Minyak atsiri yang dikenal orang dengan minyak terbang atau minyak eteris (essential oil atau volatile) selain sebagai komoditas ekspor nonmigas yang banyak dibutuhkan berbagai negara di dunia, juga banyak digunakan di berbagai industri dalam negeri.Salah satu produk minyak atsiri dari Indonesia adalah minyak nilam yang bisa digunakan sebagai komoditi ekspor. Permasalahannya adalah harga minyak nilam tidak stabil tiap tahunnya disebabkan kadar asamnya tinggi dan nilai kandungan alkoholnya rendah sehingga kualitasnya kurang baik.Salah satu cara untuk mengetahui kualitas dari tanaman nilam adalah pada daun. Daun yang memiliki kualitas yang baik dapat diperoleh dari daun yang kandungan minyaknya tinggi yaitu pada daun yang kecil, tebal dan berwarna sedikit merah kekuningan.Salah satu usaha untuk mengetahui kualitas tersebut adalah dengan membawa daun nilam ke dalam laboratorium untuk diuji, namun tindakan tersebut membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang tidak cukup murah.Oleh karena itu diperlukan suatu sistem berbasis komputasi cerdas dengan menggunakan teknik pengolahan citra digital untuk membantu dalam melakukan klasifikasi kualitas pada daun nilam. Algoritma jaringan syaraf tiruan Self Organizing Maps (SOM) merupakan salah satu metode yang bisa digunakan untuk melakukan klasifikasi ini. Klasifikasi berbasis unsupervised learning ini akan mengelompokkan berdasarkan kesamaan pola tertentu pada kelas yang sama berdasarkan dari hasil jarak minimum antara data dengan bobot.Dari hasil pengujian menggunakan SOM menggunakan learning rate awal 0.1, pengurang learning rate 0.3, learning rate minimum 0.0001, 40 data training dan 60 data testing mampu menghasilkan rata-rata tingkat akurasi terbesar yaitu 82.82%.