Judul: Heavy metals Pb and Cd Exposure from Ready-to-serve Food in Jakarta and Bogor Residents
Abstrak: Kontaminan pangan dapat berasal dari lingkungan. Salah satu di antaranya adalah kontaminan logam berat. Bahaya paparan logam berat pada manusia dapat menyebabkan risiko kesehatan seperti gangguan perkembangan otak, sistem saraf, kulit, ginjal, endokrin, sistem imun, dan kanker. Logam berat yang umumnya mencemari lingkungan antara lain adalah timbal (Pb) dan kadmium (Cd). Paparan logam berat ini pada manusia dapat terjadi melalui rantai makanan. Makanan siap saji yang digoreng, dipanggang dan dibakar menjadi tren dalam konsumsi masyarakat modern. Penelitian ini bertujuan mengetahui tingkat paparan dan risiko cemaran logam berat pada penduduk daerah Jakarta dan Bogor dari konsumsi makanan siap saji yang digoreng, dibakar dan dipanggang yang mencapai sekitar 50% dari konsumsi pangan harian. Metode pada penelitian ini meliputi analisis kadar logam berat pada sampel makanan siap saji, serta kajian paparan dan tingkat risiko masing-masing logam berat Pb dan Cd. Sampel pangan siap saji pada penelitian sebanyak 30 menu makanan pada setiap daerah Jakarta (Jakarta) dan Bogor (Bogor) dan dalam bentuk komposit. Paparan logam berat Pb dari makanan siap saji pada penelitan ini paling tinggi sebesar 4,304 µg/kgBB/hari (upper bound) untuk daerah Jakarta dan 4,970 kgBB/hari (upper bound) di daerah Bogor. Untuk logam berat Cd menunjukkan paparan dari makanan siap saji daerah Jakarta sebesar 0,834 µg/kgBB/hari (upper bound) dan daerah Bogor berkisar 0,274 µg/kgBB/hari. Hal ini menunjukkan paparan logam berat Cd dari makanan siap saji (yang diolah pada suhu tinggi) pada penduduk Jakarta relatif lebih tinggi dari Bogor, sedangkan paparan Pb pada penduduk Bogor relatif tinggi dari Jakarta. Kontributor kelompok pangan tertinggi pada paparan Pb dan Cd baik daerah Jakarta dan Bogor adalah Kelompok Serealia dan produknya. Hazard Quotient (HQ dalam %) timbal menunjukkan tingkat risiko paling tinggi dibandingkan Cd yakni sebesar 121% dari TDI pada penduduk Jakarta dan 140% pada penduduk Bogor dalam skenario upper bound. Timbal dalam makanan siap saji tersebut telah memberikan risiko terhadap kesehatan baik pada penduduk Jakarta maupun Bogor. HQ kadmium lebih rendah dari timbal dengan nilai 100% sama dengan nilai TDI untuk penduduk Jakarta sehingga memberikan indikasi risiko yang masih dapat ditoleransi terhadap kesehatan, akan tetapi HQ kadmium untuk penduduk Bogor tidak memberikan risiko kesehatan (< 100% TDI). Hazard Index dari logam berat Pb dan Cd pada daerah Jakarta lebih tinggi dari Bogor. Kedua daerah memiliki nilai HI diatas 100% yang menunjukkan adanya risiko logam berat Pb dan Cd terhadap kesehatan akibat konsumsi makanan siap saji dalam studi ini., Food contamination naturally come from the environment. One of them is heavy metal contaminants. Heavy metals exposure in human is associated in health risks such as neurodevelopment disorders, nervous system, skin, kidneys, endocrine, immune system, and cancer. Heavy metals that generally pollute the environment include lead (Pb) dan cadmium (Cd). These heavy metals exposure in humans can occur through the food chain. Fried, grilled and barbequed ready-to-serve foods become a trend in modern society's consumption. This study aims to determine the level of exposure and risk of heavy metal contamination in Jakarta and Bogor residents from the consumption of fried, grilled and barbequed ready-to-serve foods which contributed 50% of daily food consumption. The method in this study included analysis of
Keyword: makanan siap saji, paparan, logam berat, tingkat risiko, exposure, heavy metal, ready-to-serve food, risk level

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