Judul: Kajian Risiko Probabilistik Paparan terhadap Furan dalam Kopi pada Mahasiswa IPB
Abstrak: Kopi merupakan salah satu komoditi yang berharga di perdagangan dunia dan Indonesia merupakan produsen kopi terbesar ke-4 sedunia. Konsumsi kopi di Indonesia meningkat seiring dengan tahun walaupun mengalami fluktuasi jumlah konsumsi kopi per kapita, pada tahun 2015 jumlah konsumsi kopi per kapita sejumlah 0.896 kg/kapita/tahun. Proses roasting kopi merupakan proses yang penting terhadap pembentukan senyawa flavor, tetapi dapat menimbulkan bahaya kimia disebabkan paparan biji kopi terhadap suhu yang tinggi. Salah satu bahaya kimia pada kopi adalah furan yang terbentuk secara alami pada proses roasting. Furan dikategorikan sebagai senyawa yang berpotensi karsinogenik pada manusia. Berdasarkan studi yang dilakukan oleh EFSA, paparan furan sejumlah 75% berasal dari kopi. Nilai Oral Reference Dose (Oral RfD) untuk furan sebesar 1 μg/kg bb/ hari untuk manusia, sementara nilai Acceptable Daily Intake (ADI) 2 μg/kg bb/hari dengan uncertainty factor 1000. Tingginya konsumsi kopi dan belum diketahuinya paparan furan pada kopi menyebabkan dibutuhkannya kajian risiko paparan terhadap furan dalam kopi terhadap populasi tertentu. Kajian risiko furan pada kopi dilakukan secara probabilistik dengan simulasi Monte Carlo menggunakan @-RISK, dengan melakukan empat tahapan dasar kajian risiko: identifikasi bahaya, karakterisasi bahaya, kajian paparan, dan karakterisasi risiko. Identifikasi dan karakterisasi bahaya dilakukan dengan tinjauan pustaka tentang bahaya furan pada berbagai bahan pangan. Kajian paparan dilakukan dengan melakukan survei pola makan, merujuk pada metode 24 Hour Food Recall yang disebar secara daring dan secara wawancara langsung, dengan target populasi adalah mahasiswa IPB. Analisis data hasil survei dilakukan menggunakan perangkat lunak IBM SPSS dan simulasi Monte Carlo menggunakan @-RISK. Hasil dari kajian paparan merupakan sebaran probabilitas dari paparan furan pada populasi target, sebaran didasari dari simulasi Monte Carlo. Kajian risiko dilakukan dengan melakukan input sebaran paparan furan dan sebaran nilai ADI pada simulasi Monte Carlo menggunakan @-RISK, hasil menunjukkan pada konsumsi maksimal, nilai ADI yang paling tinggi berada pada konsumsi kopi tubruk yang mencapai 260.88 % pada konsumen perempuan yang setara dengan 5.22 μg/kg bb/hari, diikuti dengan konsumsi latte pada populasi total 263.69% setara dengan 5.27 μg/kg bb/hari. Nilai EDI furan terendah berada pada kopi instan untuk konsumen total dengan nilai 36.43% yang setara dengan 0.73 μg/kg bb/hari. Konsumsi kopi yang mulai lebih tinggi daripada ADI adalah pada konsumsi maksimal untuk kopi tubruk pada konsumen perempuan setara dengan 1224.19 mL, dan untuk kopi latte konsumsi maksimal perempuan adalah 619.47 mL, yang melebihi dari 3 cangkir kopi per hari. Secara umum konsumsi yang dapat menyebabkan nilai EDI lebih tinggi daripada nilai ADI terdapat pada konsumsi maksimal yang melebihi 3 cangkir kopi.
Keyword: Furan, Kajian Risiko, Kopi, Risiko

Judul: Risk Exposure Assessment of Acrylamide in Coffee Drink on the Undergraduate Students of IPB Using Probabilistic Approach
Abstrak: Akrilamida merupakan kontaminan kimia yang terbentuk melalui proses pengolahan suhu tinggi dengan melibatkan prekursor asparagin dan gula pereduksi. Akrilamida dikategorikan sebagai senyawa yang memiliki potensi karsinogenik (Golongan 2A) pada manusia. Kopi termasuk dalam kelompok pangan yang menjadi sumber paparan akrilamida tertinggi. Seiring dengan perkembangan produk minuman kopi dan peningkatan konsumsi minuman kopi dikhawatirkan dapat menimbulkan risiko terhadap paparan akrilamida. Kajian risiko bertujuan mengukur risiko bahaya dalam bahan pangan sehingga dapat diperoleh informasi mengenai tingkat paparan dan tingkat risiko terpapar. Kajian risiko dilakukan dengan pendekatan probabilistik dengan simulasi Monte Carlo pada populasi mahasiswa S1 IPB. Kajian risiko dilakukan pada minuman kopi instan dan kopi susu. Kajian risiko terdiri dari empat tahap meliputi identifikasi bahaya, karakterisasi bahaya, kajian paparan, dan karakterisasi risiko. Identifikasi bahaya dan karakterisasi bahaya dilakukan melalui studi literatur. Kajian paparan dilakukan dengan melakukan survei konsumsi pola makan dengan metode 24 hour food recall. Data yang diperoleh meliputi sebaran berat badan, sebaran konsumsi harian kopi, dan sebaran konsentrasi akrilamida dalam minuman kopi kemudian disimulasikan dengan simulasi Monte Carlo dengan satu kali ulangan dan 10,000 iterasi untuk mendapatkan tingkat paparan akrilamida dalam bentuk EDI (Estimated Daily Intake). Risiko paparan akrilamida dinyatakan dalam nilai MoE dengan membandingkan nilai BMDL10 dan EDI. Hasil menunjukkan risiko paparan akrilamida sebanding dengan tingkat paparan akrilamida dalam kopi. Konsumsi kopi instan menunjukkan jumlah yang lebih tinggi dibandingkan dengan kopi susu. Namun tingkat paparan akrilamida dalam kopi susu lebih tinggi dibandingkan dengan kopi instan yaitu sebesar 0.0084 µg/kg bb/hari sehingga memberikan nilai risiko lebih tinggi yaitu ±10.00% (1672) mahasiswa. Nilai risiko paparan akrilamida dalam kopi instan adalah ±2.50 % (418) mahasiswa dengan tingkat paparan akrilamida sebesar 0.0053 µg/kg bb/hari., Acrylamide is a chemical contaminant formed through a high-temperature process involving asparagine and reducing sugars as precursors. Acrylamide is categorized as a compound that has potential carcinogenic (Group 2A) in humans. Coffee is one of the highest sources of acrylamide exposure in the foodstuff. Along with the development and increased consumption of coffee drinks products, it is concerned that it could indicate a risk to acrylamide exposure. Risk assessment aimed to measure the risk of hazards in foodstuffs so that the information about the level of exposure and the level of risk of exposure can be obtained. The risk assessment was carried out using a probabilistic approach with Monte Carlo simulations on the Undergraduate students of IPB. The risk assessment focused on instant coffee and milk-coffee drinks. The risk assessment consisted of four steps: hazard identification, hazard characterization, exposure assessment, and risk characterization. Hazard identification and hazard characterization were carried out through literature studies. The exposure assessment was done by surveying dietary consumption based on the 24-hour food recall method. The data obtained were the distribution of body weight, daily coffee intake, and acrylamide concentrations in coffee drinks. Monte Carlo simulation was carried out with one repetition and 10,000 iterations to obtain the results of acrylamide exposure which forms the distribution of EDI (Estimated Daily Intake). The risk of acrylamide exposure (in terms of the MoE value) was obtained by comparing the BMDL10 and EDI. The results showed that acrylamide exposure
Keyword: Acrylamide, Coffee, Risk Assessment, Probabilistic, Monte Carlo Simulation

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