Pada perkembangan teknologi saat ini, berbagai macam aplikasi maupun alat telah dirancang untuk memudahkan kehidupan masyarakat. Diantara banyaknya teknologi yang beredar di masyarakat, kita sering menemukan fitur login yang digunakan pengguna sebelum dapat mengakses fitur dari aplikasi/alat yang akan digunakan. Prosedur yang saat ini banyak digunakan untuk proses autentikasi login tersebut adalah menggunakan password dan kartu Radio Frequency Identification (RFID), namun banyak kekurangannya. Kekurangan menggunakan password yaitu pengguna sering lupa terhadap password itu sendiri, sedangkan pada penggunaan kartu RFID pengguna sering lupa membawa kartu sehingga tidak bisa melakukan login. Biometrik adalah sesuatu hal yang unik yang dimiliki oleh setiap individu dan dapat digunakan dalam proses login pada sebuah sistem. Wajah merupakan salah satu contoh biometrik yang saat ini semakin penting dalam aplikasi seperti keamanan sistem, identifikasi penjahat, kontrol akses kehadiran, verifikasi identitas, pengenalan emosi dan lain-lain. Pada proyek akhir ini, penulis mengembangkan sebuah sistem pengenalan wajah pengguna dengan menerapkan metode Deep Learning sebagai metode autentikasi pada alat Healthcare Kiosk. Hasil pada sistem ini adalah penggunaan 4 jenis model arsitektur yang berbeda dari Convolutional Neural Network (CNN). Model tersebut diantaranya yaitu VGG16, ResNet50, Xception, dan MobileNet. Pada proses pengujian akurasi yang dilakukan pada platform desktop, VGG16 mendapat akurasi total sebesar 33.33%, ResNet50 mendapat akurasi total sebesar 98.09%, Xception mendapat akurasi total sebesar 17.62%, dan MobileNet mendapat akurasi total sebesar 35.5%. Sistem pengenalan wajah juga dibangun pada platform Android dengan menggunakan flutter. Pada platform Android, model dikonversi dari .h5 menjadi berformat .tflite. Dari 4 model yang digunakan, model MobileFaceNet dapat digunakan untuk pengenalan wajah pada platform Android. Model MobileFaceNet mendapat akurasi 75.53%. Sedangkan pada model MobileNet, ResNet50, dan Xception tidak dapat dilakukan pengenalan wajah pada pada platform Android.