Pengabdian Kepada Masyarakat skema Kebijakan (PKM-K) Fakultas merupakan implementasi ilmu pengetahuan dan teknologi berdasarkan kekhasan fakultas. Kondisi SMK Negeri 1 Mojokerto dan sekitarnya terutama guru bidang studi statika struktur masih menggunakan metode konvensional, saat ini seharusnya sudah didampingi dengan metode komputerais, karena salah satu tuntutan kompetensi dari Du/Di bahwa skill lulusan SMK saat ini harus mampu menggunakan teknologi komputer yang aplikatif (misal SAP2000). Kegiatan pelatihan teori dan praktik SAP2000 dilakukan melalui penyampaian materi dan diskusi secara luring. Guideline pembelajaran SAP2000, serta praktik dan latihan terbimbing didampingi oleh Tim PKM. Dilakukan pretest dan posttest untuk mengukur pemahaman guru terhadap materi dan praktik. Kegiatan PKM terealisasi tanggal 15 Agustus 2022, di Laboratorium Komputer Desain Permodelan dan Informasi Bangunan SMK Negeri 1 Mojokerto. Hasil pretest dengan nilai KKM ≥75 sebesar 10.5% dan posttest 52.63%, menunjukkan terjadinya peningkatan pemahaman peserta terhadap materi SAP2000. Keterlaksanaan Pelatihan Perhitungan Struktur SAP2000 untuk menunjang mata pelajaran Statika yang dilakukan oleh guru MGMP Kota Mojokerto, telah tuntas dilaksanakan dengan dibuktikan oleh sebesar 100% peserta sebagai mitra telah mampu menjawab latihan soal mandiri dengan benar. Peserta mampu memodelkan struktur beton 3D bangunan 2 lantai hingga menganalisa gaya (Run Analysis) struktur 3D Model Bangunan Gedung tersebut dengan benar.

—Fraud detection is the first step to preventing fraud committed by both individuals and organizations. The development of a high-performance classification model to detect fraud is an interesting topic in machine learning modeling. A finding of the best Bayesian and Naive Bayes classification models is a crucial issue because both models are simple and easily applied models in the fields of life and social sciences. This study aims to obtain the best performance of classification models developed based on probability concepts, namely Bayesian and Naive Bayes models. Adding a threshold value to the decision-making criteria of the two models is an effort expected to can find models that perform superiorly. Data on the auditing of fraudulent firms containing of 775 firms from various business sectors in Australia is used as a case study. The testing data consisting of 100 instances were taken by cluster random sampling with a proportion of 61 non-fraudulent and 39 fraudulent firms and the remaining instances as the training data. The best Bayesian model has an average accuracy of 84% obtained at a threshold value of 0.22. While the best Naive Bayes model has an average accuracy of 94% which is obtained in the 15 threshold values. Adding the threshold value has a significant impact on the performance of the Bayesian model, which can increase the average accuracy from 36% to 84%. On the other hand, the average accuracy of the Naive Bayes model only increased by 1%, from 93% to 94%. Performance measures Sensitivity, Specificity, F1 score, and ROC curve of the Naive Bayes model are also superior to the Bayesian model.

This article studies about the parameter estimation using genetic algorithm for a Lotka-Volterra prey-predator model. The secondary data consist of the density of jackrabbit as prey and coyote as predator in Southwest Presscott–Arizona are used. As results, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) are computed to compare the results of parameter estimation and the real data. We have shown that MAPE for jackrabbit and coyote respectively given by 7.75424% and 7.95283%. This results show that the parameter estimation with genetic algorithm using Lotka-Volterra model is passably. Furthermore, some numerical simulations are portrayed to show each population density for the next 100 years.

Transportasi merupakan bidang yang penting dalam mendukung aktivitas masyarakat.Lancarnya arus lalu lintas sangat diperlukan dan dibutuhkan bagi semua orang. Arus lalu lintasterbentuk dari pergerakan individu pengendara dari kendaraan yang melakukan interaksi antarayang satu dengan yang lainnya pada suatu ruas jalan dan lingkungannya. Arus lalu lintas padasuatu ruas jalan karakteristiknya akan bervariasi baik berdasarkan lokasi maupun waktunya.Volume lalu lintas didefinisikan sebagai jumlah kendaraan yang lewat pada suatu titik di ruas jalan,atau pada suatu lajur selama interval waktu tertentu.Metode Eselon Baris tereduksi adalah merupakan suatu Metode Matriks denganmenggunakan prinsip sistem persamaan linier. Metode ini dapat digunakan untuk memprediksivolume lalu lintas pada setiap perempatan dari dua kelompok jalan satu-arah yang salingberpotongan pada suatu waktu tertentu

Transportasi merupakan bidang yang penting dalam mendukung aktivitas masyarakat.Lancarnya arus lalu lintas sangat diperlukan dan dibutuhkan bagi semua orang. Arus lalu lintasterbentuk dari pergerakan individu pengendara dari kendaraan yang melakukan interaksi antarayang satu dengan yang lainnya pada suatu ruas jalan dan lingkungannya. Arus lalu lintas padasuatu ruas jalan karakteristiknya akan bervariasi baik berdasarkan lokasi maupun waktunya.Volume lalu lintas didefinisikan sebagai jumlah kendaraan yang lewat pada suatu titik di ruas jalan,atau pada suatu lajur selama interval waktu tertentu.Metode Eselon Baris tereduksi adalah merupakan suatu Metode Matriks denganmenggunakan prinsip sistem persamaan linier. Metode ini dapat digunakan untuk memprediksivolume lalu lintas pada setiap perempatan dari dua kelompok jalan satu-arah yang salingberpotongan pada suatu waktu tertentu