## ANALISIS PERSENTASE WARNA BLUE GEM PADA SKIN CASE HARDENED DI COUNTER STRIKE 2 MENGGUNAKAN OPENCV DAN PYTHON
Cahyo Fajar Wibowo, Fajri Izzul Haq, Fatur Maulana Ansaris, Soffiana Agustin Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jalan Sumatra No.101, Gresik Kota Baru, Kebomas, Gresik, Indonesia cahyofajarw46@gmail.com

## ABSTRAK
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.
Kata kunci :  segmentasi warna, thresholding, counter strike 2

## 1. PENDAHULUAN
Pada zaman dimana teknologi semakin canggih, banyak  orang  yang  menyukai  permainan  yang memanfaatkan  teknologi  secara  optimal.  Hampir semua  kalangan,  dari  yang  muda  hingga  yang  tua, pernah  memainkan game . Salah satu jenis permainan yang  sangat  populer  adalah game online . Counter- Strike 2  (CS2)  merupakan game  online first-person shooter yang  telah  lama  eksis  namun  tetap  menjadi salah  satu  yang  paling  populer  hingga  saat  ini  [1]. Game ini  melanjutkan  warisan  dari  pendahulunya, Counter-Strike : Global  Offensive (CS:  GO),  dengan berbagai peningkatan grafis dan gameplay yang lebih baik,  namun  tetap  mempertahankan  esensi  inti  dari genre  dan  mekanisme  permainan  yang  telah  dikenal luas.
Salah satu aspek menarik dari CS2 adalah adanya skin senjata yang dapat dikoleksi dan diperdagangkan. Skin ini  memberikan  nilai  estetika  tambahan  pada senjata  dalam game dan  sering  kali  menjadi  simbol status di kalangan pemain. Salah satu skin yang sangat dicari  adalah skin Karambit Case  Hardened dengan pola " Blue Gem ". Pola " Blue Gem " ini dikenal karena kelangkaannya  dan  nilai  jual  yang  tinggi  di  pasar sekunder.  Nilai  dari  pola  ini  sangat  bergantung  pada persentase  warna  biru  yang  ada  pada skin tersebut. Semakin tinggi persentase warna biru, semakin mahal harga jualnya di pasar sekunder.
Namun,  identifikasi  pola  " Blue  Gem "  pada skin Karambit Case  Hardened dapat  menjadi  tantangan tersendiri  bagi  pemain  dan  kolektor.  Proses  ini 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  yang  dapat mengakibatkan  kerugian  atau  ketidaktepatan  dalam menentukan  harga.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  dapat  membantu  pemain Counter Strike 2  dalam  mendeteksi  pola Blue  Gem pada skin Karambit Case Hardened secara otomatis dan akurat. Penelitian  ini  memanfaatkan  bidang computer vision dalam  mengembangkan  sistem  deteksi  warna yang  dapat  mengidentifikasi  pola  " Blue  Gem "  pada skin Karambit Case  Hardened di  CS2  menggunakan OpenCV  dan  Python.  OpenCV  adalah  pustaka open- source yang populer digunakan untuk computer vision dan pengolahan citra digital. Dalam program ini, kami menggunakan metode pengolahan citra yaitu konversi ruang  warna  HSV, thresholding ,  dan masking untuk mendeteksi  dan  menghitung  persentase  area  yang memiliki warna biru pada gambar skin .
Sistem  ini  bekerja  dengan  cara  mengunggah gambar skin ,  menghapus  latar  belakang  gambar,  dan kemudian  menghitung  persentase  area  biru  pada gambar  tersebut.  Proses  penghapusan  latar  belakang dilakukan  dengan  mengkonversi  gambar  ke  ruang warna  HSV  dan  membuat mask untuk  area  yang dianggap  sebagai  latar  belakang.  Setelah  latar belakang  dihapus,  sistem  akan  membuat mask untuk area  biru  dari  karambit  dan  menghitung  persentase area biru pada gambar. Nilai persentase ini kemudian dapat  digunakan  untuk  menentukan  nilai  jual skin . Dengan  demikian,  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  pemain  dan  kolektor  dalam  menilai skin
mereka  dengan  lebih  akurat  dan  efisien,  serta mengurangi risiko kesalahan penilaian harga.
Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  signifikan dalam pengembangan aplikasi computer vision dalam konteks game dan  perdagangan  digital.  Dengan menggunakan  teknologi  pengolahan  citra,  penelitian ini  menunjukkan  bagaimana  teknologi  ini  dapat diterapkan  untuk  menyelesaikan  masalah  praktis dalam  kehidupan  sehari-hari,  khususnya  dalam konteks game  online dan  koleksi  digital.  Melalui sistem  yang  dikembangkan,  diharapkan  dapat memberikan solusi yang lebih akurat dan efisien bagi para  pemain  dan  kolektor  dalam  menilai  dan memperdagangkan skin senjata di CS2.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Counter Strike 2
Counter Strike 2 merupakan game yang bertema peperangan atau biasa digolongkan menjadi Massively Multiplayer First Person Shooter [2]. Game ini  dapat  dimainkan  bersama  teman dengan jumlah total anggota team yang beranggotakan 5 orang, terdapat sisi Terrorist yang ditugaskan untuk memenangkan  pertempuran  dengan  cara  memasang bom  dan  melakukan  penjagaan  hingga  bom  tersebut meledak  sehingga  meraih  kemenangan,  dan  adapula sisi Counter Terrorist yang ditugaskan untuk menjaga site yang  bertujuan  untuk  mempersulit  sisi Terrorist menyerang  dan  memasang  bom, Counter Terrorist bisa  memenangkan  pertandingan  apabila  waktu  pada ronde tersebut telah habis atau dengan cara melakukan defuse bom apabila Terrorist telah melakukan planting bom. Counter Strike 2 merupakan evolusi dari Counter Strike : Global Offensive dengan perbaikan grafis yang lebih  realistis  dan  tambahan  beberapa  fitur  untuk menunjang kenyamanan para pemain. Counter Strike 2  dapat  diakses  dengan  cara  mendownloadnya  dari Steam  di personal  computer secara  gratis,  namun untuk  memainkan  mode ranked dan  ingin  meraih ranking diperlukan biaya untuk membeli sebuah fitur yang Bernama “ Prime ”, fitur tersebut merupakan fitur matchmaking  competitive sesungguhnya  karena  bisa memunculkan  nilai rating competitive kita atau biasa disebut ranking dan matchmaking di Prime juga akan bertemu sesama pengguna Prime juga.
Salah satu elemen utama dalam game ini adalah ekonomi dalam game , yang memanfaatkan penggunaan persenjataan dalam game yang terdiri dari 34  senjata  dalam  pertandingan  kompetitif.  Karena setiap  senjata  dioptimalkan  untuk  jenis  aksi  atau kinerja  yang  berbeda,  pemain  akan  menggunakan banyak  senjata  yang  berbeda  selama  permainan berlangsung.  Pada  bulan  Agustus  2013,  Valve memanfaatkan mekanik game tersebut untuk membuka  bentuk  pendapatan  baru:  pembelian skin kosmetik.
Melalui  pembelian skin kosmetik,  pemain  CS2 dapat  mengubah  tampilan  senjata  yang  mereka gunakan  dalam game .  Pembelian skin kosmetik  ini tidak memberikan penambahan stat seperti
meningkatkan attack atau defend kepada pemain, skin tersebut  hanya  dimaksudkan  untuk  nilai  estetika semata, namun seiring berjalannya waktu para pemain menyadari adanya potensi investasi, dikarenakan nilai harga skin tiap pattern memiliki  harga  yang berbeda, terlebih  lagi  untuk skin Karambit Case Hardened dengan pattern blue gems ,  dilansir  dari  website https://csgoskins.gg/blog/karambit-case-hardened- blue-gem-seed- patterns#:~:text=How%20Much%20Does%20a%20 Blue,costs%20over%20%241.5%20million%20USD, pattern yang sangat langka saat ini yakni dipegang oleh kolektor  asal  negara  China  yang  Bernama  ‘ 青い王 ’ dengan pattern 387  dan  estimasi  harga  jual  1,5juta USD atau setara 24,5miliar rupiah dengan kurs dollar saat ini 16.376,70. Skin kosmetik menerapkan pola dan warna  baru  pada  senjata  dalam game ,  tetapi  tidak mengubah  fungsi  atau  mekanik  permainan  senjata tersebut [3].

## 2.2. Computer Vision
Computer vision adalah proses pembelajaran dan analisis  gambar  atau  video  untuk  mendapatkan  hasil gambar  atau  video  seperti  yang  dilakukan  oleh manusia. Dengan kata lain, computer vision berusaha meniru cara kerja visualisasi manusia [4] . Computer  vision memiliki  keterkaitan  dengan beberapa  bidang,  seperti  pengolahan  citra  ( image processing )  dan  visi  mesin  ( machine  vision ).  Ketiga bidang  ini  memiliki  banyak  teknik  dan  aplikasi  yang serupa,  menunjukkan  bahwa  teknik  dasar  yang digunakan  dan  dikembangkan  hampir  sama.  Secara luas, computer  vision berhubungan  dan  diterapkan dalam  bidang  lain  seperti  kecerdasan  buatan  (AI), robotika,  otomasi  industri,  pengolahan  sinyal,  optik fisik, neurobiologi, dan lainnya [5].

## 2.2.1. Library OpenCV
OpenCV  ( Open  Source  Computer  Vision Library ) merupakan library yang dibuat oleh Intel dan didukung  oleh  Willow  Garage  dan  Itseez.  OpenCV ditujukan untuk pengolahan citra dinamis secara real- time .  Pada  OpenCV  menerapkan  metode Computer Vision yang  memungkinkan  komputer  dapat  melihat objek sama seperti manusia sehingga dapat mengambil keputusan dan melakukan aksi berdasarkan objek yang dideteksi.  OpenCV  dapat  dijalankan  pada multi- platform sehingga  dapat  diterapkan  secara  luas  pada gambar  atau  video  seperti face  recognition , face detection , object tracking , road tracking , dll [6].

## 2.3. Ruang Warna
Ruang  warna  merupakan  hasil  dari  persepsi cahaya pada rentang yang terlihat oleh mata manusia, yaitu  pada  panjang  gelombang  antara  400nm  hingga 700nm. Ruang warna, sering dianggap sebagai model warna. Computer  vision mengatur,  menciptakan,  dan memvisualisasikan  warna dalam  menginterpretasikan citra digital secara visual. Berbagai  aplikasi  mungkin menggunakan  ruang  warna  yang  berbeda  karena
perangkat  keras  tertentu  hanya  mendukung  jenis  dan ukuran  ruang  warna  tertentu.  Ruang  warna  biasanya digunakan  dalam  analisis  gambar.  Ini  adalah  model yang  menjelaskan  bagaimana  warna  diwakili  dengan angka.  Ruang  warna  sangat  penting  untuk  analisis citra,  karena  dengan  ruang  warna  kita  bisa mengklasifikasikan  gambar,  mendeteksi  objek  dalam gambar, mengompresi ukuran gambar, dan lainnya.

## 2.3.1. Ruang Warna HSV
Ruang  warna  HSV  merupakan  salah  satu pilihan  warna  yang  dinyatakan  dalam  nilai  hue  yang menyatakan Tingkat warna sebenarnya, seperti tingkat kehijauan,  kekuningan,  dan  keunguan.  Nilai  ini diperoleh  dari  panjang  gelombang  Cahaya  yang dipantulkan.  Nilai saturation menyatakan  kemurnian dari  warna,  nilai  ini  diambil  dari  seberapa  banyak tambahan  warna  putih  yang  dibutuhkan  atau dicampurkan pada warna sedangkan Value menunjukkan  kemampuan  matadalam  menerima jumlah Cahaya yang masuk, tanpa mempertimbangkan  mata  [7].  Ruang  warna  HSV memberikan  persepsi  warna  yang  dianggap  lebih akurat  sehingga  dapat  memberikan  hasil  pengenalan yang lebih baik [8].

## 2.4. Segmentasi Warna
Segmentasi warna adalah proses segmentasi yang menggunakan pendekatan berdasarkan daerah, dengan menganalisis  nilai  warna  dari  setiap  piksel  dalam gambar dan  membagi gambar tersebut sesuai  dengan fitur yang diinginkan. Segmentasi citra menggunakan deteksi warna HSV didasarkan pada pemilihan warna dalam  model  warna  HSV  dengan  toleransi  tertentu. Metode  segmentasi  dengan  deteksi  warna  HSV melibatkan pemilihan sampel piksel sebagai referensi warna untuk membentuk segmen yang diinginkan [9]. Karena citra digital menggunakan model warna RGB sebagai  standar  warna,  metode  ini  memerlukan konversi dari  model warna RGB ke HSV pada tahap awal. Untuk membentuk segmen  yang sesuai dengan warna  yang  diinginkan,  nilai  toleransi  ditentukan untuk  setiap  dimensi  warna  HSV,  dan  toleransi  ini digunakan  dalam  perhitungan adaptive  threshold . Hasil  dari  proses threshold ini  akan  membentuk segmen  area  dengan  warna  yang  sesuai  dengan toleransi yang diinginkan [10].
2.5. Color Filtering Color  filtering adalah  teknik  pengolahan  citra yang digunakan untuk memanipulasi gambar berdasarkan warna tertentu. Teknik ini bekerja dengan membandingkan komponen warna setiap piksel dalam citra dengan warna yang telah ditentukan sebelumnya. Proses  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  warna target  yang  ingin  difilter  dari  gambar.  Jika  warna piksel  sesuai  dengan  warna  spesifik  yang  telah ditentukan, piksel tersebut dibiarkan tanpa perubahan.
Namun,  jika  warna  piksel  tidak  sesuai  dengan warna target, komponen warna piksel tersebut diubah
menjadi warna latar belakang, yang biasanya berwarna hitam. Metode ini sangat efektif untuk menyoroti atau mengisolasi  objek  tertentu  dalam  gambar  yang memiliki warna yang diinginkan, sementara mengaburkan  atau  menghilangkan  detail  lain  yang tidak  diperlukan. Color filtering sering  digunakan dalam  berbagai  aplikasi,  seperti  pengenalan  objek, analisis  citra  medis,  pemantauan  lingkungan,  dan sistem  keamanan,  di  mana  pengidentifikasian  warna tertentu sangat penting untuk mendapatkan  informasi yang  akurat  dan  relevan  dari  citra  digital.  Dengan teknik ini, pengguna dapat secara selektif memperhatikan  area  gambar  yang  paling  penting sesuai  dengan  kebutuhan  spesifik  aplikasi  tersebut. Warna  yang  digunakan  dalam color  filtering dapat direpresentasikan dalam berbagai ruang warna, seperti Red  Green Blue (RGB), Hue  Saturation  and  Value (HSV), dan YCbCr [11].

## 2.5.1. Thresholding
Thresholding adalah  teknik  yang  mengubah citra  grayscale  menjadi  citra  biner  [12].  Dalam segmentasi  warna  menggunakan  HSV, thresholding melibatkan  penentuan  batas  untuk  komponen Hue , Saturation ,  dan Value guna  memisahkan  warna tertentu. Prosesnya meliputi :
a. Konversi  Citra  RGB  ke  HSV:  Langkah  awal segmentasi  adalah  mengonversi  citra  dari  model warna RGB ke HSV.
b. Penentuan Threshold :  Menentukan  batas  bawah dan atas untuk komponen H, S, dan V yang sesuai dengan warna yang ditargetkan.
c. Penerapan Threshold :  Menggunakan  batas-batas yang  telah  ditentukan  untuk  membuat  citra  biner, di  mana  piksel  yang  berada  dalam  rentang threshold  diatur  menjadi  1  (putih)  dan  piksel lainnya diatur menjadi 0 (hitam).

## 2.6. Python
Python  adalah  bahasa  pemrograman  serbaguna yang diinterpretasikan dengan desain yang menekankan  keterbacaan  kode.  Bahasa  ini  dikenal karena  menggabungkan  kemampuan  tinggi  dengan sintaksis  yang  jelas,  serta  menyediakan  pustaka standar  yang  luas  dan  komprehensif.  Salah  satu  fitur utama  Python  adalah  kemampuannya  sebagai  bahasa pemrograman  dinamis  yang  dilengkapi  dengan manajemen  memori  otomatis.  Meskipun  sering digunakan  sebagai  bahasa  skrip,  Python  digunakan secara  luas  dalam  berbagai  konteks  pengembangan perangkat  lunak  yang  tidak  terbatas  pada  skrip sederhana [13].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Permasalahan
Permasalahan  utama  adalah  pemain  kesulitan dalam  mendeteksi  dan  menghitung  persentase  area warna blue gems pada skin “Karambit Case Hardened', sehingga  bisa  berujung  pada  kesalahan dalam  penentuan  harga  jual  atau  beli  yang  dapat
mengakibatkan  kerugian  atau  ketidaktepatan  dalam menentukan  harga.  Tanpa  alat  bantu  yang  memadai, pemain harus mengandalkan pengamatan visual yang subjektif  dan  tidak  akurat,  menyebabkan  potensi kerugian  bagi  pemain  yang  memiliki skin berharga. Selain  itu,  dalam  pasar  sekunder  yang  sangat kompetitif,  pemain  memerlukan  metode  yang  dapat diandalkan  untuk  menilai  nilai  aset  mereka  dengan cepat dan akurat.

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  dataset  dilakukan  dengan  cara melakukan  pengambilan  gambar  terhadap  objek penelitian dari website https://wiki.cs.money/weapons/karambit/case- hardened .  Pengambilan  objek  data  yang  digunakan dilakukan dengan cara mengambil screenshot gambar skin secara keseluruhan beberapa pattern dari exterior Factory  New dan Minimal  Wear yang  berjumlah  20 data. Factory  New merupakan  tingkatan  exterior paling atas di Counter Strike 2, skin yang berkategori Factory  New tidak  memiliki  kecacatan  atau  goresan sehingga tampilan skin sangat sempurna dan memiliki harga  jual  yang  mahal,  sedangkan Minimal  Wear berada  dalam  urutan  exterior  kedua  dikarenakan tampilannya sudah setara dengan Factory New, namun memiliki  kecacatan  sebesar  5%  yang  dilansir  dari website https://csgoskin73.wordpress.com/2017/09/04/jenis- jenis-skin-csgo/.

## 3.3. Perancangan Sistem
Pada  tahap  perancangan  ini  menggunakan computer vision sebagai teknik dasar untuk membaca data gambar, dengan  memanfaatkan library OpenCV sebagai pengolahan citra dinamis pada gambar secara real-time , selain itu program ini menggunakan bahasa pemrograman  python,  dimana  bahasa  python  adalah salah satu bahasa pemrograman yang dapat memanggil library OpenCV.

## 3.4. Desain Antarmuka
Untuk mendesain tampilan antarmuka menggunakan  Python  diperlukan  modul  Tkinter, karena ketika membangun GUI dengan Python, hanya modul Tkinter yang menyediakan berbagai alat untuk membuat  aplikasi  dengan  antarmuka  GUI.  Instalasi Tkinter  dapat  dilakukan  secara  online  melalui command prompt dengan perintah 'sudo apt-get install python-tk '. Gambar 1 diatas merupakan tampilan awal program ketika sudah dijalankan.

## 3.5. Diagram Alur Proses Kerja Program
Diagram  alur  merupakan  serangkaian  proses yang  menjelaskan  cara  kerja  suatu  program.  Secara umum,  diagram  alur  memberikan  gambaran  rinci tentang  urutan  proses  kerja  dari  sistem  yang  telah dirancang. Tujuan utama pembuatan diagram alur ini adalah untuk menjelaskan langkah-langkah penyelesaian  masalah  secara  terstruktur,  singkat, dan jelas.  Penjelasan  lebih  lanjut  mengenai  diagram  alur dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alur
Gambar 2 merupakan diagram alur dari program detektor  warna Blue  Gems pada skin Karambit Case Hardened .
3.6. Thresholding Proses threshold merupakan  proses  sederhana yang  melibatkan  penggantian  setiap  piksel  dalam sebuah  citra  dengan  warna  hitam  jika  intensitas 𝐼 𝑖,𝑗 kurang  dari  nilai  ambang  T,  ( 𝐼 𝑖,𝑗 <  𝑇 ),  atau  dengan warna  putih  jika  intensitasnya  lebih  besar  dari  T, ( 𝐼 𝑖,𝑗 >  𝑇 ).
3.6.1. Thresholding Background
Gambar 3. Tampilan gambar sebelum threshold
Gambar 4. Tampilan gambar setelah threshold
Dalam  gambar  diatas threshold menyebabkan latar  belakang  menjadi  hitam  dan  bagian  besi Karambit menjadi putih.

## 3.6.2. Thresholding Objek Utama
Untuk thresholding objek  utama  apabila intensitas 𝐼 𝑖,𝑗 kurang  dari  nilai  ambang  T  ( 𝐼 𝑖,𝑗 <  𝑇 ), maka  akan  digantikan  dengan  warna  ungu,  atau dengan warna asli objek utama jika intensitasnya lebih besar dari T, ( 𝐼 𝑖,𝑗 >  𝑇 ).
Gambar 5. Tampilan gambar sebelum threshold
Gambar 6. Tampilan gambar setelah threshold
Gambar  5  merupakan  tampilan  awal  sebelum dilakukan thresholding objek  utama  dan  Gambar  6 merupakan  tampilan  setelah  dilakukan thresholding objek utama.

## 3.7. Menghitung Persentase
Dalam langkah perhitungan persentase blue gems kali ini, menggunakan rumus
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐵𝑙𝑢𝑒 𝐺𝑒𝑚𝑠 = (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑏𝑒𝑠𝑖 − 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑢𝑛𝑔𝑢) 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑏𝑒𝑠𝑖 × 100
Dengan  rumus  ini,  kita  dapat  menghitung persentase  blue  gems  dengan  menghitung  selisih antara  jumlah  total  pixel  besi  dan  pixel  ungu, kemudian membagi hasilnya dengan jumlah pixel besi dan  mengalikan  hasil  yang  sudah  dibagi  dengan  100 untuk mendapatkan persentasenya.

## 3.8. Pengujian
Pada  tahap  pengujian  akan  dilakukan  evaluasi dari  rancangan  program  yang  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  algoritma  yang  digunakan  telah berjalan  dengan  sesuai,  serta  mampu  menghitung persentase blue  gems pada  data  yang  akan  diujikan atau tidak. Pengujian ini akan dilakukan berulang kali dengan  20  data  yang  tersedia,  dengan  tujuan  untuk mengetahui persentase blue gems dari setiap data dan memastikan konsistensi hasil yang diperoleh.
Gambar 7. Pengujian pattern 328
Gambar  7  diatas  menunjukkan  hasil  pengujian dari  data  Karambit Case  Hardened dengan pattern 328, dengan persentase blue gems- nya 3,38%.
Gambar 8. Pengujian pattern 387
Gambar  8  diatas  menunjukkan  hasil  pengujian dari  data  Karambit Case  Hardened dengan pattern 387, dengan persentase blue gems- nya 85,96%.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 9. Tampilan gambar sebelum dilakukan segmentasi
Berdasarkan tahapan-tahapan yang telah dilakukan  dengan  menggunakan  model  warna  HSV yaitu  melakukan  analisis  pengenalan  warna  dan melakukan penerapan nilai warna HSV pada program. Dengan menginput foto yang akan dihitung persentase warna blue  gem -nya  sesuai  warna  yang  dimasukkan nilai  ambang  batas  atau threshold dari  warna  HSV- nya.
Penelitian  ini dilakukan dengan  menginput nilai threshold dari  warna  HSV  untuk  mendeteksi  warna pada  objek  yang  ada  dalam  foto.  Sebagai  contoh, seperti  yang ditunjukkan pada Gambar  9, segmentasi warna  biru  akan  dilakukan  pada  objek  dalam  foto tersebut.
Gambar  9  merupakan  tampilan  awal  sebelum dilakukan  segmentasi  pemisahan background dan belum  dilakukan  perhitungan  persentasi  warna blue gem ,  sehingga  baru  memunculkan  gambar  yang  baru saja  di upload .  Dan  proses  selanjutnya  yaitu segmentasi  dan  perhitungan  presentasi  warna blue gems terdapat pada fitur “Proses Gambar”. Ketika fitur “Proses  Gambar”  diklik  maka  akan  menampilkan gambar  yang  telah  dipisahkan background -nya,  dan menyeleksi  warna  yang  terdapat  pada  besi  pisau karambit  dengan  batasan threshold yang  telah ditentukan  yakni  dengan lower  blue =  (0,0,150)  dan upper  blue =  (250,255,255).  Apabila  terdapat  warna selain dari batasan tersebut maka akan diubah menjadi warna  ungu,  sehingga  menampilkan  warna  dan  hasil persentase blue gem tersebut.
Table 1. Hasil pengujian Nama File Tier (Asli) Tier (Manual) Persentase Blue Gems FN 30 3 2 64,10% FN  182 2 2 66,57% FN 387 1 1 85,96% FN 34 3 2 67,18% FN 92 3 2 68,56% MW 463 3 2 74,81% MW 905 2 1 77,77% MW 470 2 1 77,38% FN 853 1 1 77,95% FN 463 3 2 73,23% MW 888 3 1 77,51% MW 442 1 1 79,52% MW 776 1 1 79,41% FN 670 2 2 69,95% FN 721 2 2 67,58% FN 328 - 3 3,38% FN 711 3 2 61,88% FN 917 2 2 61,46% MW 809 2 1 80,98% MW 902 1 1 77,68%
Hasil  Pengujian  ditampilkan  pada  Tabel  1, setelah  dilakukan  pengujian  dengan  dataset  yang diperoleh, untuk menentukan Tier secara manual pada penelitian  kali  ini,  apabila  persentase blue gems 0% hingga 50%, maka akan masuk ke dalam Tier 3. Dapat diambil kesimpulan bahwa senjata yang memiliki Tier
3  hanya terdapat  1 pada data uji kali  ini dengan  nilai persentase blue gems sebesar  3,38%.  Selanjutnya, Apabila  persentase blue gems di  atas  50%  namun  di bawah  75%,  maka  akan  masuk  ke  dalam  Tier  2. Senjata yang memiliki Tier 2 memiliki nilai persentase blue gems terkecil sebesar 61,46% dan nilai persentase blue gems tertinggi sebesar 74,81%. Terakhir, apabila persentase blue gems 75% atau di atasnya, maka akan masuk ke dalam Tier 1. Senjata yang memiliki Tier 1 memiliki  nilai  persentase blue gems terkecil  sebesar 77,38%  dan  nilai  persentase blue gems tertinggi sebesar 85,96%.
Menurut  pemain  dengan  username  Steam “korenevskiy” pada komunitas Counter Strike 2, Tier ditentukan  berdasarkan  persentase blue  gems yang pada dua sisi senjata, play-side dan back-side . Apabila play-side  lebih  dominan  warna  biru  disebut  sebagai “Blue Gems ”.
Gambar 10. Tampilan play-side dalam game
Gambar 10 adalah tampilan play-side atau biasa disebut  sisi  yang  terlihat  oleh player yang menggunakan  senjatanya.  Dikarenakan player lebih menyukai  membeli  atau  mengoleksi skin yang  dapat mereka lihat ketika berada dalam game , penelitian kali ini menentukan Tier berdasarkan play-side saja.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  mengembangkan  sebuah  sistem untuk  mendeteksi  dan  menghitung  persentase  warna biru  pada skin "Karambit Case  Hardened "  di game Counter-Strike 2 menggunakan OpenCV dan Python. Sistem  ini  bertujuan  untuk  membantu  pemain  dan kolektor menilai skin dengan lebih akurat, mengurangi risiko  kesalahan  penilaian  harga  di  pasar  sekunder. Sistem  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  dan  dapat membantu player menentukan  nilai  jual  yang  lebih akurat untuk skin tersebut.
Untuk  meningkatkan  kinerja  dan  keakuratan sistem  deteksi blue gem pada skin "Karambit Case
Hardened " di game Counter - Strike 2, disarankan agar para  peneliti  selanjutnya  melakukan  pengujian  lebih luas  dengan  berbagai pattern skin “Karambit Case Hardened ”  dan  kondisi  pencahayaan  yang  berbeda. Hal ini penting untuk memastikan bahwa sistem dapat bekerja  secara  konsisten  dan  akurat.  Selain  itu, integrasi  algoritma machine learning atau deep learning dapat  menjadi  langkah  signifikan  dalam meningkatkan  akurasi  deteksi  warna  biru.  Algoritma ini  dapat  dilatih  dengan  dataset  yang  lebih  besar  dan beragam  untuk  memperbaiki  kemampuan  sistem dalam mengenali pola warna yang kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G. Petri, M. H. Stanley, A. B. Hon, A. Dong, P. Xenopoulos, and C. Silva, “Bandit Modeling of Map  Selection  in  Counter-Strike:  Global Offensive,”  Jun.  2021,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/2106.08888
[2]  “4. BAB I PENDAHULUAN”.
[3]  E.  Taylor,  “AN  INVESTIGATION  ON  THE PRICING  OF  VIRTUAL  ITEMS  &  DIGITAL COMMODITIES:  EVIDENCE  FROM  THE COUNTER  STRIKE:  GLOBAL  OFFENSIVE MARKET”.
[4]  K.  Umam  and  B.  S.  Negara,  “Deteksi  Obyek Manusia  Pada  Basis  Data  Video  Menggunakan Metode  Background  Subtraction  Dan  Operasi Morfologi,” 2016.
[5]  “Jurnal+Acc+dosen”.
[6]  R.  R.  Hajar et  al. ,  “DETEKSI  WAJAH
BERBASIS FACIAL LANDMARK MENGGUNAKAN  OPENCV  DAN  DLIB,” Jurnal Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 2, 2021. [7]  “DETEKSI
KEMATANGAN BUAH MANGGIS BERDASARKAN FITUR WARNA CITRA  KULIT  MENGGUNAKAN  METODE TRANSFORMASI RUANG WARNA HSV.”
[8]  V.  Siahaan  and  Rismon  Hasiholan  Sianipar, Pengolahan  Citra  Digital .  Jogjakarta:  Sparta Publishin, 2018.
[9]  S. G. Gunanto, “Segmentasi warna bagian tubuh manusia pada citra 2D,” 2009.
[10]  T.  Giannakopoulos, Matlab  color  detection software . Greece: Department of Informatics and Telecommunications,  University  of  Athens, 2008.
[11]  A.  Setiyo  Putri  and  G.  Edhi  Setyawan,  “Sistem Deteksi  Warna  pada  Quadcopter  Ar.Drone Menggunakan  Metode  Color  Filtering  Hue Saturation  and  Value  (HSV),”  2018.  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[12]  B. Madduma  and S. Ramanna,  “Image retrieval based  on  high  level  concept  detection  and semantic labelling,” Intelligent Decision Technologies ,  vol.  6,  pp.  187–196,  2012,  doi: 10.3233/IDT-2012-0135.
[13]  W. Budiharto, Pemrograman python untuk ilmu komputer dan teknik , 1st ed. ANDI, 2018.