Abstrak

Pemilihan produk cushion yang sesuai dengan skintone dan undertone kulit sering menjadi kendala bagi konsumen, terutama saat berbelanja secara daring tanpa dapat mencoba produk secara langsung, sehingga berisiko menghasilkan riasan yang tidak sesuai dengan warna kulit asli pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi cushion berbasis web bernama MyShade yang dapat mengklasifikasikan warna kulit dan menentukan skintone dan undertone pengguna melalui citra wajah secara otomatis. Metode yang digunakan untuk klasifikasi warna kulit adalah K-Nearest Neighbor (KNN) dengan nilai K=5, sedangkan penentuan undertone dilakukan menggunakan pendekatan rule-based terhadap nilai ambang batas komponen warna RGB hasil ekstraksi citra. Sistem dibangun menggunakan Laravel, Python, dan basis data MySQL, dengan antarmuka berbasis Bootstrap 5. Hasil pengujian menunjukkan model klasifikasi warna kulit mencapai akurasi sebesar 73,10% dan akurasi undertone menggunakan metode rule based sebesar 72,22%. Sistem telah berhasil diimplementasikan dan di deploy menggunakan layanan hosting Railway sehingga dapat diakses secara daring melalui https://myshade.up.railway.app . Dengan sistem ini, pengguna dapat memperoleh rekomendasi cushion yang lebih akurat sesuai karakteristik kulit masing-masing.