Judul: Risk Estimation of Deoxynivalenol and Fumonisins from Maize and Maize-based Products in Indonesia
Abstrak: Estimasi risiko terhadap mikotoksin deoksinivalenol dan fumonisin dari jagung dan produk olahannya di Indonesia belum pernah dilaporkan. Jagung merupakan pangan pokok setelah beras/padi yang rawan terinfeksi oleh berbagai jenis kapang dan memproduksi mikotoksin. Salah satu kapang yang sering dilaporkan menginfeksi tanaman jagung adalah kapang Fusarium spp. dan toksinnya dapat ditemukan secara tunggal maupun simultan. Deoksinivalenol (DON) dan fumonisin (FUM) merupakan toksin Fusarium yang sering ditemukan di tanaman jagung dan keberadaanya dapat ditemukan secara bersama-sama sehingga tingkat risiko bahayanya dapat meningkat. Indonesia dengan iklim tropis serta kondisi penyimpanan yang tidak memadai dapat mendukung pertumbuhan kapang sehingga mikotoksin yang terbentuk dapat terbawa hingga akhirnya produk tersebut dikonsumsi oleh konsumen sehingga menimbulkan risiko terhadap kesehatan masyarakat yang mengonsumsi produk tersebut. Tujuan penelitian ini dilakukan untuk melihat prevalensi dan tingkat kontaminasi mikotoksin DON dan FUM pada jagung dan produk olahannya dengan menggunakan metode analisis yang telah terverifikasi sebelumnya serta menghitung estimasi risiko toksin kedua mikotoksin tersebut melalui konsumsi jagung dan produk olahannya untuk populasi Indonesia. Tahapan dalam penelitian ini adalah melakukan sampling pada jagung dan produk olahannya yang dipasarkan di wilayah Bogor, Depok dan Bekasi, Indonesia dan menganalisis prevalensi serta level kandungan mikotoksin dengan metode ultra high-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LCMS/MS) dengan preparasi sampel menggunakan metode ekstraksi QuEChERS. Selanjutnya adalah melakukan verifikasi metode toksin DON dan FUM pada matriks sampel jagung dan produk olahannya terhadap indikator performa meliputi parameter linearitas, batas deteksi yaitu limit of detection (LOD) dan limit of quantification (LOQ), presisi dan akurasi metode. Data yang dihasilkan selanjutnya digunakan untuk perhitungan rata-rata konsentrasi toksin DON dan FUM pada jagung dan produk olahannya menggunakan pendekatan skenario lower bound (LB) dan upper bound (UB) yaitu pada skenario LB, sampel tidak terdeteksi kedua toksin akan diganti dengan nilai nol sedangkan pada skenario UB mengganti nilai tersebut dengan nilai LOD masing-masing dari toksin DON dan FUM. Paparan toksin DON dan FUM yang dihitung sebagai Estimated Daily Intake (EDI) pada populasi dengan menggunakan data konsumsi jagung dan produk olahannya yang didapatkan dari laporan Survei Konsumsi Makanan Individu tahun 2014 dengan menggunakan pendekatan deterministik. Karakterisasi risiko dinyatakan dalam persentase Tolerable Daily Intake (%TDI) yang merupakan perbandingan antara nilai paparan toksin DON dan FUM pada jagung dan produk olahannya dengan nilai Provisional Maximum Tolerable Daily Intake (PMTDI) masing-masing mikotoksin. Hasil verifikasi metode toksin DON dan FUM pada sampel jagung dan produk olahannya yang menjadi perwakilan pada masing-masing kategori pangannya menunjukkan nilai yang sesuai dengan kriteia yang ditetapkan oleh EU (2006) dan AOAC (2016). Indikator performa pada parameter linearitas menunjukkan bahwa kurva kalibrasi kedua mikotoksin mempunyai nilai koefisien determinasi (R2) yang dipersyaratkan oleh AOAC (2016) yaitu > 0.990. Nilai LOD metode jagung dan produk olahannya berkisar antara 2.40 – 2.97 µg/kg untuk toksin DON dan 0.04 - 0.12 µg/kg untuk toksin FUM, serta nilai LOQ nya sebesar 3.43 – 4.00 µg/kg untuk toksin DON dan 0.05 - 0.13 µg/kg untuk FUM. Parameter presisi sebagai nilai RSDr (repeatability) yang diperoleh untuk mikotoksin DON dan FUM masing-masing berada pada kisaran 1.76 - 7.05% dan 4.41 - 12.70% dengan seluruh nilai RSDr dibawah nilai yang dipersyaratkan yaitu RSDH (6.03 - 12.26% untuk toksin DON
Keyword: dietary exposure, deoxynivalenol, fumonisins, Indonesia, maize

Judul: Risiko Deoksinivalenol (DON) Pada Mi Instan Dan Mi Kering Gandum
Abstrak: Deoksinivalenol (DON) merupakan mikotoksin yang dihasilkan oleh kapang F.graminearum dan F.culmorum yang dapat mengontaminasi gandum. Adanya potensi cemaran DON pada gandum dikhawatirkan dapat meningkatkan paparan DON. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji risiko DON dari mi instan dan mi kering gandum menggunakan data SKMI 2014 yang dibandingkan dengan kajian risiko yang telah dilakukan dengan data SUSENAS 2011. Penentuan risiko dilakukan dengan pendekatan kajian risiko, yaitu identifikasi bahaya, karakterisasi bahaya, kajian paparan, dan karakterisasi risiko. Hasil kajian berdasarkan data SKMI 2014 menunjukkan bahwa estimasi paparan DON dari konsumsi mi instan dan mi kering gandum tertinggi terjadi pada anak umur <5 tahun kelompok pengonsumsi tinggi yaitu 0.50-0.91 dan 0.14-0.57 μg/kg bb/hari (49.55-90.99 dan 13.94-56.91 %PMTDI). Sedangkan estimasi paparan DON dari konsumsi mi instan dan mi kering gandum pada pengonsumsi rata-rata pada semua kelompok umur sebesar 0.09-0.17 dan 0.01-0.06 μg/kg bb/hari (9.19- 16.87 dan 1.36-5.56 %PMTDI). Secara keseluruhan, estimasi paparan DON dari konsumsi mi instan dan mi kering gandum masih di bawah nilai PMTDI (1 μg/kg bb/hari). Estimasi paparan DON dari konsumsi mi instan berdasarkan data SUSENAS (0.007-0.012 μg/kg bb/hari) menghasilkan nilai paparan yang lebih rendah daripada berdasarkan data SKMI 2014 (0.09-0.17 μg/kg bb/hari).
Keyword: Deoksinivalenol, kajian risiko, mi instan, mi kering gandum

Judul: Implementation of Spatio-Temporal Change Query in Relational Database.
Abstrak: Geographic object changes in various views. Object changes are recorded using a model of static storage. No historical connection between old version data and new version data has been built. For that, a storage model of spatio-temporal queries that can analyze spatio-temporal changes has been developed. The object changes the geometry are grouped according to the taxonomy of Spatio-Temporal Pattern Change. This research has been able to apply the query patterns change including born, expand, merge, contract, split, normal and die. This query based on geometric (area) changes. The implementation of spatio-temporal change queries represents an object changes continuously with easy, change detection is done by comparing two versions of data. Keyword: spatio-temporal change query, spatio-temporal change pattern.
Keyword: