Klasifikasi usia dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga kelompok yaitu anak-anak (5-11 tahun), remaja (12-25 tahun) dan dewasa (+26 tahun). Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi usia berdasarkan citra wajah dengan menggunakan metode fitur ekstraksi yaitu gray level co-occurrence matrix. Metode penelitian ini terdiri dari : konversi data rgb ke grayscale, normalisasi citra, deteksi lokasi wajah, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Dalam penelitian ini digunakan data latih sebanyak 90 citra wajah yang merupakan data public yang diambil dari sebuah penyedia dataset FG-NET. Data tersebut terdiri dari tiga kelompok sesuai dengan kelompok umur di atas dan masing-masing kelompok terdiri dari 30 citra untuk anak-anak, 30 citra untuk remaja, dan 30 citra untuk dewasa. Data citra tersebut diolah menjadi citra grayscale yang kemudian dilakukan deteksi wajah. Setelah didapat lokasi wajah kemudian dilakukan crop pada bagian lokasi wajah yang ditemukan. Yang selanjutnya dilakukan perhitungan ciri menggunakan gray level co-occurrence matrix. Algoritma yang digunakan untuk proses klasifikasi adalah algoritma artificial neural network. Hasil akhir pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan telah mampu mengelompokan usia berdasarkan citra wajah dengan hasil akurasi yang digitung menggunakan confussion matrix sebesar 73,3 %.