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: 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: 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