[1]	E. M. Rahmawati, Putri, “Learning From Home dalam Perspektif Persepsi Mahasiswa Era Pandemi Covid-19,” Pros. Semin. Nas. Hardiknas, vol. 1, pp. 17–24, 2020, [Online]. Available: http://proceedings.ideaspublishing.co.id/index.php/hardiknas/article/view/3.
[2]	R. N. Putri, “Indonesia dalam Menghadapi Pandemi Covid-19,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi, vol. 20, no. 2, p. 705, 2020, doi: 10.33087/jiubj.v20i2.1010.
[3]	F. Firman and S. Rahayu, “Pembelajaran Online di Tengah Pandemi Covid-19,” Indones. J. Educ. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 81–89, 2020, doi: 10.31605/ijes.v2i2.659.
[4]	I. N. K. Bayu, I. M. A. D. Suarjaya, and P. W. Buana, “Classification of Indonesian Population’s Level Happiness on Twitter Data Using N-Gram, Naïve Bayes, and Big Data Technology,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol., vol. 12, no. 5, pp. 1944–1949, 2022, doi: 10.18517/ijaseit.12.5.14387.
[5]	S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform., pp. 163–170, 2021.
[6]	G. Nugroho, D. T. Murdiansyah, and K. M. Lhaksmana, “Analisis Sentimen Pemilihan Presiden Amerika 2020 di Twitter Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” vol. 8, no. 5, pp. 10106–10115, 2021.
[7]	F. Fitriana, E. Utami, and H. Al Fatta, “Analisis Sentimen Opini Terhadap Vaksin Covid - 19 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Komtika (Komputasi dan Inform., vol. 5, no. 1, pp. 19–25, 2021, doi: 10.31603/komtika.v5i1.5185.
[8]	A. Y. P. Yusuf and R. Sari, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Pemahaman Program MBKM Bagi Mahasiswa,” J. Inform. Inf. Secur., vol. 3, no. 2, pp. 171–180, 2022, doi: 10.31599/jiforty.v3i2.1713.
[9]	H. P. Doloksaribu and Y. T. Samuel, “Komparasi Algoritma Data Mining Untuk Analisis Sentimen Aplikasi Pedulilindungi,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform., vol. 16, no. 1, pp. 1–11, 2022, doi: 10.47111/jti.v16i1.3747.
[10]	E. R. Kaburuan, Y. Sartika, and I. Agustina, “Sentiment Analysis on Product Reviews from Shopee Marketplace using the Naïve Bayes Classifier,” vol. 13, no. 3, pp. 150–159, 2022, doi: 10.24843/LKJITI.2022.v13.i03.p02.
[11]	Y. A. Singgalen, “Analisis Performa Algoritma NBC, DT, SVM dalam Klasifikasi Data Ulasan Pengunjung Candi Borobudur Berbasis CRISP-DM,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1634–1646, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2766.
[12]	S. S. N. N. Ferdy Maylani, “Implementasi Metode Data Mining Untuk Memprediksi Warna Anak Kucing Pada Proses Pengembangbiakan Kucing Ras Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Pros. Semin. Nas. Dharmajaya, pp. 114–125, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/PSND/article/view/2921.
[13]	J. S. Komputer, D. Era, S. Andryana, A. Rubhasy, and U. Nasional, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen Pembukaan Pariwisata Di Masa Pandemi Covid 19,” vol. 7, pp. 263–272, 2023, doi: 10.30645/j-sakti.v7i1.590.
[14]	I. N. Hassanah, S. Faisal, and A. M. Siregar, “PERBANDINGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN DECISION TREE PADA APLIKASI RUANG GURU,” pp. 39–50, doi: 10.20527/klik.v10i1.602.
[15]	D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma SVM Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” J. Ilm. Edutic, vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[16]	F. V. Sari and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019, doi: 10.24176/simet.v10i2.3487.
[17]	H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm., vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[18]	T. S. Sabrila, Y. Azhar, and C. S. K. Aditya, “Analisis Sentimen Tweet Tentang UU Cipta Kerja Menggunakan Algoritma SVM Berbasis PSO,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 7, no. 1, pp. 10–19, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.1.10-19.
[19]	N. W. E. Rosiana Dewi, I. G. Aris Gunadi, and G. Indrawan, “Detection of Class Regularity with Support Vector Machine methods,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 11, no. 1, p. 20, 2020, doi: 10.24843/lkjiti.2020.v11.i01.p03.
[20]	N. A. Utami, W. Maharani, and I. Atastina, “Personality Classification of Facebook Users According to Big Five Personality Using SVM (Support Vector Machine) Method,” Procedia Comput. Sci., vol. 179, no. 2020, pp. 177–184, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2020.12.023.
[21]	N. I. Purnayasa, I. M. A. D. Suarjaya, and I. P. A. Dharmaadi, “Analysis of Cyberbullying Level using Support Vector Machine Method,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi), vol. 10, no. 2, pp. 81–90, 2022, doi: 10.24843/JIM.2022.v10.i02.p01.
[22]	F. N. Arifa, “Tantangan Pelaksanaan Kebijakan Belajar Dari Rumah Dalam Masa Darurat Covid-19,” 2020.