Laju ekstraksi minyak (OER) tandan buah segar (TBS) kelapa sawit sangat bergantung pada tahap
kematangannya. Proses mendeteksi kematangan TBS kelapa sawit mengalami kesulitan jika dilakukan
secara manual. Petani kesulitan, menjangkau buah untuk mendeteksi kematangan dengan mata, ketika
pohon sawit telah tinggi. Sehingga diperlukan suatu sistem yang mampu mendeteksi tingkat
kematangan TBS kelapa sawit berdasarkan warna. Metode pengelompokan K-Means mampu
melakukan pengelompokkan berdasarkan nilai mean terdekat pusat kluster dari sejumlah objek ke
cluster k. Data diambil dari 2 perkebunan kelapa sawit di Kalimantan Timur dan Kalimantan Utara. Pada
penelitian ini pengelompokkan tandan buah segar kelapa sawit memiliki empat tingkat kematangan
berdasarkan perhitungan metode elbow yaitu k=4. Data latih yang digunakan pada penelitian ini adalah
80 data. Data citra uji yang digunakan dalam penelitian ini adalah 40 data. Terdapat 36 data yang
sesuai berdasarkan metode klasifikasi sehingga akurasi yang didapatkan pada pengelompokan
menggunakan metode segmentasi k-means clustering adalah sebesar 90%.