ABSTRAK Nama : Ajmal Kurnia Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Normalisasi Teks Code-Mixed Bahasa Indonesia-Inggris pada Data Twitter dan Analisis Pengaruhnya untuk Klasifikasi Emosi Pembimbing : Evi Yulianti, M.Kom., M.Comp, Ph.D. Code-mixing adalah sebuah fenomena pengunaan dua atau lebih bahasa dalam suatu percakapan. Fenomena ini semakin banyak digunakan oleh pengguna internet Indonesia yang mencampur bahasa Indonesia-Inggris. Normalisasi teks code-mixed ke dalam satu bahasa perlu dilakukan agar kata-kata yang ditulis dalam bahasa lain dalam teks tersebut dapat diproses dengan efektif dan efisien. Penelitian ini melakukan normalisasi teks codemixed pada bahasa Indonesia-Inggris dengan menerjemahkan teks ke dalam bahasa Indonesia. Penulis melakukan pengembangan pada pipeline normalisasi code-mixed dari penelitian sebelumnya sebagai berikut: melakukan rekayasa fitur pada proses identifikasi bahasa, menggunakan kombinasi ruleset dan penerjemahan mesin pada proses normalisasi slang, dan menambahkan konteks pada proses Matrix Language Frame (MLF) pada proses penerjemahan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model identifikasi bahasa yang dibuat dapat meningkatkan nilai F1-score 4,26%. Model normalisasi slang yang dibuat meningkatkan nilai BLEU hingga 25,22% lebih tinggi dan menunrunkan nilai WER 62,49%. Terakhir, proses penerjemahan yang dilakukan pada penelitian ini berhasil memperoleh nilai BLEU 2,5% lebih tinggi dan metrik WER 8,84% lebih rendah dibandingkan dengan baseline. Hasil ini sejalan dengan hasil eksperimen keseluruhan pipeline. Berdasarkan hasil eksperimen keseluruhan pipeline yang dibuat oleh penulis dapat meningkatkan secara signifikan performa BLEU hingga 32,11% dan menurunkan nilai WER hingga 33,82% lebih rendah dibandingkan dengan metode baseline. Selanjutnya, penelitian ini juga menganalisis pengaruh dari proses normalisasi teks code-mixed untuk klasifikasi emosi. Proses normalisasi teks code-mixed terbukti dapat meningkatkan performa sistem klasifikasi emosi hingga 12,45% untuk nilai F1- score dibandingkan dengan hanya melakukan tokenisasi dan meningkatkan nilai F1- score hingga 6,24% dibandingkan dengan metode preproses sederhana yang umum digunakan. Hal ini menunjukkan bahwa normalisasi teks code-mixed memiliki pengaruh positif terhadap efektifitas pemrosesan teks, sehingga normalisasi ini penting untuk dilakukan pada task yang menggunakan data code-mixed. Kata Kunci: code-mixing, klasifikasi emosi, normalisasi, preproses teks