Perbandingan Kinerja Arsitektur LeNet-5 dan AlexNet dalam Klasifikasi Daun Teh Siap Panen Menggunakan Convolutional Neural Network - Samuel, Yusran Timur; Rundengan, Juwita (Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual, 2026)
Industri teh memiliki peran penting dalam sektor agribisnis Indonesia, dengan kualitas teh yang sangat dipengaruhi oleh pemilihan daun yang tepat dan waktu pemetikan yang sesuai. Klasifikasi daun teh masih dilakukan secara manual, yang mengandalkan pengalaman petani dan dapat dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti kelelahan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua arsitektur Convolutional Neural Network (CNN), yaitu LeNet-5 dan AlexNet, dalam mengklasifikasikan daun teh siap panen dan belum siap panen berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, loss, serta efisiensi komputasi.Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 4.198 gambar daun teh yang telah dilabeli. Model LeNet-5 dan AlexNet dilatih dan diuji menggunakan dataset ini, dan hasil evaluasi menunjukkan perbedaan performa yang signifikan antara keduanya. Model AlexNet menghasilkan akurasi 83,33%, dengan precision 0,86, recall 0,90, dan F1-score 0,88 untuk kelas