Judul: Kajian Risiko Paparan Benzo(a)piren dalam Berbagai Olahan Daging dan Unggas pada Populasi Mahasiswa IPB Menggunakan Pendekatan Probabilistik.
Abstrak: Benzo(a)piren merupakan kontaminan pangan yang terbentuk selama proses pengolahan daging dan unggas. Semakin meningkatnya konsumsi produk olahan yang berasal dari daging, maka semakin tinggi risiko terpapar senyawa benzo(a)piren yang berpotensi sebagai animal carcinogen dan probable human carcinogen. Tujuan penelitian ini adalah mengukur tingkat paparan benzo(a)piren pada mahasiswan IPB. Penelitian ini merupakan kajian observasional dengan survei food recall 24 hours. Data diperoleh dari 400 orang mahasiswa IPB dengan mengisi kuesioner secara online. Kajian risiko paparan benzo(a)piren dilakukan dengan pendekatan probabilistik menggunakan simulasi Monte Carlo dengan 10,000 iterasi pada software @RISK 8.0 kemudian dilanjut dengan sensitivity analysis. Berdasarkan hasil simulasi Monte Carlo dengan distribusi normal dan eksponensial, hanya terdapat satu jenis konsumsi daging yang memiliki nilai MoE (Margin of Exposure) kurang dari standar (10,000), yaitu pada konsumsi maksimum ayam goreng. Persen populasi mahasiswa IPB yang berpotensi mengalami gangguan kesehatan akibat terpapar benzo(a)piren melalui konsumsi ayam goreng adalah 0.8% (133 mahasiswa) berdasarkan sebaran eksponensial dan 1.7% (284 mahasiswa) berdasarkan sebaran normal. Hasil sensitivity analysis menunjukkan faktor yang paling berpengaruh terhadap paparan benzo(a)piren pada daging adalah jumlah konsumsi. Sehingga skenario batas aman konsumsi ayam goreng bagi laki-laki dengan berat badan 67.40 kg adalah empat potong dada bawah dan satu potong dada atas per hari, sementara perempuan dengan berat badan 53.84 kg konsumsi batas amannya adalah empat potong dada bawah per hari.
Keyword: Ayam, benzo(a)piren, daging, risiko, simulasi Monte Carlo

Judul: Kajian Risiko Paparan Dioksin dalam Produk Daging Sapi pada Populasi Mahasiswa IPB Menggunakan Pendekatan Probabilistik.
Abstrak: Dioksin merupakan kontaminan kimia berbahaya yang diproduksi secara tidak sengaja pada proses pembakaran yang banyak ditemukan pada sampah rumah tangga dan industri. Berbagai studi menggunakan hewan percobaan dan cohort pada manusia menunjukkan bahwa dioksin berpotensi menyebabkan kanker. Sifat dioksin yang larut dalam lemak menyebabkan dioksin dapat masuk dalam rantai pangan khususnya pada produk pangan asal hewan. Daging sapi merupakan salah satu bahan pangan yang berpeluang untuk terpapar dioksin karena memiliki jaringan lemak. Kajian risiko merupakan evaluasi ilmiah terhadap peluang dan tingkat keparahan gangguan kesehatan akibat terpapar bahaya yang terdapat dalam makanan. Kajian risiko terdiri dari empat tahapan yaitu identifikasi bahaya, karakterisasi bahaya, kajian paparan, dan karakterisasi risiko. Kajian paparan dilakukan dengan melakukan survei mengenai pola konsumi makanan dengan metode 24-hours food recall dan selanjutnya membuat model simulasi Monte Carlo untuk masing-masing variabel input. Variabel input yang diperhitungkan dalam kajian paparan digunakan dalam bentuk sebaran yaitu sebaran jumlah konsumsi pangan per hari, sebaran total dioksin pada produk daging sapi serta sebaran berat badan. Simulasi dilakukan dengan 10,000 iterasi sehingga didapatkan hasil paparan dioksin yang membentuk sebaran EDI (Estimated Daily Intake). Sebaran data paparan kemudian dibandingkan dengan TDI (Tolerable Daily Intake) untuk mendapatkan persen risiko. Hasil menunjukkan peluang risiko paparan dioksin berdasarkan pendekatan lognormal dapat muncul pada 3.9% (± 679 mahasiswa) populasi mahasiswa IPB yang mengonsumsi daging sapi rebus. Nilai risiko paling tinggi pada kondisi terburuk berdasarkan pendekatan eksponensial adalah konsumsi daging sapi rebus perempuan sebesar 233.80%, sedangkan berdasarkan pendekatan lognormal adalah konsumsi daging sapi rebus untuk keseluruhan populasi mahasiswa IPB sebesar 891.0%. Berdasarkan pendekatan lognormal risiko sebesar 104.08% muncul pada persentil ke-95 konsumsi daging rebus oleh mahasiswa perempuan.
Keyword: dioksin, kajian risiko, probabilistik, simulasi Monte Carlo

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