Pada tahun 2019 Indonesia akan mengadakan pesta demokrasi pemilihan kepala negara Indonesia. Setiap tokoh politik yang dicalonkan menjadi kepala negara akan mempertimbangkan popularitas mereka berdasarkan opini masyarakat. Sejak diumumkan nama calon Presiden Indonesia 2019 oleh Komisi Pemilihan Umum(KPU) nama-nama tersebut mulai banyak diperbincangkan, terutama di media sosial salah satunya adalah twitter. Terdapat berbagai opini pengguna twitter yang bersentimen negatif positif dan netral. Namun untuk menentukan sentimen dari pengguna twitter membutuhkan usaha dan waktu yang cukup banyak dikarenakan banyaknya jumlah tweet yang digunakan. Dibutuhkan pembelajaran mesin yang dengan cepat dalam pengklasisifikasian tweet tersebut dalam kelas negatif, positif dan netral. Naive Bayes Classifier adalah metode klasifikasi text yang memiliki kecepatan pemrosesan dan akurasi yang cukup tinggi apabila diterapkan pada data yang banyak, besar, dan beragam. Sebelum data tweet diklasifikasikan, data tersebut harus melalui beberapa proses, seperti prepocessing, pembobotan kata dan pemecahan data. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui bagimana penerapan metode Naive Bayes pada sentimen pengguna twiter di 2 kelas (negatif, positif) dan 3 kelas (negatif, positif, netral). Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa dilakukan pengujian 3 kelas dan 2 kelas untuk setiap pasangan calon (paslon). Pada pengujian 3 kelas paslon 01 dan paslon 02 didapat hasil akurasi berturut-turut sebagai berikut 64,6% dan 58%. Sedangkan pada pengujian 2 kelas paslon 01 dan paslon 02 didapat hasil akurasi berturut-turut sebagai berikut 77,7% dan 88%. Performansi tertinggi terdapat pada calon presiden nomor urut dua dengan nilai f-measure sebesar 0,88.

Bahasa merupakan alat komunikasi dan kunci pokok yang penting bagi kehidupan manusia, karena dengan menggunakan bahasa kita dapat berinteraksi dan mengetahui informasi yang dibutuhkan, bahasa juga digunakan seseorang untuk menyampaikan ide, gagasan, konsep atau perasaan kepada orang lain. Bahasa yang dimiliki setiap orang berbeda-beda, keragaman bahasa ini dapat     menghambat pertukaran informasi karena orang lain tidak memahami maksud dan tujuan yang ingin disampaikan. Oleh karena itu diperlukan penerjemah untuk menjembatani bahasa yang berbeda. Mesin Penerjemah Statistik (Statistical Machine Translation) merupakan sebuah pendekatan mesin penerjemah dengan hasil terjemahan yang dihasilkan atas dasar model statistik yang parameter-parameternya diambil dari hasil analisis korpus paralel. Korpus paralel adalah pasangan korpus yang berisi kalimat-kalimat dalam suatu bahasa dan terjemahannya. Salah satu model yang digunakan untuk menentukan akurasi hasil terjemahan adalah dengan melakukan proses tagging kata per kata dengan mengambil kata dasar dan imbuhannya. Tujuan yang ingin di capai dalam penelitian ini adalah menguji akurasi penerjemahan bahasa Indonesia-Dayak Taman dengan membandingkan nilai akurasi sebelum dan setelah dilakukan proses tagging kata per kata dengan mengambil kata dasar dan imbuhannya. Penelitian menggunakan korpus paralel sebanyak 3110 korpus. Pengujian dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian otomatis menggunakan Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) dan pengujian oleh ahli bahasa Dayak Taman. Hasil dari pengujian adalah terdapat peningkatan nilai BLEU sebesar 0.36% pada pengujian otomatis dan 20.57% pada pengujian oleh ahli bahasa.

Sistem informasi dalam pelaksanaan proses pembelajaran yang baik akan tercapai apabila didukung dengan kehadiran yang dapat dimonitoring dan dapat diolah secara otomatis. Proses presensi yang sudah ada di Program studi informatika Universitas Tanjungpura belum dapat dimonitoring atau masih secara manual khususnya seperti presensi mahasiswa. Presensi dalam proses perkuliahan dapat didukung dengan menggunakan alat presensi kehadiran berupa fingerprint scanner agar proses presensi dapat diolah secara otomatis. Fingerprint Scanner adalah perangkat otentikasi yang menggunakan identitas biometric dari penggunanya. Alat yang digunakan dapat dihubungkan dengan antar muka website terhadap data yang telah disimpan dari fingerprint scanner. Dokumen pada website disebut dengan web page dan link dalam website memungkinkan pengguna bisa berpindah dari satu page ke page lain (hyper text) dan terkoneksi dalam satu jaringan. Website yang digunakan untuk menampilkan informasi kehadiran mahasiswa dan dosen terhadap jadwal matakuliah. Penelitian ini Menghasilkan sistem informasi yang dapat membantu program studi dalam pelaksanaan monitoring perkuliahan serta membantu dosen dalam mengevaluasi kehadiran mahasiswa. Penelitian ini menggunakan tiga pengujian yaitu black box, kuisoner validitas dan kuisoner reabilitas. Pengujian kuisoner bertujuan untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari sistem yang dibuat. Pengujian validitas kuesioner pada penelitian ini menggunakan koefisien korelasi Pearson. Pertanyaan dinyatakan valid jika nilai korelasi Pearson lebih besar dari nilai rtabel, dan jika sebaliknya maka pertanyaan dinyatakan tidak valid. Pengujian reliabilitas kuesioner ini menggunakan metode Cronbach’s Alpha untuk mengukur kestabilan dan konsistensi responden dalam menjawab pertanyaan. Berdasarkan hasil pengujian disimpulkan bahwa pengujian yang dilakukan aplikasi dapat dimonitring dengan baik dan pengujian kusioner dinilai positif dan berhasil.

Pontianak merupakan ibu kota Provinsi Kalimantan Barat dan dikenal sebagai kota khatulistiwa yang dilalui dua sungai besar yaitu Sungai Kapuas dan Sungai Landak. Selain itu, Pontianak ini juga mempunyai tempat rekreasi yang dapat menjadi objek wisata dan hiburan yang dapat dimanfaatkan sebagai tempat bersama keluarga ataupun teman, serta sebagai tempat untuk menarik wisatawan luar. Sebagai tempat rekreasi, maka dibutuhkan sebuah media untuk menyebarkan informasi kepada masyarakat dalam maupun luar Pontianak. Media informasi dapat menjadi saran untuk meningkatkan daya tarik pengunjung agar berkunjung ke suatu tempat rekreasi. Aplikasi virtual tour yang dikembangkan mampu memberikan informasi terkait kondisi tempat rekreasi yang ada. Aplikasi dibangun berbasis website sehingga dapat diakses oleh semua orang.  Perancangan aplikasi ini menggunakan MDLC (Multimedia Development Life Cycle) yang terdiri dari 6 tahap, yaitu Concept, Design, Material Collecting, Assembly, Testing, dan Distribution. Aplikasi berjalan dengan baik dan bebas kesalahan berdasarkan pengujian black box, dan dinilai layak dengan hasil persentase 85,59% berdasarkan pengujian aspek usability, serta tampilan aplikasi dapat ditampilkan dengan baik melalui desktop maupun mobile browser berdasarkan pengujian portablity. Berdasarkan hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini layak diimplementasikan.

Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi Kalimantan Barat (Aptikom Kalbar) adalah asosiasi yang didirikan oleh dan beranggotakan seluruh program studi informatika dan komputer di wilayah provinsi Kalimantan Barat. Aptikom Kalbar merupakan salah satu organisasi yang mengadakan konferensi nasional setiap tahunnya. Konferensi merupakan ajang pertemuan dan berbagi antara pemakalah yang mengirimkan makalah. Ragamnya peserta atau pemakalah yang mengikuti konferensi nasional menyebabkan diperlukannya suatu media atau sistem yang mengelola proses pendaftaran hingga pembayaran dalam konferensi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan sebuah sistem yang mampu mengatasi semua proses mulai dari pendaftaran peserta, unggah makalah, penilaian makalah sampai pembayaran.  Sistem informasi konferensi dirancang untuk digunakan oleh beberapa pengguna, seperti peserta, reviewer, dan admin. Pengujian sistem dilakukan dengan pengujian black box. Jenis dari pengujian black box yang digunakan dalam pengujian sistem ini adalah robustness testing. Hasil pengujian Black Box Robustness telah berjalan dengan fungsinya sesuai kebutuhan fungsional yang telah didefinisikan. Hasil akhir pada penelitian ini menghasilkan sebuah sistem informasi yang mampu mengatasi masalah pengelolaan konferensi. Demikian sistem informasi konferensi nasional Aptikom Kalbar berbasis web layak untuk diimplementasikan.