Abstract
Salah satu tanaman atsiri yang paling berpotensi dan banyak dibudidayakan di Indonesia adalah tanaman nilam. Nilam terkenal rakus dalam menyerap unsur hara yang merupakan hasil mineralisasi bahan organik tanah, maka dari itu pemilihan tanah dengan kandungan bahan organik yang tinggi akan memaksimalkan produktivitas nilam. Salah satu cara untuk mengetahui kandungan bahan organik tanah adalah dengan melakukan pengujian di laboratorium tanah, namun cara tersebut memakan biaya yang tidak sedikit dan memerlukan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk mempermudah identifikasi kandungan bahan organik tanah dengan mengklasifikasikan tanah berdasarkan warna dan tekstur citra digital tanah. Sample tanah yang digunakan sebagai objek penelitian diambil dari beberapa kecamatan di kota Blitar. Ekstraksi fitur warna citra dilakukan dengan metode Color Moments dan fitur tekstur diekstraksi menggunakan metode Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM). Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Hasil dari penelitian didapatkan akurasi tertinggi sebesar 93,33% pada data testing 1 yaitu saat K = 3, menggunakan 180 data training, serta kombinasi fitur warna dan tekstur yang tertentu
