Judul: Deteksi Aflatoksin M1 pada Susu Pasteurisasi
Abstrak: Aflatoksin merupakan metabolit sekunder dari kapang Aspergillus flavus dan A. parasiticus yang bersifat hepato-karsinogen dan dapat menyebabkan kanker hati pada manusia. Aflatoksin M1 (AFM1) merupakan metabolit hidroksilasi dari aflatoksin B1 (AFB1) dan dapat ditemukan pada susu akibat hewan laktasi mengonsumsi pakan yang tercemar AFB1. AFM1 dapat ditemukan pada produk olahan susu karena tidak terurai dengan pemanasan, baik suhu pasteurisasi maupun sterilisasi. Penelitian ini bertujuan mendeteksi AFM1 pada susu pasteurisasi produksi Indonesia yang dijual di swalayan dan agen pengecer di Provinsi DKI Jakarta dan Jawa Barat. Sampel yang digunakan pada penelitian ini terdiri atas 60 susu pasteurisasi produksi Indonesia yang beredar di DKI Jakarta dan Jawa Barat. Sampel berupa susu pasteurisasi tanpa penyedap cita rasa yang telah memiliki nomor BPOM RI. Keberadaan AFM1 pada susu pasteurisasi dideteksi dengan menggunakan metode enzym-linked immunosorbent assay (ELISA) kompetitif dengan menggunakan kit ELISA untuk AFM1 (RIDASCREEN® Aflatoxin M1 Art. No.: R1121, R-Biopharm, Jerman) dan uji konfirmasi dengan metode liquid chromatography - tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) dengan prosedur pengujian yang diadopsi dari Association of Analytical Communities. Hasil pengujian dengan metode ELISA menunjukkan bahwa AFM1 terdeteksi pada 57 sampel susu pasteurisasi (95%) dengan kisaran konsentrasi 20.77 sampai 458.87 ppt (93.72±69.72 ppt). Aflatoksin M1 dengan konsentrasi 10 sampai 50 ppt terdeteksi pada 14 sampel (23.33%), 41 sampel (68.33%) dengan konsentrasi 50.01 sampai 250 ppt, dan 2 sampel (3.33%) dengan konsentrasi 250.01 sampai 500 ppt. Uji konfirmasi dengan LC-MS/MS yang dilakukan terhadap tujuh sampel yang memiliki konsentrasi AFM1 lebih dari 100 ppt pada uji ELISA menunjukan AFM1 terdeteksi pada uji LC-MS/MS. Keberadaan AFM1 pada susu pasteurisasi berasal dari AFM1 yang ada pada susu segar. Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa sebagian besar sampel susu pasteurisasi yang dijual di Provinsi DKI Jakarta dan Jawa Barat mengandung AFM1, namun konsentrasinya tidak melebihi batas maksimum yang ditetapkan oleh SNI 7385-2009 tentang Batas Maksimum Kandungan Mikotoksin dalam Pangan yaitu 500 ppt.
Keyword: aflatoksin M1i, enzyme-linked immunosorbent assay, liquid chromatography-mass spectrometry,, susu pasteurisas

Judul: Kajian Risiko Aflatoksin M1 dalam Produk Formula untuk Bayi dan Anak usia 0-36 Bulan
Abstrak: Aflatoksin M1 (AFM1) adalah metabolit dari hidroksilasi aflatoksin B1, bersifat karsinogenik dan terdapat pada susu dan produk berbahan dasar susu, termasuk produk formula bayi dan anak. Beberapa penelitian menunjukkan hubungan antara paparan aflatoksin M1 dengan gangguan pertumbuhan pada bayi dan anak. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kajian risiko AFM1 pada bayi dan anak usia 0-36 bulan melalui konsumsi produk formula. Tahapan dalam penelitian ini adalah melakukan kajian paparan AFM1 pada produk formula untuk bayi dan anak usia 0-36 bulan dan selanjutnya karakterisasi risiko AFM1. Kajian paparan dilakukan untuk mengetahui nilai Estimated Daily Intake (EDI) dengan menggunakan data konsentrasi AFM1 dan data konsumsi produk formula. Data konsentrasi AFM1 diperoleh dari data yang tercantum pada Certificate of Analysis (CoA) produk formula yang terdaftar di BPOM pada periode Januari 2015 hingga Juni 2018. Untuk perhitungan rata-rata konsentrasi AFM1 dan kajian paparan AFM1, konsentrasi AFM1 yang tidak terdeteksi (no detected atau ND) dinyatakan dengan nilai 0 pada skenario lower bound (LB) dan dinyatakan nilai limit deteksi ( Limit of Detection atau LOD) untuk skenario upper bound (UB). Data konsumsi yang digunakan adalah data konsumsi berdasarkan anjuran pelaku usaha dan data konsumsi berdasarkan survei konsumsi makanan individu (SKMI) tahun 2015 dari Kementerian Kesehatan RI. Karakterisasi risiko ditetapkan dengan menggunakan indeks bahaya, yaitu rasio antara EDI dan threshold dose 50 (TD50) AFM1 (10.38 mcg/kgBB) dibagi safety factor (50000). Selain indeks bahaya, karakterisasi risiko juga ditetapkan dengan nilai margin of exposure (MoE), yaitu rasio antara TD50 dengan EDI. Berdasarkan data CoA pada pendaftaran pangan dan data LOD AFM1, konsentrasi AFM1 pada produk formula berkisar antara tidak terdeteksi hingga 0.250 ng/g. LOD dari analisis AFM1 yang tercantum pada CoA berkisar antara 0.01 sampai dengan 0.025 ng/g. Konsentrasi rata-rata AFM1 pada formula bayi, formula lanjutan dan formula pertumbuhan untuk skenario LB adalah 0.023, 0.042 dan 0.004 ng/g. Nilai rata-rata konsentrasi ini semuanya masih dibawah batas maksimum AFM1 pada produk susu (0.5 ng/g) seperti tercantum dalam Peraturan BPOM No.HK.00.06.1.52.4011 tentang Penetapan Batas Maksimum Cemaran Mikroba dan Kimia dalam Makanan tahun 2009. Dalam hal ini, konsentrasi rata-rata AFM1 tertinggi terdapat pada formula lanjutan dengan konsentrasi sekitar dua kali lebih tinggi dari formula bayi dan sekitar sebelas kali lebih tinggi dari formula pertumbuhan. Nilai EDI rata-rata AFM1 untuk bayi usia 0-6 bulan, 6-12 bulan dan anak usia 1-3 tahun berdasarkan survei konsumsi individu untuk skenario LB adalah 0.260, 0.282 dan 0.029 ng/kgBB/hari. Nilai EDI rata-rata AFM1 untuk bayi usia 0-6 bulan, 6-12 bulan dan anak usia 1-3 tahun berdasarkan konsumsi anjuran pelaku usaha untuk skenario LB adalah 0.403, 0.663 dan 0.031 ng/kgBB/hari. Nilai indeks bahaya rata-rata AFM1 berdasarkan EDI anjuran pelaku usaha dan EDI survei konsumsi individu untuk skenario LB yang nilainya lebih dari satu terdapat pada kelompok usia 0-6 bulan dan 6-12 bulan. iv Konsentrasi rata-rata AFM1 pada formula bayi, formula lanjutan dan formula pertumbuhan untuk skenario UB adalah 0.034, 0.051, dan 0.012 ng/g. Nilai rata-rata konsentrasi ini masih memenuhi ketentuan Peraturan BPOM No.HK.00.06.1.52.4011 tahun 2009. Dalam hal ini, konsentrasi rata-rata AFM1 tertinggi terdapat pada formula lanjutan dengan konsentrasi sekitar satu setengah kali lebih tinggi dari formula bayi dan sekitar empat kali lebih
Keyword: Aflatoksin M1, formula bayi, formula lanjutan, formula pertumbuhan, indeks bahaya

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