ABSTRAK Nama : Dewa Made Sri Arsa Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Prediksi Jumlah Blastomer Pada Embrio Time-Lapse Menggunakan Metode Conditional Random Field (CRF) Berbasis Bag of Visual Words (BoVW) Bayi tabung merupakan teknologi yang digunakan untuk menolong pasangan suami istri mendapatkan keturunan. Selama pengembangan bayi tabung, embriologis akan mengamati proses pembelahan embrio hingga ditentukan embrio mana yang memberikan peluang tertinggi untuk menghasilkan kehamilan. Selama proses pembelahan ini, pengamatan dilakukan secara manual oleh embriologis yang menghasilkan penilaian subjektif terhadap embrio dan rentan berkurangnya kualitas embrio. Kualitas embrio berkurang karena pengamatan dilakukan di luar tempat embrio dikembangkan. Selain itu dengan jumlah embrio yang semakin banyak membelah dan memiliki morfologi yang sulit diamati, penilaian ini rentan terhadap kesalahan dari embriologis sendiri. Pada tesis ini diusulkan metode untuk memprediksi jumlah blastomer pada embrio time-lapse dengan menggunakan metode Conditional Random Field (CRF) berbasis Bag of Visual Words (BoVW). Pendekatan BoVW digunakan untuk merepresentasikan data dengan tujuan memecahkan masalah subjektifitas penilaian embriologis. Data yang digunakan untuk eksperimen adalah data embrio manusia dari rumah sakit Cipto Mangun Kusumo (RSCM) dan data embrio tikus. Data embrio RSCM memiliki lebih banyak variasi dibandingkan data embrio tikus. Berdasarkan hasil eksperimen, penggunaan BoVW mampu mengatasi masalah subjektifitas penilaian embriologis dengan akurasi >80%. Selain itu hasil eksperimen metode usulan dengan menggunakan data embrio RSCM yang memiliki tingkat kesulitan lebih tinggi dibandingkan data embrio tikus, masih mampu mengenali dengan baik dengan akurasi rata-rata 96,79%. Kata Kunci: Prediksi Jumlah Blastomer, Bag of Visual Words, Conditional Random Field vii

ABSTRACT Name : Dewa Made Sri Arsa Program : Master of Computer Science Title : Prediction the Number of Blastomere in Time-Lapse Embryo Using Conditional Random Field (CRF) Method Based on Bag of Visual Words (BoVW) In vitro fertilization technology is used to help couples get children. During the development of IVF, embryological will observe the process of cleavage embryo until it is determined which gives the highest probability to produce a pregnancy. During this division process, the observation is done manually by embryological which produce subjective assessment of an embryo and vulnerable reduced quality embryos. Embryo quality is reduced due to the observation carried out outside a developed embryo. In addition to the number of embryos that increasingly divide and have a morphology that are difficult to observe, these judgments are prone to error than the embryological own. This thesis proposed a method to predict the number of blastomeres of the embryo time-lapse using Conditional Random Field (CRF) based on Bag of Visual Words (BoVW). BoVW approach is used to represent data with the purpose of solving the problem of subjectivity embryological votes. The data used for the experiment is the data of the human embryo from the hospital Cipto Mangun Kusumo (RSCM) and data from mouse embryos. Data embryos RSCM has more variations than data in mouse embryo. Based on the experimental results, the use of BoVW able to overcome the problem of subjectivity embryological votes with an accuracy of> 80%. Besides the experimental results with the proposed method uses data embryos RSCM which difficulty level is higher than the data from mouse embryos, they were able to identify with both the average accuracy of 96.79%. Keywords: Prediction Number of Blastomere, Bag of VisualWords, Conditional Random Field