ABSTRAK Nama : Anggi Maulidyani H. Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Klasifikasi Lagu Berbahasa Inggris Menggunakan Lirik Berdasarkan Kesesuaian Umur Lirik merupakan bagian dari suatu lagu yang dapat menceritakan makna dari lagu tersebut. Semakin berkembangnya zaman, lagu mudah didapatkan di mana saja dan lirik lagu semakin eksplisit menceritakan isu seperti alkohol, obat-obatan terlarang, kekerasan, seks, dan isu-isu negatif lainnya, yang belum pantas untuk dikonsumsi oleh anak dan remaja. Pada tugas akhir ini, dibuat sistem yang dapat mengelompokkan lagu menggunakan liriknya berdasarkan umur 2-17 tahun. Data yang dipelajari untuk membangun model klasifikasi berupa album yang sudah dinilai berdasarkan umur dan diambil dari situs Common Sense Media. Klasifikasi dilakukan berdasarkan metode pemilihan dan pengelompokan data beserta fitur dari lirik. Satuan data dapat berupa lagu atau album, sedangkan pengelompokan data dapat dilakukan berdasarkan umur atau golongan umur tertentu. Fitur yang digunakan adalah Vector Space Model (VSM), penilaian psikolinguistik, dan vektor kata GloVe. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan aplikasi Weka dengan menggunakan meta classifier ClassificationViaRegression yang melakukan klasifikasi menggunakan algoritma M5P. Akurasi klasifikasi terbaik didapatkan ketika album sebagai satuan data, golongan umur sebagai kelas, dan VSM digunakan sebagai fitur, yaitu mencapai 70.39%. Kata Kunci: age appropriateness, lirik lagu, klasifikasi dokumen teks, klasifikasi lagu bahasa Inggris, pemelajaran mesin