Judul: Analisis Kandungan Dibutil Ptalat (DBP) pada Kemasan Kertas Daur Ulang serta Migrasinya ke dalam Simulan Pangan
Abstrak: Kemasan merupakan salah satu aspek yang penting bagi produk pangan. Kemasan kertas sebagai kemasan primer umum digunakan untuk mengemas produk yang digoreng, maupun jenis produk makanan berlemak lainnya. Pembuatan kertas melibatkan penggunaan bahan kimia seperti bahan adesif, pelembut, serta tinta cetak. Pada kertas daur ulang, kandungan zat-zat kimia tersebut dapat terakumulasi akibat penggunaan bebagai macam kertas sebagai bahan baku proses pembuatan. Di dalam bahan-bahan kimia tersebut terkandung banyak kontaminan seperti ptalat, salah satu jenisnya adalah dibutil ptalat (DBP). Paparan DBP dapat terjadi akibat migrasi dari kemasan ke produk pangan. DBP bersifat karsinogenik, menyebabkan defisiensi reproduksi, dan efek dari stimulasi kelenjar dan hormon endokrin yang berbahaya bagi kesehatan konsumen, namun informasi mengenai kandungan ptalat khususnya DBP pada kemasan kertas daur ulang belum banyak tersedia pada Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan validasi metode dan analisis DBP pada kemasan kertas daur ulang, serta melakukan uji migrasi DBP ke dalam simulan pangan. Tahapan penelitian yang dilakukan dibagi menjadi tiga. Tahap pertama yaitu melakukan validasi metode analisis DBP yang meliputi uji linieritas, kecermatan, penentuan batas deteksi dan batas kuantifikasi. Tahap kedua yaitu analisis kandungan DBP pada kertas dupleks dari 5 produsen kertas yang berbeda. Tahap ketiga yaitu penentuan persentase migrasi DBP dari kertas dupleks dan kemasan kertas daur ulang ke simulan pangan. Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini menggunakan ekstraksi ultrasonik dibantu dengan pelarut diikuti analisis dengan kromatografi gas (GC-MS). Kadar DBP pada kemasan kertas dupleks dianalisa dengan metode GC-MS tervalidasi yang memiliki nilai linieritas (R2) 0.999, limit deteksi (LOD) dan limit kuantifikasi (LOQ) berturut-turut sebesar 0.04 dan 0.06 mg/L, dan rentang akurasi antara 89.98–102%. Hasil analisis kadar DBP pada sampel kemasan kertas dupleks dari lima produsen kertas berbeda nyata pada taraf uji 5% dengan kisaran 1.7 – 3.9 mg/kg. Kontak langsung antara simulan pangan dan kemasan kertas dupleks selama 2 jam pada suhu 40oC menyebabkan migrasi komponen DBP rata-rata sebesar 2.3 mg/kg dengan rata-rata persentase migrasi sebesar 57.7%. Nilai migrasi DBP ke dalam simulan pangan yang melebihi nilai migrasi spesifik yang ditetapkan Badan POM RI maupun European union (EU) sebesar 0.3 mg/kg, mengindikasikan bahwa penggunaan kertas daur ulang sebagai kemasan primer produk pangan tidak dianjurkan.
Keyword: dibutil ptalat, kertas daur ulang, migrasi, validasi metode

Judul: Validasi Metode Analisis dan Penentuan 3-MCPD pada Kemasan Kertas Dupleks serta Migrasinya ke dalam Simulan Pangan
Abstrak: Kertas dupleks banyak digunakan sebagai kemasan pangan baik sebagai kemasan sekunder, maupun kemasan primer yang bersinggungan langsung dengan bahan pangan. Penggunaan kertas dupleks dijumpai dalam bisnis katering, restoran, depot, dan warung makanan tertentu. Terkait dengan proses produksi kertas dan karton pada umumnya yang menggunakan aditif bahan kimia, kertas dupleks sangat mungkin mengandung residu senyawa kimia berbahaya yang apabila digunakan sebagai kemasan primer dapat bermigrasi ke dalam bahan pangan.3-Monokloro-1,2-propandiol (3-MCPD) merupakan salah satu senyawa kontaminan pangan yang bersifat karsinogenik. 3-MCPD dapat ditemukan pada produk kecap, saus tiram, atau produk pangan lainnya yang mengandung protein nabati terhidrolisis asam (acid-HVP), serta pada produk olahan daging, keju, dan roti. 3-MCPD juga dapat ditemukan pada kertas kemasan termasuk kertas dupleks. Pembentukan 3-MCPD pada kemasan kertas dipicu oleh senyawa epiklorohidrin yang berperan sebagai wet-strength resin pada proses produksi kertas. Epiklorohidrin dikategorikan sebagai zat kontak pangan yang diizinkan digunakan sebagai bahan penolong dalam produksi kemasan pangan. Penelitian ini bertujuan untuk: 1) memvalidasi metode analisis komponen 3-MCPD pada kemasan kertas; 2) menganalisis kandungan 3-MCPD kemasan kertas dupleks; dan 3) menganalisis migrasi 3-MCPD dari kemasan kertas ke dalam bahan pangan. Penelitian terbagi ke dalam tiga tahap. Tahap pertama yaitu pengembangan dan validasi metode analisis 3-MCPD dengan GC-MS. Tahap kedua adalah analisis kandungan 3-MCPD pada sampel kemasan kertas dupleks dari lima produsen kertas, dan tahap ketiga adalah penentuan persentase migrasi 3-MCPD dari kemasan kertas ke dalam bahan pangan. Kadar 3-MCPD pada kemasan kertas dupleks dianalisa dengan metode GC-MS tervalidasi yang memiliki nilai linieritas (R2) 0.993, Limit Deteksi (LOD) dan Limit Kuantitasi (LOQ) berturut-turut sebesar 6.65 dan 22.15 ng/g, dan rentang akurasi antara 83.00 – 114.13%. Hasil analisis kadar 3-MCPD pada sampel kemasan kertas dupleks dari lima produsen kertas tidak berbeda nyata pada taraf uji 5% dengan kisaran 753.43 hingga 825.36 ppb. Kontak langsung antara simulan pangan dan kemasan kertas dupleks selama 24 jam pada suhu 40oC menyebabkan migrasi komponen 3-MCPD sebesar 40.55 hingga 57.61%.
Keyword: 3-MCPD, validasi metode analisis, kemasan pangan, migrasi

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