Judul: Analisis Kesenjangan Pengetahuan (Knowledge GAP) Antara Karyawan dan Manajer Koperasi Peternak Sapi Bandung Utara (KPSBU).
Abstrak: Sejalan dengan perkembangannya, KPSBU termasuk kedalam organisasi yang memiliki bidang usaha. Sebagai organisasi yang telah tumbuh dan berkembang, KPSBU terus meningkatkan kemampuan SDM yang dimiliki untuk menghadapi kuatnya persaingan. Oleh karena itu, KPSBU harus mampu mengoptimalkan potensi sumber daya yang dimiliki melalui pengembangan SDM. Agar dapat meningkatkan nilai tambah. Salah satu yang perlu diperhatikan dalam pengembangan SDM adalah adanya kesenjangan pengetahuan yang dimiliki karyawan, KPSBU mampu menentukan langkah-langkah yang diperlukan untuk meningkatkan pengetahuan tersebut, yang pada akhirnya dapat meningkatkan kualitas SDM. Adapun tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi sumber-sumber yang ada pada KPSBU, menganalisis pengetahuan yang diharapkan oleh KPSBU untuk dimiliki oleh karyawan dan menganalisis adanya kesenjangan pengetahuan pada KPSBU antara karyawan dan manajer. Penelitian ini menggunakan Analisis Pengetahuan Model KM Zack seperti yang digunakan Setiarso (2008). Analisis tersebut dilakukan untuk mendokumentasikan posisi pengetahuan organisasi saat ini dan menganalisisnya dengan berdasarkan apa yang harus diketahui oleh organisasi. Dengan menganalisis Kesenjangan Pengetahuan (K-GAP). Sumber pengetahuan KPSBU terdiri dari tiga sumber yaitu kompetensi karyawan, struktur internal dan struktur eksternal. Pengetahuan yang diharapkan KPSBU untuk dikuasai oleh karyawan dan manajer adalah visi bersama, pengelolaan percakapan, mobilisasi penggerak pengetahuan, penyediaan lingkungan yang kondusif, penyebaran pengetahuan internal, pengetahuan perusahaan dan kreasi pengetahuan. Terdapat kesenjangan pengetahuan antara tingkat kepentingan pengetahuan dengan tingkat penguasaan pengetahuan di KPSBU. Masih ada keahlian/keterampilan karyawan yang belum dimanfaatkan secara optimal oleh KPSBU. Hal ini disebabkan karena karyawan belum diberi kesempatan secara optimal untuk mengembangkan keahlian yang mereka miliki. Dari hasil pengelolaan data dapat dilihat bahwa pengetahuan mengenai visi bersama memiliki nilai K-Gap tertinggi yaitu 0,646. Artinya Pengetahuan visi bersama memiliki tingkat kepentingan yang tinggi tetapi karyawan memiliki tingkat penguasaaan yang rendah. Terendah dari hasil pengelolaan data KPSBU yaitu penyediaan lingkungan yang kondusif dengan nilai -0,521 yang artinya memiliki tingkat kepentingan yang rendah dan karyawan memiliki tingkat penguasaan yang tinggi.
Keyword: 

Judul: Analisis kesenjangan pengetahuan (knowledge gap) antara manajer dan karyawan Koperasi Peternak Susu Bandung Utara (KPSBU)
Abstrak: Sejalan dengan perkembangannya, KPSBU termasuk kedalam organisasi yang memiliki bidang usaha. Sebagai organisasi yang telah tumbuh dan berkembang, KPSBU terus meningkatkan kemampuan SDM yang dimiliki untuk menghadapi kuatnya persaingan. Oleh karena itu, KPSBU harus mampu mengoptimalkan potensi sumber daya yang dimiliki melalui pengembangan SDM. Agar dapat meningkatkan nilai tambah. Salah satu yang perlu diperhatikan dalam pengembangan SDM adalah adanya kesenjangan pengetahuan yang dimiliki karyawan, KPSBU mampu menentukan langkah-langkah yang diperlukan untuk meningkatkan pengetahuan tersebut, yang pada akhirnya dapat meningkatkan kualitas SDM. Adapun tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi sumber-sumber yang ada pada KPSBU, menganalisis pengetahuan yang diharapkan oleh KPSBU untuk dimiliki oleh karyawan dan menganalisis adanya kesenjangan pengetahuan pada KPSBU antara karyawan dan manajer. Penelitian ini menggunakan Analisis Pengetahuan Model KM Zack seperti yang digunakan Setiarso (2008). Analisis tersebut dilakukan untuk mendokumentasikan posisi pengetahuan organisasi saat ini dan menganalisisnya dengan berdasarkan apa yang harus diketahui oleh organisasi. Dengan menganalisis Kesenjangan Pengetahuan (K-GAP). Sumber pengetahuan KPSBU terdiri dari tiga sumber yaitu kompetensi karyawan, struktur internal dan struktur eksternal. Pengetahuan yang diharapkan KPSBU untuk dikuasai oleh karyawan dan manajer adalah visi bersama, pengelolaan percakapan, mobilisasi penggerak pengetahuan, penyediaan lingkungan yang kondusif, penyebaran pengetahuan internal, pengetahuan perusahaan dan kreasi pengetahuan. Terdapat kesenjangan pengetahuan antara tingkat kepentingan pengetahuan dengan tingkat penguasaan pengetahuan di KPSBU. Masih ada keahlian/keterampilan karyawan yang belum dimanfaatkan secara optimal oleh KPSBU. Hal ini disebabkan karena karyawan belum diberi kesempatan secara optimal untuk mengembangkan keahlian yang mereka miliki. Dari hasil pengelolaan data dapat dilihat bahwa pengetahuan mengenai visi bersama memiliki nilai K-Gap tertinggi yaitu 0,646. Artinya Pengetahuan visi bersama memiliki tingkat kepentingan yang tinggi tetapi karyawan memiliki tingkat penguasaaan yang rendah. Terendah dari hasil pengelolaan data KPSBU yaitu penyediaan lingkungan yang kondusif dengan nilai -0,521 yang artinya memiliki tingkat kepentingan yang rendah dan karyawan memiliki tingkat penguasaan yang tinggi.
Keyword: Knowledge, Human capital, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Algorithm construction of HLI hash function
Abstrak: Cryptography is a study of mathematical techniques related to aspects of information security regarding on confidentiality, data integrity, entity authentication, and data origin authentication. Data integrity is a service, which is associated with the conversion of data carried out by unauthorized parties. To maintain data integrity, one can use hash functions. An hash function is a computationally efficient function to map an arbitrary length bitstring to a fixed length bitstring called as hash value. The use of hash function in maintaining the information integrity and authentication is in digital signatures, virus protection, and software distribution. Illustration of the hash function in the integrity and authentication of information that is emailed as follow. The sender sends the information and hash value to the recipient. If the hash value of the information is equal to the hash value that is sent by the sender, then information has not been changed. Otherwise the information has been changed. An hash function has two properties, one way and collision resistance. An hash function is called one way if it is computationally infeasible to find any input such that when given any hash value . Meanwhile an hash function is called collision resistant if it is computationally infeasible to find any two inputs where such that . The purpose of this study is to construct a HLI hash function algorithm, to analyze the speed and security of the hash functions as a results of construction. Furthermore, it is to compare it with SWIFFT. Hash function is constructed based on the result of algebraic operations on modular polynomial ringwith . Modular polynomial ring noted as is a set of all polynomials of degree at most with coefficients in . can be represented as a set of integer vector of modulo in dimension . So, it is simple to implement in a computer. In vector operations, is lattice . Furthermore, alattice that is defined from certain polynomial ring is called ideal lattice. HLI hash function is consists of addition and multiplication algorithm in the ring. Addition algorithm consists of sumation operations of modulo and multiplication consists of multiplication operations of modulo . Generally, algorithm of HLI hash function consists of multiplication operations of modulo and addition operations of modulo . However, if the input is binary number then multiplication algorithm only consists of multiplication operation of modulo , so algorithm of HLI hash function consists of multiplication operations of modulo and addtion operations of modulo . An hash function is secured if it has two properties, i.e., one way and collision resistance. HLI hash function hash is one way, it is following the proof of Micciancio. It is has collision resistant because of polynomial is irreducible over and monic. Moreover, it is proved that for every unit vector , the vector is small vector. If the input of hash function is a binary number then HLI hash function only involves addition operations of modulo . So the time that used almost same with SWIFFT. The excellence of HLI hash function is the key size smaller than SWIFFT. This effect on
Keyword: hash function, modular polynomial ring, lattice