural Network (CNN). Hasil yang diperoleh pada penelitian ini menunjukkan bahwa metode Convolutional Neural Network (CNN) dapat mengidentifikasi jenis daun dengan tingkat akurasi sebesar 92% diukur menggunakan metode evaluasi Confusion Matrix. Penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai referensi untuk penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) terhadap data gambar khususnya jenis daun tanaman.