Judul: Profil Pangan Olahan yang Mengandung Zat Pengawet, Jenis Pengawet Benzoat dan Kajian Paparannya di Indonesia
Abstrak: Bahan Tambahan Pangan (BTP) adalah bahan yang ditambahkan ke dalam pangan untuk mempengaruhi sifat atau bentuk pangan. Sesuai hasil sidang Codex Committee on Food Additive (CCFA) ke 48 tahun 2016 ditetapkan untuk menurunkan batas maksimum BTP benzoat pada kategori pangan minuman berbasis air berperisa menjadi 250-300 mg/L dari 400 mg/L dengan tujuan perlindungan konsumen. Benzoat adalah BTP yang digunakan pada pangan dengan tujuan menjaga kestabilan pangan dengan proses pengawetan. Batas maksimum benzoat sebagai asam benzoat yang diijinkan di Indonesia melalui Peraturan Kepala BPOM nomor 36 tahun 2013 tentang Batas Maksimum Penggunaan Bahan Tambahan Pangan Pengawet berkisar dari 40 sampai dengan 2000 mg/kg dengan batas maksimum untuk minuman berbasis air berperisa adalah 400 mg/kg. Perbedaan batas maksimum pengawet benzoat antara Codex dan Indonesia memerlukan peninjauan kembali apakah batas maksimum penggunaan pengawet benzoat masih dapat memberikan perlindungan kepada masyarakat dengan melakukan kajian paparan pengawet benzoat di Indonesia. Kajian paparan pengawet benzoat menggabungkan kadar pengawet benzoat dalam pangan dan data konsumsi pangan individu untuk memperkirakan paparan. Tujuan penelitian adalah mendapatkan tingkat paparan pengawet benzoat dari pangan di Indonesia dengan pendekatan deterministik. Kadar pengawet benzoat diperoleh dari data pangan terdaftar di BPOM RI tahun 2012-2016. Profil pangan olahan yang mengandung pengawet benzoat dari pangan terdaftar di BPOM RI selama lima tahun sebanyak 73,224 nomor izin edar diterbitkan dengan jumlah pangan yang mengandung pengawet sebanyak 9,203 (13%). Penggunaan pengawet benzoat sebanyak 3,443 produk pangan termasuk pengawet metil para-hidroksibenzoat sebanyak 10 produk pangan. Benzoat yang digunakan adalah garam benzoat tunggal (n=2,779 (66%)), asam benzoat tunggal (n=50 (2%)) dan campuran pengawet benzoat dan pengawet lain (n=1,104 (32%)). Campuran pengawet yaitu asam benzoat-asam sorbat (n=699), asam benzoat-sulfit (n=366) dan asam benzoat-asam sorbat-sulfit (n=39). Kadar pengawet benzoat pada pangan yang digunakan untuk menghitung paparan adalah batas maksimum standar, penggunaan tertinggi oleh produsen dan laporan hasil pengujian produk tertinggi oleh produsen untuk memberikan tingkat paparan dengan pendekatan deterministik. Nilai kadar pengawet benzoat baik dari penggunaan dan laporan hasil pengujian yang mendekati batas maksimum standar menunjukkan bahwa benzoat cukup stabil pada proses pengolahan sehingga nilai tertinggi yang terdeteksi sesuai laporan pengujian produk sama dengan penggunaannya. Data konsumsi pangan individu berasal dari Laporan Survei Konsumsi Makanan Individu (SKMI) Indonesia Tahun 2014 yang terbagi atas enam kelompok umur yaitu anak balita (0-59 bulan), anak sekolah (5-12 tahun), remaja (13-18 tahun), dewasa (19-55 tahun), lansia (>55 tahun) dan semua umur. Perhitungan nilai paparan pengawet benzoat menggunakan pendekatan deterministik dibandingkan dengan nilai acceptable daily intakes (ADI) untuk mendapatkan tingkat risiko paparan pengawet benzoat di Indonesia. Nilai rerata paparan zat pengawet benzoat berkisar antara 0.37-2.87 mg/kg bb/hari (7.40-57.40% ADI) pada semua kelompok umur. Kelompok umur yang tertinggi mendapatkan paparan pengawet benzoat adalah kelompok umur 0-59 bulan (43.87-57.40% ADI) dan 5-12 tahun (30.92-39.20% ADI). Secara umum paparan pengawet benzoat di Indonesia dapat dinyatakan risiko pengawet benzoat menunjukkan bahwa asupan pengawet benzoat tidak melebihi ADI dan karena itu tidak terdapat risiko yang berkaitan dengan keamanan dan kesehatan karena penggunaan pengawet benzoat yang dibuktikan dengan persentase nilai ADI dibawah 100%. Pangan yang berkontribusi dalam paparan pengawet benzoat adalah minuman, bumbu seperti kecap, saus emulsi dan non emulsi, makanan pencuci mulut berbahan
Keyword: benzoat, kajian paparan, pendekatan deterministik, survei konsumsi makanan individu (SKMI)

Judul: Paparan Btp Pengawet Dan Pemanis Pada Pangan Yang Dikonsumsi Anak Usia Sekolah Di Kota Pekanbaru, Riau
Abstrak: Bahan Tambahan Pangan (BTP) adalah bahan yang ditambahkan ke dalam pangan untuk mempengaruhi sifat atau bentuk pangan, tidak dimaksudkan untuk dikonsumsi secara langsung/tidak diperlakukan sebagai bahan baku pangan, baik yang mempunyai nilai gizi atau tidak. Jenis BTP yang banyak terdapat didalam produk pangan adalah pengawet dan pemanis terutama pada produk pangan industri yang biasa dikonsumsi oleh kelompok anak usia sekolah. Adanya peningkatan konsumsi suatu produk pangan, maka asupan BTP juga akan meningkat. Apabila BTP dikonsumsi secara berlebihan maka akan berdampak negatif terhadap kesehatan. Dengan memperhatikan hal tersebut diatas, untuk mengantisipasi penggunaan BTP dalam pangan yang semakin meluas, adanya isu keamanan pangan mengenai jenis pengawet dan pemanis yang digunakan, serta sebagai acuan dalam pengawasan, perlu dilakukan kajian paparan mengenai jenis BTP pengawet dan pemanis yang paling banyak dikonsumsi serta bagaimana paparan, dan analisis risikonya, sehingga dapat ditentukan apakah perlu atau tidaknya pengawasan lebih lanjut. Mengingat masih sedikitnya data kajian paparan BTP di tingkat nasional untuk menunjang penetapan batas maksimum BTP yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui paparan BTP pengawet dan pemanis yang paling banyak dikonsumsi, karakteristik risikonya, dan kategori produk pangan apa yang paling berkontribusi berdasarkan nilai Theoretical Maximum Daily Intake (TMDI) untuk BTP pengawet dan pemanis serta nilai Estimated Daily Intake (EDI) untuk BTP pemanis yang diperoleh. Penelitian ini dilakukan melalui proses wawancara menggunakan metode 24-hours recall. BTP yang akan dipilih nantinya juga akan mempertimbangkan nilai ADI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara umum rata-rata paparan BTP pengawet dan pemanis dari keseluruhan responden tingkat SD, SMP, dan SMA masih dibawah nilai ADI. Tetapi, jika dilihat berdasarkan TMDI per-responden terdapat total 103 responden (22.78%) dengan rincian: 77 responden SD (26.83%), 23 responden SMP (21.90%), dan 3 responden SMA (5.00%) yang tergolong risiko tinggi terhadap paparan benzoat dengan TMDI rata-rata 242.91 mg/org/hari (145.80% ADI). Sepuluh responden SD (3.48%) tergolong risiko tinggi terhadap paparan siklamat berdasarkan EDI atau berdasarkan kadar siklamat yang terdapat didalam produk dengan EDI rata-rata 344.41 mg/org/hari (120.88% ADI). Selain itu, terdapat 5 responden yang tergolong risiko tinggi terhadap paparan benzoat dan siklamat dengan rata-rata konsumsi benzoat 226.96 mg/org hari, dan konsumsi siklmat 362.42 mg/org/hari. Risiko yang diperoleh bisa lebih tinggi daripada hasil penelitian ini. Dalam penelitian ini, data yang diperoleh hanya berdasarkan produk pangan yang memiliki keterangan akan komposisi (ingredient) yang digunakan. Kategori produk pangan yang paling berkontribusi terhadap paparan BTP benzoat berasal dari kategori produk minuman kopi atau teh (64.30%) dan untuk pemanis siklamat berasal dari minuman serbuk (60.21%).
Keyword: kajian paparan, pemanis, pengawet, anak usia sekolah

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