Judul: Keberadaan Kontaminan Polisiklik Aromatik Hidrokarbon dalam Makanan Siap Saji Hasil Penggorengan dan Pemanggangan
Abstrak: Proses yang cukup banyak diterapkan dalam mengolah makanan siap saji adalah penggorengan dan pemanggangan. Proses pengolahan tersebut melibatkan suhu tinggi yang mampu membentuk kontaminan berupa senyawa polisiklik aromatik hidrokarbon (PAH) yang bersifat karsinogenik. Penelitian ini bertujuan mengetahui keberadaan kontaminan PAH yaitu benzo[a]piren (BaP) dan dibenzo[a,h]antrasen (DBA) dalam makanan siap saji hasil penggorengan dan pemanggangan menggunakan metode high performance liquid chromatography (HPLC) tervalidasi menggunakan detektor tipe multi-wavelength detector (MWD) serta mengetahui korelasi antara proses pengolahan dan karakteristik kimia seperti kadar air, kadar lemak, dan pH terhadap konsentrasi PAH dalam makanan siap saji. Metode ekstraksi yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik solid-phase extraction (SPE) dan matrix solid-phase dispersion (MSPD). Penelitian menunjukkan sebanyak 50 dari 60 (83%) sampel makanan siap saji dari daerah Bogor (Ulangan 1) dan Jakarta (Ulangan 2) mengandung BaP sedangkan sebanyak 49 dari 60 (82%) sampel makanan siap saji mengandung DBA di atas limit deteksi metode BaP dan DBA berturut-turut yaitu 7.4 dan 6.6 ng/g (bb). Rata-rata keseluruhan konsentrasi BaP dan DBA sampel dari Ulangan 2 lebih tinggi dibandingkan dari Ulangan 1. Rata-rata kandungan BaP dalam makanan siap saji berturut-turut untuk Ulangan 1 dan Ulangan 2 yaitu 496 ng/g (bb) atau 1079 ng/g (bk) dan 766 ng/g (bb) atau 1658 ng/g (bk). Sementara itu, rata-rata kandungan DBA dalam makanan siap saji berturut-turut untuk kedua ulangan yaitu 403 ng/g (bb) atau 908 ng/g (bk) dan 590 ng/g (bb) atau 1281 ng/g (bk). Hasil keluaran Pearson’s Correlation Test dan Spearman’s Correlation Test menunjukkan bahwa kadar air berkorelasi positif dan pH berkorelasi negatif terhadap konsentrasi PAH. Partial Least Square (PLS) menunjukkan bahwa kadar lemak tidak relevan terhadap model dan konsetrasi PAH sedangkan kadar air dan pH memiliki pengaruh terhadap konsentrasi PAH. Berdasarkan perbandingan nilai tengah dan keluaran Mood Test pada aplikasi XLSTAT, proses pemanggangan lebih memberikan pengaruh terhadap konsentrasi PAH dibandingkan dengan proses penggorengan. Proses penggorengan berupa pan/shallow frying memiliki nilai tengah konsentrasi PAH terbesar.
Keyword: analisis multivariat, HPLC, kontaminan pangan, makanan siap saji, PAH

Judul: Paparan Kontaminan Polisiklik Aromatik Hidrokarbon dari Konsumsi Makanan Siap Saji pada Penduduk Daerah Urban dan Rural.
Abstrak: Polisiklik Aromatik Hidrokarbon (PAH) merupakan senyawa kontaminan yang terbentuk karena proses pengolahan pangan pada suhu tinggi. PAH terdiri dari dua atau lebih cincin aromatik. Lebih dari 100 PAH terdapat di alam, 16 di antaranya dikelompokkan sebagai polutan utama. Dua diantara PAH tersebut adalah benzo[a]piren dan dibenzo(a,h)antrasen. BaP merupakan senyawa karsinogen tingkat 1 berdasarkan golongan IARC (International Association Research on Cancer). DBA dapat dihitung sebagai nilai BaP menjadi nilai PAH total menggunakan toxic equivalent factors (TEF) yang nilainya sama dengan BaP. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui paparan PAH dalam makanan siap saji yang diolah dengan proses penggorengan, pembakaran, penumisan dan pemanggangan pada penduduk daerah urban dan daerah rural. Data yang diperoleh merupakan data sekunder dari penelitian Nuraida et al (2014). Sampel terdiri dari 60 menu komposit. Masing-masing sampel berasal dari restoran dan rumah makan besar, sedang dan kecil yang berbeda-beda. Tiga puluh sampel tersebut berasal dari Jakarta yang mewakili daerah urban dan tiga puluh sampel berasal dari Bogor yang mewakili daerah rural. Sampel diuji menggunakan high performance liquid chromatography (HPLC) dengan teknik solid phase extraction (SPE) dan matrix solid phase dispersion (MSPD). Dari 60 sampel makanan yang diuji, masing-masing 50 sampel (83.33%) positif mengandung BaP dan DBA. Terdapat tiga skenario dalam perhitungan PAH, yaitu lower bound, medium bound, dan upper bound karena terdapat konsentrasi PAH yang tidak terdeteksi. Skenario lower bound dihitung menggunakan nilai nol, medium bound dihitung menggunakan nilai limit of detection (LOD) dan skenario upper bound dihitung dengan nilai limit of quantitation (LOQ) pada konsentrasi PAH yang tidak terdeteksi. Paparan PAH total untuk daerah urban adalah 9869 ng/kg berat badan/hari untuk skenario lower bound, 9870 ng/kg berat badan/hari untuk skenario medium bound, dan 9871 ng/kg berat badan/hari untuk skenario upper bound. Sementara untuk paparan PAH total daerah rural adalah 4778 ng/kg berat badan/hari pada skenario lower bound, 4817 ng/kg berat badan/hari pada skenario medium bound dan 4908 ng/kg berat badan/hari pada skenario upper bound. Persen risiko menunjukkan hasil penghitungan di atas 100% pada nilai estimated daily intake (EDI) minimum 3.9 ng/kg berat badan/hari dan maksimum 6.5 ng/kg berat badan/hari berdasarkan EFSA (2008). Penghitungan margin of exposure (MOE) menggunakan BMDL10 sebesar 0.07 g/kg berat badan/hari berdasarkan JECFA dan BMDL10 sebesar 0.1 g/kg berat badan/hari berdasarkan EFSA. Nilai MOE PAH dari makanan siap saji pada penduduk urban maupun rural tidak aman menurut EFSA, yaitu di atas nilai 10.000. Hal ini menunjukkan bahwa konsumsi makanan siap saji pada daerah urban dan rural dapat memberikan risiko bahaya kesehatan yang berkaitan dengan genotoksik dan karsinogenik.
Keyword: HPLC, kontaminan pangan, makanan siap saji, paparan, polisiklik aromatik hidrokarbon

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: