Sistem Pendeteksian Jenis Kulit Wajah dan Rekomendasi Skincare Berbasis Android Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)

Nurfalah Nurfalah (Universitas Faletehan)
Dede Brahma Arianto (Universitas Faletehan)

Journal of Golden Generation Engineering
Vol. 2 No. 2 (2026): In Progress 2026 : Journal of Golden Generation Engineering

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network (CNN) dalam pendeteksian jenis kulit wajah dan rekomendasi skincare berbasis Android. Sistem mengklasifikasikan jenis kulit menjadi normal, kering, berminyak, berjerawat, dan sensitif menggunakan 750 citra wajah yang telah diberi label. Model dilatih dengan 50 epoch, ukuran citra 224×224 piksel, dan optimizer Adam. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa akurasi meningkat seiring bertambahnya epoch, sementara nilai loss menurun. Evaluasi pada data uji menghasilkan akurasi sebesar 99% dengan loss 3,73%, yang menunjukkan performa model yang sangat baik. Sistem mampu mengklasifikasikan jenis kulit secara akurat serta memberikan rekomendasi skincare yang disesuaikan dengan kondisi kulit pengguna. Implementasi dalam aplikasi Android memudahkan pengguna dalam melakukan deteksi secara langsung melalui kamera smartphone, sehingga membantu dalam memilih produk perawatan yang tepat.