Penentuan kualitas arang tempurung kelapa sangat penting untuk mendukung daya saing industri arang di Indonesia. Namun, penilaian tingkat kematangan arang yang dilakukan dengan cara melihat fisik secara langsung dinilai kurang tepat. Data dikumpulkan dari lima lokasi produksi dengan total 180 sampel gambar yang telah diberi label kematangan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi Android untuk mengklasifikasikan tingkat kematangan arang tempurung kelapa secara otomatis menggunakan fitur warna (HSV) dan tekstur (GLCM), serta penerapan klasifikasi Naïve Bayes. Hasil pengujian menunjukkan model mampu mengklasifikasikan tiga kategori kematangan dengan akurasi 58%, dengan presisi tertinggi pada kategori matang. Sistem ini dapat meningkatkan efisiensi dan konsistensi pengendalian kualitas arang tempurung kelapa, sehingga memberikan manfaat nyata bagi industri dan mendorong penerapan teknologi digital dalam penilaian mutu produk arang.
Copyrights © 2025