Melon merupakan salah satu tanaman merambat dan tanaman semusim. Berbagai varian
tersedia dengan mudah, salah satunya adalah Melon berjenis Golden Langkawi. Tingkat
konsumsi buah melon terhadap masyarakat cukup tinggi, namun permasalahan terletak saat
hendak menentukan kualitasnya. Ada banyak aspek yang perlu dipertimbangkan ketika
menentukan kualitas buah melon berjenis Golden Langkawi. Salah satu aspek tersebut adalah
teknik penyortiran kualitas buah melon yang masih menggunakan metode konvensional, yaitu
pengamatan visual langsung terhadap buah. Hal tersebut kurang praktis karena seringkali
menghasilkan penilaian kualitas yang tidak akurat. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan
untuk menentukan kualitas buah melon dengan menganalisis gambar menggunakan proses
pengolahan citra digital. Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) digunakan untuk
melakukan ekstraksi ciri tekstur dan bentuk dengan menggunakan 5 fitur, yaitu (Correlation,
Contrast, Homogeneity, energy dan Dissimilarity) dan metode Hue Saturation Value (HSV)
digunakan untuk melakukan ekstraksi warna. Selanjutnya, digunakan metode K-Nearest
Neighbor (k-NN) untuk melakukan klasifikasi buah melon. Data yang diambil berasal dari UPT
Pengembangan Agribisnis Tanaman Pangan dan Hortikultura. Dataset yang digunakan
sebanyak 105 dengan 84 data latih dan 21 data uji. Nilai k yang digunakan adalah 1 sampai 20.
Menghasilkan tingkat akurasi tertinggi pada uji k = 4 dengan nilai sebesar 81% untuk gabungan
metode GLCM dan HSV, sedangkan nilai akurasi terendah sebesar 57% pada uji k = 1. Hasil
penelitian ini menunjukkan bahwa metode GLCM dan HSV serta pengklasifikasian
menggunakan metode KNN memberikan akurasi yang baik dalam menentukan kualitas
berdasarkan tekstur dan warna.
Kata Kunci: Melon Golden Langkawi, GLCM, HSV, k-NN, Pengolahan Citra