Kebutuhan konsumen akan produk perawatan kulit (skincare) yang sesuai dengan jenis kulit terus meningkat, namun panduan berbasis data yang menjembatani kecocokan bahan aktif dan kebutuhan kulit spesifik masih terbatas. Penelitian ini bertujuan menganalisis korelasi antara bahan aktif produk perawatan kulit dan jenis kulit yang direkomendasikan melalui pendekatan kuantitatif algoritmik. Menggunakan dataset sekunder dari Kaggle, platform e-commerce, dan situs ulasan produk, studi ini memfokuskan ruang lingkup pada 9 bahan aktif utama dan 7 jenis kulit. Metode yang diterapkan meliputi rule-based scoring berdasarkan literatur dermatologi untuk menilai tingkat kecocokan bahan, serta pengukuran jarak menggunakan Euclidean distance untuk memperkuat validitas skor melalui vektor fitur dermatologis. Analisis korelasi statistik dilakukan menggunakan tabulasi silang dan uji Chi-Square. Hasil uji menunjukkan adanya hubungan yang signifikan antara bahan aktif dan jenis kulit (p-value < 0,05), seperti efektivitas salicylic acid untuk kulit berjerawat dan ceramide untuk kulit kering. Temuan ini divisualisasikan secara intuitif melalui heatmap, bubble chart, bar chart, dan pie chart menggunakan Python. Kesimpulannya, pendekatan berbasis data ini berhasil membangun sistem analisis yang objektif dan transparan, yang dapat menjadi acuan ilmiah bagi konsumen maupun pengembang dalam formulasi produk skincare.
Copyrights © 2026