[2] Nurhaliza Agustina. C.A, D. H. (2022). The Implementation of Naïve Bayes Algorithm for Sentiment Analysis of Shopee Reviews on Google Play Store. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 47-54.
[3] Shanghao Li, Z. X. (2023). Analysis and Topic Modeling Regarding Online Classes on the Reddit Platform: Educators versus Learners. Applied Sciences, 2-17.
[4] Hafiz Irsyad, A. T. (2021). Sentimen Analisis Masyarakat Terhadap Rakyat Palestina dengan Klasifikasi Naive Bayes. JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power & Komputer, 167-175.
[5] Fitrah Amaliah, I. K. (2022). Perbandingan Akurasi Metode Lexicon Based Dan Niave Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Pendapat Masyrakat Terhadap Aplikasi Inevstasi Pada Media Tweeter. Journal of Informatic and Computer Science, 384-393.
[6] Muhammad Reza Utama Pulungan, D. E. (2022). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Peduli Lindungi dengan Metode Random Forest. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 4378-4385 .
[7] Hadi Rahmah Esa Putra, U. B. (2023). Penerapan Algoritma KNN Untuk Analisis Sentimen Komentar Youtube Indonesia Tuan Rumah Piala Dunia U-20. Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi, 369-378.
[8] Ayu Sagita, A. F. (2023). Penerapan Metode Random Forest Dalam Menganalisis Sentimen Pengguna Aplikasi Capcut Di Google Play Store. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 3307-3313.
[9] Evita Fitri, Y. Y. (2020). Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Vector Machine. TRANSFORMATIKA, 71-80.
[10] Muhammad Asjad Adna Jihad, A. W. (2021). Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Film Menggunakan Algoritma Random Forest. eProceeding of Engineering, 10153-10165.
[11] Ibnu Afdhal, R. K. (2022). Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Analisis Sentimen Komentar Di YouTube Tentang Islamfobia. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, 122-130.
[12] Winda Estu Nurjannah, R. S. (2017). Analisis Sentimen Terhadap Tayangan Televisi Berdasarkan Opini Masyarakat pada Media Sosial Twitter menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Pembobotan Jumlah Retweet. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1750-1757.
