<![CDATA[Kakao (Theobroma cacao) merupakan salah satu komoditas pertanian yang memiliki nilai ekonomi tinggi, terutama di negara-negara penghasil seperti Indonesia. Mengingat pentingnya kualitas buah kakao dalam menentukan cita rasa cokelat, pengenalan kematangan buah kakao menjadi aspek krusial dalam proses budidaya dan pengolahan. Kematangan buah kakao dapat dinilai melalui berbagai parameter, termasuk warna, ukuran, dan tekstur. Namun, warna buah kakao menjadi indikator yang paling mudah dan cepat untuk diukur. Dalam konteks ini, model warna Cielab menawarkan keunggulan karena dirancang untuk lebih mendekati persepsi manusia terhadap warna. Cielab membagi warna menjadi tiga komponen: L* (lightness), a* (green-red), dan b* (blue-yellow), yang memungkinkan analisis warna yang lebih halus. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa penggunaan fitur warna Cielab dalam klasifikasi buah dapat meningkatkan akurasi hingga 15% dibandingkan dengan model RGB. Penelitian ini juga akan mempertimbangkan tantangan yang dihadapi dalam penerapan algoritma K-Means Clustering, seperti pemilihan jumlah cluster yang tepat. Jumlah cluster yang tidak sesuai dapat menyebabkan hasil pengelompokan yang tidak akurat. Oleh karena itu, penelitian ini akan menguji beberapa nilai k (jumlah cluster) untuk menentukan kombinasi yang paling efektif dalam mengidentifikasi kematangan buah kakao. Pengujian yang teliti terhadap parameter algoritma sangat penting untuk mencapai hasil yang optimal dalam klasifikasi]]>
