ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 11 | No. 3 | Halaman 705 - 715

## Klasifikasi Jenis Kulit Wajah menggunakan
Backpropagation Neural Networks Berbasis GLCM

## M. ARY HERYANTO, DENY JUANANTA, AGATA SADANARESWARI, SARI AYU WULANDARI
Program Studi Teknik Elektro, Universitas Dian Nuswantoro Email: m.aryheryanto@dsn.dinus.ac.id
Received 30 Mei 2023 | Revised 19 Juni 2023 | Accepted 22 Juni 2023

## ABSTRAK
Kulit  wajah  sangat  sensitif  dibandingkan  dengan  bagian  tubuh  lainnya.  Ada beberapa jenis kulit wajah, yaitu normal, berminyak, dan kering. Namun, terkadang mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah  seseorang  dengan benar  bisa  menjadi masalah karena  terdapat  lima  jenis  kulit  wajah  yang  berbeda.  Untuk  mengatasi  kesulitan dalam  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah,  pada  penelitian  ini  diterapkan  metode klasifikasi  Backpropagation  Neural  Network  berbasis  GLCM.  Penelitian  ini menggunakan  tiga  jenis  kulit  wajah,  yaitu:  kering,  berminyak,  dan  normal. Sedangkan untuk mencari model arsitektur yang tepat dilakukan dengan cara variasi jumlah  hidden  layer  dan  jumlah  neuron  per  hidden  layer.  Setelah  dilakukan beberapa pengujian didapatkan hasil akurasi 96.70% untuk model sembilan lapisan tersembunyi dengan enam neuron pada tiap lapisan tersembunyi.
Kata kunci : kulit wajah, klasifikasi, backpropagation neural network, GLCM.

## ABSTRACT
Facial skin is very sensitive compared to other body parts. There are several facial skin  types:  normal,  oily,  and  dry.  However,  sometimes  correctly  identifying  a person's facial skin type can be problematic because there are five different skin types. To overcome difficulties in identifying facial skin types, this study applied the GLCM-based  Backpropagation  Neural  Networks  classification  method.  This  study used three types of facial skin, namely: dry, oily, and normal. Meanwhile, finding the right architectural model is done by varying the number of hidden layers and the number of neurons per hidden layer. After several tests, the results obtained an accuracy  of  96.70%  for  the  nine  hidden  layers  model  with  six  neurons  for  each hidden layer.
Keywords : facial skin, classification, backpropagation neural network, GLCM.

## 1. PENDAHULUAN
Kulit  merupakan  bagian  terluar  tubuh  yang  melapisi  dan  melindungi  tubuh  terutama  dari paparan  sinar  Ultra  Violet  (UV)  matahari.  Akibat  paparan  UV  mengakibatkan  kerusakan jaringan kulit, di antaranya keriput, bercak hitam, jerawat, kanker kulit dan lain sebagainya. Selain  memiliki  nilai  estetika,  kulit  wajah  juga  merupakan  bagian  kulit  yang  paling  sensitif sehingga  sebagian  orang  sangat  memperhatikan  dan  menjaga  kesehatan  kulit  wajah (Sulastri  &  Chaerunisaa,  2016) .  Untuk  menjaga  kesehatan  kulit  wajah  dari  sinar  UV matahari atau polusi perlu dilakukan perawatan teratur di antaranya dengan menggunakan kosmetik. Adapun pemilihan kosmetik perlu memperhatikan kondisi maupun jenis kulit wajah. Usia,  gaya  hidup,  konsumsi  makanan,  keseimbangan  hormonal  maupun  jenis  kulit  kering, normal dan berminyak menjadi salah satu dasar dalam pemilihan kosmetik sebagai perawatan kulit.  Untuk  mengatasi  kondisi  tersebut  baik  wanita  maupun  pria  selalu  mencari  produk kosmetik yang tepat untuk dirinya (Maryani & Fachrurrazi, 2017) (Fadila, dkk, 2022) .
Perkembangan penelitian untuk identifikasi jenis kulit wajah telah banyak dilakukan. Metode dalam  klasifikasi  jenis  kulit  wajah  yang  telah  digunakan  di  antaranya Naive  Bayes (Wahyuningtyas, dkk, 2015) , Haar Wavelet (Farhan, dkk, 2019) , certainty factor (Santi & Andari, 2019) , Gray Level Co-Occurance Matrix (GLCM) dengan Suport Vector Machine (SVM) (Nusantara,  dkk,  2018) ,  dan Discrete  Wavelet  Transform  Dan  Backpropagation (Amelia,  dkk,  2019) , Convolution  Neural  Network (Saidah,  dkk,  2021)  (Chang,  dkk, 2018) , K-Nearest Neighbor (Khodijah, dkk, 2022) (Priandana & Sukarman, 2014) , dan Fuzzy  C-Means (Wulandari,  dkk,  2019) .  Sedangkan  akurasi  dalam  klasifikasi  capaian tertinggi  dengan  metode Naive  Bayes,  namun  pada  penelitian  tersebut  meskipun keakuratannya  mencapai  100%  metode  yang  digunakan  dengan  pertanyaan-pertanyaan tentang ciri kulit wajah pada jenis kulit tertentu yang dijawab oleh individu berdasarkan ciri kulit  wajah  mereka  sendiri.  Akurasi  yang  lain  yaitu  sebesar  95%  didapat  dari  penelitian menggunakan metode Discrete Wavelet Transform dan Backpropagation.
Dalam  penelitian  ini  dikembangkan  metode  identifikasi  jenis  kulit  wajah  menggunakan Backpropagation Neural Networks (BNN) berbasis Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Penggunaan GLCM sebagai ekstrasi fitur dalam preprocessing dipilih karena berbasis citra abu- abu sehingga tidak menjadi beban dalam komputasi dan menunjukkan tingkat keberhasilan klasifikasi yang tinggi berdasarkan nilai contras, correlation, energy, dan homogeneity. Selain itu, saat ini GLCM telah banyak digunakan dalam permasalahan klasifikasi menggunakan citra (Mall, dkk, 2019) (Indriani, dkk, 2017) . BNN saat ini juga menjadi salah satu metode klasifikasi yang banyak digunakan  karena tingkat keberhasilan yang tinggi dan  kemudahan dalam pembuatan model arsitekturnya.
Dengan  menggunakan  hasil  ekstrasi  ciri  dari  GLCM  dan  hasil  klasifikasi  jenis  kulit  kering, berminyak, dan normal, penelitian ini diuji dengan menggunakan beberapa model arsitektur baik dari lapisan tersembunyi maupun dari jumlah neruon. Pelatihan model arsitektur yang dibuat, dilakukan sepuluh kali dengan dipilih salah satu hasil uji yang terbaik dari tiap model arsitektur. Sedangkan pengambilan data citra kulit wajah diambil pada bagian T-Zone karena pada bagian ini merupakan bagian kulit wajah yang paling banyak menghasilkan minyak.
Naskah ini selanjutnya dipaparkan sebagai berikut: bagian 2, memaparkan tentang metode pelaksanaan  dari  penelitian,  dari  perancangan  model,  pangambilan  data,  pelatihan  hingga pengujian.  Pada  bagian  3  menjelaskan  tentang  hasil  dan  pembahasan  untuk  tiap  model arsitektur, dan penentuan akurasi model. Terakhir, yaitu bagian 4 merupakan kesimpulan dari hasil penelitian.

## 2. METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini sesuai alur pada Gambar  1. Tahap awal adalah dilakukan akuisisi data yaitu untuk mendapatkan data citra kulit yang terbagi menjadi kulit berminyak,  kulit  normal,  dan  kulit  kering.  Kemudian  untuk  proses  klasifikasi  menggunakan Neural Networks (NN) memerlukan data pelatihan dan data pengujian, sehinggga dari hasil akuisisi  data  tersebut  dibagi  menjadi  dua (Utami,  dkk,  2023) ,  yaitu  50%  untuk  data pelatihan dan 50% lainnya untuk data pengujian.
Pada proses pelatihan dilakukan preprocessing, yang terbagi menjadi dua tahapan yaitu tahap konversi citra RGB ke Greyscale, dan tahap ekstrasi ciri menggunakan GCLM. Dari hasil ekstrasi ciri GLCM ini kemudian dinormalisasi yang kemudian digunakan untuk pelatihan model JST propagasi mundur. Untuk mendapatkan hasil yang optimal, penelitian ini menggunakan variasi jumlah hidden layer dan jumlah neuron. Hasil bobot pelatihan tiap variasi jumlah hidden layer dan neuron kemudian diuji menggunakan data uji.
Gambar  1. Blok Diagram

## 2.1 Akuisisi Data
Pada akuisisi data ini digunakan kamera mikroskop digital 5x-1200x dengan hasil penyimpanan menggunakan format RGB ( Red, Green, dan Blue). Data yang didapatkan pada penelitian ini berupa citra kulit pada bagian T-zone  dari 60 wanita  dengan distribusi 20 citra kulit kering,
20 citra kulit normal, dan 20 citra kulit berminyak. Data citra kulit ini kemudian dibagi menjadi dua, sebagian data untuk data pelatihan dan sebagian lainnya untuk pengujian.
(a) Kering
(b) Normal
(c) Berminyak
Gambar  2. Hasil Akuisisi Citra Kulit pada Bagian T-Zone
2.2 Konversi RGB menjadi Greyscale
Data citra kulit wajah dengan format RGB kemudian dikonversi menjadi citra format greyscale. Hasil konversi dapat dilihat pada Gambar  3. Citra RGB tersebut terdiri dari 24 bit, di mana setiap piksel terdiri dari nilai Red 8 bit, Green 8 bit dan Blue 8 bit sehingga dengan konversi menjadi greyscale 8 bit dapat mempermudah dalam komputasi dan penyesuaian pada tahap ekstrasi fitur menggunakan Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM)
Gambar  3. Hasil konversi greyscale dari citra kulit kering

## 2.3 Ekstrasi Fitur GLCM
Dari data citra kulit yang teah dikonversi menjadi greyscale, tahap selanjutnya adalah ekstrasi fitur  menggunakan  GLCM.  Ekstrasi  ciri  ini  melalui  tekstur  dengan  menghitung contras, correlation,  energy,  dan  homogeneity  (CCrEH).  Tabel    1  merupakan  hasil  ekstrasi  fitur menggunakan GLCM.

## 2.4 Normalisasi Min-Max
Dari tahap ekstrasi ciri dapat dilihat bahwa perbedaan orde pada sebaran data tiap ciri sangat jauh,  sehingga  diperlukan  normalisasi  untuk  mempermudah  dalam  klasifikasi.  Tahap normalisasi menggunakan metode min-max sehingga tiap ciri pada GLCM dinormalisasi pada skala -1 hingga 1.

## Tabel  1. Hasil Ekstrasi Fitur untuk Data Pelatihan dan Data Pengujian
Jenis Kulit DATA PELATIHAN DATA PENGUJIAN Contras Correlation Energy Homogeneity Contras Correlation Energy Homogeneity
Ke rin g
144797.8 -0.00045 1.36E-06 0.01222625 144546.9 -4.48E-05 1.35E-06 0.012179 145231.8 -4.30E-06 1.36E-06 0.01219659 144100.7 0.000262 1.36E-06 0.012197 144941.1 -4.48E-04 1.36E-06 0.012223624 144860.6 0.000768 1.36E-06 0.012252 144652.3 0.000803 1.36E-06 0.012244818 144978 -0.0004 1.36E-06 0.012196 144453.7 0.000899 1.36E-06 0.012284389 144698.9 -1.01E-05 1.36E-06 0.012288 145224.5 -0.00081 1.36E-06 0.01220976 144849 0.000279 1.36E-06 0.012216 145201.5 -0.0003 1.36E-06 0.0122083 143580.7 -6.31E-05 1.36E-06 0.01216 143913.6 0.002155 1.36E-06 0.012225937 143023.9 -0.00055 1.36E-06 0.012271 144419.2 0.000905 1.36E-06 0.01226867 142835.6 5.71E-05 1.36E-06 0.012217 145531 -0.00012 1.36E-06 0.012191927 143125.6 -0.0008 1.36E-06 0.012284
Be rm in ya k
130843.8 0.000719 1.49E-06 0.012648845 132270.4 4.81E-04 1.50E-06 0.012688 131721.8 8.53E-05 1.50E-06 0.012590225 132803.1 -5.19E-04 1.50E-06 0.01262 133988 -0.00033 1.51E-06 0.012625447 132479.1 0.00054 1.51E-06 0.012703 134511.1 -0.00074 1.52E-06 0.012544492 131939.9 -4.72E-04 1.51E-06 0.01266 133146.3 -0.001 1.52E-06 0.012662113 129690.4 0.000749 1.51E-06 0.012772 133572.2 0.001443 1.51E-06 0.012639791 133685 0.000753 1.52E-06 0.012691 133179.3 0.000358 1.51E-06 0.01269933 133897.1 -0.00031 1.52E-06 0.012624 133461.1 -0.00055 1.51E-06 0.012712512 134085.4 0.001034 1.52E-06 0.012608 133247.7 1.08E-03 1.51E-06 0.012607946 132072.4 -0.00107 1.51E-06 0.012594 132006.9 0.000321 1.50E-06 0.012728102 132029.6 -0.00111 1.50E-06 0.012605
N or m al 127604.3 0.002007 1.53E-06 0.012858809 127829.3 -5.51E-04 1.54E-06 0.012828 129531.4 -0.00129 1.53E-06 0.012820743 129501 -6.79E-04 1.53E-06 0.012843 129099.4 2.41E-03 1.53E-06 0.012808501 131106.3 -0.00089 1.53E-06 0.012844 128663 0.002258 1.53E-06 0.012829083 131167.9 -7.38E-04 1.54E-06 0.012802 130392.7 0.001292 1.54E-06 0.012809924 129200 5.90E-05 1.53E-06 0.012951 128924.7 -0.00265 1.53E-06 0.012684867 128184.1 0.000411 1.54E-06 0.012729 128545.3 0.004553 1.54E-06 0.012789845 127678.4 -0.0044 1.54E-06 0.012868 129406.6 -0.00313 1.54E-06 0.012786203 127442.9 0.004365 1.54E-06 0.012847 130565.8 -0.00038 1.53E-06 0.012827831 128127 -3.56E-06 1.54E-06 0.012865 127204.4 0.000122 1.53E-06 0.012827526 128953.3 -0.00098 1.54E-06 0.01279

## 2.5 Pelatihan dan Pengujian JST Propagasi Mundur
Pada penelitian ini dilakukan beberapa variasi jumlah lapisan tersembunyi ( hidden layer) dan juga variasi jumlah neuron pada tiap lapisan tersembunyi. Untuk input jaringan digunakan fitur GLCM yaitu contras, correlation, energy, dan homogeneity (CCrEH). Sedangkan output hanya satu dengan label kelas klasifikasi adalah kering bernilai -1, berminyak bernilai 0, dan normal bernilai 1. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada model JST pada Gambar  4.

## Gambar  4. Arisitektur JST Klasifikasi Jenis Kulit Wajah
Pada proses pelatihan menggunakan 50% data yang dilatih yang berulang dengan variasi 1, 2, 4, dan 7 lapisan tersembunyi, untuk jumlah neuron menggunakan variasi 4, 6, 8, dan 10 neuron  dilakukan  berulang  tiap  jumlah  lapisan  tersembunyi.  Dalam  pelatihan  dicari  bobot terbaik  dengan parameter learning  rate:  0.1,  maksimum  epoch:  10000,  dan  kinerja  tujuan menggunakan metode mean square error (MSE): 1 x 10 -5 . Hasil bobot tiap pelatihan disimpan untuk dilakukan pengujian. Pada proses pengujian dilakukan menggunakan 50% data lainnya untuk tiap variasi jumlah Lapisan Tersembunyi (LT) dan variasi jumlah neuron.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap pengujian dilakukan untuk menguji validasi model yang didapat dengan memasukan data pengujian. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel  2 sampai dengan Tabel  5.
Tabel  2. Hasil Pengujian menggunakan 4 Neuron
LAPISAN TERSEMBUNYI t (s)  EPOCH MSE PELATIHAN MSE UJI 1 6.14 10000 3.00E-03 0.352 3 1.04 568 6.94E-05 0.149 5 4.43 5111 5.96E-05 0.129 7 1.4 886 9.79E-05 0.061 9 1.47 873 6.17E-05 0.181
Tabel  3. Hasil Pengujian menggunakan 6 Neuron
LAPISAN TERSEMBUNYI t (s)  EPOCH MSE PELATIHAN MSE UJI 1 5.9 10000 9.23E-04 1.767 3 2.6 2902 6.39E-05 1.044 5 1.41 352 8.31E-05 0.480 7 0.95 297 5.24E-05 0.100 9 0.89 280 9.26E-05 0.055
Tabel  4. Hasil Pengujian menggunakan 8 Neuron
LAPISAN TERSEMBUNYI t (s)  EPOCH MSE PELATIHAN MSE UJI 1 5.79 10000 6.79E-04 0.219 3 1.04 673 6.83E-05 0.225 5 1.17 780 6.55E-05 0.351 7 0.71 143 7.23E-05 0.096 9 0.71 74 3.93E-05 0.130
Tabel  5. Hasil Pengujian menggunakan 10 Neuron
LAPISAN TERSEMBUNYI t (s)  EPOCH MSE PELATIHAN MSE UJI 1 5.38 10000 1.76E-04 0.548 3 1.23 1115 5.51E-05 0.249 5 0.69 167 6.38E-05 0.153 7 0.75 135 6.69E-05 0.125 9 0.77 145 6.85E-05 0.093
Dari hasil pengujian menggunakan empat neuron pada Tabel  2, untuk masing-masing variasi layer tersembunyi didapat MSE terkecil pada tujuh layer tersembunyi sebesar 0.061 dengan iterasi pelatihan 886 epoch dan MSE 9.79E-05. Meskipun nilai MSE pelatihan lebih besar dari pengujian  dengan  lima layer  tersembunyi  namun  hasil  uji  model  menggunakan  data  uji menunjukkan kinerja yang lebih baik, hal ini dapat berarti bahwa pada pelatihan didapatkan model overfitting karena model JST terlalu mendekati model dari data pelatihan. Dari data uji pada Tabel 2 sampai dengan Tabel 5 diambil tiap MSE terkecil, yaitu model arsitektur BNN (1) 4 neuron pada 7 LT, (2) 6 neuron pada 9 LT, (3) 8 neuron pada 7 LT, dan (4) 10 neuron pada 9 LT. Tiap luaran (𝑦) hasil uji dengan MSE terkecil ini kemudian diberikan ambang batas untuk klasifikasi menggunakan Persamaan (1).
𝑓 (𝑦) = −1, 𝑦 ≤ −0.5 0, −0.5 < 𝑦 < 0.5 1, 𝑦 ≥ 0.5 (1)
Pada  Gambar    5.a.  adalah  hasil  uji  sebelum  diberikan  ambang  batas  dan  Gambar    5.b. merupakan  hasil  uji  setelah  diberikan  ambang  batas.  Setelah  dilakukan  penyesuaian menggunakan  ambang  batas  kemudian  dilakukan  akurasi  dari  tiap  model  arsitekturnya. Confusion  Matrix  biasanya  digunakan  untuk  mengevaluasi  atau  memvisualisasikan  perilaku model  arsitektur  dari machine  learning  pada  klasifikasi  yang  terawasi.  Confusion  Matrix  ini merupakan matriks persegi di mana baris mewakili kelas aktual dan kolom mewakili kelas yang diprediksi (Rahmad, dkk, 2020) .
(a) Hasil  Uji  Sebelum  menggunakan Ambang Batas (b) Hasil  Uji  Setelah  menggunakan Ambang Batas
Gambar  5. Hasil Uji Arsitektur BNN 6 Neuron 9 Lapisan Tersembunyi
Pada  penelitian  ini  karena  target  klasifikasi  ada  tiga,  yaitu: kering,  berminyak,  dan  normal maka untuk mendapatkan nilai akurasi menggunakan:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = ∑ × 100% (2)
Pada model arsitektur BNN 6 neuron 9 lapisan tersembunyi pada Gambar 5.b. didapat nilai akurasi keseluruhan adalah sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 10 + 10 + 9 30 × 100% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 96.70%
Sehingga  visualisasi Confusion  Matrix  dari  model  arsitektur  BNN  6  neuron  pada  9  lapisan tersembunyi dapat dilihat pada Gambar  6. Dengan cara yang sama maka didapatkan nilai akurasi untuk tiap percobaan dengan nilai MSE yang terendah seperti pada Tabel  6.
Gambar  6. Confusion Matrix Arsitektur BNN 6 Neuron pada 9 Lapisan Tersembunyi
-1 (K er ing ) 0 (B er m iny ak ) 1 (N or m al ) O u tp u t C la ss Garis ambang Garis ambang 1 (Normal) 0 (Berminyak) -1 (Kering) 1 (Normal) 0 (Berminyak) -1 (Kering) error
Tabel  6. Hasil Akurasi Tiap Model Arsitektur dengan MSE Terendah
MODEL ARSITEKTUR t (s)  EPOCH MSE PELATIHAN MSE UJI AKURASI LAPISAN TERSEMBUNYI JUMLAH NEURON 7 4 1.399 886 9.79E-05 0.0608 93.3% 9 6 0.886 280 9.26E-05 0.0551 96.7% 7 8 0.708 143 7.23E-05 0.0955 93.3% 9 10 0.771 145 6.85E-05 0.0925 93.3%
Pada Tabel  6 dapat dilihat hasil akurasi 96.70% pada model arsitektur 9 lapisan tersembunyi dengan 6 neuron pada tiap lapisan tersembunyi. Performa ini sangat baik karena dari 30 data uji hanya satu data yang salah prediksi, yaitu pada data kulit Normal yang diprediksi sebagai data kulit berminyak. Dalam pelatihan tercapai pada epoch ke 280 dengan waktu 0.886 detik, sedangkan MSE pelatihan meskipun lebih besar dari pada model arsitektur 7 LT 8 neuron atau 9 LT  10  neuron  tetapi menunjukan  akurasi  pengujian  yang lebih  tinggi. Hal  ini  disebabkan model yang lain overfitting pada data pelatihan.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  dan  analisis  terhadap  model  JST  propagasi  mundur  untuk klasifikasi jenis kulit wajah didapatkan hasil akurasi sebesar 96.70% dengan model arsitektur BNN 9 lapisan tersembunyi dengan 6 neuron pada tiap lapisan tersembunyi.  Pada penelitian ini juga terjadi overfitting pada tiap pengujian, hal ini terjadi karena model JST yang dibuat tidak dapat menggeneralisasi dari data pengujian dan terlalu cocok dengan data pelatihan. Kejadian overfitting pada penelitian ini dapat terjadi karena data pelatihan terlalu kecil atau kurang variasi data sehingga sampel data tidak cukup untuk mewakili seluruh kemungkinan variasi data input secara tepat. Penelitian ini masih dilanjutkan dengan menambah variasi data pelatihan baik dari sisi umur maupun jenis kelamin serta penggunaan kamera non mikroskopis.

## DAFTAR RUJUKAN
Amelia,  R.  D.,  Tritoasmoro,  I.  I.,  &  Ibrahim,  N.  (2019).  Klasifikasi  Jenis  Kulit  Wajah Menggunakan Metode Discrete Wavelet Transform Dan Backpropagation. EProceedings of Engineering, 6(2).
Chang,  C.-C.,  Hsing,  S.-T.,  Chuang,  Y.-C.,  Wu,  C.-T.,  Fang,  T.-J.,  Chen,  K.-F.,  &  Choi,  B. (2018). Robust skin type classification using convolutional neural networks. 2018 13th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), (pp. 2011–2014). https://doi.org/10.1109/ICIEA.2018.8398040
Fadila,  I.,  Minerva,  P.,  &  Astuti,  M.  (2022).  Hubungan  pengetahuan  kosmetika  dengan pemilihan kosmetik perawatan kulit wajah siswa Kelas XI Jurusan Tata Kecantikan SMK Negeri 7 Padang. Jurnal Tata Rias Dan Kecantikan, 2(1), 19–26.
Farhan, M. R., Widodo, A. W., & Rahman, M. A. (2019). Ekstraksi Ciri Pada Klasifikasi Tipe
Kulit  Wajah  Menggunakan  Metode  Haar  Wavelet. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer.
Indriani,  O.  R.,  Kusuma,  E.  J.,  Sari,  C.  A.,  &  Rachmawanto,  E.  H.  (2017).  Tomatoes classification  using  K-NN  based  on  GLCM  and  HSV  color  space. 2017  International Conference on Innovative and Creative Information Technology (ICITech), (pp. 1–6).
Khodijah, L., Latifah, R., & Adharani, Y. (2022). Identifikasi Jenis Kulit Wajah Menggunakan K-Nearest  Neighbor. Seminar  Nasional  Teknik  Elektro,  Informatika  Dan  Sistem Informasi, 1(1).
Mall, P. K., Singh, P. K., & Yadav, D. (2019). Glcm based feature extraction and medical x-ray image  classification  using  machine  learning  techniques. 2019  IEEE  Conference  on Information and Communication Technology, (pp. 1–6).
Maryani,  M.,  &  Fachrurrazi,  S.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kosmetik Produk  Latulipe  Yang  Sesuai  Dengan  Jenis  Kulit  Wajah  Perempuan  Indonesia Menggunakan Metode Promethee. Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 1(2).
Nusantara,  T.  F.  B.,  Atmaja,  R.  D.,  &  Azizah,  A.  (2018).  Klasifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  Pria
Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrance Matrix (glcm) Dan Support Vector Machine (svm). EProceedings of Engineering, 5(2).
Priandana,  K.,  &  Sukarman,  S.  (2014).  Mobile  munsell  soil  color  chart  berbasis  android menggunakan histogram ruang citra HVC dengan klasifikasi KNN. Jurnal Ilmu Komputer Dan AgroInformatika, 3(2), 245421.
Rahmad,  F.,  Suryanto,  Y.,  &  Ramli,  K.  (2020).  Performance  comparison  of  anti-spam technology  using  confusion  matrix  classification. IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering, 879(1), 012076.
Saidah, S., Fuadah, Y. N., Alia, F., Ibrahim, N., Magdalena, R., & Rizal, S. (2021). Facial Skin Type Classification Based on Microscopic Images Using Convolutional Neural Network (CNN). Proceedings  of  the  1st  International  Conference  on  Electronics,  Biomedical Engineering, and Health Informatics: ICEBEHI 2020, 8-9 October, Surabaya, Indonesia, (pp. 75–83).
Santi, I. H., & Andari, B. (2019). Sistem pakar untuk mengidentifikasi jenis kulit wajah dengan metode certainty factor. INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, 3(2), 159–177.
Sulastri, A., & Chaerunisaa, A. Y. (2016). Formulasi masker gel peel off untuk perawatan kulit wajah. Farmaka, 14(3), 17–26.
Utami, F. M., Magladena, R., & Saidah, S. (2023). Deteksi Jenis Kulit Wajah Menggunakan
Convolutional Neural Network Arsitektur Mobilenet. EProceedings of Engineering, 9(6).
Wahyuningtyas, R. S., Pratiwi, H. S., Informatika, T., Teknik, F., & Tanjungpura, U. (2015).
Sistem pakar penentuan jenis kulit wajah wanita menggunakan metode naïve bayes. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (JUSTIN), 1(1), 1.
Wulandari, S. A., Prasetyanto, W. A., & Kurniatie, M. D. (2019). Classification of Normal, Oily and Dry Skin Types Using a 4-Connectivity and 8-Connectivity Region Properties Based on Average Characteristics of Bound. J. Transform, 17(01), 78–87.