Salah satu fungsi penting identifikasi ras dalam kehidupan sehari-hari adalah untuk keperluan kontrol kesehatan yang dilakukan oleh pemerintah. Namun, tidak mudah untuk menentukan ras dari masing-masing orang secara langsung, terlebih apabila jumlah masyarakat yang banyak sehingga juga akan memakan waktu lama.
Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan masalah tersebut adalah dengan menggunakan sistem otomatis. Sistem otomatis disini adalah berupa perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi ras berdasarkan citra wajah seseorang. Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN).
Melalui penelitian ini, didapatkan sebuah struktur CNN yang optimal untuk mengklasifikasikan ras. Struktur CNN tersebut memberikan akurasi training sebesar 91.63% setelah dilatih dengan sekitar 5400 citra wajah dan akurasi testing sebesar 89.739% untuk 600 citra wajah. Selain itu, ketika diuji dengan dataset citra baru, CNN tersebut menghasilkan akurasi klasifikasi sebesar 76.67% untuk 30 citra wajah.