Tomat merupakan salah satu buah yang dikenal masyarakat dan memiliki ketersediaan tinggi serta mudah ditemukan di pasar. Tomat dapat dikonsumsi langsung maupun dibuat jus sebagai minuman dan dapat dijadikan bahan utama untuk pembuatan saus tomat dalam kemasan atau kaleng. tomat memiliki warna yang bervariasi yaitu hijau, kuning, orange hingga merah tergantung dari tingkat kematangannya. Tingkat kematangan buah tomat tersebut dapat ditentukan dengan teknik pengolahan citra digital dalam penentuan kematangan buah. Teknik citra digital dalam penentuan kematangan buah tomat yang telah dilakukan menggunakan model komputasi berdasarkan warna dan tekstur. Oleh karena itu, adanya citra digital penentuan kematangan buah tomat telah dilakukan menggunakan model komputasi berdasarkan warna dan tekstur menerapkan metode klasifikasi. Tujuan diterapkan teknik pengolahan citra untuk klasifikasi kualitas buah tomat adalah untuk membedakan setiap tingkat kematangan dan kualitas buah tomat menggunakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam pengolahan citra tomat adalah metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Alur proses yang digunakan dalam klasifikasi buah tomat meliputi proses segmentasi operator selisih terpusat, pre- processing, biner, segmentasi Otsu dan ekstraksi fitur. Adapun data yang digunakan berjumlah 600 data menggunakan perbandingan sebesar 80%:20%, diantaranya 480 (80%) digunakan untuk data latih dan 120 (20%) untuk data uji yang terdiri dari data citra buah tomat mentah cacat, mentah tidak cacat, buah tomat setengah matang cacat, setengah matang tidak cacat, buah tomat matang cacat, matang tidak cacat. Jenis fitur yang digunakan berupa fitur warna (RGB) dan tekstur (GLCM) menggunakan metode Multi SVM. Hasil akurasi yang didapat sebesar 85.8%.