Las hojas de gambier son ampliamente utilizadas en cosméticos, bebidas y medicina. La aldea de Tarantang en Sumatra Occidental, Indonesia, es famosa por su mercancía de gambier. Los agricultores suelen clasificar las hojas de gambier por área y color. Heredan esta habilidad a través de generaciones. Esta investigación crea una herramienta para imitar la habilidad de los agricultores para clasificar las hojas de gambier. La herramienta es una caja cubierta de luz exterior. Se adjuntan dos LEDs dentro de la caja para mantener la intensidad de la luz. Se utiliza una cámara para capturar la imagen de la hoja y una Raspberry Pi procesa las características de la hoja. Se proporciona un mini monitor para operar el sistema. Se clasificaron seiscientas veinticinco hojas de gambier en cinco grados. Las hojas categorizadas en los grados 1, 2 y 3 están prohibidas de ser recogidas. Las hojas de grado 4 pueden ser recogidas y las de grado 5 son las recomendadas para ser recogidas. Las características de las hojas son área, perímetro e intensidad de la imagen de la hoja. Se desarrollaron tres redes neuronales artificiales basadas en cada característica. Mil imágenes de hojas se utilizaron para el entrenamiento y 500 imágenes de hojas se utilizaron para las pruebas. Las precisiones de las características son aproximadamente del 93%, 96% y 97% para área, perímetro e intensidad, respectivamente. Se introducen una combinación de reglas en el sistema basadas en la precisión de las características. Esas reglas pueden proporcionar una precisión del 100% en comparación con la recomendación del agricultor. Una aplicación en tiempo real para clasificar las hojas podría proporcionar una clasificación con el mismo resultado de decisión que la clasificación realizada por los agricultores.