Judul: Kajian Risiko Bisfenol A dari Kemasan Makanan Kaleng.
Abstrak: Bisfenol A merupakan senyawa kimia sintetik yang dapat mengganggu sistem endokrin. Sumber utama paparan bisfenol A pada manusia adalah melalui makanan dan minuman yang sudah kontak dengan plastik polikarbonat atau epoksi resin. Bisfenol A dalam bentuk epoksi resin biasanya digunakan sebagai enamel atau pelapis kemasan makanan kaleng. Bisfenol A mempunyai risiko mengalami migrasi dari kemasan ke makanan. Kajian risiko dilakukan untuk memperkirakan tingkat risiko bisfenol A dari makanan kaleng. Kajian risiko dalam penelitian ini dilakukan dengan studi pustaka mengenai bahaya dan risiko dari bisfenol A, survei konsumsi makanan kaleng dengan metode wawancara menggunakan food frequency questionaire (FFQ) di Jakarta Selatan dan Jakarta Utara, tabulasi data survei dari 6 provinsi di Indonesia, penentuan konsentrasi migrasi bisfenol A yang digunakan untuk perhitungan paparan, dan analisis data. Hasil survei menunjukan bahwa jenis makanan kaleng yang paling banyak dikonsumsi oleh responden adalah susu sterilisasi siap minum, susu kental manis, dan ikan. Karakteristik responden dengan rata-rata asupan makanan kaleng yang relatif tinggi adalah responden yang memiliki pekerjaan wiraswasta, pendidikan formal sarjana, usia 26-45 tahun, jenis kelamin laki-laki dan berat badan relatif gemuk. Hasil estimasi paparan menunjukan bahwa nilai persentil ke-90 paparan bisfenol A adalah 9.31 x mg/kg BB/ hari yang masih jauh dibawah TDI.
Keyword: bisfenol A, enamel, kajian risiko, makanan kaleng, migrasi

Judul: Risk Estimation of Bisphenol A (BPA) Migration from Tin Can Packaging in Indonesia
Abstrak: Kemasan kaleng merupakan jenis kemasan yang banyak digunakan untuk wadah pengalengan pangan. Kemasan kaleng umumnya terbuat dari pelat baja lapis timah (tin plate) dengan lapisan pada bagian dalamnya (enamel) untuk mencegah terjadinya korosi akibat kontak langsung logam dengan pangan. Salah satu pelapis enamel yang paling banyak digunakan saat ini adalah epoxy. Resin epoksi merupakan bahan yang terbuat dari reaksi bisfenol A (BPA) dan epiklorohidrin. BPA merupakan salah satu zat kontak pangan yang berbahaya terhadap kesehatan karena dapat memengaruhi sistem endokrin (endocrine disruptor) dan dapat menyebabkan kerusakan pada berbagai jaringan serta organ termasuk sistem reproduksi, sistem kekebalan tubuh dan sistem neuroendokrin. Dengan semakin meningkatnya produksi makanan kaleng maka dimungkinkan dapat menimbulkan risiko terhadap kesehatan akibat adanya migrasi BPA dari kemasan ke dalam pangan yang dikonsumsi oleh konsumen. Estimasi risiko terhadap migrasi BPA dari kemasan kaleng pada pangan olahan di Indonesia belum pernah dilaporkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan migrasi BPA pada kemasan kaleng sarden dan kornet, memperkirakan tingkat paparannya pada penduduk Indonesia, dan memperoleh gambaran estimasi risiko terhadap kesehatan akibat mengonsumsi sarden dan kornet dalam kaleng. Tahapan dalam penelitian ini adalah melakukan pengujian migrasi BPA dengan metode High-pressure liquid chromatography (HPLC) UV-Vis pada kemasan kaleng kosong untuk sarden dan kornet, dengan jumlah sampel masing-masing 12 buah dan pengukuran konsentrasi dilakukan menggunakan simulan pangan. Data konsentrasi yang dihasilkan selanjutnya digunakan untuk perhitungan paparan yang dinyatakan sebagai Estimated Daily Intake (EDI) pada populasi di Indonesia dengan menggunakan data konsumsi sarden dan kornet dalam kaleng yang didapatkan dari Laporan Survei Konsumsi Makanan Individu tahun 2014 serta menggunakan pendekatan deterministik. Tahap terakhir adalah menghitung karakterisasi risiko yang dinyatakan dalam persentase Tolerable Daily Intake (% TDI) yang merupakan perbandingan antara nilai paparan BPA dengan nilai TDI BPA. Rerata konsumsi sarden dan kornet dalam kaleng pada populasi di Indonesia untuk seluruh kelompok usia masing-masing sebesar 56,42 g/orang/hari dan 28,85 g/orang/hari. Rerata konsumsi sarden tertinggi terdapat pada kelompok usia dewasa (19-55 tahun) sebesar 58,53 g/orang/hari. Rerata konsumsi kornet dalam kaleng tertinggi terdapat pada kelompok usia anak (5-12 tahun) sebesar 38,26 g/orang/hari. Berdasarkan hasil pengujian, konsentrasi migrasi BPA pada sampel kemasan kaleng sarden (menggunakan simulan etanol 20%) berkisar antara tidak terdeteksi hingga 0,05 mg/kg. Sedangkan dalam kemasan kaleng kornet (menggunakan simulan etanol 10%) keseluruhan hasilnya adalah tidak terdeteksi. Tingginya konsentrasi BPA pada sampel kemasan kaleng sarden yang menggunakan simulan etanol 20% disebabkan karena BPA lebih mudah larut dalam etanol 20% jika dibandingkan dalam etanol 10%, karena semakin tinggi konsentasi etanol maka akan semakin bersifat non polar yang mana BPA lebih mudah larut dalam pelarut non polar. Rata-rata paparan migrasi BPA dari konsumsi sarden dalam kaleng pada kelompok seluruh usia sebesar 0,0280 µg/kgBB/hari, sementara nilai paparan migrasi untuk pengonsumsi tinggi (P95) sebesar 0,0955 µg/kgBB/hari. Nilai paparan P95 tertinggi ditemukan pada kelompok usia balita (24-59 bulan) sebesar 0,1743 µg/kgBB/hari. Sedangkan nilai rata-rata paparan migrasi BPA dari konsumsi kornet dalam kaleng pada kelompok seluruh usia sebesar 0,0032 µg/kgBB/hari, sementara nilai paparan migrasi untuk pengonsumsi tinggi (P95) sebesar 0,0154 µg/kgBB/hari. Nilai paparan P95 tertinggi ditemukan pada kelompok usia anak (5-12 tahun) sebesar 0,0240 µg/kgBB/hari. Kelompok usia balita dan anak memiliki tingkat konsumsi yang lebih
Keyword: Bisfenol A, estimasi risiko, migrasi BPA, kornet, sarden

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