InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.14, no.1, April 2024, 78-86 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Analisis Sentimen Netizen Twitter Terhadap
Pelayanan Provider Telkomsel: Komparasi Naive-Bayes dan K-Nearest Neighbors
Reza Ariftiarno 1 , Monica Dwijayanti 2
1,2 Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260, DKI Jakarta, Indonesia
*Email Penulis Koresponden: 2111601296@student.budiluhur.ac.id
Abstrak :
Penggunaan media sosial secara masif saat ini menghadirkan berbagai  macam  respon  masyarakat  terhadap  suatu  hal. Misalnya  pada  informasi-informasi  terkait  utang  Badan Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  di  Indonesia.  Salah  satu BUMN yang terbesar adalah PT Telkom Indonesia (Persero) yang  memiliki  produk  berupa  provider  jaringan  bernama Telkomsel.  Penelitian  bertujuan  untuk  mengetahui bagaimana sentimen netizen terhadap provider Telkomsel di Twitter  dan  mengetahui  algoritma  dengan  akurasi  terbaik yang dapat digunakan untuk memprediksi sentimen netizen terkait provider Telkomsel. Hasil dari penelitian menunjukan terdapat  sentimen  kurang  puas  sebesar  89,3%.  Selain  itu, algoritma  K-NN  memiliki  akurasi  terbaik  dibandingkan algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi sentimen netizen terhadap pelayanan provider Telkomsel. This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci : analisis sentimen, naive bayes, k-nearest neighbor
Riwayat Artikel: Diserahkan 22 Agustus, 2023 Direvisi 13 Januari, 2024 Diterima 23 Januari, 2024
DOI :
10.22441/incomtech.v14i1.22597

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi yang semakin berkembang setiap waktu membuat manusia semakin  mudah  untuk  berinteraksi  satu  sama  lain  secara  cepat  tanpa  perlu berinteraksi secara langsung. Kebanyakan dari produk teknologi informasi tersebut dapat  diakses  secara  gratis  oleh  masyarakat  sehingga  dapat  menjangkau  seluruh kalangan  masyarakat,  salah  satu  contohnya  adalah  media  sosial.  Dengan  adanya media  sosial  membantu  seseorang  untuk  memperoleh  informasi  secara  langsung dari orang lain tanpa perlu menunggu waktu yang lama. Setiap orang juga bebas berekspresi di media sosial. Mereka dapat menuangkan emosi perasaannya pada media sosial, baik itu perasaan gembira, sedih, maupun marah. Salah satu platform dunia maya yang sering digunakan oleh publik untuk mengutarakan opini dengan bebas yaitu pada media sosial Twitter. Mengirim dan membaca tweet berbasis teks sampai 140 karakter bisa dilakukan pada media sosial Twitter [1] .
Reza Ariftiarno et al., Analisis Sentimen Netizen Twitter Terhadap Pelayanan Provider … 79
Penggunaan media sosial secara masif saat ini menghadirkan berbagai macam respon masyarakat terhadap suatu hal. Misalnya pada informasi-informasi terkait utang Badan Usaha Milik Negara (BUMN) di Indonesia. Salah satu BUMN yang terbesar  adalah  PT  Telkom  Indonesia  (Persero)  yang  memiliki  produk  berupa provider  jaringan  bernama  Telkomsel.  Dalam  perkembangan  teknologi  saat  ini jaringan  internet  sangat  dibutuhkan  setiap  waktunya.  Hal  ini  dapat  memberikan gambaran  bagaimana  Telkomsel  sebagai  penyedia  layanan  jaringan  terutama internet  harus  selalu  dapat  memberikan  pelayanan  terbaik  agar  kebutuhan  akan teknologi internet para penggunanya tidak terganggu. Berbagai macam tanggapan masyarakat  dilontarkan  kepada  Telkomsel  di  media  sosial  Twitter  atas pelayanannya baik yang bersifat mendukung maupun kecewa. Respon-respon yang dikeluarkan  tersebut  dapat  dikumpulkan  menjadi  satu  yang  disebut  sebagai sentimen [2] .
Analisis  sentimen  merupakan  studi  perbandingan  antara  suatu  pandangan, sentimen,  penilaian,  sikap  dan  emosi  orang  terhadap  objek  dan  aspeknya  yang diekspresikan  ke  dalam  teks [3] .  Text  mining  merupakan  metode  yang  dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen. Metode tersebut merupakan metode mengekstrak data teks sehingga diperoleh informasi yang berguna dari data teks tersebut. [4] dan [5] telah  menerapkan  metode  teks  mining  untuk  melakukan analisis sentimen. Dalam metode tersebut terdapat beberapa tahapan, seperti proses pengambilan data, preprocessing, dan pengujian dengan algoritma klasifikasi.
Penelitian [6] meneliti mengenai analisis sentimen user Twitter terhadap kinerja dan pelayanan perusahaan BUMN (PT PAL Indonesia) pada tahun 2022 dengan menggunakan  algoritma  K-NN,  Naive  Bayes,  dan  Decision  Tree.  Penelitian tersebut memperoleh hasil akurasi terbaik pada algoritma Naive Bayes dengan nilai akurasi sebesar 84,08%. Selain itu penelitian terkait analisis sentimen di Twitter kepada  BUMN  juga  dilakukan  oleh [7] dengan  mengkomparasi  lima  algoritma klasifikasi Naive Bayes, SVM, Decision Tree, K-NN, dan Random Forest. Hasil dari  penelitian  tersebut  K-NN  memperoleh  akurasi  tertinggi  sebesar  99,80%. Berdasarkan  penelitian  tersebut  maka  penelitian  ini  akan  mencoba  mengetahui sentimen netizen di media sosial Twitter terhadap pelayanan provider Telkomsel sebagai  salah  satu  BUMN  di  Indonesia  dan  juga  untuk  mengetahui  algoritma dengan akurasi terbaik di antara Naive Bayes dan K-NN untuk melakukan prediksi terhadap  sentimen  netizen  terkait  pelayanan  provider  Telkomsel  sehingga  tema pada penelitian ini adalah menganalisis sentimen netizen Twitter terhadap provider Telkomsel dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor.

## 2. METODE
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  sentimen  netizen terhadap provider Telkomsel di Twitter dan mengetahui algoritma dengan akurasi terbaik yang dapat digunakan untuk memprediksi sentimen netizen terkait provider Telkomsel. Penelitian ini menggunakan data tweet terkait provider Telkomsel yang diperoleh menggunakan Twitter API pada perangkat lunak Rapidminer pada bulan Juli  tahun  2023.  Tweet  yang  digunakan  merupakan  tweet  yang  menggunakan bahasa Indonesia. Kemudian tweet akan diberikan label sesuai dengan tanggapan netizen. Pelabelan terdiri dari label sentimen puas dan kurang puas. Setelah setiap tweet diberi label sesuai dengan sentimennya masing-masing maka perlu dilakukan
preprocessing dengan metode TF-IDF, yaitu dengan memberikan bobot pada setiap kata  yang  telah  di  tokenisasi [8] .  Tahap  selanjutnya  adalah  uji  klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dan K-NN hingga tahap akhir pada penelitian ini melakukan analisis keakuratan kedua algoritma dan menentukan hasil akurasi terbaik dalam memprediksi sentimen netizen terhadap provider Telkomsel. Lebih lengkap tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Langkah Penelitian
Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  dari  banyak  jenis  algoritma  klasifikasi. Penggunaan Naive Bayes dalam prediksi sentimen bekerja dengan cara menghitung frekuensi setiap term dalam sebuah dokumen [9] . Secara umum teori Naive Bayes sesuai dengan teorema Bayes dapat digambarkan pada persamaan 1 berikut ini [10]
𝑃(𝐴|𝐵) = !(#|%)!(%) !(#) …………(1) Keterangan:
P(A) = Probabilitas kejadian A P(B) = Probabilitas kejadian B P(A|B) =  Probabilitas A diberikan B P(B|A) = Probabilitas B diberikan A
K-Nearest Neighbor (K-NN) digunakan sebagai pembanding terhadap algoritma Naive  Bayes  sehingga  dapat  ditentukan  algoritma  terbaik  dalam  melakukan prediksi sentimen terhadap provider Telkomsel. K-NN merupakan algoritma yang memiliki fungsi untuk klasifikasi data berdasarkan kedekatan jarak pada objek yang diprediksi. K pada algoritma ini mendefinisikan mengenai jumlah tetangga yang diperiksa  untuk  mengklasifikasi  titik  pada  query  tertentu.  Pemilihan  tinggi rendahnya nilai K yang digunakan bergantung pada kondisi data, jika noise pada data cenderung tinggi maka pemilihan K yang tinggi sangat disarankan. [11] , [12] . Cara  kerja  K-NN  dapat  digambarkan  pada  persamaan  2  berikut  ini  dengan menggunakan konsep Euclidean distance . [13]
Reza Ariftiarno et al., Analisis Sentimen Netizen Twitter Terhadap Pelayanan Provider … 81
𝑑(𝑥, 𝑦) =   -∑ (𝑥 '( − 𝑦 '( ) ) * (+, + (𝑥 )( − 𝑦 )( ) ) + ⋯ …… (2)
Keterangan: d(x,y) = Euclidean/jarak antara variabel x dan y x = data yang akan diklasifikasikan y = data sekitar i = jumlah fitur k= jumlah tetangga

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Crawling data Twitter
Pengambilan  data  atau  crawling  data  yang  dilakukan  menggunakan  software Rapidminer.  Data  yang  diperoleh  dari  hasil  crawling  didapatkan  sebanyak  500 tweet pada bulan Juli 2023. Proses crawling dilakukan dengan menggunakan dua operator search twitter untuk mengakomodir dua kata query pencarian, yaitu kata @telkomsel  sebagai  official  username  provider  Telkomsel  di  Twitter  seperti terlihat  pada  gambar  2.  Selanjutnya  dilakukan  penyaringan  terhadap  tweet  yang memiliki  duplikat  menggunakan  operator  remove  duplicate  sehingga  berhasil diperoleh  439  tweet.  proses  akhir  dari  tahap  crawling,  yaitu  menyimpan  file  ke dalam format csv. Pada tabel 1 menunjukan hasil crawling data yang diambil dari Twitter menggunakan software Rapidminer.
Gambar 2. Proses Crawling Data
Tabel 1. Hasil Crawling Data Twitter
Text
@Telkomsel Mana ini masih belum nambah saldo pulsa maupun uang saya. Tolonglah. Seenggaknya dijelasin kek ini kenapa bisa kayak gini, inimah cuma disuruh sabar nunggu doang tp ga ada penjelasan apa2!
@Telkomsel dh betmut gk ush ??? …
@Telkomsel tolong gabisa login di app, sdh versi terbaru & sdh coba re-install lagi https://t.co/qeKqCgJfPb

## 3.2 Labelisasi Data
Pelabelan  data  dilakukan  untuk  mengetahui  jumlah  masing-masing  kategori sentimen yang diperoleh dari hasil crawling data sehingga dapat diketahui sentimen netizen  terhadap  provider  Telkomsel  di  media  sosial  Twitter.  Tahap  ini menggunakan dua kategori sentimen, yaitu puas dan kurang puas. Seperti terlihat pada  tabel  2  sebanyak  445  tweet  pada  dataset  diberi  label  sesuai  dengan  jenis kalimatnya  masing-masing.  Dari  hasil  pelabelan  manual  diperoleh  tweet  yang
memiliki  sentimen  puas  sebanyak  10,7%,  dan  sentimen  kurang  puas  sebanyak 89,3%.
Tabel 2. Labelisasi Manual Text Label @Telkomsel Mana ini masih belum nambah saldo pulsa maupun uang saya. Tolonglah. Seenggaknya dijelasin kek ini kenapa bisa kayak gini, inimah cuma disuruh sabar nunggu doang tp ga ada penjelasan apa2! KURA
NG
PUAS
@Telkomsel dh betmut gk ush ???
KURA NG PUAS … ….. @Telkomsel tolong gabisa login di app, sdh versi terbaru & sdh coba re-install lagi https://t.co/qeKqCgJfPb KURA NG PUAS 3.3 Preprocessing Data
Tahap preprocessing data merupakan sebuah tahap pembersihan data tweet dari noise  dan  ketidak  konsistenan  sebelum  dilakukan  pengujian  menggunakan algoritma [14] .  Contoh  preprocessing  data  adalah  mengubah  seluruh  huruf  pada tweet  menjadi  huruf  kecil  dan  menghilangkan  karakter  yang  tidak  perlu.  Pada penelitian  ini  tahap  preprocessing  yang  digunakan  terdiri  dari  proses  tokenisasi, transform  cases,  filter  stopwords,  dan  filterisasi  token.  Seluruh  proses preprocessing dilakukan menggunakan software Rapidminer seperti terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Preprocessing Pada Rapidminer
Tabel 3 di bawah merupakan hasil konversi teks dari proses preprocessing data. Dapat dibandingkan dengan tabel 2 terlihat pada tabel 3 beberapa karakter sudah dihilangkan  seperti  @,?/  dan  lain  sebagainya.  Selain  itu  dengan  menggunakan metode  TF-IDF  maka  setiap  kata  tersebut  akan  dilakukan  proses  tokenisasi  dan diberikan bobot pada setiap kata seperti terlihat pada tabel 4. Terdapat 1142 kata yang dapat di tokenisasi dari keseluruhan tweet.
Tabel 3. Hasil Preprocessing Data Twitter Text telkomsel nambah saldo pulsa uang tolonglah seenggaknya dijelasin kayak gini inimah disuruh sabar nunggu doang penjelasan telkomsel betmut
… telkomsel tolong gabisa login versi terbaru coba install https qekqcgjfpb
Tabel 4. Hasil Metode TF-IDF Text abis abissss  acaranya  …  zphgnvaj  zrypbjmz
Reza Ariftiarno et al., Analisis Sentimen Netizen Twitter Terhadap Pelayanan Provider … 83
telkomsel nambah saldo pulsa uang tolonglah seenggaknya dijelasin kayak gini inimah disuruh sabar nunggu doang penjelasan 0.0 0.0 0.0  … 0.0 0.0 telkomsel betmut 0.0 0.0 0.0  … 0.0 0.0 … … … …  … … … telkomsel tolong gabisa login versi terbaru coba install https qekqcgjfpb 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

## 3.3 Metode Naive Bayes
Metode  Naive  Bayes  tersusun  oleh  operator  algoritma  Naive  Bayes,  Apply Model,  dan  Performance  seperti  terlihat  pada  gambar  4.  Pengujian  prediksi dilakukan menggunakan operator cross-validation yang terdiri dari bagian training dan testing. Operator Naive Bayes diletakan pada bagian training agar algoritma dapat  mempelajari  data  tweet  yang  telah  dilakukan  tahap  preprocessing. Selanjutnya,  pada  tahap  testing  algoritma  yang  telah  dilatih  akan  diujikan menggunakan operator apply model.
Gambar 4. Penggunaan Algoritma Naive Bayes Pada Operator Cross Validation

## 3.4 Metode K-Nearest Neighbor
Model prediksi metode K-Nearest Neighbor tersusun oleh operator algoritma K- NN, Apply Model, dan Performance seperti terlihat pada gambar 6. Operator K- NN diletakan pada bagian training di dalam operator cross-validation. Nilai K yang digunakan mengacu pada [8] , [15] , dan [16] , yaitu nilai K berupa bilangan ganjil dan menghasilkan nilai akurasi tertinggi. Pada penelitian ini telah disediakan nilai k dari 1 sampai 9 dan berdasarkan gambar 5 terlihat bahwa K = 7 menghasilkan nilai akurasi paling tinggi sebesar 90.63% yang berarti nilai confidence sebelum dan  setelah  proses  prediksi  tidak  banyak  memiliki  perbedaan.  Selain  itu,  proses prediksi pada setiap data testing juga memiliki jarak euclidean yang lebih optimal untuk melakukan prediksi pada saat penggunaan K=7 dibandingkan dengan nilai K yang lainnya.

## Gambar 5. Perbandingan Nilai Akurasi Pada Setiap Nilai K
Pada bagian training algoritma akan dilatih dengan menggunakan data dari hasil preprocessing. Kemudian hasil pengolahan operator K-NN akan masuk ke dalam bagian testing dari operator cross-validation. Pada tahap testing algoritma K-NN akan diuji untuk melakukan prediksi terhadap sentimen tweet.
Gambar 6. Penggunaan Algoritma K-NN Pada Operator Cross Validation

## 3.5 Analisa Komparasi
Tabel 5 merupakan penggambaran confusion matrix dari hasil pengujian model menggunakan  Naive  Bayes.  Nilai  akurasi  prediksi  dapat  ditentukan  dengan menghitung nilai yang ada pada tabel confusion matrix. Pengujian model prediksi menggunakan algoritma naive bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 77.86%.
Tabel 5. Hasil Pengujian Model dengan Naive Bayes true KURANG PUAS true PUAS class precision pred KURANG PUAS 314 20 94.01% pred. PUAS 77 27 25.96% class recall 80.31% 57.45%
Pengujian  model  prediksi  menggunakan  algoritma  k-nn  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 90.63% dengan nilai K = 7. Confusion matrix dari hasil pengujian algoritma K-NN dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil Pengujian Model dengan K-NN true KURANG PUAS true PUAS class precision pred KURANG PUAS 388 38 91.08% pred. PUAS 3 9 75.00% class recall 99.23% 19.15%

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari komparasi akurasi yang dihasilkan oleh model prediksi Naive Bayes dan  K-NN  menghasilkan  nilai  masing-masing  di  atas  50%.  Dari  kedua  model prediksi  tersebut  K-NN  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan
Reza Ariftiarno et al., Analisis Sentimen Netizen Twitter Terhadap Pelayanan Provider … 85
dengan  Naive  Bayes,  yaitu  sebesar  90.63%.  Naïve  bayes  memiliki  nilai  akurasi yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  K-NN  karena  naïve  bayes  memiliki kekurangan  apabila  algoritma  tersebut  melakukan training data  terdapat kemungkinan ada kategori yang tidak masuk ke dalam tahap training sehingga saat pada saat tahap testing muncul kategori tersebut akan diubah nilainya menjadi 0 dan hal tersebut dapat mengurangi tingkat akurasi . Hal ini menunjukan bahwa K- NN  memiliki  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  Naive  Bayes  dalam memprediksi  sentimen  netizen  di  media  sosial  Twitter  terkait  dengan  pelayanan provider Telkomsel. Selain itu dari 470 tweet yang diperoleh pada bulan Juli 2023 tanggapan netizen terhadap pelayanan provider Telkomsel di media sosial twitter cenderung memiliki sentimen kurang puas, yaitu sebesar 89,3%.

## R EFERENSI
[1] F. Felicia and R. Loisa, “Peran Buzzer Politik dalam Aktivitas Kampanye di Media Sosial  Twitter,” Koneksi ,  vol.  2,  no.  2,  p.  352,  May  2019,  doi: 10.24912/kn.v2i2.3906.
[2] A.  R.  Prananda  and  I.  Thalib,  “Sentiment  Analysis  for  Customer  Review:  Case Study  of  GO-JEK  Expansion,” Journal  of  Information  Systems  Engineering  and Business Intelligence , vol. 6, no. 1, p. 1, Apr. 2020, doi: 10.20473/jisebi.6.1.1-8.
[3] B.  Liu, Sentiment  Analysis  and  Opinion  Mining .  Cham:  Springer  International Publishing, 2012. doi: 10.1007/978-3-031-02145-9.
[4] Oman Somantri and Dairoh, “Analisis Sentimen Penilaian Tempat Tujuan Wisata Kota  Tegal  Berbasis  Text  Mining,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika) , vol. 5, no. 2, 2019.
[5] Anni  Karimatul  Fauziyyah  and  Deden  Hardan  Gautama,  “Analisis  Sentimen Pandemi Covid-19 Pada Streaming Twitter Dengan Text Mining Python,” Jurnal Ilmiah Sinus (JIS) , vol. 18, no. 2, 2020.
[6] F. S. Pattiiha and H. Hendry, “Perbandingan Metode K-NN, Naïve Bayes, Decision Tree  untuk  Analisis  Sentimen  Tweet  Twitter  Terkait  Opini  Terhadap  PT  PAL Indonesia,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 2, p. 506, Apr. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4016.
[7] W. W. Cholil, F. Panjaitan, F. Ferdiansyah, A. Arista, R. Astriratma, and T. Rahayu, “Comparison of Machine Learning Methods in Sentiment Analysis PeduliLindungi Applications,”  in 2022  International  Conference  on  Informatics,  Multimedia, Cyber  and  Information  System  (ICIMCIS) ,  IEEE,  Nov.  2022,  pp.  276–280.  doi: 10.1109/ICIMCIS56303.2022.10017669.
[8] Muhammad Rangga Aziz Nasution and Mardhiya Hayaty, “Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” JURNAL INFORMATIKA , vol. 6, no. 2, 2019.
[9] Shima Fanissa, M. Ali Fauzi, and Sigit Adinugroho, “Analisis Sentimen Pariwisata di  Kota  Malang  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan  Seleksi  Fitur  Query Expansion  Ranking,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 2, no. 8, 2018.
[10]  Fransiska Vina Sari and Arief Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon Emosi,” Jurnal SIMETRIS , vol. 10, no. 2, 2019.
[11]  A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” Jurnal Teknoinfo , vol. 14, no. 2, p. 115, Jul. 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[12]  A.  R.  Isnain,  J.  Supriyanto,  and  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, p. 121, Apr. 2021, doi: 10.22146/ijccs.65176.
[13]  T. A.M and A. Yaqin, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors dan  Random  Forest  untuk  Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  BPJS  Kesehatan  pada Media Twitter,” InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer , vol. 12, no. 1,
p. 01, Apr. 2022, doi: 10.22441/incomtech.v12i1.13642.
[14]  S. A. Dainamang, N. Hayatin, and D. R. Chandranegara, “Analisis Sentimen Media Sosial  Twiiter  terhadap  RUU  Omnibus  Law  dengan  Metode  Naive  Bayes  dan Particle Swarm Optimization,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer , vol. 11, no.
2, pp. 211–218, Aug. 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i2.6037.
[15]  K. Hulliyah, A. M. Almaisah, F. Mintarsih, S. U. Masrurah, D. Khairani, and S. Aripiyanto, “Analysis of Public Sentiment Using The K-Nearest Neighbor (k-NN) Algorithm and Lexicon Based on Indonesian Television Shows on Social Media Twitter,”  in 2022  10th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service
Management (CITSM) , IEEE, Sep. 2022, pp. 1–5. doi:
10.1109/CITSM56380.2022.9936011.
[16]  N. Shahbazi, S. Bagheri, and G. B. Gharehpetian, “Identification and classification of  cross-country  faults  in  transformers  using  K-NN  and  tree-based  classifiers,” Electric  Power  Systems  Research ,  vol.  204,  p.  107690,  Mar.  2022,  doi:
10.1016/j.epsr.2021.107690.