Pemilihan warna lipstik yang sesuai dengan warna kulit merupakan tantangan
umum dalam dunia kosmetik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan
sistem klasifikasi warna kulit berbasis aplikasi web yang dilengkapi dengan fitur
rekomendasi warna lipstik. Sistem dirancang menggunakan metode Convolutional
Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi pola citra wajah pengguna dan
mengelompokkannya ke dalam tiga kategori skintone, yaitu Cerah, Sedang, dan
Gelap. Peneliti mengumpulkan dataset citra sebanyak 480 gambar yang terbagi
merata ke dalam tiga kelas, masing-masing terdiri dari 160 gambar untuk setiap
kategori kulit. Dataset kemudian dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan
data uji. Sebanyak 420 gambar digunakan sebagai data latih, terdiri dari 140 citra
kulit cerah, 140 citra kulit sedang, dan 140 citra kulit gelap. Sementara itu, 60
gambar digunakan sebagai data uji, masing-masing terdiri dari 20 citra kulit cerah,
20 citra kulit sedang, dan 20 citra kulit gelap. Setiap citra melalui tahap prapemrosesan,
termasuk normalisasi piksel ke rentang 0–1 agar model menerima
input dengan skala seragam. Pengujian dilakukan terhadap 30 sampel citra wajah
dan menunjukkan bahwa model CNN mampu mencapai tingkat akurasi sebesar
76,67%. Dengan implementasi berbasis web, sistem ini memudahkan pengguna
tanpa instalasi tambahan serta menawarkan solusi cerdas dan efisien dalam
merekomendasikan warna lipstik yang sesuai.