Kanker sel darah putih atau yang sering disebut dengan leukimia merupakan penyakit yang sangat berbahaya. Sampai saat ini proses mengenali penyakit kanker sel darah putih atau leukimia masih dilakukan secara konvensional, yang mana cara tersebut bisa menimbulkan perbedaan diagnosis jika dilakukan oleh tenaga medis yang berbeda, apabila tidak ditangani secara tepat maka akan berakibat fatal bagi penderitanya. Untuk menjawab permasalahan tersebut maka akan dibangun sebuah aplikasi berbasis dekstop. Aplikasi ini dibuat untuk membantu proses identifikasi dan klasifikasi jenis penyakit leukemia menggunakan teknik pengolahan citra mikroskopis sel darah manusia. Sistem ini akan fokus pada penyakit sel darah putih (Leukemia). Dengan melakukan beberapa pendekatan, seperti pre-processing, dengan menggunakan metode median filtering, conversion color (RGB to HSV) untuk memperjelas citra darah dan tresholding untuk mendapatkan pola citra sel darah yang mengalami kelainan, kemudian setelah didapatkan pola, akan dilakukan masking untuk mendapatkan pola objek dari citra. Selanjutnya akan dilakukan segmentasi untuk memisahkan antara objek yang akan diambil dengan objek yang tidak perlu. Sistem ini akan menggunakan fitur bentuk yang diekstraksi dari setiap sel dalam citra darah mikroskopis. Pengambilan fitur ini akan digunakan sebagai masukan classifier yang dibagi menjadi dua kelas klasifikasi, yaitu Acute Lympotic Leukimia (ALL) dan Acute Myolegenous Leukimia (AML). Dengan metode tersebut dapat dihasilkan akurasi sebesar 80% untuk pendeteksian sel ALL secara terpisah (satu sel), 100% untuk pendeteksian AML secara terpisah (satu sel) dan 81% untuk pendeteksian sel secara meneyeluruh (banyak sel).