ABSTRAK Nama : Shandy Darma Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Normalisasi Teks Twitter Bahasa Indonesia dengan Metode Berbasis Word Embedding, Bipartite Graph Random Walk, dan Binary Classifier Data dari Twitter, jika digunakan untuk penelitian pengolahan bahasa manusia, akan memberikan hasil yang kurang akurat. Oleh karena itu, perlu dilakukan normalisasi teks pada data Twitter sebelum digunakan untuk penelitian. Berbagai metode dapat dilakukan untuk normalisasi teks. Metode yang digunakan yaitu metode berbasis word embedding, metode bipartite graph random walk, dan metode berbasis binary classifier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode word embedding memberikan hasil F1-score 0,721 dan accuracy 0,731, metode bipartite graph random walk memberikan hasil F1-score 0,004 dan accuracy 0,526, serta metode binary classifier memberikan hasil F1-score 0,752 dan accuracy 0,857. Kata Kunci: Text normalization, Twitter, random walk, word embedding, binary classifier, features engineering