Pemahaman tentang dasar-dasar matematika menjadi kunci penting dalam perkembangan kecerdasan buatan. Pesan itu disampaikan Prof. Sapna Ratan Shah, Ph.D., profesor dari Jawaharlal Nehru University (JNU), India, dalam International Guest Lecture Fakultas Teknologi Elektro dan Informatika Cerdas (FTEIC) Untag Surabaya yang digelar Sabtu, 1 November 2025, di Auditorium R. Ing. Soekonojono Untag Surabaya.
Acara bertajuk “How AI Changes Our Lives: Mathematical Models in Biology and Beyond” ini diikuti oleh 150 mahasiswa dari empat program studi di lingkungan FTEIC, yakni Teknik Elektro, Informatika, Sistem dan Teknologi Informasi (Sistekin), serta Artificial Intelligence (AI).
Dekan FTEIC Untag Surabaya, Aris Heri Andriawan, S.T., M.T., menyambut positif kehadiran Prof. Sapna. Ia menilai kuliah tamu ini bukan sekadar berbagi wawasan, tetapi menjadi langkah awal membangun jejaring akademik antara Untag Surabaya dan Jawaharlal Nehru University, India.
“Kami berharap kegiatan ini menjadi awal dari kolaborasi jangka panjang antara Untag Surabaya dan Jawaharlal Nehru University, baik dalam bentuk dosen tamu, pertukaran mahasiswa, penelitian bersama, maupun publikasi ilmiah kolaboratif,” ujarnya (1/11)
Sebagai tindak lanjut, dilakukan penandatanganan Official Record antara Untag Surabaya dan JNU India sebagai simbol kerja sama akademik kedua institusi, disusul penyerahan cinderamata kepada Prof. Sapna sebagai bentuk apresiasi atas kontribusinya.
Dalam sesi pemaparannya, Prof. Sapna Ratan Shah membahas secara mendalam materi berjudul “The Mathematical and Computational Foundations of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning.” Ia menekankan bahwa prinsip-prinsip dasar matematika seperti fungsi, optimisasi, dan pemodelan komputasi menjadi fondasi utama dalam membangun sistem kecerdasan buatan modern.
“Setiap permasalahan di sekitar kita dapat direpresentasikan dalam bentuk matematika. Dengan memahami struktur matematis di balik algoritma AI, kita dapat membangun model yang mampu memprediksi dan menyelesaikan berbagai persoalan kompleks secara efisien,” jelasnya (1/11)
Sesi berikutnya menghadirkan diskusi interaktif antara peserta dan narasumber. Daru Airlangga, mahasiswa asal Program Studi Teknik Elektro, bertanya mengenai perbedaan mendasar antara machine learning dan deep learning dari sisi kompleksitas matematikanya.
“Apa perbedaan inti secara matematis antara machine learning dan deep learning, khususnya dalam hal kompleksitas fungsi yang dapat mereka perkirakan?” tanya Daru
Menanggapi hal tersebut, Prof. Sapna menjelaskan bahwa perbedaan utamanya terletak pada cara kedua pendekatan tersebut mempelajari fitur dari data.
“Dalam machine learning, proses feature engineering dilakukan secara manual, dimana manusia menentukan fitur apa yang penting dalam data. Sedangkan pada deep learning, sistem secara otomatis mengenali dan mempelajari fitur-fitur tersebut melalui berbagai lapisan komputasi. Karena itu, deep learning lebih kompleks, sebab mampu merepresentasikan dan memperkirakan fungsi-fungsi matematis yang lebih rumit tanpa campur tangan manusia,” tutup Prof. Sapna
Semangat inilah yang diharapkan terus menumbuhkan generasi peneliti muda yang kritis dan berpikiran global, sekaligus menegaskan komitmen FTEIC Untag Surabaya bahwa kemajuan teknologi harus bertumpu pada pemahaman mendalam terhadap matematika serta kolaborasi lintas disiplin ilmu. (Salsha)
