Identifikasi jenis teh hijau secara visual seringkali menimbulkan ketidaktepatan akibat kemiripan tekstur antar jenis serta pengaruh pencahayaan saat pemotretan. Ketidaktepatan ini dapat berdampak pada penilaian kualitas, penentuan harga, hingga kepercayaan konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variasi pencahayaan terhadap tingkat akurasi identifikasi lima jenis teh hijau menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik (JST-PB). Penelitian ini menggunakan 625 citra teh hijau kering yang dikumpulkan dari lima jenis teh dan lima variasi jumlah lampu LED (1 hingga 5 lampu). Setiap citra diekstraksi menggunakan empat parameter GLCM, yaitu contrast, correlation, energy, dan homogeneity. Data hasil ekstraksi dilatih menggunakan JST-PB dengan rasio data latih 80% dan data uji 20%, serta kombinasi terbaik dari parameter learning rate dan momentum. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa konfigurasi terbaik dicapai pada learning rate 0,3 dan momentum 0,04, 1 hidden layer dengan 25 Neuron, menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 92% pada pencahayaan tiga lampu. Penelitian ini menunjukkan bahwa pencahayaan memengaruhi akurasi klasifikasi, dan model JST-PB dengan fitur GLCM dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis teh hijau secara otomatis.