Kajian Kesesuaian Standar Cemaran Kimia (Logam Berat dan PAH) pada Produk Perikanan di Indonesia dengan Standar Negara Lain dan Codex
Notice bibliographique
Résumé
AbstrakPangan dapat terkontaminasi oleh cemaran kimia karena penanganan dan pengolahan pangan yang tidak sesuai. Tujuan dari penelitian ini adalah 1) mengidentifikasi mayoritas penyebab penolakan produk perikanan Indonesia, 2) menelaah standar cemaran kimia pada produk perikanan, khususnya logam berat yang ada di Indonesia, Codex Alimentariurs Commision (CAC) dan negara-negara lain, serta 3) memberikan rekomendasi bagi pemerintah selaku regulator dalam proses perumusan suatu standar. Dokumen standar cemaran kimia pada produk perikanan dikumpulkan dari dokumen/peraturan yang dikeluarkan oleh Badan Pengawasan Obat dan Makanan (BPOM), Badan Standardisasi Nasional (BSN), CAC, dan 11 negara lain yaitu Uni Eropa, Kanada, China, Korea Selatan, Vietnam, Amerika Serikat, Jepang, Malaysia, Singapura, Thailand, dan Australia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 164 notifikasi penolakan produk perikanan Indonesia di Uni Eropa, Kanada, dan Korea Selatan selama 10 tahun (2008-2017), penolakan produk perikanan tertinggi disebabkan oleh adanya cemaran kimia merkuri dan metilmerkuri pada ikan todak sebesar 27%, kadmium pada gurita sebesar 5% dan benzo[a]piren pada ikan asap sebesar 3%. Batas maksimum cemaran kimia untuk arsen, kadmium, dan timbal (pada ikan predator) di Indonesia yang terdapat pada Peraturan Kepala (Perka) BPOM Nomor 5 Tahun 2018 lebih rendah dibandingkan dengan yang terdapat di SNI 7387:2009 maupun yang ditetapkan oleh CAC serta negara lain. Indonesia telah menetapkan batas maksimum benzo[a]piren pada ikan asap, sementara itu CAC hanya menetapkan code of practice terhadap benzo[a]piren. Peraturan cemaran logam berat belum sepenuhnya dipedomani oleh para eksportir sehingga masih terdapat penolakan produk perikanan Indonesia. Hal ini menunjukkan masih perlu dilakukan pengawasan terkait kandungan logam berat yang terdapat pada produk perikanan di Indonesia. Code of practice terkait proses pengolahan pangan direkomendasikan untuk diterbitkan guna meminimalisir kandungan benzo[a]piren. Compliance Assessment of Chemical Contaminant Standard (Heavy Metal and PAH) for Fishery Products in Indonesia with those of Other Countries and CodexAbstractFood can be contaminated by chemical contamination through inappropriate food handling and processing. The purpose of this study aims to: 1) identify the chemical contamination caused majority of the rejection of Indonesia fishery products, 2) reviewing the chemical standards of contamination fishery products in Indonesia, Codex Alimentariurs Commision (CAC) and other countries, and 3) provide recommendations for the setting of chemical contamination standards in fishery products. Chemical contamination standards were collected from regulations issued by the Indonesia National Agency of Drug and Food Control (NADFC), National Standardization Agency of Indonesia, CAC, and 11 other countries: European Union/EU, Canada, China, South Korea, Vietnam, United States of America, Japan, Malaysia, Singapore, Thailand, and Australia. The results showed that in the 10 years period (2008-2017), there were 164 rejection notifications in EU, Canada, and South Korea and the highest rejection was caused by chemical contamination i.e. 27% caused by mercury and methylmercury in swordfish, 5% caused by cadmium in octopus and 3% caused by benzo[a]pyrene in smoked fish. The maximum limit of chemical contamination for arsenic, cadmium, and lead (predatory fish) in Indonesia as stated in the Regulation of the Head of NADFC Number 5 of 2018 lower than the maximum limit set in SNI 7387: 2009 and sets in CAC and other countries. Indonesia set the maximum limit for benzo[a]pyrene in smoked fish, whereas CAC published the code of practice to avoid a benzo[a]pyrene formation. Regulations of maximum limit for heavy metal contamination have not been fully guided by fisheries exporters, so that there was still rejection of Indonesian fishery products. The action needed is tightening the monitoring of heavy metal in fishery products in Indonesia. Code of practice to avoid benzo[a]pyrene formation is recommended to set up to minimize the benzo[a]pyrene formation on food processing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».