Penelitian ini bertujuan untuk melihat kontribusi pelaksanaan praktik industri terhadap kesiapan kerja mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan kausal-komparatif. Mahasiswa Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer (PTIK) yang telah melaksanakan Praktik Industri (PI) menjadi populasi dalam penelitian ini, dengan jumlah sampel 115 mahasiswa, ditentukan dengan teknik proporsional random sampling. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis statistik deskriptif dan inferensial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara pelaksanaan praktik industri terhadap kesiapan kerja mahasiswa pada program studi PTIK dengan kontribusi 44,6%. Hasil ini menunjukkan bahwa pelaksanaan praktik industri dalam mengembangkan kompetensi dan pengetahuan mahasiswa untuk memenuhi standar yang dibutuhkan dunia kerja dapat dicapai. Oleh karena itu, PTIK UNM, pemerintah, dan Dunia Usaha / Dunia Industri (DUDI) harus mengoptimalkan pelaksanaan praktik industri agar kesiapan kerja mahasiswa terus meningkat.

Utilizing information systems is very useful in the current era. Digitizing administration in the Village is beneficial in the service process to the public. This is seen as a change in service that can make it easier or more difficult for the people of Sanrobone Village to take care of administration at the village office. This study aims to analyze public opinion regarding the use of e-government, predict public opinion regarding the use of e-government, and analyze modeling topics related to the use of e-government. This research applies a text mining algorithm with a sentiment analysis method to see positive, negative, and neutral public perceptions and also uses topic modeling to get the most frequently appearing topics in the data. Stages in this study include Data Collection, Text Pre-processing, Sentiment Analysis, Topic Modelling, Classification, and Evaluation. The results obtained are the ten words that appear most often in the responses of the Village community: easy 122, help 96, village 80, accessed 80, letter 80, permit 77, resident 73, manage 60, service 52, and the person with 52 words. The sentiment analysis is positive, with 411 opinions, 37 negative opinions, and 152 neutral opinions. Finally, the performance of the Nave Bayes algorithm in predicting classification results is excellent, with an accuracy rate of 98 percent.

Penyebaran COVID-19 telah menyebabkan peralihan sistem pembelajaran yang semula face to face (F2F) beralih menjadi online learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui lebih baikkah online learning dibandingkan F2F pada hasil belajar mahasiswa Fakultas Teknik. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif deskriptif yang bertujuan untuk mendeskripsikan hasil belajar mahasiswa Fakultas Teknik selama online learning dan F2F selama pandemi COVID-19. Data berupa Indeks Prestasi Semester (IPS) mahasiswa Fakultas Teknik sebanyak 600 data primer. Teknik pengambilan data pada penelitian ini adalah Teknik Purposive Sampling. Adapun uji-T berpasangan untuk menganalisis data statistik inferensia pada penelitian ini. Analisis dilakukan setelah memastikan bahwa data yang digunakan berdistribusi normal. Setelah menganalisis hasil penelitian maka dapat disimpulkan bahwa dengan nilai Sig. adalah sebesar 0.000 yang mana nilainya lebih kecil dari 0.05. Dengan demikian, H0 ditolak dan H1 diterima. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa rata-rata nilai IPS mahasiswa Fakultas Teknik  pada online learning lebih baik F2F terhadap hasil belajar. Jadi, penelitian ini menyimpulkan bahwa hasil belajar mahasiswa dengan F2F lebih baik daripada online learning untuk mahasiswa Fakultas Teknik selama pandemi COVID-19.