ANALISIS PERSENTASE WARNA BLUE GEM PADA SKIN CASE HARDENED DI COUNTER STRIKE 2 MENGGUNAKAN OPENCV DAN PYTHON

Abstract

Identifikasi pola "Blue Gem" pada skin Karambit Case Hardened memerlukan ketelitian dan pengalaman dalam mengenali pola warna yang kompleks. Banyak pemain yang kesulitan dalam menilai persentase warna biru pada skin mereka, yang bisa berujung pada kesalahan dalam penentuan harga jual atau beli. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi warna yang dapat mengidentifikasi pola "Blue Gem" pada skin Karambit Case Hardened di game Counter-Strike 2 (CS2) menggunakan OpenCV dan Python. Skin dengan pola "Blue Gem" sangat dicari karena kelangkaannya dan nilai jualnya yang tinggi, di mana nilai tersebut bergantung pada persentase warna biru yang ada. Sistem yang dikembangkan bekerja dengan mengunggah gambar skin, menghapus latar belakang, dan menghitung persentase area biru menggunakan metode pengolahan citra yaitu konversi ruang warna HSV, thresholding, dan masking. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini efektif dalam mendeteksi warna biru, sehingga dapat membantu pemain dan kolektor menilai skin mereka dengan lebih akurat dan efisien, serta mengurangi risiko kesalahan penilaian harga di pasar sekunder. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan aplikasi computer vision dalam konteks game dan perdagangan digital, menunjukkan bagaimana teknologi ini dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah praktis dalam kehidupan sehari-hari.