Kakao (Theobroma cacao) merupakan tumbuhan yang berkontribusi terhadap perekonomian terutama bagi petani di wilayah penghasil kakao. Namun produksi buah kakao mengalami penurunan disetiap tahunnya dikarenakan adanya fakta bahwa kakao rentan terhadap serangan hama dan penyakit menjadi salah satu masalah yang berkontribusi terhadap penurunan hasil panen kakao. Penyakit yang sering menyerang tanaman ini adalah penyakit busuk buah kakao yang menyebabkan kerugian besar bagi petani. Hama yang sering menginfeksi buah kakao adalah Helopeltis antonii, Frosty Pod Rot, Pod Borer, dan Black Pod. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan model pendeteksi penyakit pada buah kakao dan menganalisis tingkat akurasi metode ekstraksi fitur Local Binary Pattern (LBP), Color Moments dan kombinasi menggunakan kedua ekstrasi fitur tersebut. Metode klasifikasi yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor yang akan diujikan menggunakan rasio 70:30, 80:20, dan 90:10. Hasil terbaik dari eksperimen yang telah dilakukkan diperoleh pada rasio 90:10 dari kombinasi ekstraksi fitur yaitu sebesar 95% menggunakan k=5. Sementara itu, hasil terbaik diperoleh LBP pada rasio 90:10 dengan akurasi 88% menggunakan k=1. Sedangkan pada Color Moment, akurasi tertinggi dicapai pada rasio 90:10 dengan 91% menggunakan k=1.