Tanaman padi (Oryza Sativa L.) merupakan sumber makanan pokok hampir 40% dari populasi penduduk dunia dan makanan utama dari penduduk Asia Tenggara. Tanaman padi menjadi komoditas strategis yang dapat memberikan dampak yang serius pada bidang sosial, ekonomi, maupun politik. Dalam budidaya tanaman padi terdapat tumbuhan gulma. Gulma merupakan tumbuhan pengganggu atau merugikan tanaman produktif yang ditanam manusia. Untuk itu diperlukan suatu proses identifikasi yang dapat membedakan tanaman padi dan gulma. Dalam proses identifikasi tersebut terdapat tahapan ekstraksi ciri dimana disini akan dilakukan ektraksi pada Hue Saturation Value (HSV), ekstraksi ukuran, serta juga menggunakan metode ekstraksi ciri Principal Component Analysis (PCA) dimana data citra akan di ekstraksi untuk dikenali/dibedakan dengan objek lainnya. Tahapan selanjutnya dilakukan proses klasifikasi menggunakan k-Nearest Neighbor (KNN). Proses pengklasifikasian objek data baru akan dilatih berdasarkan atribut dan data sample latih. Penelitian ini menggunakan pemrosesan citra dengan software MATLAB berbasis GUI. Data citra yang diambil menggunakan kamera smartphone. Dalam penelitian ini digunakan total data sebanyak 420 data dari padi dan gulma. Hasil akurasi pelatihan identifikasi tanaman padi dan gulma adalah 100%, dan hasil akurasi pengujian identifikasi tanaman padi dan gulma adalah 90%.

Kata kunci: Hue Saturation Value (HSV), Principal Component Analysis (PCA), k-Nearest Neighbor (KNN), MATLAB, GUI.