June 24, 2026, oleh
WARTASEKOLAH.id-Pendaftaran ajang Olimpiade Sains Nasional (OSN) Bidang Kecerdasan Artifisial (AI) yang bertajuk Ekshibisi AI 2026 resmi dibuka hingga 15 Juli mendatang. Kompetisi berskala nasional ini dapat diikuti oleh seluruh siswa tingkat SMA atau sederajat di Indonesia. Dilansir dari Detikcom, berdasarkan buku Panduan Ekshibisi Kompetisi Kecerdasan Artifisial Bidang Sains Tahun 2026 SMA/MA/SMK/MAK/Sederajat, agenda ini merupakan wadah bagi pelajar bertalenta.
Ekshibisi Kompetisi Kecerdasan Artifisial (EKKA) 2026 diproyeksikan untuk menjaring calon peserta International Olympiad in Artificial Intelligence (IOAI) pada tahun berikutnya. Pergelaran kompetisi ini bakal melewati tiga fase penyaringan. Tahapan awal berupa pra-seleksi yang bertujuan menyaring 100 peserta terbaik dari seluruh pendaftar.
Memasuki fase berikutnya, para peserta akan diseleksi kembali hingga menyisakan 30 finalis terbaik. Babak final nasional dijadwalkan berlangsung bersamaan dengan pergelaran OSN Nasional 2026 pada 14 sampai 20 September 2026 di Universitas Muhammadiyah Malang.
Materi yang bakal diujikan pada kompetisi tahun ini mengacu langsung pada bagian silabus lengkap milik IOAI. Kisi-kisi kompetisi terbagi ke dalam beberapa poin keahlian utama. Poin pertama mencakup Pengetahuan dan Keterampilan Dasar. Materi ini meliputi konsep serta teori matematika, statistika, teori peluang, optimasi, hingga kemampuan pemrograman menggunakan bahasa Python.
Bagian kedua membahas mengenai Teori dan Praktik Machine Learning Klasik. Bidang ini menguji kemampuan analisis dan pengolahan data mendasar, feature engineering, supervised learning, unsupervised learning, serta evaluasi beserta validasi model machine learning. Materi ketiga berkaitan dengan Artificial Neural Network. Fokus bahasan meliputi arsitektur JST, multilayer perceptron, algoritme pelatihan dan optimasi JST, fungsi aktivasi, hingga metode regularisasi.
Sektor keempat adalah Computer Vision (CV). Para peserta akan diuji mengenai dasar-dasar CV, konvolusi, teknik pooling, klasifikasi citra, deteksi obyek, segmentasi citra, serta transfer learning. Komponen terakhir yang diujikan adalah Natural Language Processing (NLP). Materi ini mendalami aspek pengambilan fitur seperti TF-IDF, teknik embedding, dasar-dasar transformer atau attention, hingga proses klasifikasi teks.
