Mengidentifikasi kualitas Gula aren dalam penelitian ini dibagi menjadi dua kelompok kualitas, yaitu kualitas baik dan kualitas tidak baik. Penelitian ini bertujuan untuk dapat mengidentifikasi kualitas Gula Aren berdasarkan citra Gula aren dengan menggunakan metode fitur ekstraksi yaitu gray level co- occurrence matrix (GLCM). Metode penelitian ini terdiri dari: konversi data rgb ke grayscale,ekstraksi fitur dan klasifikasi. Pengumpulan data yang diambil dari data real berjumlah 120 image yang dipakai dalam penelitian ini terdiri 90 data training dan 30 data testing yang merupakan data image RGB dengan format JPG. Data citra tersebut diolah menjadi citra grayscale yang kemudian dilakukan deteksi kualitas Gula aren. Selanjutnya dilakukan perhitungan ciri menggunakan Gray Level Co- Occurrence Matrix (GLCM). Algoritma yang digunakan untuk proses identifikasi adalah algoritma Artificial Neural Network (ANN). Hasil akhir pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan telah mampu mendeteksi kualitas Gula aren dengan hasil akurasi = 26/30* 100% = 86,666% yang dihitung menggunakan Confusion Matrix. Dengan demikian penerapan metode Gray Level Co-OccurrenceMatrix dan Artificial Neural Network dalam mengidentifikasi kualitas Gula aren perlu dikembangkan.