Banyak wanita memerlukan pemahaman yang lebih baik mengenai produk perawatan kulit, terutama ketika informasi tersebut disajikan dalam bahasa asing atau istilah ilmiah. Memahami formulasi produk sangat penting karena dapat mempengaruhi kesehatan kulit, dan penggunaan bahan terlarang dapat menyebabkan masalah kulit serius. Penelitian ini mengembangkan sistem untuk mengenali produk perawatan kulit dengan mengekstraksi teks dari kemasan menggunakan teknologi Optical Character Recognition (OCR) yang mengintegrasikan Tesseract dengan OpenCV. Sistem ini mengklasifikasikan bahan menjadi tiga kategori: berbahaya, memerlukan kehati-hatian, dan aman. Proses pengembangan meliputi pemrograman OCR, pengujian teknologi, perancangan antarmuka pengguna (UI) dan pengalaman pengguna (UX) aplikasi seluler, serta pengembangan dan pengujian aplikasi. Sistem ini membantu pengguna mengenali dan memahami komposisi produk perawatan kulit, sehingga dapat menghindari bahan berbahaya. Tingkat akurasi yang diperoleh mencapai 98%, dengan 2% kesalahan yang disebabkan oleh proses pembacaan yang terpengaruh oleh cahaya dan fokus gambar yang tidak optimal pada bagian daftar bahan. Algoritma karakter mirip diterapkan untuk memastikan bahwa jika tidak terdeteksi, maka hasilnya adalah 0, yang berarti tidak ada kesalahan. Waktu yang diperlukan untuk proses OCR rata-rata 1-2 menit, menunjukkan kecepatan dan keakuratan yang memadai. Terdapat pula algoritma yang menghitung jumlah karakter untuk memastikan hasil yang akurat.