T. APJII, “Survei APJII Pengguna Internet di Indonesia Tembus 215 Juta Orang,” Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, 10 Maret 2023. https://apjii.or.id/berita/d/survei-apjii-pengguna-internet-di-indonesia-tembus-215-juta-orang (diakses 30 April 2023).

S. Kemp, “Digital 2023: Indonesia,” DATAREPORTAL, 9 Februari 2023. https://datareportal.com/reports/digital-2023-indonesia (diakses 30 April 2023).

R. Gunawan, R. Septiadi, F. Apri Wenando, H. Mukhtar, dan Syahril, “K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Menganalisis Sentimen terhadap Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka pada Komentar Twitter,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), vol. 3, no. 2, hlm. 152–158, Agu 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i2.3841.

A. Asro’i dan H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Perpanjangan PPKM Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Jurnal Khatulistiwa Informatika, vol. 10, no. 1, hlm. 17–24, 2022, doi: https://doi.org/10.31294/jki.v10i1.12624.

S. Kemp, “Twitter Users, Stats, Data & Trends,” DATAREPORTAL, 11 Mei 2023. https://datareportal.com/essential-twitter-stats (diakses 15 Mei 2023).

I. Farros, D. Mahdiana, dan A. D. Rahajoe, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Analisis Sentimen Ulasan SiCepat Ekspres Pada Twitter,” dalam Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI) Jakarta-Indonesia, Jakarta, Sep 2022, hlm. 441–448. [Daring]. Tersedia pada: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php

A. Rahman, “Analisis Popularitas dan Favorabilitas Beberapa Tokoh Politik,” Drone Emprit, 14 Juli 2022. https://pers.droneemprit.id/analisis-popularitas-dan-favorabilitas-beberapa-tokoh-politik/ (diakses 30 April 2023).

M. W. Pertiwi, “Inti Nusa Mandiri Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Sarana dan Transportasi Mudik Tahun 2019 pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, Neural Network, KNN dan SVM,” INTI NUSA MANDIRI, vol. 14, no. 1, hlm. 27–32, 2019.

N. K. Fitriyani dan A. D. Hartanto, “Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik Menggunakan Support Vector Machine,” MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem), vol. 5, no. 1, hlm. 8–12, 2020, doi: https://doi.org/10.54367/means.v5i1.615.

M. Furqan, Sriani, dan S. Mayang Sari, “Analisis Sentimen Menggunakan K-Nearest Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid-19 Di Indonesia,” Techno.com, vol. 21, no. 1, hlm. 52–61, 2022, doi: https://doi.org/10.33633/tc.v21i1.5446.

A. Malik Zuhdi, E. Utami, dan S. Raharjo, “Analisis Sentiment Twitter Terhadap Capres Indonesia 2019 Dengan Metode K-NN,” Jurnal INFORMA Politeknik Indonusa Surakarta, vol. 5, no. 2, hlm. 2442–7942, 2019, doi: https://doi.org/10.46808/informa.v5i2.73.

R. S. Amardita, A. Adiwijaya, dan M. D. Purbolaksono, “Analisis Sentimen terhadap Ulasan Paris Van Java Resort Lifestyle Place di Kota Bandung Menggunakan Algoritma KNN,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 1, hlm. 62–68, Feb 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3793.

A. R. Isnain, J. Supriyanto, dan M. P. Kharisma, “Implementation of K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm For Public Sentiment Analysis of Online Learning,” IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), vol. 15, no. 2, hlm. 121–130, Apr 2021, doi: 10.22146/ijccs.65176.

C. Rahmawati dan P. Sukmasetya, “Sentimen Analisis Opini Masyarakat Terhadap Kebijakan Kominfo atas Pemblokiran Situs non-PSE pada Media Sosial Twitter,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 5, hlm. 1393–1400, Okt 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4950.

I. Daqiqil ID, Machine Learning : Teori, Studi Kasus dan Implementasi Menggunakan Python, Edisi 1. Pekanbaru: UR PRESS, 2021.

M. S. Alrajak, I. Ernawati, dan I. Nurlaili, “Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan PT Pln di Jakarta pada Twitter dengan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN),” dalam SENAMIKA (Seminar Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya), 2020, hlm. 110–122.

L. R. Dharmawan, I. Arwani, dan D. E. Ratnawati, “Analisis Sentimen pada Sosial Media Twitter Terhadap Layanan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Universitas Brawijaya dengan Metode K-Nearest Neighbor,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 3, hlm. 959–965, 2020.

A. Tangkelayuk dan E. Mailoa, “Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes dan Decision Tree,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 2, hlm. 1109–1119, 2022, doi: https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.2048.