Pengenalan Penyakit Darah Pada Citra Darah Menggunakan Logika Fuzzy

## Endro Andriyanto
Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

## ABSTRAK
Darah  yang  mengalir  dalam  tubuh  mempunyai  kemampuan  dalam  merepresentasikan  suatu penyakit  berdasarkan  jenis  sel  darahnya,  sehingga  dapat  dilakukan  proses  pengenalan  penyakit darah dengan bantuan citra darah. Hal ini didukung dengan teknologi image processing yang mampu menangkap  citra    darah,  sehingga  diperoleh  citra  yang  baik.  Citra  darah  tersebut  akan  dilakukan proses  pengolahan  citra,  sehingga  data  yang  diperoleh  dapat  dianalisa  dalam  mendeteksi  suatu penyakit. Untuk membangun metode pengenalan penyakit dengan citra darah ini, diperlukan sebuah program aplikasi.  Dalam  penelitian  ini  digunakan metode  pengenalan penyakit darah dengan citra darah  menggunakan  metode  Logika  Fuzzy,  yang  akan  dilatih  untuk  mengenali  penyakit-penyakit darah berdasarkan citra darah yang dikandung.
Dari penelitian ini dapat diketahui bahwa penyakit leukimia dapat dikenali dengan menganalisa warna  dari  sebuah  image  darah  pada  seorang  penderita  leukimia.  Usaha  pengenalan  penyakit  ini dilakukan  dengan  membentuk  karakter  citra  dan  kemudian  dilakukan  pengenalan  dengan  Fuzzy Inference System.
Kata Kunci: image processing, citra, darah, fuzzy inference system.

## ABSTRACT
The blood that flows in the body has the ability present to disease based on blood cell  types, so do the introduction of blood diseases with the image recognation method. This is supported by image processing technology that is able to capture image the blood in order to obtain a good image. The image recognation method will be done image processing,  so that the data obtained can be analyzed to detect a disease. To build the image recognation method with this blood disease needed an application program.
The study used the image recognation method by fuzzy logic method, which will be trained to identified the blood diseases. From the research it is known that leukemia disease can identified by analyzing the color of an  image on the blood of a patient with leukemia.
Result  of that method carried by shaping the character of the image and them made The Introduction of The Fuzzy Inference System
Kyeword : image processing, image , blood , fuzzy inference system.

## PENDAHULUAN
Darah  merupakan  unsur  berupa  cairan dalam tubuh manusia, yang berperan penting dalam mekanisme kerja tubuh yang berfungsi sebagai  medium  atau  transportasi  massal jarak  jauh  berbagai  bahan  antara  sel  dan lingkungan  eksternal  atau  antara  sel-sel  itu sendiri,  dimana  transportasi  samacam  itu penting untuk memelihara homeostatis . Darah berperan dalam homeostatis atau keseimbangan,  berfungsi  sebagai  medium untuk  membawa  berbagai  bahan  ke  dan  dari sel,  menyangga  perubahan  pH,  mengangkut kelebihan  panas  ke  permukaan  tubuh  untuk di  keluarkan,  berperan  penting  dalam  sistem perubahan tubuh, dan
memperkecil kehilangan  darah  apabila  terjadi  kerusakan pada  pembuluh  darah.  Berat  darah  rata-rata pada manusia adalah 8% dari berat tubuhnya, pada laki-laki sekitar 5,5 liter sedangkan pada perempuan  adalah  5  liter  ini  dikarenakan berat tubuh laki-laki lebih berat dari wanita. Pelayanan  kesehatan  kepada  pasien diharuskan  mempunyai  kemampuan  untuk mendiagnosa  penyakit  pasien  berdasarkan
data  keluhan,  pemeriksaan  fisik,  dan penunjang  medis.  Tetapi  dokter  mempunyai keterbatasan  dalam  mengingat  penyakit  dari keluhan,  hasil  pemeriksaan  fisik  dan  data penunjang  medis  serta  keterbatasan  dalam mengingat  terapi  dan  tindakan  yang  harus diberikan  kepada  pasien.  Untuk  membantu tugas  dokter,  diperlukan  sistem  informasi yang  dapat  membantu  dokter  menegaskan diagnosa penyakit dan memberikan pengobatan yang akurat. Teknologi image  processing mempunyai aplikasi  yang  sangat  luas  dalam  berbagai bidang  kehidupan.  Dalam  bidang  kedokteran, teknologi image  processing memudahkan dalam mendiagnosa suatu penyakit, mempercepat  proses  identifikasi  sehingga menghemat  waktu  dan  biaya.  Karena  tanpa harus  melalui  proses  kimia,  yang  melakukan proses  satu  persatu  sehingga  memperlambat waktu  identifikasi  dan  menggunakan  biaya yang cukup besar.
Darah  yang  mengalir  dalam  tubuh mempunyai kemampuan dalam merepresentasikan suatu penyakit berdasarkan  jenis  sel  darahnya,  sehingga dapat  dilakukan  proses  pengenalan  penyakit darah  dengan  bantuan  citra  darah.  Hal  ini didukung  dengan  teknologi image  processing yang  mampu  menangkap  citra    darah, sehingga  diperoleh  citra  yang  baik.  Citra darah  tersebut  akan  dilakukan  proses pengolahan  citra,  sehingga  data  yang diperoleh  dapat  dianalisa  dalam  mendeteksi suatu  penyakit.  Untuk  membangun  metode pengenalan  penyakit  dengan  citra  darah  ini, diperlukan  sebuah  program  aplikasi.  Dalam penelitian  ini  digunakan  metode  pengenalan penyakit darah dengan citra darah menggunakan metode Logika Fuzzy.

## TINJAUAN PUSTAKA
1. Darah Darah merupakan kendaran atau medium untuk transportasi massal jarak jauh berbagai  bahan  antara  sel  dan  lingungan eksternal atau sel-sel itu sendiri. Transportasi semacam  iitu  penting  untuk  memelihara homeostatis  ( keseimbangan ). Darah  berperan dalam homeostatis berfungsi  sebagai medium untuk  membawa  berbagai    bahan  ke  sel  dan dari sel, menyangga perubahan pH, mengangkut  kelebihan  panas  ke  permukaan tubuh  ,  dan  memperkecil  kehilangan  darah apabila  terjadi  kerusakan  pada  pembuluh darah.
Darah  membentuk  sekitar  8%  berat tubuh total dan memiliki rata-rata 5 liter pada wanita  dan 5,5 liter  pada pria..  Warna merah pada  darah  disebabkan  oleh hemoglobin, protein pernafasan  ( respiratori protein ) yang mengandung  besi  dalam  bentuk heme, yang akan  merupakan  tempat  terikatnya  molekul- molekul  oksigen.  Kerena  darah  sangat penting,  harus  terdapat  mekanisme  yang dapat  memperkecil  kehilangan  darah  apabila kerusakan darah. Tanpa darah, manusia tidak dapat  melawan  infeksi  atau  kuman  penyakit dan  bahan-bahan  sisa  yang  dihasilkan  tubuh tidak dapat dibuang.
Terdapat  dua  jenis  pembuluh  darah, yang  mengalir  darah  ke  seluruh  tubuh,  yaitu arteri dan vena. Arteri adalah pembuluh yang membawa  darah,  yang  mengandung  oksigen dari jantung dan paru-paru menuju ke seluruh tubuh. Sedangkan vena adalah pembuluh yang membawa darah mengalir kembali ke jantung dan  paru-paru.  Darah  yang  mengalir  melalui kedua  pembuluh  tersebut  terdiri  atas  tiga jenis sel darah, yaitu sel darah merah( eritrosit ),  sel  darah  putih  ( leukosit ), dan keping darah ( trombosit ) yang terpendam dalam  cairan  kompleks.  Plasma  sendiri berupa  cairan,  90%  terdiri  dari  air  yang berfungsi sebagai medium untuk mengangkut berbagai bahan dalam darah. Jumlah sel darah manusia  normal  dapat  diihat  pada  Tabel  1 dibawah:
Tabel 1 . Jumlah sel darah manusia normal Sel darah merah 5.000.000.000 sel/mil darah Hitung sel darah merah 5.000.000/mm 3 Sel darah putih total 7.000.000 sel/mil darah Hitung  deferensial  sel  darah  putih  (distribusi persentase jenis-jenis sel darah putih) Granulus polimorfonukleur Agranulosit mononukleus Neutrosit 60-70% Limfosit 25-33% Eosifonil 1-4% Monosit 2-6% Basofil  0, 25-0,5% Keping darah total 250.000.000/mil darah Hitung keping darah 250.000/mm 3
2. Sel Darah Merah( eritrosit ) Sel  darah  merah  pada  dasarnya  adalah suatu  kantung  yang  mengangkut  O 2 dan  CO 2 (dalam  tingkat  yang  lebih  rendah)  di  dalam darah.  Sel  darah  merah  tidak  memiliki nukleus,  organel, atau ribosom, tetapi  yang dipenuhi hemoglobin, yaitu  molekul  yang mengandung  besi  yang  dapat  berkaitan dengan  O 2 secara  longgar  dan  reversibel.
Karena      O 2 sukar  larut  dalam  darah, hemoglobin merupakan pengangkut  satu- satunya  O 2 dalam  darah. Hemoglobin juga berperan dalan  transportasi  CO 2 dan  sebagai penyangga  darah  dengan  berikatan  secara reversibel  dengan CO 2 dan H + . Karena tidak mampu menganti komponen-komponenya,  sel  darah  merah memiliki usia yang terbatas, yaitu sekitar 120 hari. Sel-sel bakal yang belum berdifferensiasi di  sunsum  tulang  membentuk  semua  unsur sel  darah.  Produksi  sel  darah  merah ( eritropoiesis )  oleh  sunsum  tulang,  dalam keadaan  normal  seimbang  dengan  kecepatan lenyapnya  sel  darah  merah,  sehingga  hitung sel  darah  merah  konstan. Eritropoiesis di rangsang  oleh eritropoietin, hormon  yang dikeluarkan  ginjal  sebagai  respon  penurunan penyaluran O 2 .
Gambar 1. Sel darah merah
3. Sel Darah Putih ( leukosit ) Sel  darah  putih  ( leukosit )  adalah  unit- unit  pertahanan  tubuh.  Sel  ini  menyerang benda  asing  yang  masuk,  menghancurkan  sel abnormal    yang  muncul  di  tubuh,  dan membersihkan debris sel. Terdapat lima jenis sel darah putih, yang masing-masing memiliki tugas yang berbeda,  yaitu : a. Neutrofil, spesialis fagositik yang  penting untuk memakan bakteri dan debris
b. Eosiofil, yang mengkhususkan diri menyerang cacing parasitik dan berperan penting dalam reaksi alergi.
c. Basofil, yang mengeluarkan dua zat kimia
: histamine ,  yang  juga  penting  dalam merespon  alergi,  dan heparin ,  yang membantu  membersihkan  partikel  lemak dalam darah.
d. Monosit, yang  setelah  keluar  dari pembuluh, kemudian berdiam di jaringan dan  membesar  untuk  menjadi fagosit jaringan  yang  dikenal  juga  sebagai makrofag.
e. Limfosit, yang    membentu  pertahanan tubuh  terhadap  invasi  bakteri,  virus,  dan sasaran  lain  yang  telah  diprogam untuknya.  Perangkat  pertahanan  yang
dimiliki limfosit, antara  lain  adalah antibodi dan respon imun seluler.
Sel darah putih terdapat di dalam darah, hanya  sewaktu  transit  dari  tempat  produksi dan penyimpanan disumsum tulang (dan juga organ-organ limfoit untuk limfosit ) dan tempat kerjanya  di  jaringan.  Setiap  saat,  sebagaian besar sel darah putih berada di  luar  darah di jaringan  untuk  tugas  patroli  atau  bertempur. Semua  sel  darah  putih  memiliki  rentan  usia yang  terbatas  dan  harus  diganti  melalui diferensiasi  dan  proliferasi  sel-sel  prekursor. Jumlah  total  dan  persentase  setiap  jenis  sel darah putih yang diproduksi, bergantung pada kebutuhan pertahanan sesaat tubuh.
Gambar 2. Sel darah putih dalam keadaan normal
4. Keping Darah( trombosit )
Keping  darah  adalah fragmen sel  yang berasal  dari  megakariosit  besar  di  sumsum tulang. Keping darah berperan penting dalam hemostatis, penghentian darah dari pembuluh yang  cidera.  Tiga  langkah  utama  dalam hemostatis
adalah
spasme vaskuler,
pembentukan  sumbat  keping  darah,  dan pembentukan  bekuan. Spasme  vaskuler mengurangi  aliran  darah  melalui  pembuluh yang  cidera  di  tempat  cidera  pembuluh dengan  cepat  menambal  cacat  yang  terjadi. Keping  darah  mulai  berkumpul  apabila berkontak  dengan  kolagen  di  dinding pembuluh yang rusak.
Pembentukan  bekuan  (koagulasi  darah) memperkuat  sumbat  keping  darah  dan mengubah  darah  di  sekitar  tempat  cidera menjadi  suatu  gel  yang  tidak  mengalir sebagian  besar  faktor  yang  diperlukan  untuk pembekuan  darah,  selalu  terdapat  di  dalam plasma  dalam  bentuk  prekursor  inaktif. Sewaktu  pembuluah  mengalami  cedera, kolagen  yang  terpapar  kemudian  mengawali reaksi
berjenjang yang melibatkan pengaktifan suksesif faktor-faktor pembekuan tersebut,  yang  akhirnya mengubah fibrinogen menjadi fibrin.  Fibrin, suatu  molekul berbentuk benang yang tidak larut,
ditebarkan  membentuk  jaring  bekuan.  Jaring ini    kemudian  menangkap  sel-sel  darah  dan menyempurnakan  pembentukan  bekuan.
Darah  yang  telah  keluar  ke  dalam  jaringan mengalami koagulasi setelah bertemu dengan tromboplastin jaringan, yang juga memungkinkan terjadinya proses pembekuan. Jika  tidak  lagi  diperlukan,  bekuan  darah dilarutkan  oleh plasmin, suatu  faktor fibrinolitik yang  juga  diaktifkan  apabila berkontak dengan kolagen.
Gambar 3. Keping darah dalam keadaan normal

## Konsep Dasar Citra Digital
Citra  diskrit  atau  citra  digital  adalah gambar pada dwimatra atau dua dimensi yang merupakan  informasi  berbentuk  visual  dan dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap citra analog dua  dimensi  yang kontinyu. Data digital  direpresentasikan  dalam  komputer berbentuk kode seperti biner dan desimal.
Referesentrasi  citra  digital  terdiri  dari  2 bagian yaitu :
1. Bitmap Gambar bipmap direpresentasikan dalam bentuk  matrik,  atau  di  petakan  dengan mengunakan bilangan binner atau sistem bilangan  lain,  memiliki  kelebihan  atau manipulasi warna namun untuk merubah objek lebih sulit.
2. Grafik
Gambar  grafik  data  tersimpan  dalam bentuk  vektor  posisi,  di  mana  yang tersimpan dalam bentuk vektor posisinya dengan  bentuk  sebuah  fungsi,  lebih  sulit dalam merubah warna tetapi lebih mudah membentuk  objek  dengan  cara  merubah nilai. Citra merupakan fungsi menerus ( continue )  dari  intesitas  cahaya  pada  bidang dimatra.  Secara  matematis,  fungsi  intensitas cahaya pada bidang dua dimensi disimbolkan dengan F(x,y), dimana :
1. (x,y)   : koordinat pada bidang dimensi,
2. F(x,y) : intensitas cahaya( brightness ) pada titik (x,y).
Karena  cahaya  merupakan  bentuk energi,  maka  intensitas  cahaya  merupakan bentuk energi, maka intensitas cahaya bernilai antara  0  sampai  tidak  berhingga  yaitu,  0 f(x,y)
(x,y) = i(x,y) . r(x,y) dimana :
1. i(x,y)  :  jumlah  cahaya  yang  berasal  dari sumbernya  ( illumination )  yang  nilainya 0 f(x,y) .  Nilai  i(x,y)  ditentukan oleh sumber cahaya. 2. r(x,y)  :  derajat  kemampuan  objek memantulkan cahaya ( reflection ) yang  nilainya  0    f(x,y)   .  Nilai  r(x,y) ditentukan  oleh  karateristik  objek  dalam citra. 3. i.r(x,y) = 0 mengindikasi penyerapan total dan  r(x,y0=  1  mengidikasi  pemantulan total.
Citra  digital  berbentuk  empat  persegi panjang  dan  dimensi  ukuranya  dinyatakan sebagai tinggi  x  lebar (lebar x panjang). Citra digital  yang  tingginya N. Lebarnya M dan memiliki L derajat  keabuan  dapat  dianggap sebagai fungsi:

## ƒ(x,y)
Citra  digital  yang  berukuran  N  X  M lazimnya  dinyatakan  dengan  matriks  yang berukuran N baris dan M kolom, dan masing- masing  elemen  pada  citra  digtal  disebut pixel( picture element ).

## Konsep Dasar Logika Fuzzy
Logika fuzzy pertama  kali  diperkenalkan oleh lotfi  A.  zaedah, memiliki derajat keanggotan  dalam  rentan  nilai  kebenaran yang  kontinyu  dalam  interval  0  sampai  1, berbeda  dengan  logika  digital  yang  hanya memiliki  dua  nilai  yaitu  0  atau  1.  Logika Fuzzy digunakan untuk menerjemahkan suatu besaran  yang  diekspresikan  mengunakan bahasa  ( linguistic ),    misalkan  besaran  laju
kendaraan  yang  diekspresikan  dengan  pelan, agak cepat, cepat dan sangat cepat.
Secara umum dalam system logika fuzzy terdapat empat buah elemen dasar, yaitu :
1. basis  kaidah  ( rule  base ),  yang  berisi aturan-aturan  secara  lingguitik  yang bersumber dari para pakar.
2. Suatu mekanisme
pengambilan keputusan  ( inference  engine ),  yang memperagakan  bagaiman  para  pakar mengambil  suatu  keputusan  dengan menerapkan pengetahuan( knowledge ).
3. Proses  fuzzifikasi( fuzzyfication ),  yang mengubah  besaran  tegas  ( crisp )  ke besaran fuzzy.
4. Proses defuzzification( defuzzification ),
yang  merubah  besaran  fuzzy  hasil  dari inference  engine menjai  besaran  tegas ( crisp ).

## PERANCANGAN SISTEM
Data yang berupa sampel citra darah yang akan  diindentifikasi  merupakan  penyakit darah  leukemia    hasil  citra  darah  mikrokopis digital,  yaitu Acute  Lympotic  Leukimia  (ALL), Acute  Myelogenenous  Leukimia  (AML),  dan Burkitts  Lympoma  (BL) yang  di  dapat  dari atlas  hematologi  yang  dikeluarkan  oleh  FKUI http://www.healthsystem.virginia.edu/intern et/hematology/  hessIDB/home.cfm dan Sampel citra  darah  yang  di  gunakan akan di c ropping pada region of interest(ROI), yaitu  dalam  berbagai  kondisi  penyakit  darah untuk proses pengenalan penyakit darahnya.
Gambar 4 . Diskripsi pengenalan penyakit darah dengan proses pengolahan citra dan Logika Fuzzy.
Proses  pengenalan  penyakit  dengan  citra darah  ini,  secara  garis  besar  dibagi  menjadi dua  tahap  utama,  yaitu  proses  pembentukan parameter karateristik citra untuk pembentukan FIS dan  proses  pengenalan dengan FIS .  Kemudian  program  ini  akan  di analisis  dengan  mengunakan  motode  logika Fuzzy yang akan dirancang dengan menggunakan software perangkat lunak. Proses Pembentukan Parameter Karateristik Citra Proses Pembentukan Parameter Karateristik Citra bertujuan untuk menentukan parameter-parameter karateristik  citra  darah  tersebut  dan merupakan  tahap  yang  paling  penting  dalam pengumpulan  data  untuk  membentuk  suatu Fuzzy Inference System(FIS).
Gambar 5 . Diagram alur proses pembentukan

## FIS
Setelah  didapatkan  masukan  citra  darah dan  pembentukan  karateristik  citra  darah, hasil data-data tersebut dikumpukan menjadi suatu database yang  kemudian  digunakan untuk  membentuk  suatu  fungsi  keanggotan ( membership  function )  pada fuzzy  Inferences System . Database nilai parameter citra darah hue pada value untuk setiap darah.
Proses Pengenalan dengan Fuzzy Inference System Pada  proses  pengenalan  dengan Fuzzy
Inference System (FIS) akan melakukan  tahap pengidentifikasi penyakit darah, yaitu pengenalan  sampel  dengan  pembentukan keanggotaan Gaussian, kemudian  akan dilakukan  proses  pembentukan FIS fungsi keanggotaan  untuk  mendapatkan  parameter Fuzzy  Inference  System- nya  sehingga  dapat digunakan  pada  system  pengenalan  dengan FIS. Tingkat  keakuratan  hasil  pengenalan program  ini  akan  ditentukan  oleh  proses pembentukan  karateristik Fuzzy  Inference System.
Gambar  6. diagram  alir  pengenalan  dengan Fuzzy Inference System.
Pada  sistem  pengenalan  penyakit  darah terdapat  dua variable masukan  dan  satu variable keluaran. Variable masukan merupakan parameter karateristik citra, yaitu warna  dan  kecerahan  sebagai  variable keluaran  adalah  penyakit  darah  Leukimia.
Tiap  masukan  dan  keluaran  memiliki  fungsi keanggotaan  ( membership  fungtion )  yang mewakili penyakit darah  leukemia  yang akan diidentifikasi,
yaitu acute limpotic
leukemia(ALL),  acute  Myelogenous  Leukimia (AML), dan Burkitts  Lympoa  (BL). Dimana pada  setip  masukan,  akan  dimasukan  nilai parameter  karateristik  citra  untuk  setiap membership  function- nya,  yaitu  nilai  warna dan nilai kecerahan. Sedangkan pada keluaran akan  dimasukan  nilai  parameter  penyakit darah  untuk  setiap membership  function- nya. Sehingga  didapatkan  distribusi  penyebaran untuk setiap membership function- nya. Fuzzy  Inference  system yang  akan terbentuk  terdiri  dari  tiga  bagian  yaitu membership function, fuzzy logic operator dan if-then-rules.
Fuzzy  Inference  System dengan  Fungsi keanggotaan Gaussian Bentuk  fungsi  keanggotaan Gaussian adalah  berbentuk  kurva  distribusi  gausian yang  memiliki  bentuk  kurva  yang  halus.  Dan ini menjadikan keungulannya dalam beberapa aplikasi untuk mengambarkan fuzzy sets. Pembentukan  fungsi  kenggotan  untuk membentuk Fuzzy  Inference  System dengan tipe gaussian dilakukan  dengan  memasukan nilai  parameter  nilai  warna  dan  nilai kecerahan gambar pada suatu rumusan
( x,c, )=
Dengan  mengunakan  rumusan  tersebut maka parameter warna dan tingkat kecerahan gambar yang didapatkan akan diklasifikasikan dalam  pembentukan  tipe gaussian dan  akan dimasukkan kedalam database.
Gambar 7 . Alur pembentukan tipe gausian citra darah
Maka  dengan  identifikasi  ini  akan didapatkan  nilai  keanggotaan fuzzy dengan fungsi keanggotan gausian. Tingkat keakurasian  type    Gaussian  ini  jika  di bandingkan  dengan  tipe  yang  lainya  adalah lebih  akurat.  Karena  bentuk  kurvanya  adalah seperti kurva S yang halus.
P e n g a m b i l a n   n i l a i w a r n a   d a n k e c e r a h a n m u l a i I n p u t   c i t r a d a r a h P e m b e n t u k a n   t i p e k e a n g g o t a a n G a u s i a n T a b e l k a r a t e r i s t i k s e l e s a i P e n g a m b i l a n   n i l a i w a r n a   d a n k e c e r a h a n m u l a i I n p u t   c i t r a d a r a h c r o p p i n g P e m b e n t u k a n   t i p e k e a n g g o t a a n H a s i l   p e n y a k i t d a r a h P r o s e s p e n g e c e k a n y T

## PENUTUP
Dari hasil analisa terhadap data-data yang sudah dilakukan, maka dapat ditarik simpulan sebagai berikut:
1. Sistem  pegenalan  dengan  mengunaka metode fuzzy inference system dengan tipe gaussian adalah  yang  paling  akurat  bila dibandingkan dengan metode pembentukan fuzzy  inferences  system lainya.  Contohnya  adalah  tipe  trapesium dan tipe segitiga.
2. Penyakit  leukimia  dapat  dikenali  dengan menganalisa  warna  dari  sebuah  image darah pada penderita penyakit leukimia.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  Putra,  Darma,    2010  “Pengolahan  Citra Digital”, Penerbit Andi, Yoyakarta.
2.  Kusrini,    2008  “  Aplikasi  Sistem  Pakar  ”, Penerbit Andi,  Yogyakarta.
3.  Hendra  Heriawan,  2007,    “Pengenalan Mata  Uang  Kertas  Rupiah  mengunakan Logika  Fuzzy  ”,  Thesis  ,  Program  Pasca Sarjana  Fakultas  Teknik  UI,  Depok,  UI,
Jakarta. 4. http://id.wikipedia.org/wiki/Leukimia