Judul: Kajian Paparan Logam Berat dari Pangan di Indonesia
Abstrak: Cemaran logam berat dapat masuk dalam makanan dari air (air laut, air irigasi, air baku), tanah pertanian dan udara. Lembanga pangan dunia CODEX dan Badan Pengawasan Obat dan Makanan Indonesia telah menetapkan batas maksimum untuk 5 jenis logam yaitu timbal, merkuri, kadmium, timah dan arsen. Kajian paparan dilakukan untuk menduga tingkat paparan logam berat tersebut di Indonesia. Dalam melakukan kajian paparan diperlukan dua data yaitu data konsentrasi logam berat dan data konsumsi pangan di Indonesia. Data konsentrasi logam berat (timbal, merkuri, kadmium, timah dan arsen) pada pangan menggunakan data sekunder yang dikumpulkan dari pencarian online pada beberapa sumber ilmiah online dengan kata kunci “logam berat pada pangan, cemaran logam berat”. Data tingkat konsumsi diambil dari Laporan Survey Konsumsi Makanan Individu (SKMI) 2014 yang mengkategorikan konsumen dan makanan dalam enam kelompok usia dan 17 kelompok pangan. Tingkat paparan logam beratdihitung dengan pendekatan deterministik yang menggunakan data konsentrasi logam berat pada pangan (minimum, maksimum dan rerata berdasarkan perhitungan data pustaka) dan batas maksimum logam berat pada pangan dari regulasi serta rerata tingkat konsumsi. Karakterisasi risiko dilakukan dengan membandingkan tingkat paparan dengan Provisional Tolerable Weekly Intake (PTWI). Karakterisasi risiko dilakukan dengan membandingkan tingkat paparan logam berat dengan Provisional Tolerable Weekly Intake (PTWI) dan Provisional Tolerable Monthly Intake (PTMI). Pustaka terbanyak diperoleh untuk logam timbal dan kelompok ikan, hasil laut dan olahannya. Kadar rerata merkuri, kadmium dan timah tertinggi terdapat pada kelompok ikan, hasil laut dan olahannya. Kelompok minuman merupakan kelompok pangan dengan rerata timbal pustaka tertinggi sedangkan untuk logam arsen, kadar rerata tertinggi terdapat pada kelompok sayuran dan olahannya. Hasil penelitian menunjukkan kelompok balita (0-59 bulan) memiliki nilai paparan logam berat tertinggi. Nilai paparan logam berat berdasarkan batas maksimum regulasi lebih tinggi dibandingkan nilai paparan logam berat berdasarkan kadar rerata pustaka. Hasil karakterisasi risiko menunjukkan nilai risiko paparan timbal dan kadmium dari kadar rerata pustaka berisiko tinggi (>100% PTWI) pada semua kelompok usia. Pada logam merkuri nilai risiko paparan berdasarkan kadar rerata pustaka berisiko tinggi pada kelompok balita (0-59 bulan) dan anak-anak (5-12 tahun), sedangkan nilai risiko paparan timah dan arsen dari kadar pustaka berisiko rendah pada semua kelompok usia. Kelompok pangan yang paling berkontribusi pada paparan timbal, merkuri dan timah adalah kelompok ikan, hasil laut dan olahannya, sedangkan paparan kadmium kelompok pangan yang paling berkontribusi adalah air minum dan pada paparan arsen, sayur dan olahannya sebagai kontributor utama. Hasil kajian ini dapat digunakan untuk prediksi awal tingkat risiko kesehatan masyarakat Indonesia terhadap paparan logam berat dari pangan. Verifikasi hasil kajian ini masih diperlukan dengan kajian paparan yang menggunakan pendekatan probabilistik dengan ketepatan hasil yang lebih baik.
Keyword: Kajian paparan, deterministik, logam berat, Survey Konsumsi Makanan Individu (SKMI)

Judul: Concentration of Cadmium and Lead on Ready to Serve Food
Abstrak: Kontaminan pada pangan dapat mengganggu kesehatan manusia yang mengonsumsi pangan tersebut. Salah satu kontaminan yang dapat ditemukan pada pangan adalah kontaminasi kimia yaitu logam berat. Bioakumulasi logam berat dapat menyebabkan mutagenesis, karsinogenesis, teratogenesis dan jantung, penyakit saraf, hati, ginjal, paru-paru, tulang, dan gangguan limpa menurut hasil percobaan hewan. Keberadaan logam berat pada pangan dapat terjadi akibat kontaminasi pada bahan baku maupun selama proses pengolahan. Logam berat yang banyak mengontaminasi pangan adalah logam kadmium (Cd), timbal (Pb), merkuri (Hg), dan arsen (As). Namun pada penelitian ini, logam yang diteliti hanya logam Cd dan Pb yang terdapat dalam makanan siap saji yang dimasak dengan cara penggorengan, pemanggangan, pembakaran dan penumisan. Penelitian ini diharapkan memberikan informasi bagi konsumen mengenai keberadaan logam berat dalam makanan siap saji dan jenis makanan siap saji yang paling berpotensi mengandung logam berat dengan konsentrasi tinggi. Makanan siap saji banyak dikonsumsi dewasa ini, jumlah yang dikonsumsi lebih dari 50% total makanan siap dari hasil penelitian di daerah Bogor dan Jakarta. Pada penelitian ini, makanan siap saji yang dimasak dengan cara di atas dibagi menjadi 5 kelompok yaitu, serealia dan produk serealia, roti dan produk roti, daging dan produk daging, ikan dan produk ikan, dan telur dan produk telur. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui konsentrasi logam berat Cd dan Pb dalam makanan siap saji tersebut serta mengevaluasi konsentrasi logam Cd dan Pb berdasarkan kelompok makanan dan proses pengolahan. Analisis kadar logam Cd dan Pb pada makanan siap saji dilakukan dengan metode Atomic Absorption Spectrophotometry (AAS) dengan instrumen flame AAS. Limit deteksi (LOD) instrumen yang digunakan untuk logam Cd adalah 0.005 µg/mL sedangkan untuk logam Pb adalah 0.30 µg/mL Sampel yang berada dibawah LOD dinyatakan sebagai n.d (non-detectable). Analisis logam dilakukan pada 30 jenis sampel makanan siap saji yang diambil dari dua daerah yaitu Jakarta sebagai ulangan 1, dan Bogor sebagai ulangan 2. Sampel telah diambil dan dipersiapkan menjadi sampel komposit dari penelitian sebelumnya (tahun 2017). Masing-masing sampel makanan siap saji merupakan komposit dari tiga menu makanan yang diperoleh dari tiga rumah makan (besar, sedang dan kecil). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sampel makanan siap saji mengandung logam Cd sebanyak 95% (57 dari 60) sampel di atas LOD dan untuk logam Pb menunjukkan sebanyak 70 % (42 dari 60) sampel terdeteksi di atas LOD. Konsentrasi pada basis basah logam Cd pada makanan siap saji berkisar antara n.d hingga 0.252 µg/g sedangkan logam Pb berkisar antara n.d hingga 2.519 µg/g. Dari 30 sampel makanan siap saji, tidak ada sampel (0%) yang memiliki konsentrasi Cd rata-rata (2 ulangan) melebihi standar SNI 7387:2009 yaitu 0.2 µg/g, sedangkan 26 dari 30 (86%) sampel memiliki konsentrasi Pb rata-rata melebihi standar tersebut, 0.25 µg/g. Rata-rata konsentrasi logam berat Cd pada tiap kelompok makanan dalam basis basah, paling tinggi ditemukan di kelompok roti dan produk roti yaitu sebesar 0.114 µg/g. Pada kelompok ini juga memiliki rata-rata konsentrasi logam Pb paling tinggi yaitu 0.867 µg/g. Konsentrasi logam berat Cd dan Pb dalam basis kering dievaluasi berdasarkan kelompok makanan siap saji dan proses pengolahan. Evaluasi dalam basis kering dilakukan agar hasil analisis dapat dibandingkan antar makanan secara statistik. Evaluasi dilakukan menggunakan One-way ANOVA
Keyword: Logam Berat, Makanan Siap Saji, Proses Pengolahan

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