Saat ini penghitungan objek sudah menjadi bidang yang dikenal oleh banyak orang. Namun penghitungan tandan kelapa sawit masih menggunakan penghitungan manual dan sering terjadi kesalahan dan rentan kecurangan. Dengan memanfaatkan metode analisis citra yang sudah dipakai untuk menyelesaikan persoalan penghitungan objek lain didapatkan solusi untuk penghitungan tandan kelapa sawit.
Pendekatan yang dilakukan adalah pendekatan heuristik karena lebih sederhana. Fitur yang digunakan untuk mengidentifikasi tandan kelapa sawit adalah fitur warna.Pada tugas akhir ini terdapat tiga tahap pengerjaan yaitu, image enhancement, image segmentation, dan image counting. Dalam tahap image enhancement dilakukan graylevel transformation, histogram equalization, dan median filtering. Pada tahap image segmetation dilakukan image binarization, proses dilasi, dan proses erosi. Tahap image counting memiliki dua cara penghitungan yaitu connected componnent labelling dan clustering.
Data pengujian tugas akhir ini berjumlah 77 buah. Data tersebut merupakan tandan yang masih berada di pohon. Terdapat 4 skenario pengujian. Skenario 1 dan 2 menggunakan nilai keabuan sebagai ambang batas binarisasi, skenario 3 menggunakan nilai hue, skenario 4 menggunakan penggabungan citra hasil binarisasi skenario 1 dan 3. Skenario 1, 3, dan 4 menggunakan pelabelan untuk penghitungan sedangkan skenario 2 menggunakan clustering. Skenario 1 memiliki nilai MSE terkecil sebesar 8,052 dengan pendekatan graylevel. Nilai MSE menandakan bobot kesalahan berdasarkan hasil penghitungan yang bukan tandan kelapa sawit.
Berdasarkan hasil pengujian didapatkan kesimpulan bahwa tahap image enhancement dan image segmentation dan pendekatan heuristik dengan menentukan nilai ambang batas dan juga koefisien pada setiap tahap merupakan hal penting dalam meningkatkan hasil penghitungan tandan kelapa sawit. Kesalahan penghitungan terjadi karena adanya objek lain yang terhitung sebagai tandan, tandan yang terhitung lebih dari sekali, dan terdapat tandan yang tidak dihitung.