Judul: Kajian Kandungan Fosfor pada Produk Pangan Olahan di Indonesia
Abstrak: Fosfor (P) merupakan zat gizi yang dapat digunakan sebagai Bahan Tambahan Pangan (BTP) dalam bentuk senyawa fosfat. BTP fosfat ditambahkan ke dalam pangan olahan berfungsi sebagai garam pengemulsi, anti kempal, pengemulsi, penstabil, dan pengatur keasaman dengan batas maksimum 10 mg/kg – 9000 mg/kg tergantung dari jenis pangan olahannya. Berdasarkan peraturan yang berlaku, batas maksimum BTP fosfat dihitung sebagai total P pada produk akhir sedangkan penggunaan BTP fosfat banyak terdapat pada pangan olahan yang secara alami bahan bakunya mengandung fosfor dengan cukup tinggi seperti produk susu, daging olahan, serealia, dan lain-lain, sehingga dapat mempengaruhi kadar fosfor pada produk akhir. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis kesesuaian kadar fosfor pangan olahan dengan regulasi yang berlaku. Metode penelitian yang digunakan melalui beberapa tahap yaitu inventarisasi dan identifikasi pangan olahan di Indonesia yang terdaftar secara e-registrasi pada tahun 2013-2015, yang kemudian disampling dan dianalisis kandungan total P dengan metode spektrofotometri. Hasil penelitian menunjukkan pangan olahan tidak mengandung BTP fosfat terdeteksi kadar P dalam jumlah tertentu. Kadar fosfor rata-rata pada pangan olahan yang mengandung BTP fosfat pada setiap jenis pangan bervariasi dengan rata-rata secara keseluruhan 2867 mg/kg. Pangan olahan tanpa BTP fosfat terdeteksi total fosfor dalam jumlah tertentu dengan rata-rata seluruh produk 1530 mg/kg. Rata-rata perbedaan kadar fosfor pangan olahan yang tidak mengandung BTP fosfat dengan pangan olahan yang mengandung BTP fosfat yaitu 1337 mg/kg atau tingkat kenaikannya sebesar 39%. Dari perbedaan masing-masing produk pada umumnya kadar fosfor pangan olahan yang disampling memenuhi batas maksimum penggunaan fosfat sebagai BTP kecuali pada produk bumbu dan premix. Jenis BTP fosfat yang digunakan pada sampel teridentifikasi 12 jenis dan BTP fosfat yang paling banyak digunakan yaitu natrium tripolifosfat. Dalam penggunaannya BTP fosfat tersebut berfungsi sebagai penstabil, pengemulsi, dan antikempal.
Keyword: fosfor, fosfat, Bahan Tambahan Pangan, pangan olahan

Judul: Penggunaan Sulfit pada Pangan Olahan dan Kajian Paparannya di Indonesia.
Abstrak: Sulfit merupakan salah satu pengawet pangan yang digunakan di Indonesia. Data penggunaan sulfit pada pangan olahan dan paparannya diperlukan sebagai dasar ilmiah dalam pengambilan kebijakan keamanan pangan. Tujuan umum penelitian ini adalah mendapatkan data penggunaan sulfit pada pangan olahan dan kesesuaiannya dengan regulasi serta tingkat paparan sulfit pada masyarakat Indonesia dengan menggunakan data Survei Konsumsi Makanan Individu (SKMI) tahun 2014 dan konsentrasi sulfit dari data produk pangan teregistrasi di Badan Pengawas Obat dan Makanan (Badan POM). Tahapan penelitian ini yaitu inventarisasi dan identifikasi produk pangan olahan yang menggunakan pengawet sulfit, identifikasi konsentrasi sulfit yang ditambahkan pada produk dan evaluasi kesesuaiannya dengan regulasi, identifikasi jenis pengawet lain yang digunakan bersamaan dengan pengawet sulfit dan evaluasi kesesuaiannya dengan regulasi, kajian paparan dengan metode deterministik, karakterisasi risiko dan penyusunan rekomendasi penggunaan sulfit pada produk. Hasil penelitian menunjukkan sebanyak 3.428 (9%) dari 37.613 produk pangan yang teregistrasi di Badan POM tahun 2012–2015 diduga mengandung sulfit. Sodium metabisulfit merupakan jenis sulfit tertinggi yang digunakan. Konsentrasi sulfit didapat dari produk yang mengandung pengawet sulfit dan BTP sulfit ikutan. Umumnya konsentrasi sulfit yang ditambahkan saat produksi mengalami penurunan ketika diuji pada produk akhir. Oleh karena itu konsentrasi sulfit pada produk pangan olahan teregistrasi di Badan POM tidak melebihi batas maksimum pada standar. Sebagian besar produk menggunakan sulfit juga menggunakan pengawet lain (pengawet campuran). Sejumlah 436 produk dari 704 produk menggunakan sulfit juga menggunakan pengawet lain (natrium benzoat dan atau kalium sorbat). Penjumlahan hasil bagi masing-masing konsentrasi sulfit dan pengawet lain ≤ 1, sehingga penggunaan pengawet campuran sesuai dengan regulasi. Rata-rata konsumsi pangan yang diduga mengandung sulfit pada kelompok semua umur yaitu 131,4 g/orang/hari. Perkiraan total paparan sulfit pada kelompok semua umur yang menggunakan konsentrasi batas maksimum pada standar, maksimum penggunaan sulfit oleh produsen dan maksimum hasil pengujian pada produk akhir masing-masing yaitu 0,27 mg/kg BB/hari (38,6% ADI), 0,25 mg/kg BB/hari (35,7% ADI) dan 0,08 mg/Kg BB/hari (11,4% ADI). Total paparan tertinggi untuk semua jenis konsentrasi terdapat pada kelompok anak 0–59 bulan. Total paparan tertinggi untuk konsentrasi maksimum pada standar yaitu 0,79 mg/Kg BB/hari dan konsentrasi maksimum penggunaan oleh produsen yaitu 0,73 mg/Kg BB/hari melebihi ADI (112,9% ADI dan 104,3% ADI). Total paparan menggunakan konsentrasi maksimum hasil pengujian yaitu 0,25 mg/Kg BB/hari masih di bawah ADI 36,89% ADI. Kategori pangan penyumbang paparan tertinggi pada semua kelompok umur yaitu kategori bumbu dan kondimen, cuka makan, bubuk atau campuran untuk sup dan kaldu, dan saus kedelai lainnya.
Keyword: sulfit

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