Judul: Systematic Review and Meta-analysis of Effect of Dry Heating Method on Concentration of Benzo(a)pyrene in Meat Products
Abstrak: Memasak daging dan produk olahannya dapat meningkatkan cita rasa, tekstur dan mengurangi beban mikroba, akan tetapi beberapa metode pemanasan berisiko menyebabkan terbentuknya senyawa karsinogenik seperti benzo(a)piren. Kosnetrasi benzo(a)piren dalam produk daging bervariasi tergantung metode pemasan yang digunakan. Pemanasan kering lebih besar pengaruhnya dibandingkan dengan pemanasan basah. Informasi nilai konsentrasi benzo(a)piren dalam prouduk daging yang banyak dan beragam, menyebabkan penarikan kesimpulan beresiko terdapat bias. Pendekatan ulasan sistematik dan meta-analisis digunakan untuk mendapatkan bukti ilmiah yang mengacu pada hasil statistik dan analisis sistematik data yang telah dipublikasikan terkait pengaruh metode pemanasan kering terhadap konsentrasi benzo(a)piren pada produk daging. Ukuran efek Hedges'g Standardized Mean Difference (SMD [95%CI]) dilakukan dengan menggunakan Random Effects Model untuk mengidentifikasi ukuran efek pengaruh pemanasan kering terhadap konsentrasi benzo(a)piren dalam produk daging. Sebanyak 143 data primer dari 19 artikel yang dipublikasikan sejak 2009 sampai dengan 2021 terkait pengaruh metode pemanasan kering terhadap peningkatan konsentrasi benzo(a)piren dalam produk daging digunakan dalam penelitian ini. Hasil analisis menunjukan seluruh subgrup metode pemanasan secara statistik berpengaruh signifikan terhadap peningkatan konsentrasi benzo(a)piren dalam produk daging. Metode pemanasan direct grilled (SMD[95% CI] : 4,266 [3,397 - 5,131]), cold-smoking (SMD[95% CI] : 1,331 [0,649 - 2,012]), roasting (SMD[95% CI] : 2,084 [1,306 – 2,863]), dan pan frying (SMD[95% CI] : 3,758 [2,32 – 5,191) berpengaruh besar terhadap peningkatan konsentrasi benzo(a)piren dalam produk daging, sedangkan inderect grilled (SMD[95% CI] : 3,544 [1,659 - 5,429]) berpengaruh sedang dan microwave (SMD[95% CI] : 0,923 [0,184 - 1,661]) berpengaruh kecil. Perhitungan meta-regresi dari pengaruh peningkatan suhu grilling secara signifikan mempengaruhi nilai SMD (p-value < 0,05), nilai adjusted R2 44.24%, dengan demikian terbukti dengan meningkatkanya suhu grilling dapat meningkatkan risiko terbentuknya benzo(a)piren dalam produk daging. Meta-regresi pengaruh rasio daging dalam sosis menunjukkan p-value < 0,05, nilai slop negatif dan adjusted R2 = 46,29%, artinya peningkatan jumlah daging dalam sosis dapat menurunkan risiko terbentuknya benzo(a)piren dalam sosis, dan pertambahan jumlah lemak meningkatan risiko terbentuknya benzo(a)piren.
Keyword: daging, meta-analisis, metode pemanasan, polisiklik aromatik hidrokarbon

Judul: Meta Analisis Pengaruh Minyak Atsiri dan Ekstrak Rempah Terhadap Mutu Mikrobiologi Produk Berbasis Daging dan Unggas
Abstrak: Foodborne disease merupakan penyakit yang timbul akibat mengkonsumsi pangan yang mengandung kontaminan berbahaya, salah satunya mikroorganisme. Produk daging dan unggas kaya akan kandungan protein sehingga produk mudah rusak akibat pertumbuhan mikroorganisme. Penggunaan rempah-rempah dari sumber, bentuk dan metode pengaplikasian yang berbeda terbukti mampu mereduksi mikroorganisme pada produk daging dan unggas, namun menunjukkan hasil yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kajian pengaruh minyak atsiri dan ekstrak dari rempah terhadap mutu mikrobiologi pada produk daging dan unggas serta menganalisis pengaruhnya berdasarkan sumber rempah, kelompok mikroorganisme dan metode aplikasi yang berbeda terhadap penurunan jumlah mikroorganisme produk daging dan unggas menggunakan pendekatan meta analisis parameter Hedges. Sebanyak 240 data total diperoleh dari 10 artikel akhir hasil seleksi 1256 total artikel yang terkumpul berdasarkan seleksi Preferred Reporting Items for Systematic Reviews (PRISMA) dan dilakukan pengolahan menggunakan Meta Essential software. Hasil meta analisis menunjukkan bahwa penggunaan minyak atsiri rempah (SMD: -4.37; 95%CI -5.63 s.d -3.10; I2 = 83.32%) berpengaruh signifikan terhadap kualitas mikrobiologi produk daging/unggas dalam bentuk mentah dan olahan (sosis, patties atau burger) dibandingkan dengan ekstrak rempah (SMD: -3.66; 95%Cl -4.56 s.d -2.76; I2 = 84.85%). Dalam bentuk minyak atsiri maupun ekstrak penggunaan rempah menunjukkan dampak yang positif terhadap penurunan kelompok mikroorganisme diantaranya total plate count SMD -5.59 ; 95%CI -7.75 s.d -3.61; I2= 85.60), enterobacteriaceae (SMD -5; 95%CI -7.21 s.d -2.79; I2= 87.35%), coliform (SMD -4.22; 95%CI -6.69 s.d -1.75; I2= 88.76%) dan bakteri patogen (SMD -4; 95%CI - 5.79 s.d -2.2; I2= 77.50%). Sage merupakan jenis rempah yang dalam bentuk minyak atsiri maupun ekstrak menunjukkan pengaruh yang signifikan dalam mereduksi kelompok mikroorganisme, kecuali bakteri patogen. Perbedaan metode pengaplikasian minyak atsiri (SMD -4.36; 95% CI: -6.09 s.d -2.62; I 2= 83.32%) dan ekstrak (SMD –3.67; 95% CI: -3.77 s.d -3.58; I 2= 84.85%) menunjukkan pengaruh yang signifikan dalam mereduksi jumlah mikroorganisme produk daging/unggas. Metode pencelupan merupakan metode terbaik dalam mengaplikasian rempah dalam bentuk minyak atsiri. Sedangkan dalam bentuk ekstrak, pengaplikasian terbaik dilakukan dengan cara menambahkan ekstrak ke dalam produk daging/unggas merupakan metode terbaik.
Keyword: meta-analysis, spices, antimicrobial, meat/poultry-based products

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