Judul: Potensi Bahan Aktif Alami Sebagai Biosensor Pendeteksi pH dan Bahan Kimia Produk Pangan
Abstrak: Keamanan pangan menjadi syarat mutlak yang harus dipenuhi sebelum dikonsumsi manusia mengingat pangan merupakan kebutuhan yang tidak dapat lepas dari kehidupan sehari-hari. Semakin meningkatnya ilmu pengetahuan dan teknologi, maka pengolahan pangan pun menjadi berragam prosesnya, sehingga banyak industri pengolahan pangan seringkali menambahkan bahan tambahan pangan pada produk pangan untuk memperbaiki mutu, cita rasa, dan kualitas dari produk yang dihasilkan. Namun menurut hasil pengamatan di masyarakat ditemukan beberapa sampel pangan mengandung bahan tambahan pangan (BTP) melebihi ambang batas yang diizinkan (natrium benzoat, natrium nitrit, dan siklamat), bahan pengawet illegal (formalin, boraks), serta residu pupuk kimia. Bahan-bahan kimia tersebut jika terakumulasi dalam tubuh dapat menyebabkan beberapa gangguan kesehatan, salah satunya gejala karsinogenik sehingga perlu adanya pendeteksi bahan-bahan kimia tersebut secara mudah, murah, cepat, dan ramah lingkungan. Bahan aktif alami dari sumber bahan lokal seperti kurkumin, antosianin, klorofil, dan pigmen angkak merupakan bahan alam yang menghasilkan warna dengan spesifisitas tertentu. Kurkumin diekstrak dari kunyit (Curcuma longa L.), antosianin dari ubi jalar ungu (Ipomoea batatas L), klorofil dari daun suji (Pleomele angustifolia), dan pigmen merah angkak dari beras terfermentasi oleh Monascus sp. Tipe warna dari masing-masing bioaktif dapat memberikan respon yang berbeda terhadap bahan kimia produk pangan, namun bioaktif memiliki sensitivitas dan selektivitas terhadap kondisi lingkungan pH dan bahan kimia tertentu, sehingga perlu dilakukan seleksi dan pengujian selektivitas dan sensitivitas bahan aktif terhadap berbagai pH (2-13) dan bahan kimia tertentu. Hasil pengujian sensitivitas bioaktif terhadap pH 2-13 menunjukkan bahwa antosianin dan kurkumin menjadi bahan aktif terbaik sebagai biosensor pH karena memberikan perubahan warna yang unik dan signifikan dibanding klorofil dan pigmen merah angkak yang tidak memperlihatkan perubahan warna secara jelas. Antosianin sensitif pada pH 5-13 dan kurkumin sensitif terhadap pH 7-13 dan keduanya stabil pada pH asam. Selain sensitif terhadap pH, antosianin dan kurkumin juga memiliki sensitivitas terhadap bahan kimia tertentu. Antosianin sensitif terhadap natrium nitrit dengan sensitivitas deteksi berada pada kisaran 100- 2 500 ppm dan kurkumin sensitif terhadap boraks dengan sensitivitas deteksi berada pada kisaran 50-500 ppm. Selektivitas dan sensitivitas bahan aktif alami tersebutlah menjadi informasi dasar dalam pengembangan biosensor. Dengan demikian antosianin dan kurkumin berpotensi dikembangkan sebagai biosensor pendeteksi pH dan bahan kimia masing-masing untuk nitrit dan boraks.
Keyword: bioaktif, biosensor, boraks, natrium nitrit, perubahan warna, pH

Judul: Development of Paper Strip Based on Bioactive Compounds as Biosensor for Nitrite and Boric Acid Detections.
Abstrak: Nitrit adalah senyawa anorganik yang secara luas ditemukan dimana-mana yang memainkan peran penting dalam berbagai sistem fisiologis, makanan, lingkungan, dan industri. Di dalam makanan, nitrit digunakan sebagai pengawet, zat antimikroba dalam daging olahan dan digunakan untuk mencipatkan warna merah muda dan memberikan rasa yang baik untuk proses curing daging. Namun menurut hasil pengamatan di masyarakat ditemukan beberapa sampel pangan mengandung nitrit melebihi ambang batas yang diizinkan. Sementara di lingkungan, nitrit banyak diperoleh dari limbah industri, domestik, dan pertanian. Nitrit sangat berpotensi bermigrasi ke air tanah karena sifatnya yang mudah larut dalam air dan tidak mudah menguap, sehingga mecemari persediaan air. Kehadiran nitrit berlebih dalam makanan dan air minum merupakan masalah kesehatan yang cukup besar. Keberadaanya di dalam tubuh dapat menyebabkan masalah kesehatan, salah satunya gejala karsinogenik. Asam borat atau boraks merupakan bahan kimia berbahaya dan beracun yang secara legal digunakan sebagai bahan antiseptik, fungisida, insektisida, pestisida, kosmetik, obat-obatan, sabun dan deterjen. Residu penggunaan asam borat juga berpotensi tinggi menjadi sumber pencemar bagi lingkungan terutama lingkungan air melalui proses leaching sehingga mencemari persediaan air sebagai sumber air minum. Selain itu, di negara berkembang seperti Indonesia, bahan kimia ini disalahgunakan untuk mengawetkan, mengenyalkan dan meningkatan warna, tesktur serta aroma pada makanan seperti bakso, mie, kerupuk, dan tahu. Boraks atau asam borat sangat berbahaya meski hanya dalam jumlah kecil. Ia dapat menyebabkan gangguan pencernaan, otak, hati, dan ginjal. Mengingat bahaya nitrit berlebih dan asam borat pada produk pangan dan air mimum, maka perlu adanya pendeteksi terhadap bahan-bahan kimia tersebut secara mudah, murah, cepat, dan ramah lingkungan. Biosensor colorimetric merupakan metode yang menjadi pusat perhatian karena metode ini mudah digunakan, murah, dan dapat diaplikasikan secara on site. Biosensor colorimetric dalam bentuk paper dipilih karena memiliki keunggulan diantaranya biayanya rendah, mudah difabrikasi, portabilitas, dapat mendeteksi dengan cepat, mudah digunakan, dan menggunakan reagen dan sampel yang minimum. Sehingga dalam penelitian ini dikembangkan biosensor berbentuk paper strip dengan colorimetric dari sumber bahan alam berupa senyawa bioaktif antosianin dan kurkumin yang didasarkan hasil penelitian kami sebelumnya. Sebelumnya kami melaporkan bahwa antosianin dan kurkumin terpilih menjadi bioaktif yang berpotensi dikembangkan menjadi biosensor untuk mendeteksi nitrit dan senyawa boron dari boraks, masing-masing. Bahan aktif alami dari sumber bahan lokal seperti antosianin dan kurkumin, merupakan bahan alam yang menghasilkan warna dengan spesifisitas tertentu. vi Antosianin diekstrak dari dari ubi jalar ungu (Ipomoea batatas L) dan kurkumin dari kunyit (Curcuma longa L.). Tipe warna dari masing-masing bioaktif dapat memberikan respon yang berbeda terhadap bahan kimia tertarget pada konsentrasi tertentu. Bioaktif merupakan senyawa yang tidak stabil terhadap kondisi lingkungan tertentu. Sehingga perlu dienkapsulasi dalam suatu matriks untuk meningkatkan kestabilann dan daya rekatnya pada media paper ketika dikembangkan menjadi biosensor paper strip. Dalam penelitian ini modifikasi selulosa dalam bentuk Carboxymethyl Cellulose (CMC) yang dikombinasikan dengan Polyvinyl Alcohol (PVA) dan modifikasi pati dalam bentuk maltodekstrin digunakan sebagai matriks pembawa untuk mengikat bioaktif dalam bentuk mikro atau nanoenkapsulasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengembangkan paper strip dengan indikator bioaktif dalam bentuk antosianin dan kurkumin terenkapsulasi dalam matriks CMC/PVA dan maltodekstrin secara berurutan sebagai biosensor untuk mendeteksi nitrit dan asam borat masing-masing dengan sensitivitas, selektivitas, dan
Keyword: anthocyanin, biosensor, colorimetric, boric acid, curcumin, nitrite, paper strip

Judul: The Construction of Greedy SVP LLL Algorithm
Abstrak: A lattice is a set of all integer linear combination of a set of linearly independent vectors in ℝ𝑛���. The independent vectors are called bases of lattice. Any lattice can be generated from many bases, and these bases have the same cardinality. In the lattice, the most fundamental and renowned problem is the Shortest Vector Problem (SVP). SVP is a tracking problem of the shortest nonzero vector in a lattice with equivalent bases. In two dimensions, SVP problem has resolved exactly by Gauss’ algorithm. When the lattice dimension is higher than two, A.K. Lenstra, H.W. Lenstra and L. Lovasz gave a LLL algorithm to compute approximation of nonzero shortest vector in the lattice. Reduced bases solution obtained from LLL algorithm still be an approximation and has polynomial running time of arbitrary dimension which large enough. In 1994, Schnoor and Euchner modified this LLL algorithm as a new variant which later was named deep insertion LLL algorithm. This algorithm is a modified version of the LLL algorithm to the terms of the exchange step to improve the accuracy of output of LLL reduced bases and applying it to the subset sum problem. The purpose of this research are: (1) Reconstruct the LLL algorithm and deep insertion LLL algorithm using a geometric approach. (2) Construct a greedy SVP LLL algorithm. (3) Implement the three algorithms in a symbolic programming language, and evaluate them experimentally. A bases ℬ=[𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑛���] in ℝ𝑚��� is called reduced LLL with parameter 𝛿��� if satisfies: (a) |𝜇���𝑗���𝑖���|≤12, for every integer 𝑖���,𝑗��� with 1≤𝑖���<𝑗���<𝑛���. (b)𝛿���‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���)‖2≤‖𝜋���𝑗���(𝐛���𝑗���+1)‖2, for 𝑗���=1,2,…,𝑛���−1,where 𝛿��� is a reduced parameter of real numbers with 14<𝛿���<1. The first requirement is the reduced basis 𝛿��� must “nearly orthogonal” and in its computation case, this requirement can be reached out by using the Gram-Schmidt’s orthogonalization. While the second requirement is called exchange step, or used to called as Lovasz condition. By using both of these requirements, then they establish the LLL algorithm. Then, Schnoor and Euchner modify the LLL algorithm based on the requirements of the exchange step called the deep insertion LLL algorithm, where the exchange step is based on the comparison of the projected vector in orthogonal complement [𝐛���1,𝐛���2,…,𝐛���𝑘���−1]⊥ after j-th reduction. To construct greedy SVP LLL algorithm, the requirements of the exchange step is based on purely by comparing norm of lattice 𝐛���𝑗��� with norm lattice 𝐛���𝑖��� for 𝑖���=1,2,3…,𝑗���−1. The process of insertion reduced vector after the exchange step also has done greedily. Then, we calculate the number of arithmetic operation in greedy SVP LLL algorithm for further analysis. The result of our exprimentation for three algorithms on the certain matrix size shows that the running time of the three algorithms increases propotional to the size of the matrix. The result also shows that by using 𝛿���=34 for the LLL algorithm and the deep insertion LLL algorithm, and the greedy SVP LLL algorithm which is a new variant made by using no parameter of 𝛿���, outperform of the other of two previous algorithm in terms of speed with the same output.
Keyword: LLL algorithm, LLL deep insertion algorithm, greedy SVP LLL algorithm