<![CDATA[Warna kulit dan undertone merupakan faktor penting dalam pemilihan warna pakaian yang sesuai, namun deteksi undertone secara manual seringkali subjektif dan dipengaruhi pencahayaan. Permasalahan ini mendorong pengembangan sistem berbasis pengolahan citra untuk mengidentifikasi undertone kulit secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi SkinMatch yang mampu mendeteksi tiga kategori undertone (warm, cool, dan neutral) serta memberikan rekomendasi palet warna pakaian yang sesuai. Metode yang digunakan mencakup konversi citra dari ruang warna RGB ke HSV dan LAB, analisis histogram, serta pencocokan spektrum warna dengan data referensi. Pengujian dilakukan terhadap 10 responden dengan beragam jenis kulit, di mana setiap responden mengunggah atau mengambil gambar langsung melalui kamera aplikasi dan memberikan penilaian terhadap hasil rekomendasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengklasifikasikan 6 responden pada kategori warm dan 4 responden pada kategori cool. Berdasarkan penilaian subjektif, sebanyak 90% responden menyatakan rekomendasi warna pakaian sesuai dengan kondisi kulit mereka. Kesimpulan penelitian ini adalah algoritma berbasis HSV dan LAB mampu menghasilkan deteksi undertone yang konsisten pada variasi pencahayaan, warna kulit, dan latar belakang gambar, sehingga berpotensi diaplikasikan pada platform fashion technology untuk meningkatkan pengalaman pengguna]]>
Copyrights © 2025
