Rancang Bangun Alat Pendeteksi Tipe Kulit Wajah Berbasis ESP32 Dengan Sensor Cahaya TSL2561
DOI:
https://doi.org/10.29407/noe.v9i01.26707Keywords:
Pendeteksi Tipe Kulit, ESP32, TSL2561, perangkat portabelAbstract
Ketidakakuratan dalam mengenali tipe kulit wajah dapat menyebabkan pemilihan produk perawatan yang kurang tepat. Untuk mengatasi hal tersebut, dikembangkan sistem tanpa kontak yang dapat mendeteksi tipe kulit secara otomatis menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor cahaya TSL2561. Sistem ini memanfaatkan LED putih sebagai sumber pencahayaan tetap dan mengukur intensitas pantulan cahaya dari kulit untuk klasifikasi menjadi tiga tipe: kering, normal, dan berminyak. Proses deteksi dipicu oleh satu tombol, dengan hasil klasifikasi ditampilkan melalui layar OLED dan didukung indikator LED sebagai penanda status. Sistem diprogram menggunakan Arduino IDE dan diuji pada 30 partisipan, dengan hasil yang sesuai observasi langsung. Sistem menunjukkan kinerja stabil, efisien, dan unggul secara higienis karena tidak menyentuh kulit. Perangkat berukuran kecil, ringan, serta dapat dioperasikan melalui catu daya USB, sehingga mudah digunakan. Sistem ini dinilai layak sebagai prototipe awal dan berpotensi dikembangkan dengan integrasi kecerdasan buatanDownloads
References
Agustina, D. A. (2024). Klasifikasi Citra Jenis Kulit Wajah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Resnet-50. Jurnal Riset Sistem Informasi, 1(3), 01-07.
As' ary, M. H., Ginting, R. I., & Suryanata, M. G. (2022). Mengidentifikasi jenis kulit wajah dalam pemilihan produk skin care menggunakan metode certainty factor. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 1(3), 139-148.
Awalia, A., Rosiana, E., Sasongkojati, B., & Aribowo, D. (2023). Analisis Kinerja Transfer Data pada Universal Serial Bus (USB) Type A to C dan Type C to C. sudo Jurnal Teknik Informatika, 2(4), 159-166.
Dhawale, N. M., Ghewade, D. V., Patil, S. S., Gangatirkar, R. S., & Inamdar, N. A. (2022). An application of 3D printing technology for rapid prototyping of an IoT enabled sensor enclosure. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 11, 1178-1185.
Gitlina, Y., Guarnera, G. C., Dhillon, D. S., Hansen, J., Lattas, A., Pai, D., & Ghosh, A. (2020, July). Practical measurement and reconstruction of spectral skin reflectance. In Computer graphics forum (Vol. 39, No. 4, pp. 75-89).
Heryanto, M. A., Juananta, D., Sadanareswari, A., & Wulandari, S. A. (2023). Klasifikasi Jenis Kulit Wajah menggunakan Backpropagation Neural Networks Berbasis GLCM. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 11(3), 705.
Husain, N. P., Fazza, F. E., & Baco, S. (2024). Troubleshooting. IKAPI: Ikatan Penerbit Indonesia.
Juliyanti, J. (2023). Dermoskopi. Jurnal Pandu Husada, 4(2), 58-78.
Komuro, N., Hashiguchi, T., Hirai, K., & Ichikawa, M. (2021). Predicting individual
emotion from perception-based non-contact sensor big data. Scientific reports, 11(1), 2317.
Mutiarani, M., & Ritonga, R. R. (2025). IoT LED Control System Implementation and Optimization Using Wi-Fi Through a Telegram Bot. Journal of Computer Science and Informatics Engineering, 4(1), 10-20.
Rahmi, N. A., & Nurcahyo, G. W. (2021). Sistem Pakar dalam Membandingkan Metode Forward Chaining dengan Certainty Factor untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi, 257-262.
Setiawan, T. (2022). Perancangan Dan Pembuatan Prototipe Saklar Dengan Modul Timer Otomatis Menggunakan 3d Print. Universitas Islam Indonesia.
Shamkhalichenar, H., Bueche, C. J., & Choi, J. W. (2020). Printed circuit board (PCB) technology for electrochemical sensors and sensing platforms. Biosensors, 10(11), 159.
Wang, J., Meneses, E., & Wanderley, M. (2020). The scalability of WiFi for mobile embedded sensor interfaces. In Proceedings of the International Conference on New Interfaces for Musical Expression (pp. 73-76).
Yan, Z., Li, J., Zhang, Z., & Peng, H. (2024, May). SolderlessPCB: Reusing electronic components in PCB prototyping through detachable 3D printed housings. In Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-17).
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 EKA NINDIYA, Miftakhul Maulidina, M. Dewi Manikta Puspitasari, Juli Sulaksono
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
How to Cite
