Judul: Kajian Risiko Okratoksin A pada Kopi Bubuk di Indonesia
Abstrak: Kopi adalah produk ekspor penting yang memiliki risiko keamanan pangan karena kandungan okratoksin A yang dapat membahayakan kesehatan. Okratoksin A adalah mikotoksin yang bersifat nefrotoksik, kemungkinan karsinogenik, teratogenik, genotoksik, dan imunotoksik yang dapat ditemukan dalam kopi. Toksin ini diproduksi oleh kapang dari genus Penicillium dan Aspergillus. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi risiko penyakit karena okratoksin A dalam kopi bubuk di Indonesia. Tahap pengolahan biji kopi di Indonesia ditentukan melalui survei online. Keberadaan, kadar okratoksin A dalam biji kopi serta perubahannya selama pengolahan dianalisis dari referensi negara beriklim tropis sementara tingkat konsumsi kopi bubuk per orang diperoleh dari laporan Survei Konsumsi Makanan Individu Indonesia. Kajian paparan dilakukan secara deterministik dan karakterisasi risiko okratoksin A ditentukan dengan persentase risiko dan MOE (margin of exposure). Survei dari kedai kopi (n=20) menunjukkan bahwa pengolahan biji kopi yang paling banyak diterapkan di kedai kopi di Indonesia adalah metode kering (tanpa fermentasi). Jenis kopi yang paling banyak dikonsumsi adalah kopi bubuk dengan konsumsi terbesar (72%) pada usia dewasa (19-55 tahun). Berdasarkan data publikasi yang diperoleh, kadar okratoksin A dalam biji kopi adalah 0.033- 168 μg/kg dengan rata-rata 12.25 μg/kg, sedangkan kadar okratoksin A dalam kopi sangrai termasuk kopi bubuk adalah 0.018-55 μg/kg dengan rata-rata 5.60 μg/kg. Kadar rerata okratoksin A pada kopi sangrai yang mencakup kopi bubuk pada hasil penelitian lebih tinggi dari batas maksimum regulasi Indonesia. Paparan okratoksin A dari kopi bubuk dengan skenario kadar okratoksin A pada biji kopi dan penurunanya akibat penyangraian adalah 0.017-0.895 ng/kg bb/hari, sementara dengan skenario kadar okratoksin A pada kopi sangrai termasuk kopi bubuk adalah 0.011-0.594 ng/kg bb/hari dan dengan skenario rerata kadar okratoksin A keseluruhan adalah 0.014-0.744 ng/kg bb/hari. Nilai rerata paparan okratoksin A dari kopi bubuk hasil penelitian lebih tinggi dibandingkan dengan nilai paparan batas maksimum regulasi pada setiap kelompok usia. Hasil karakterisasi risiko menunjukkan bahwa paparan okratoksin A dari kopi bubuk berisiko rendah (<100% PTWI) dengan nilai MOE lebih tinggi dari 10.000 di semua kategori usia. Secara umum risiko paparan okratoksin A dari konsumsi kopi bubuk di Indonesia rendah dan paparan tertinggi terjadi pada orang dewasa (19-55 tahun) yaitu >100% PTWI dengan MOE <10000. Keterbatasan penelitian ini meliputi penggunaan kadar okratoksin A dari pustaka negara lain, asumsi bahwa kopi bubuk dari Laporan Survei Konsumsi Individu Indonesia tahun 2014 memiliki jenis pengolahan kopi sama dengan hasil survei penelitian ini, asumsi bahwa varietas dan metode kering diaplikasikan dalam pengolahan biji kopi, pengolahan kopi yang terbatas pada biji kopi menjadi kopi bubuk, tidak mempertimbangkan proses penyeduhan dengan asumsi semua okratoksin A terkstrak ketika diseduh.
Keyword: kopi, deterministik, paparan, okratoksin A, risiko

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: 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