IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) 6 (1) (2021) 57-62 Diterima 3 Februari 2021; Revisi 24 Februari 2021; Disetujui 2 Maret 2021 Jurnal ini dapat diakses secara terbuka dan memiliki lisensi CC-BY-SA (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) ©2021 by penulis dan IJCIT IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Journal Homepage: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijcit Klasifikasi Buah Segar dan Busuk Menggunakan Ekstraksi Fitur Hu-Moment , Haralick dan Histogram Fani Nurona Cahya 1 , Rangga Pebrianto 2 , Tika Adilah M 3 Magister Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Indonesia e-mail: 14002395@nusamandiri.ac.id 1 , 14002396@nusamandiri.ac.id 2 , 14002364@nusamandiri.ac.id 3 ABSTRAK Banyak teknologi yang sudah ditemukan, salah satunya adalah pengolahan citra digital. Identifikasi pada sebuah citra sudah lama dikembangkan, salah satunya dengan membedakan tekstur pada citra tersebut. Tekstur citra dapat dibedakan oleh kerapatan, keseragaman, kekasaran dan keteraturan dari citra yang diteliti. Agriculture saat ini sedang ramai dibahas khususnya di indonesia. Banyak sekali penelitian yang dilakukan dalam sektor pertanian guna memajukan sektor pertanian itu sendiri. Dalam penelitian kali ini yaitu ekstraksi fitur menggunakan Hu-moment, Haralick dan Histogram dan klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest. Peneliti mencoba mengklasifikasi buah-buahan segar atau busuk, dengan algoritma yang digunakan yaitu algoritma Random Forest. Penelitian ini mendapatkan akurasi yang sangat tinggi yakni 99.6% sangat baik sekali. Namun guna memperbaharui penelitian bisa mencoba beberapa fitur dan algorithma yang berbeda agar mendapatkan perbandingan atau hasil yang lebih maksimal. Kata Kunci: ekstraksi fitur, hu-moment haralick dan histogram, random forest. ABSTRACTS Various technologies have been discovered, one of which is digital image processing. Identification in an image has been developed for a long time, one of which is by distinguishing the texture of the image. Image texture can be distinguished based on the density, uniformity, roughness and regularity of the image under study. Agriculture is currently a topic of discussion especially in Indonesia. A lot of research has been carried out in the agriculture sector to propose the agriculture sector itself. In this study, feature extraction using Hu-Moment, Haralick and Histogram and classification using the Random Forest algorithm. Researchers tried to classify fresh or rotten fruit, with the algorithm used, the Random Forest algorithm. This Research obtained a very high accuracy of 99.6% which is very good. But to update your research, you can try several different features and algorihtms to get the best comparison or result. Keywords: feature extraction, hu-moment haralick and histogram, random forest 1. PENDAHULUAN Buah-buahan merupakan salah satu kelompok komoditas pertanian yang penting di Indonesia. Buah-buahan memiliki tingkat perminatan yang tinggi. Perminatan domestik terhadap komoditas buah-buahan cukup tinggi, ditandai dengan banyaknya buah-buahan yang ada di pasar modern maupun tradisional Indonesia. Buah apel, pisang dan jeruk merupakan salah satu jenis buah yang ada di Indonesia dan sangat di gemari oleh masyarakat umum, baik muda sampai tua suka mengkonsumsi. Hal ini menunjukan bahwa buah apel, pisang dan jeruk sudah sangat dikonsumsi masyarakat secara luas dan memiliki daya saing juga. Tingginya tingkat produksi dan distribusi buah-buahan tersebut yang sangat luas mengharuskan para petani mampu mengklasifikasikan tingkat kesegaran buah- buahan tersebut dan mengurangi tingkat resiko pembusukan.