Judul: Kajian Kandungan Fosfor pada Produk Pangan Olahan di Indonesia
Abstrak: Fosfor (P) merupakan zat gizi yang dapat digunakan sebagai Bahan Tambahan Pangan (BTP) dalam bentuk senyawa fosfat. BTP fosfat ditambahkan ke dalam pangan olahan berfungsi sebagai garam pengemulsi, anti kempal, pengemulsi, penstabil, dan pengatur keasaman dengan batas maksimum 10 mg/kg – 9000 mg/kg tergantung dari jenis pangan olahannya. Berdasarkan peraturan yang berlaku, batas maksimum BTP fosfat dihitung sebagai total P pada produk akhir sedangkan penggunaan BTP fosfat banyak terdapat pada pangan olahan yang secara alami bahan bakunya mengandung fosfor dengan cukup tinggi seperti produk susu, daging olahan, serealia, dan lain-lain, sehingga dapat mempengaruhi kadar fosfor pada produk akhir. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis kesesuaian kadar fosfor pangan olahan dengan regulasi yang berlaku. Metode penelitian yang digunakan melalui beberapa tahap yaitu inventarisasi dan identifikasi pangan olahan di Indonesia yang terdaftar secara e-registrasi pada tahun 2013-2015, yang kemudian disampling dan dianalisis kandungan total P dengan metode spektrofotometri. Hasil penelitian menunjukkan pangan olahan tidak mengandung BTP fosfat terdeteksi kadar P dalam jumlah tertentu. Kadar fosfor rata-rata pada pangan olahan yang mengandung BTP fosfat pada setiap jenis pangan bervariasi dengan rata-rata secara keseluruhan 2867 mg/kg. Pangan olahan tanpa BTP fosfat terdeteksi total fosfor dalam jumlah tertentu dengan rata-rata seluruh produk 1530 mg/kg. Rata-rata perbedaan kadar fosfor pangan olahan yang tidak mengandung BTP fosfat dengan pangan olahan yang mengandung BTP fosfat yaitu 1337 mg/kg atau tingkat kenaikannya sebesar 39%. Dari perbedaan masing-masing produk pada umumnya kadar fosfor pangan olahan yang disampling memenuhi batas maksimum penggunaan fosfat sebagai BTP kecuali pada produk bumbu dan premix. Jenis BTP fosfat yang digunakan pada sampel teridentifikasi 12 jenis dan BTP fosfat yang paling banyak digunakan yaitu natrium tripolifosfat. Dalam penggunaannya BTP fosfat tersebut berfungsi sebagai penstabil, pengemulsi, dan antikempal.
Keyword: fosfor, fosfat, Bahan Tambahan Pangan, pangan olahan

Judul: Studi Penggunaan Bahan Tambahan Pangan pada Produk Olahan Daging Ayam (Gallus gallus domesticus)  berdasarkan Informasi Label Pangan
Abstrak: Produk olahan daging ayam merupakan produk hewani yang konsumsinya cukup populer di Indonesia karena kepraktisannya. Penambahan Bahan Tambahan Pangan (BTP) pada produk sejenis sudah merupakan hal lumrah untuk menghasilkan produk akhir dengan karakteristik yang diharapkan. Penggunaan BTP terdiri dari golongan dan jenis yang beragam tergantung pada jenis produk olahan daging ayam. Meskipun regulasi BTP sudah diatur dengan jelas menurut BPOM, pada kenyataannya masih terdapat BTP yang penggunaannya tidak sesuai dengan regulasi. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh daftar golongan dan jenis BTP yang digunakan pada setiap jenis produk olahan daging ayam serta persentasenya dari total produk yang diambil sebagai sampel berdasarkan informasi yang diperoleh dari label produk pangan, serta mengecek kesesuaian golongan BTP beserta jenisnya (bila disebutkan dalam label) berdasarkan regulasi yang berlaku (PerBPOM No. 11 Tahun 2019 untuk 26 golongan BTP dan PerBPOM No. 13 Tahun 2020 untuk BTP perisa). Pengambilan sampel produk olahan daging ayam menggunakan teknik purposive sampling yang dibagi berdasarkan kategori pangan 08.2.3, 08.3.2, dan 08.3.3, masing-masing 16, 37 dan 28 sampel. Hasil penelitian menunjukkan terdapat total 12 golongan BTP yang digunakan pada produk dari ketiga kategori pangan tersebut yaitu BTP pemanis, pengatur keasaman, antikempal, pengembang, pengental, pengemulsi, penguat rasa, penstabil, pengawet, pewarna, antioksidan dan perisa dari total 81 sampel produk. Golongan BTP yang digunakan dalam 70% atau lebih sampel produk pangan adalah BTP penguat rasa dan penstabil pada kategori pangan 08.2.3; BTP penguat rasa, penstabil, pengawet dan antioksidan pada kategori pangan 08.3.2; BTP penguat rasa, penstabil dan pewarna pada kategori pangan 08.3.3. Golongan BTP pemanis, antikempal, pengembang, pengental memiliki frekuensi penggunaan paling kecil diantara 12 golongan BTP yang digunakan dalam produk dari kategori pangan 08.2.3, 08.3.2, dan 08.3.3. Dari 12 golongan BTP, 11 golongan BTP (92%) beserta jenisnya (yang disebutkan dalam label) telah memenuhi regulasi yang berlaku sebagai BTP yang ditambahkan langsung pada produk pangan, sedangkan BTP pengembang terdapat dalam produk sebagai carry over disebabkan penggunaan tepung terigu, namun ini masih memenuhi regulasi yang berlaku untuk carry over., Processed chicken meat products are animal products whose consumption is quite popular in Indonesia because of its practicality. The addition of Food Additives (FA) to similar products is commonplace to produce a final product with the expected characteristics. The use of FA consists of various groups and types depending on the type of processed chicken meat product. Even though FA regulations have been clearly regulated according to BPOM, in reality there are still BTP whose use is not in accordance with regulations. This study aims to obtain a list of FA groups and types used in each type of processed chicken meat product and the percentage of the products from the total products selected as samples which use the FA based on information obtained from food product labels, as well as to check the FA class and its type (if stated on the label) based on regulations, which are in force (PerBPOM No. 11 of 2019 for 26 FA groups and PerBPOM No. 13 of 2020 for flavoring group). Sampling of processed chicken meat products by a purposive sampling technique on food category 08.2.3, 08.3.2 and 08.3.3 resulted with 16,
Keyword: food additives, food categories, food labels, processed chicken meat products, BTP regulations

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