Judul: Analisis Faktor-Faktor Pendukung Proses Penciptaan Pengetahuan Organisasi di Koperasi Susu
Abstrak: Sistem agribisnis pada komoditas susu segar yang terjadi di Indonesia menganut sistem kerja sama vertikal. Distribusi susu mengalir dari peternak ke koperasi dan langsung didistribusikan ke IPS (Industri Pengolahan Susu). Sistem ini dikenal dengan sistem cluster. Oleh karena itu keberadaan koperasi sangat berperan sekali dalam menunjang sistem cluster ini. Begitu pentingnya koperasi persusuan sebagai penyangga atau buffer antara peternak dan IPS, karena itu koperasi persusuan perlu dikembangkan. Salah satu upaya yang bisa dilakukan untuk pengembangan koperasi persusuan adalah dengan adanya inovasi. Penelitian ini dilakukan di enam koperasi susu, yaitu KPSBU, SAE, KUD Warga Mulya, KUD Jatinom, KUD Cepogo, dan KUD Musuk. Penelitian ini bertujuan (1) Mengidentifikasi faktor-faktor pendukung dalam proses penciptaan pengetahuan organisasi pada koperasi susu di Indonesia, (2) Menganalisis faktor-faktor pendukung bagi proses penciptaan pengetahuan Koperasi Susu di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer berasal dari kuesioner dan wawancara dengan karyawan enam koperasi. Data sekunder berasal dari data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan baik oleh pihak pengumpul data primer maupun oleh pihak lain. Selain itu data sekunder berasal dari studi pustaka yang berkaitan dengan bahasan penelitian seperti buku, jurnal, dan internet. Penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda untuk mengetahui hubungan antara variabel independen (visi bersama, pengelolaan percakapan, penyebaran pengetahuan internal, dan variabel dummy) terhadap variabel dependen (pengetahuan organisasi koperasi susu). Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan (keseluruhan), Visi Bersama, Pengelolaan Percakapan, dan Penyebaran Pengetahuan Internal memiliki pengaruh nyata terhadap Pengetahuan Organisasi Koperasi Susu (minimal ada satu variabel independen yang berpengaruh nyata terhadap variabel dependen). Namun secara parsial, ternyata hanya Pengelolaan Percakapan dan Penyebaran Pengetahuan Internal yang memiliki pengaruh nyata terhadap Pengetahuan Organisasi Koperasi Susu. Variabel dummy D1 dan D4 juga berpengaruh nyata terhadap Pengetahuan Organisasi Koperasi Susu. Hal ini menunjukkan bahwa secara umum tingkat pengetahuan organisasi Koperasi KPSBU dibandingkan dengan Koperasi SAE dan Koperasi Warga Mulya adalah lebih tinggi. Dan secara umum, karakteristik responden yang dilihat dari jenis kelamin, pengalaman, pendidikan, dan gaji tidak berpengaruh terhadap tingkat Pengetahuan Organisasi Koperasi Susu. Untuk ukuran kebaikan model masih kurang bagus karena nilai Koefisien Determinasi (R2) = 29,7 persen yang artinya keragaman yang mampu dijelaskan oleh faktor-faktor X dalam model regresi di atas hanya 29,7 persen sedangkan sisanya 70,3 persen dijelaskan oleh faktor lain di luar model.
Keyword: 

Judul: Partial Least Square Structural Equation Modeling (Pls-Sem) Pada Data Biner (Kasus: Faktor Pendorong Peningkatan Pengetahuan Koperasi Susu Di Indonesia).
Abstrak: Peubah laten merupakan peubah yang tidak dapat diukur secara langsung. Peubah laten dapat diukur berdasarkan indikator-indikator yang dapat mencerminkan peubah laten tersebut. Nilai tiap indikator untuk mengukur peubah laten biasanya didapatkan melalui kuesioner yang disebarkan kepada responden. Kuesioner ini kebanyakan menggunakan skala likert. Kelemahan skala likert menurut Garland (1991) adalah sering terjadinya bias sosial. Satu hal lagi, menurut Mattjik dan Sumertajaya (2011), ketika sebuah peubah diukur berdasarkan indikatornya akan terdapat dua permasalahan besar, yaitu masalah pengukuran dan masalah hubungan kausalitas. Teknik statistika yang dapat digunakan untuk mengukur atau menganalisis pola hubungan dan pola pengaruh (baik langsung maupun tidak langsung) secara simultan serta untuk mengetahui indikator-indikator yang dapat mengukur peubah laten tersebut valid dan reliabel adalah Model Persamaan Struktural (MPS) atau Structural Equation Modeling (SEM). Structural Equation Modeling (SEM) pada awalnya dikembangkan berdasarkan matriks peragam yang disebut dengan Covariance-Based SEM (CBSEM). Covariance-Based SEM (CB-SEM) ini mensyaratkan terpenuhinya asumsi normalitas ganda dan ukuran contoh yang besar, setidaknya 5 kali parameternya atau 10 kali indikatornya. Pada kenyataannya tidak semua kasus memenuhi keadaan tersebut. Pendekatan yang powerfull dalam mengatasi hal tersebut adalah menggunakan Partial Least Square Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Koperasi Susu Indonesia yang tergabung dalam Gabungan Koperasi Susu Indonesia (GKSI) merupakan organisasi modern yang dalam menjalankan fungsinya, koperasi-koperasi ini telah menerapkan prinsip-prinsip manajemen. Koperasi susu di Indonesia menampung hasil perahan susu dari peternak dan langsung mendistribusikannya ke Industri Pengolahan Susu (IPS). Koperasi ini menjadi jembatan antara peternak dan IPS. Sukmawati et. al. (2009) menerangkan pada tahun 2004-2006 impor Indonesia untuk susu dan produk turunannya mencapai 92%. Hal ini mengindikasikan kurangnya kualitas koperasi persusuan Indonesia dalam memenuhi kebutuhan susu segar di Indonesia. Oleh karena itu peningkatan kualitas Sumber Daya Manusia dan pemberdayaan masyarakat serta daya saing berbasis pengetahuan di dalam koperasi ini harus terus ditingkatkan untuk menciptakan inovasi yang semakin baik. Faktor-faktor pendorong tercapainya pengetahuan di suatu organisasi yang dikutip Purwanto (2010) antara lain adalah visi bersama, penyebaran pengetahuan internal, dan proses penciptaan pengetahuan. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan model PLS-SEM terbaik dari sistem peningkatan pengetahuan koperasi pada data biner dan membandingkannya dengan data skala likert. Model terbaik dilihat berdasarkan ukuran kebaikan model pengukuran yang meliputi validitas konvergen, validitas diskriminan, dan reliabilitas. Model terbaik juga dilihat berdasarkan uji kebaikan model struktural yang meliputi R-square, f-square, , , RMSEA, SRMR, Khi-Kuadrat, dan GoF. Uji statistik t melalui prosedur bootstrapping juga dilakukan untuk lebih menegaskan kesimpulan terkait model terbaik yang diperoleh. Berdasarkan nilai validitas konvergen, validitas diskriminan, dan reliabilitas dapat disimpulkan bahwa data skala likert memberikan hasil yang lebih baik daripada skala biner. Hal ini disebabkan bahwa skala likert merupakan ukuran yang lebih tinggi daripada skala biner. Berdasarkan uji R-square, f-square, , dan GoF, memperlihatkan juga bahwa skala likert lebih baik daripada skala biner. Sedangkan berdasarkan nilai Khi-Kuadrat, RMSEA, dan SRMR, kedua model ini tidak mengindikasikan model yang baik. Hal ini dikarenakan, ketiga kriteria ini mensyaratkan data berdistribusi normal ganda, sedangkan skala likert dan skala biner tidak mengikuti sebaran normal ganda. Dengan demikian, model terbaik berdasarkan kriteria tersebut adalah model pengetahuan koperasi yang dibangun berdasarkan skala likert. Model pengetahuan koperasi yang dibangun berdasarkan skala biner dapat diselesaikan
Keyword: PLS-SEM, data biner, skala likert

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: