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

Authors

  • Nurfalah Nurfalah Universitas Faletehan Author
  • Dede Brahma Arianto Universitas Faletehan Author

DOI:

https://doi.org/10.65244/jggengineering.v2i2.839

Keywords:

Pendeteksian Jenis Kulit, CNN, Androiid, Rekomendasi Skincare

Abstract

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.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] DataIndonesia.id, “Pertumbuhan Pasar Skincare di Indonesia Tahun 2022,” 2022.

[2] Nella, Perawatan Kulit Wajah Berdasarkan Jenis Kulit, Jakarta: Gramedia, 2017.

[3] A. Geron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, California: O’Reilly Media, 2019.

[4] I. Goodfellow, Y. Bengio, dan A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016.

[5] K. Simonyan dan A. Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition,” International Conference on Learning Representations (ICLR), 2015.

[6] F. Chollet, Deep Learning with Python, New York: Manning Publications, 2018.

[7] Rosa A.S dan M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek, Bandung: Informatika, 2018.

[8] TensorFlow, “TensorFlow Documentation,” [Online]. Available: TensorFlow Official Website

[9] Expo, “Expo Documentation,” [Online]. Available:Expo Official Website

[10] Visual Studio Code, “Visual Studio Code Documentation,” [Online]. Available: Visual Studio Code Official Website

[11] Badan Pengawas Obat dan Makanan (BPOM), “Keamanan Produk Kosmetik,” [Online]. Available: BPOM Official Website

Published

2026-06-26

How to Cite

Sistem Pendeteksian Jenis Kulit Wajah dan Rekomendasi Skincare Berbasis Android Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). (2026). Journal of Golden Generation Engineering, 2(2), 307-318. https://doi.org/10.65244/jggengineering.v2i2.839

Similar Articles

You may also start an advanced similarity search for this article.