Tim Mahasiswa ITB Juara Pertama Datathon Artificial Intelligence

Tim mahasiswa dari program studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung (ITB) menyabet juara pertama di ajang Datathon Kecerdasan Buatan, Artificial Intelligence Innovation Summit (AIIS) 2021. Mereka memakai analisis dan formula perhitungan sendiri untuk menjawab soal dalam lomba.

Konferensi tahunan itu gelaran Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) dan Kolaborasi Riset dan Inovasi Industri Kecerdasan Artifisial (Korika). Pemenang lomba diumumkan secara daring pada 13 November 2021. Juri menyatakan Tim Aurora yang beranggotakan Dimas Shidqi Parikesit, Rio Alexander Audino, dan Rizky Ramadhana dari ITB sebagai juara pertama.

“Lomba itu nggak buat kita rugi. Meski kalah, kita tidak rugi, tetapi jika menang, kita malah mendapatkan hadiah,” kata Dimas di laman ITB, Selasa 30 November 2021.

Perlombaan Datathon AI itu terdiri dari dua tahap, yaitu penyisihan dan final. Pada tahap penyisihan, masalah yang harus dipecahkan adalah memprediksi waktu saat 50 persen masyarakat Indonesia sudah divaksinasi lengkap.

Untuk memecahkan masalah ini, ketiga mahasiswa angkatan 2020 itu mencari data yang relevan. Kemudian, mereka memprediksi datanya dengan model AI yang bisa menyelesaikan masalah time series forecasting. Secara spesifik, mereka menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).

Lolos dari babak penyisihan, tim di final menghadapi soal kasus untuk menentukan persentase optimum WFH (work from home) dan WFO (office). Tim mempertimbangkan aspek kesehatan dan ekonomi. Makalah yang mereka buat berjudul: “Penentuan Presentase WFO Optimum untuk Kebijakan Agresif dan Moderat Menggunakan Regresi Polinomial dan Regresi Linear”.

Tim ITB membuat formula perhitungan dari analisis sendiri tanpa memakai teori yang ada. Dengan perhitungan itu, pemerintah dapat memberi bobot sendiri sesuai dengan tujuannya. Misalnya jika lebih ingin menekankan pada aspek kesehatan, parameter bobot untuk kesehatan dibuat tinggi, sedangkan bobot untuk ekonomi dibuat rendah dan sebaliknya.

Leave a Reply

Your email address will not be published.