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: 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: 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