JAKARTA - Olimpiade Nasional Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Perguruan Tinggi (ONMIPA-PT) 2026 resmi ditutup dengan Institut Teknologi Bandung ( ITB ) berhasil merebut posisi juara umum. ONMIPA-PT digelar di Universitas Airlangga (Unair).

Direktur Pembelajaran dan Kemahasiswaan (Belmawa) Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi Kementerian Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi, Beny Bandanadjaja menyampaikan apresiasi dan rasa bangganua kepada para finalis dan juara.

“Saya melihat adik-adik mahasiswa yang ada di sini merupakan para juara yang sudah melewati proses yang panjang. Jadi buktikan di suatu hari Anda bisa membuat pengembangan ilmu yang lebih baik lagi,” ujarnya, melalui siaran pers, Sabtu (13/6/2026).

Beny juga mengamini adanya peluang bagi mahasiswa peraih medali ONMIPA untuk mendapatkan beasiswa seperti LPDP. Ia berharap, para talenta sains berbakat tersebut dapat melanjutkan pendidikan setinggi mungkin, baik di Indonesia maupun di mancanegara.

“Hasil ini bagian dari prestasi, portofolio, dan itu saya yakin akan berguna untuk masa depan. Salah satunya dengan menjadikan gelar juara ONMIPA ini sebagai upaya untuk bisa melanjutkan ke jenjang selanjutnya di tempat yang lebih baik,” katanya.

Deretan Juara ONMIPA

Pada ONMIPA 2026, Institut Teknologi Bandung (ITB) berhasil merebut posisi juara umum. Di bidang Fisika, 2 emas, 2 perak, 1 perunggu. Di bidang Biologi, mereka meraih 3 perak, 1 perunggu. Sementara di bidang Kimia, ITB meraih 1 perak, 3 perunggu, 1 honorable mention. Dan di bidang Matematika, mereka mendapatkan 2 perak dan 2 honorable mention.

Berikut perolehan medali ONMIPA 2026.

Medali Emas

Bidang Biologi

1. Reyhan Patera Pramudya (Universitas Diponegoro)

2. Al Davi Muhammad Azriel Firdaus (Universitas Airlangga)

3. Karina Raihana Salsabila (Universitas Gadjah Mada)

Bidang Fisika

1. Daffa Virwandy (Institut Teknologi Bandung)

2. Kevancea Ikea Djunaedi (Institut Teknologi Bandung)

3. Arfian Rafi Pradana (Institut Teknologi Sepuluh Nopember)

Bidang Kimia

1. Andhika Fathurrohman (Institut Teknologi Sepuluh Nopember)

2. Sultan El Shirazy (Universitas Indonesia)

3. Aryo Razak (Universitas Indonesia)

Bidang Matematika

1. Wilbert Leonard Harriman (Universitas Presiden)

2. Fajar Arif Shodiqin (Universitas Gadjah Mada)

3. Muhammad Gian Gymnas Al Alim (Universitas Hasanuddin)

Medali Perak

Bidang Biologi

1. Shata Juangsar Daedo (Institut Teknologi Bandung)

2. Theodore Marvel Suranton (Institut Teknologi Bandung)

3. Ida Ayu Bulan Putri Ahilya (Universitas Diponegoro)

4. Ikhwanul Muslim (Institut Teknologi Bandung)

5. Ganang Fattahuddien Attar (Universitas Gadjah Mada)

Bidang Fisika

1. Muhammad Dakita Arfa Alfaritsi (Institut Teknologi Bandung)

2. Muhammad Syamsuddiin (Institut Teknologi Bandung)

3. Kenny Imam Mahardika (Universitas Katolik Parahyangan)

4. Adika Rasendriya Arya Putra (Institut Teknologi Sepuluh Nopember)

5. Chanio Chai (Universitas Negeri Jakarta

Bidang Kimia

1. Muhammad Rakhaa Qeyva Arman (Universitas Indonesia)

2. Rafif Dia Serano (Universitas Gadjah Mada)

3. Naufal AttallaMaadjid (Institut Teknologi Bandung)

4. Jordy Santosa (Universitas Surabaya)

5. M. Asyiq Manarul Hidayah (Universitas Gadjah Mada)

Bidang Matematika

1. Bunayya Dufadilin Haqqi Syabani (Institut Teknologi Bandung)

2. Syailendra Surya Soesilo (Universitas Brawijaya)

3. Muhammad Faran Aiki (Institut Teknologi Bandung)

4. M. Rival Faiz Faturohman (Universitas Diponegoro)

5. Muhammad Novrizal Akmal (Universitas Padjadjaran)

Medali Perunggu

Bidang Biologi

1. Giovanni Apta Chandrawinata (Universitas Jember)

2. Muhammad Pangestu Abdila (Universitas Andalas)

3. Jordan Ariel Indarta (Universitas Bio Scientia Internasional Indonesia)

4. Aisha Nurfadhilla (Institut Pertanian Bogor)

5. Marcellinus Ariel Tanjungan (Institut Teknologi Bandung)

6. Shaldhan Bayu Yuska (Universitas Ahmad Dahlan)

7. Muhammad Zacky Rilsan (Universitas Andalas)

Bidang Fisika

1. Juan Tegar Augusta (Institut Teknologi Bandung)

2. Muhammad Farros Hamka (Universitas Gadjah Mada)

3. Riva Rizkiana Ramadhani (Institut Teknologi Sepuluh Nopember)

4. Mohammad Fajar Maulid (Universitas Gadjah Mada)

5. Rafi Suryo Saputro (Universitas Indonesia)

6. Imaduddin Akmal (Universitas Gadjah Mada)

7. Syamsul Ma’Arif (Universitas Gadjah Mada)

Bidang Kimia

1. Ziyadatul Ilma (Institut Teknologi Bandung)

2. Muhamad Galang Lifaldin (Institut Pertanian Bogor)

3. Muhammad Fauzan Ramadhan (Institut Teknologi Bandung)

4. Jonathan Aaron Gunawan (Universitas Gadjah Mada)

5. Jason Jayawinata (Universitas Indonesia)

6. Arya Naufal Sihaloho (Institut Pertanian Bogor)

7. Richie Blessing Trisnajaya (Institut Teknologi Bandung

Bidang Matematika

1. Almaas Sulthonu Alandra (Universitas Indonesia)

2. Elizabeth Loretta Willyanta (Universitas Indonesia)

3. Irfan Hanif Yamashita (Universitas Indonesia)

4. Muadz (Universitas Sebelas Maret)

5. Faiq Pramatya Murdiyanto (Universitas Gadjah Mada)

6. La Ode Abdul Aziz (Universitas Hasanuddin)

7. Miftahul Huda (Institut Teknologi Sepuluh Nopember)

Honorable Mention

Bidang Biologi

1. Muhammad Iqbal Taufani (Universitas Airlangga)

2. Eugenia Callista (Universitas Lampung)

3. Febi Febianti (Universitas Andalas)

4. Ni Made Lisa Candra Anggun Nita (Universitas Udayana)

5. Priskila Gracia (Universitas Negeri Yogyakarta)

Bidang Fisika

1. Michael Putra Nababan (Institut Teknologi Sepuluh Nopember)

2. Ahmad Amartia Nurfiqri (Universitas Indonesia)

3. Musaddad (Universitas Andalas)

4. Zulfa Siti Zakia (Universitas Jenderal Soedirman)

5. Kuncoro Nugroho Sakti Muhyi Mustafa (Universitas Indonesia)

Bidang Kimia

1. Muhammad Naufal Khotmi Ramadhan Ashari Jaya Sudrajat (Institut Pertanian Bogor)

2. Anton Triyono (Universitas Gadjah Mada)

3. Muhammad Hartsa Adnan (Universitas Padjadjaran)

4. Syarif Widjaya (Institut Teknologi Bandung)

5. Dimas Setyo Asmoro (Institut Teknologi Sepuluh Nopember)

Bidang Matematika

1. Domu Fidelis (Institut Teknologi Bandung)

2. Aditya Yoga Sadana (Universitas Gadjah Mada)

3. Sabil Khairat Amruddin (Universitas Hasanuddin)

4. Faris Hafizhan Hakim (Institut Teknologi Bandung)

5. Muhammad Allif Qalbiy (Institut Pertanian Bogor)

Affirmation Honorable Mention

Bidang Biologi – Karolina Bupu (Universitas Flores)

Bidang Fisika – Eva Fidellia (Universitas Cenderawasih)

Bidang Kimia – Maria Wilhelmina Pasu (Universitas Katolik Widya Mandira Kupang).

JAKARTA - Brighita L Bangun, Giovinco Wilson Xie, Alexander Leeson, dan Cherilyn Yui, empat siswa SMPK 4 PENABUR berhasil memborong belasan medali kemenangan di kompetisi German Math Olympiad alias GMO yang berlangsung pada 28 April - 3 Mei 2026 di Frankfurt, Jerman.

Brighita meraih dua medali emas, dua medali perak, dan satu medali perunggu. Giovinco meraih dua medali emas dan satu medali perak. Alexander meraih satu medali emas, satu medali perak, dan satu medali perunggu. Sementara itu, Cherilyn meraih tiga medali perak dan satu medali perunggu.

Dengan peserta ratusan ribu pelajar dari berbagai belahan dunia, GMO menjadi salah satu ajang dengan partisipan terbanyak dalam sejarah kompetisi internasional.

Dalam perjalanan menuju panggung GMO, Brighita, Giovinco, Alexander, dan Cherilyn terlebih dahulu melalui tahapan preliminary round dan final round yang berlangsung online. Dari situ, mereka terpilih dan berkesempatan mewakili Indonesia untuk terbang langsung ke Jerman mengikuti grand final.

“Saya mengetahui informasi dari guru di sekolah dan mendaftar pada Oktober 2025. Pada dua tahapan yang berlangsung online, kompetisi ini memiliki aturan yang sangat ketat, seperti kamera harus menyala, share screen harus jelas, tidak boleh keluar dari website, dan seterusnya. Jika ada syarat yang dilanggar ada pengurangan poin hingga diskualifikasi. Puji Tuhan, saya dan teman-teman berhasil lolos di babak preliminary round dan berhak ikut grand final di Jerman,” cerita Brighita, melalui siaran pers, Kamis (14/5/2026).

Keempat siswa mempersiapkan diri selama kurang lebih tujuh bulan lamanya dengan mengerjakan soal latihan yang diberikan GMO maupun materi latihan dari guru di sekolah.

“Ibu Vero dan Pak Anton yang membantu saya dan teman-teman dalam mempersiapkan diri. Mereka selalu siap untuk menjelaskan materi dan berdiskusi apabila saya menemukan kesulitan. Beberapa hari sebelum terbang ke Jerman kami juga berlatih bersama, bahkan sehari sebelum kompetisi saya menyempatkan diri menelepon Ibu Vero saat di kamar hotel,” tutur Cherilyn.

Selain di sekolah, keempat siswa juga berlatih secara mandiri di rumah dengan cara masing-masing.

“Saya belajar setiap hari minimal satu jam dengan mengerjakan soal-soal yang diberikan oleh guru di sekolah. Saya juga terus berlatih untuk memperdalam logika dan kemampuan problem solving,” ujar Giovinco.

“Saya juga belajar dengan mencari soal-soal dari berbagai olimpiade maupun kompetisi lainnya,” sambung Alexander.

Pengalaman ikut lomba hingga berhasil menang menjadi pengalaman yang seru bagi Giovinco, terutama karena dapat pergi ke Jerman untuk mengikuti kompetisi tersebut.

“Goethe-Universität Frankfurt am Main merupakan lokasi kompetisi berlangsung. Universitasnya sangat luas dengan arsitektur khas Eropa,” cerita Giovinco.

“Pada kompetisi GMO ada banyak pelajar yang datang dari berbagai negara dengan budaya berbeda-beda, jadi seringkali saya mengalami kebingungan,” ungkap Brighita.

“Jadi, kita harus jaga sikap dan menghargai budaya masing-masing,” sambung Alexander.

Giovinco berpendapat suasana kompetisi sangat meriah dan kompetitif. Semua peserta sangat bersemangat dan berusaha menampilkan yang terbaik untuk sekolah dan negara masing-masing.

“Kompetisinya sangat menarik. Selain math exam, diadakan juga math dan puzzle challenge yang membuat kami semakin bersemangat sekaligus tertantang untuk memberikan yang terbaik,” tutur Giovinco.

“Untuk soal yang diujikan, itu mirip dengan latihan soal yang dipelajari di sekolah, sehingga pertanyaannya antara mudah dan sulit. Pada soal yang sulit saya mengatasinya dengan mengatur nafas dan mencoba mengingat rumus-rumus yang diberikan guru di sekolah,” tutur Brighita.

Cherilyn yang mengikuti kategori kompetisi kelas 9-11 menemukan kesulitan lain dalam mengerjakan soal.

“Soal yang diberikan cukup unik dan banyak menggunakan contoh dari kehidupan sehari-hari. Namun, ada beberapa materi soal yang belum pernah saya pelajari dan banyak juga yang tricky. Jadi, memerlukan kejelian dan ketelitian untuk memecahkannya. Untuk itu, saya berusaha tenang dan fokus sambil mengingat rumus yang sudah dipelajari sebelumnya. Syukurlah setelah itu, banyak soal yang bisa terselesaikan,” ungkap Cherilyn lega.

Baik Brighita, Giovinco, Alexander, maupun Cherilyn merasa senang dapat membawa pulang medali kemenangan di kompetisi GMO.

“Saya merasa senang karena ini pertama kalinya saya memenangkan lomba matematika, setelah mengalami kegagalan tiga kali dalam kompetisi sebelumnya. Keberhasilan ini membuat guru, orang tua, dan teman-teman saya bangga,” ungkap Brighita.

“Kemenangan ini sekaligus memotivasi saya untuk terus berlatih agar bisa mengikuti kompetisi selanjutnya,” tutur Cherilyn.

Brighita, Giovinco, Alexander, dan Cherilyn berpesan kepada setiap siswa di Indonesia untuk terus semangat belajar dan menentukan arah tujuan hingga berhasil meraih prestasi terbaik.

“Jangan takut bertanya pada guru dan teman-teman di sekolah. Pantang menyerah dan selalu andalkan Tuhan dengan berdoa setiap waktu,” pesan mereka.

Bisnis.com, JAKARTA — Di tengah citra Iran yang kerap dilihat dunia melalui isu geopolitik dan konflik, muncul sosok ilmuwan yang mengubah persepsi tersebut melalui gagasan dan kecemerlangan intelektualnya.

Dia adalah Maryam Mirzakhani, matematikawan asal Iran yang menjadi perempuan pertama dalam sejarah yang meraih Fields Medal, penghargaan setara Nobel, paling bergengsi di bidang matematika.

Perjalanan hidupnya dari Teheran hingga menjadi profesor di Stanford University sering disebut menyerupai kisah inspiratif. Ironisnya, Mirzakhani muda justru tidak tumbuh sebagai penggemar matematika, melainkan seorang pecinta sastra yang bercita-cita menjadi penulis.

Dari Tidak Menyukai Matematika hingga Mendunia

Saat masih bersekolah di Teheran, Mirzakhani lebih tertarik membaca novel dibandingkan mempelajari angka dan rumus. Ketertarikannya terhadap matematika baru muncul ketika seorang guru memperkenalkannya pada teka-teki matematika.

Sejak saat itu, pandangannya berubah. Dia mulai melihat matematika bukan sekadar kumpulan rumus, melainkan sebuah proses kreatif yang menyerupai alur cerita dalam novel. Menurut Mirzakhani, memecahkan persoalan matematika terasa seperti mengurai misteri dalam kisah yang kompleks.

Bakatnya pun segera terlihat. Saat remaja, dia berhasil meraih dua medali emas di International Mathematical Olympiad, sebuah kompetisi matematika paling bergengsi bagi pelajar dunia, bahkan dengan skor sempurna pada 1995.

Perempuan Pertama Peraih “Nobel” Matematika

Puncak karier akademiknya terjadi pada 2014 ketika Mirzakhani dianugerahi Fields Medal dalam ajang International Congress of Mathematicians di Seoul.

Sejak pertama kali diberikan pada 1936, penghargaan ini sebelumnya selalu diraih oleh matematikawan laki-laki. Karena prestisenya, Fields Medal kerap dijuluki sebagai “Hadiah Nobel” untuk matematika.

Penelitian Mirzakhani berfokus pada geometri dan sistem dinamis, khususnya terkait perilaku permukaan dan ruang lengkung. Meski terdengar abstrak, gagasan tersebut membantu para ilmuwan memahami berbagai konsep dalam fisika teoretis hingga struktur geometri alam semesta.

Dengan penghargaan tersebut, Mirzakhani sekaligus mematahkan dominasi laki-laki yang telah berlangsung hampir delapan dekade di penghargaan tersebut.

Kehidupan Pribadi yang Sederhana

Di balik reputasi globalnya, Mirzakhani dikenal menjalani kehidupan yang sederhana dan tertutup. Ia menikah dengan ilmuwan komputer teoretis asal Ceko, Jan Vondrák, dan memiliki seorang putri bernama Anahita.

Sebagian besar perjalanan akademiknya dijalani di Amerika Serikat setelah menempuh studi lanjutan di luar negeri. Dia kemudian menetap di California dan menjadi profesor matematika di Stanford University.

Di luar dunia penelitian, Mirzakhani tetap mempertahankan kecintaannya pada sastra. Rekan dan koleganya menggambarkan dirinya sebagai sosok rendah hati, penuh rasa ingin tahu, dan gemar berdiskusi panjang tentang berbagai ide.

Metode kerja Mirzakhani juga dikenal unik. Alih-alih menulis di buku catatan, dia sering membentangkan kertas besar di lantai rumahnya dan memenuhi lembaran tersebut dengan sketsa, diagram, serta bentuk-bentuk geometri.

Bagi orang lain, gambar tersebut terlihat seperti karya seni. Putrinya bahkan kerap berkata bahwa ibunya sedang “melukis”.

Padahal, gambar-gambar itu adalah cara Mirzakhani memetakan ide matematika yang rumit, memvisualisasikan persoalan yang sering kali sulit dipahami oleh banyak matematikawan.

Meninggal di Usia 40 Tahun

Di saat pengaruhnya dalam dunia matematika terus berkembang, Mirzakhani didiagnosis mengidap kanker payudara. Dia tetap melanjutkan penelitian di tengah perjuangannya melawan penyakit tersebut.

Namun pada 2017, Mirzakhani meninggal dunia pada usia 40 tahun.

Kepergiannya memicu duka mendalam di Iran. Sejumlah surat kabar bahkan memuat foto Mirzakhani tanpa hijab di halaman depan, sebuah langkah yang sebelumnya jarang dilakukan oleh media setempat.

Tindakan itu dipandang sebagai bentuk penghormatan kepada salah satu ilmuwan terbesar yang pernah dimiliki negara tersebut.

Hingga kini, kisah hidup Mirzakhani terus menjadi inspirasi bagi banyak pelajar di seluruh dunia, terutama mereka yang merasa takut atau tidak percaya diri dengan matematika.

Dia menunjukkan bahwa ketertarikan terhadap ilmu pengetahuan bisa tumbuh seiring waktu. Bagi Mirzakhani, keindahan matematika tidak hanya terletak pada jawaban yang ditemukan, tetapi juga pada proses panjang untuk sampai ke sana.

Melalui perjalanan hidupnya, Maryam Mirzakhani dikenang sebagai salah satu pemikir matematika paling berpengaruh di era modern serta simbol bahwa batasan dalam sains dapat dilampaui siapa saja.

JAKARTA - Tes Kemampuan Akademik (TKA) 2026 untuk jenjang Sekolah Dasar (SD) segera digelar. Siswa perlu mempersiapkan diri sejak dini agar mampu menghadapi soal-soal yang menguji kemampuan berpikir dasar hingga penalaran.

Berdasarkan jadwal resmi, simulasi TKA 2026 akan berlangsung pada 2–8 Maret, dilanjutkan gladi bersih 9–17 Maret. Pelaksanaan utama dijadwalkan 20–30 April, sementara susulan digelar 11–19 Mei. Proses pengolahan hasil berlangsung 2–24 Mei, dan pengumuman akhir dijadwalkan pada 26 Mei 2026.

Dikutip dari Instagram @litbangdikbud, soal TKA Matematika SD dirancang untuk menguji kemampuan siswa dalam menyelesaikan masalah sehari-hari. Materi dibagi dalam tiga level kognitif, yaitu:

Pengetahuan dan Pemahaman

Aplikasi

Penalaran

Agar belajar lebih terarah, ada tiga elemen utama yang wajib dikuasai siswa.

3 Materi Matematika TKA SD 2026

1. Bilangan: Pecahan, Operasi Hitung, KPK dan FPB

Pada elemen bilangan, siswa akan diuji pada materi:

Pecahan (senilai, desimal, persen)

Operasi hitung bilangan cacah dan pecahan

KPK (Kelipatan Persekutuan Terkecil)

FPB (Faktor Persekutuan Terbesar)

Topik pecahan menjadi salah satu fokus utama. Siswa perlu memahami hubungan antara pecahan biasa, desimal, dan persen. Misalnya, mengubah 1/2 menjadi 0,5 atau 50 persen.

Penguasaan operasi hitung juga sangat penting, terutama dalam soal cerita yang membutuhkan ketelitian dan pemahaman konsep.

2. Geometri dan Pengukuran: Bangun Datar, Bangun Ruang, dan Satuan

Materi geometri dan pengukuran meliputi:

Bangun datar

Bangun ruang

Satuan baku (panjang, berat, waktu, volume)

Sudut

Kecepatan

Siswa perlu menghafal hubungan antar satuan, seperti km ke mm, liter ke ml, hingga konversi satuan waktu.

Selain itu, pemahaman konstruksi bangun ruang seperti kubus dan balok juga wajib dikuasai, termasuk cara menghitung volumenya.

Kemampuan visualisasi spasial juga menjadi perhatian. Siswa perlu berlatih melihat suatu benda dari tampak depan, atas, maupun samping.

3. Data: Membaca dan Menganalisis Informasi

Elemen data menuntut siswa mampu:

Membaca tabel

Memahami piktogram

Menganalisis diagram batang

Dalam materi ini, siswa tidak hanya diminta membaca angka, tetapi juga memahami informasi di balik diagram. Misalnya, menarik kesimpulan dari perbandingan data atau menentukan data terbanyak dan tersedikit.

Tips Belajar TKA Matematika SD 2026

Agar hasil maksimal, siswa disarankan fokus pada topik-topik kunci berikut:

Hubungkan pecahan biasa dengan desimal dan persen

Hafalkan konversi satuan pengukuran

Pahami cara menghitung volume kubus dan balok

Latih kemampuan visualisasi bangun ruang

Biasakan membaca dan menganalisis diagram secara teliti

Bisnis.com, JAKARTA — PT Telekomunikasi Selular (Telkomsel) bersama Indonesia Artificial Intelligence (INA AI) meluncurkan layanan edu gims matematika berbasis kecerdasan buatan (AI) bernama Sacred Octagon, yang ditargetkan menjangkau 600 kota di Indonesia.

General Manager Value Added Service and Music Business Telkomsel Riset Wijoyo, mengatakan saat ini kecerdasan buatan (AI) sedang menjadi tren. Hal tersebut dimanfaatkan Telkomsel untuk membantu pemerataan pendidikan di Indonesia, khususnya dalam bidang matematika melalui gim Sacred Octagon.

“Kita berencana pada tahap satu ini 130 [kota] itu kita gandeng semua. Habis itu baru kita masuk ke space kedua yang sampai 600 kota,” ujar Riset kepada Bisnis dalam acara Telkomsel x Sacred Octagon, Rabu (11/2/2026).

Sacred Octagon merupakan layanan edu gims matematika interaktif yang menggunakan AI dan mengadaptasi metode GASING (Gampang, Asyik, Menyenangkan) yang dikembangkan oleh Prof. Yohanes Surya.

Gim ini dirancang dengan tampilan menarik. Di dalamnya, anak-anak dapat bermain sambil belajar matematika, mulai dari penjumlahan, pengurangan, perkalian, hingga pembagian. Tingkat kesulitan soal disesuaikan dengan kemampuan masing-masing anak, dari level paling dasar hingga paling sulit.

Prof. Yohanes Surya menjelaskan bahwa AI berperan dalam membuat proses belajar menjadi lebih personal. Sistem akan menganalisis kemampuan setiap anak untuk mengetahui mereka berada di tahap mana.

Metode pembelajaran dalam gim ini memiliki beberapa tingkatan, dari level paling dasar hingga tertinggi. Dengan memberikan beberapa pertanyaan awal, AI dapat mendeteksi posisi kemampuan anak.

Setelah mengetahui level tersebut, sistem akan memberikan soal yang sesuai, menyusun materi secara personal, dan memastikan setiap anak mendapatkan soal yang berbeda. Dengan demikian, proses belajar menjadi lebih efektif karena disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing anak.

Saat ini, gim yang tersedia masih berupa versi dasar. Prof. Yohanes menyebutkan bahwa dalam tiga hingga empat bulan ke depan, gim ini akan dikembangkan menjadi versi full AI.

“Jadi ini makanya bertahan optimus ini kayak anggap aja 1.0 lah ya. Nanti ada 2.0 terus diperhatikan,” kata Prof. Yohanes.

Prof. Yohanes mendukung penuh program ini, dia menilai anak-anak Indonesia memiliki potensi kecerdasan dalam matematika, namun banyak yang merasa takut terhadap pelajaran tersebut. Selain itu, kurangnya kesempatan belajar membuat sebagian anak belum memahami matematika dengan baik.

Selain itu Prof. Yohanes juga menyoroti masih banyak anak-anak Indonesia, khususnya di daerah pedalaman yang belum mendapatkan akses dan fasilitas pendidikan yang memadai. Kondisi tersebut menyebabkan ketertinggalan dalam pembelajaran.

Melalui metode GASING, anak-anak diajarkan berhitung cepat dengan cara yang menyenangkan. Metode ini mengedepankan kemampuan mencongak dan berbeda dari metode perhitungan konvensional.

Dalam perhitungan GASING, angka dihitung dari depan, bukan dari belakang, serta anak-anak diajak memahami alur soal, bukan sekadar mencari jawaban. Metode ini dilakukan secara bertahap, mulai dari konsep paling sederhana hingga yang paling kompleks.

“Anak gak mau pulang karena asik gitu loh. Nah ke asik kan nih, di pelatihan itu yang kita bawa ke gim ini,” kata Prof. Yohanes.

Dalam acara tersebut turut dihadirkan sejumlah anak yang telah mengikuti pelatihan metode GASING bersama Prof. Yohanes. Mereka berasal dari Indonesia Timur, khususnya Papua Tengah.

Dalam demonstrasi tersebut, anak-anak mampu menghitung cepat berbagai operasi matematika, mulai dari perkalian, penjumlahan, pengurangan, pembagian, hingga akar kuadrat, semuanya dijawab dalam waktu kurang dari 30 detik.

Salah satu peserta bernama Parnita, siswi sekolah dasar asal Papua Tengah, mengaku sebelumnya tidak bisa berhitung. Namun setelah mengikuti pelatihan metode GASING, ia kini bahkan mampu mempelajari kalkulus di usia yang masih sangat muda.

“Dulu saya tidak tahu apa apa tapi setelah tahu metode gasing saya jadi tahu matematika”

Ayah Parnita yang turut hadir menyampaikan harapannya agar pendidikan di Indonesia semakin merata, khususnya di Papua Tengah. Menurutnya, masih banyak anak di daerah tersebut yang belum memperoleh akses pendidikan dan fasilitas yang memadai.

Saat ini, Parnita tengah dipersiapkan oleh Prof. Yohanes untuk masuk ke University of Science and Technology, China yang menerima siswa berusia 10–16 tahun. Universitas tersebut dikenal memiliki peringkat satu dunia untuk bidang matematika dan komputer.

Cara Mendapatkan Sacred Octagon

Untuk mengakses gim Sacred Octagon, Telkomsel menyediakan beberapa pilihan paket melalui aplikasi MyTelkomsel. Pelanggan dapat mengakses All Zone Pass sesuai durasi berlangganan dengan kuota internet Telkomsel sebagai berikut:

- 3 hari: All Zone Pass + kuota 100 MB (4G/5G) Rp12.500

- 10 hari: All Zone Pass + kuota 300 MB (4G/5G) Rp25.000

- 30 hari: All Zone Pass + kuota 1 GB (4G/5G) Rp50.000

- 365 hari: All Zone Pass + kuota 12 GB (4G/5G) Rp500.000

Cara membeli melalui MyTelkomsel:

1. Buka menu “Beli Paket” di MyTelkomsel, lalu pilih paket “Sacred Octagon” sesuai durasi yang diinginkan.

2. Untuk pembelian satu kali, nonaktifkan tombol “Subscribe”. Untuk berlangganan otomatis, biarkan tombol tetap aktif.

3. Tinjau detail paket dan metode pembayaran, kemudian pilih “Subscribe/Beli”. (Nur Amalina)

Bisnis.com, JAKARTA — Startup kecerdasan buatan (AI) asal China DeepSeek semakin populer di negara-negara berkembang. Kehadirannya dinilai ikut mempercepat adopsi AI di wilayah yang sebelumnya tertinggal dibanding negara maju.

Berdasarkan laporan terbaru Microsoft, dalam tiga bulan hingga Desember 2025, sekitar 16,3% populasi dunia telah menggunakan AI generatif. Angka ini meningkat dari 15,1% pada periode sebelumnya.

Para peneliti Microsoft juga menemukan bahwa kemunculan DeepSeek, perusahaan AI asal China yang berdiri pada 2023, turut mendorong peningkatan adopsi AI di negara-negara berkembang.

Faktor utamanya adalah model AI DeepSeek yang gratis dan bersifat sumber terbuka, sehingga dapat diakses dan dikembangkan oleh banyak pihak.

Dikutip dari Japan Today, Senin (12/1/2026), ketika DeepSeek merilis model AI terbarunya, R1, pada Januari 2025, industri teknologi global dibuat terkejut. Model tersebut diklaim lebih hemat biaya dibanding produk sejenis dari OpenAI, sekaligus menunjukkan China semakin cepat mengejar ketertinggalan teknologi dari Amerika Serikat. Bahkan, jurnal ilmiah ternama Nature menyebut penelitian dari pendiri DeepSeek sebagai karya penting.

DeepSeek dinilai efektif untuk tugas-tugas seperti matematika dan pemrograman. Namun, untuk topik tertentu terutama politik jawaban yang diberikan berbeda dari model AI asal Amerika Serikat karena mengikuti regulasi dan akses internet di China.

Ketersediaan layanan gratis dan kemudahan akses membuat DeepSeek cepat diadopsi di negara-negara dengan keterbatasan infrastruktur digital atau daya beli rendah. Sejumlah negara di Asia, Afrika, dan Amerika Latin mencatat tingkat penggunaan yang cukup tinggi.

Laporan tersebut memperkirakan pangsa pasar DeepSeek di China mencapai 89%. Angka ini disusul oleh Belarus (56%), Kuba (49%), Rusia (43%), serta Suriah dan Iran (23–25%). Di beberapa negara Afrika seperti Ethiopia, Zimbabwe, Uganda, dan Niger, pangsa pasar DeepSeek berada di kisaran 11–14%.

Meski demikian, kepala ilmuwan data AI for Good Lab Microsoft, Juan Lavista Ferres, mencatat bahwa adopsi AI di negara maju tumbuh jauh lebih cepat dibanding negara berkembang, sehingga kesenjangan penggunaan teknologi ini masih cukup besar.

“Kami melihat adanya kesenjangan, dan kami khawatir jarak tersebut akan terus melebar,” ujar Lavista.

Laporan tersebut juga menyebutkan bahwa negara-negara yang sejak awal berinvestasi secara konsisten dalam infrastruktur digital dan teknologi AI kini menjadi pemimpin dalam jumlah pengguna AI. Beberapa di antaranya adalah Uni Emirat Arab, Singapura, Prancis, dan Spanyol.

Temuan Microsoft ini sejalan dengan survei Pew Research Center, yang menunjukkan bahwa sejumlah negara lebih antusias terhadap AI dibandingkan rasa khawatir terhadap risikonya. Dalam kedua laporan tersebut, Korea Selatan menonjol sebagai salah satu negara dengan tingkat penerimaan AI tertinggi.

Meski Microsoft memiliki kepentingan bisnis dalam mendorong adopsi AI secara luas, perusahaan menegaskan bahwa riset ini bertujuan untuk memetakan tren penggunaan AI secara global, bukan semata-mata dari sudut pandang komersial. (Nur Amalina)

JAKARTA - Tes Kemampuan Akademik (TKA) akan dimulai lagi pada 2026 untuk jenjang SD dan SMP . Berikut ini dua mata pelajaran yang diujikan di TKA yang pelaksanaanya akan berlangsung April 2026 mendatang.

Tes Kemampuan Akademik (TKA) dapat diikuti oleh murid dari jalur Pendidikan Formal, Pendidikan Nonformal, maupun Pendidikan Informal. Hasil TKA nantinya disampaikan dalam bentuk nilai numerik dan kategori capaian kemampuan peserta.

Untuk jenjang SD/MI/sederajat, hasil TKA dapat menjadi salah satu syarat dalam seleksi penerimaan murid baru SMP/MTs/sederajat melalui jalur prestasi. Sementara itu, hasil TKA SMP/MTs/sederajat dapat dimanfaatkan sebagai salah satu syarat seleksi masuk SMA/MA/sederajat maupun SMK/MAK pada jalur prestasi.

2Mata Pelajaran yang Diujikan di TKA SD dan SMP 2026

Kemendikdasmen menetapkan dua mata pelajaran yang diujikan dalam TKA SD dan SMP 2026, yakni Bahasa Indonesia dan Matematika. Kedua mata pelajaran ini dinilai mampu mengukur kemampuan dasar literasi dan numerasi peserta didik secara komprehensif.

Penyusunan soal Tes Kemampuan Akademik dilakukan melalui proses panjang dan berlapis. Setiap tahapan disusun secara sistematis dengan melibatkan Pusat Asesmen Pendidikan (Pusmendik), Pusat Kurikulum dan Perbukuan (Puskurjar) Kemendikdasmen, dosen, mahasiswa, hingga guru dari berbagai daerah di Indonesia. Proses ini bertujuan memastikan soal TKA terukur, jelas, adil, serta dapat dipertanggungjawabkan secara akademik.

Langkah tersebut menjadi bagian dari komitmen Kemendikdasmen dalam menghadirkan sistem asesmen yang kredibel dan berorientasi pada kemampuan berpikir peserta didik, bukan sekadar hafalan.

Sistem Penilaian dan Hasil TKA

Dalam pelaksanaannya, mengutip Instagram Kemendikdasmen, Minggu (3/1/2026) sistem TKA akan bekerja secara otomatis untuk menganalisis setiap jawaban yang masuk. Proses penilaian dilakukan secara bertahap, dimulai dari analisis respons pada setiap mata uji yang dikerjakan peserta.

Nilai dari masing-masing mata pelajaran kemudian melalui proses penskoran untuk menghasilkan skor akhir TKA. Hasil TKA dilaporkan dalam rentang nilai 0 hingga 100.

Selain nilai numerik, capaian peserta juga dikelompokkan ke dalam empat kategori kemampuan, yaitu Istimewa, Baik, Memadai, dan Kurang. Kategori ini memberikan gambaran komprehensif mengenai tingkat penguasaan materi peserta didik.

Sertifikat Hasil TKA

Peserta yang mengikuti TKA akan memperoleh sertifikat hasil Tes Kemampuan Akademik. Sertifikat tersebut paling sedikit memuat nomor sertifikat, identitas satuan pendidikan asal dan pelaksana, nama lengkap peserta, tempat dan tanggal lahir, Nomor Induk Siswa Nasional (NISN), nilai serta kategori capaian TKA, hingga tanggal penerbitan sertifikat.

Jadwal TKA SD dan SMP 20262

1. Pendaftaran: 19 Januari-28 Februari

2. Simulasi

SMP: 23 Februari-1 Maret

SD 2-8 Maret

3. Gladi bersih: 9-17 Maret

4. Pelaksanaan

SMP: 6-16 April

SD: 20-30 April

5. TKA susulan: 11-17 Mei

6. Pengolahan hasil: 18 Mei-23 Mei

7. Pengumuman hasil: 24 Mei.

Demikian dua mata pelajaran yang diujikan di TKA jenjang SD dan SMP. sSemoga bermanfaat.

JAKARTA - Berikut daftar nilai rerata Tes Kemampuan Akademik (TKA) 2025 yang diraih tiap provinsi untuk 3 mata pelajaran wajib yang diujikan, yakni Bahasa Indonesia, Matematika , dan Bahasa Inggris.

Pelaksanaan TKA 2025 diikuti oleh sekitar 3,56 juta murid dari total 4,1 juta peserta potensial, meskipun asesmen ini bersifat tidak wajib. Tingginya angka partisipasi menunjukkan antusiasme satuan pendidikan dan peserta didik terhadap asesmen nasional berbasis kompetensi tersebut.

Menteri Pendidikan Dasar dan Menengah (Mendikdasmen) Abdul Mu’ti sebelumnya menjelaskan bahwa TKA dirancang memiliki tiga fungsi utama, yakni assessment of learning untuk memotret capaian belajar, assessment for learning sebagai dasar perbaikan pembelajaran, serta assessment as learning yang menjadi bagian dari sistem penilaian pendidikan secara komprehensif.

Ia menegaskan bahwa TKA tidak menjadi penentu kelulusan, namun dapat dimanfaatkan sebagai salah satu bahan pertimbangan kebijakan pendidikan, termasuk sebagai rujukan jalur masuk perguruan tinggi berbasis prestasi.

Hasil TKA juga akan disampaikan kepada tiga pihak, yakni pemerintah daerah, sekolah, dan masing-masing murid, sebagai bahan evaluasi kebijakan pendidikan ke depan.

Sementara itu, Kepala BSAP Kemendikdasmen Toni Toharuddin menjelaskan bahwa pengolahan hasil TKA menggunakan pendekatan Item Response Theory (IRT) dengan model dua parameter logistik. Pendekatan ini tidak hanya menghitung jumlah jawaban benar, tetapi juga mempertimbangkan tingkat kesulitan dan daya pembeda soal.

“Hasil TKA tidak dimaksudkan untuk memberi label, merangking sekolah, atau membandingkan daerah secara sempit. TKA berfungsi sebagai cermin bersama untuk memahami kebutuhan nyata pembelajaran di kelas,” jelas Toni.

Dari sisi partisipasi, DI Yogyakarta tercatat sebagai provinsi dengan persentase peserta TKA tertinggi, mencapai 95,22 persen, disusul DKI Jakarta 94,85 persen, Aceh 92,79 persen, Gorontalo 92,24 persen, dan Maluku 91,51 persen.

Daftar Nilai Rerata TKA 2025 Tiap Provinsi

1. DKI Jakarta

- Bahasa Indonesia: 63,39

- Matematika: 40,18

- Bahasa Inggris: 33,23

2. Jawa Barat

- Bahasa Indonesia: 58,42

- Matematika: 37,03

- Bahasa Inggris: 26,22

3. Jawa Tengah

- Bahasa Indonesia: 61,56

- Matematika: 39,16

- Bahasa Inggris: 26,78

4. DI Yogyakarta

- Bahasa Indonesia: 65,89

- Matematika: 43,09

- Bahasa Inggris: 30,00

5. Jawa Timur

- Bahasa Indonesia: 59,84

- Matematika: 38,15

- Bahasa Inggris: 26,70

6. Aceh

- Bahasa Indonesia: 50,67

- Matematika: 34,39

- Bahasa Inggris: 22,74

7. Sumatera Utara

- Bahasa Indonesia: 53,19

- Matematika: 36,53

- Bahasa Inggris: 24,74

8. Sumatera Barat

- Bahasa Indonesia: 56,96

- Matematika: 37,08

- Bahasa Inggris: 23,41

9. Riau

- Bahasa Indonesia: 55,39

- Matematika: 36,16

- Bahasa Inggris: 24,10

10. Jambi

- Bahasa Indonesia: 54,00

- Matematika: 35,75

- Bahasa Inggris: 23,84

11. Sumatera Selatan

- Bahasa Indonesia: 53,34

- Matematika: 35,54

- Bahasa Inggris: 24,25

12. Lampung

- Bahasa Indonesia: 55,39

- Matematika: 35,29

- Bahasa Inggris: 22,74

13. Kalimantan Barat

- Bahasa Indonesia: 54,19

- Matematika: 34,59

- Bahasa Inggris: 22,33

14. Kalimantan Tengah

- Bahasa Indonesia: 54,82

- Matematika: 35,02

- Bahasa Inggris: 23,86

15. Kalimantan Selatan

- Bahasa Indonesia: 57,60

- Matematika: 36,58

- Bahasa Inggris: 24,86

16. Kalimantan Timur

- Bahasa Indonesia: 57,79

- Matematika: 36,37

- Bahasa Inggris: 25,91

17. Sulawesi Utara

- Bahasa Indonesia: 50,20

- Matematika: 33,63

- Bahasa Inggris: 22,59

18. Sulawesi Tengah

- Bahasa Indonesia: 50,84

- Matematika: 33,40

- Bahasa Inggris: 20,97

19. Sulawesi Selatan

- Bahasa Indonesia: 52,18

- Matematika: 35,66

- Bahasa Inggris: 23,59

20. Sulawesi Tenggara

- Bahasa Indonesia: 51,35

- Matematika: 34,67

- Bahasa Inggris: 22,58

21. Maluku

- Bahasa Indonesia: 50,15

- Matematika: 33,87

- Bahasa Inggris: 24,19

22. Bali

- Bahasa Indonesia: 58,85

- Matematika: 37,92

- Bahasa Inggris: 28,73

23. Nusa Tenggara Barat

- Bahasa Indonesia: 52,04

- Matematika: 34,80

- Bahasa Inggris: 23,55

24. Nusa Tenggara Timur

- Bahasa Indonesia: 47,78

- Matematika: 31,73

- Bahasa Inggris: 19,71

25. Papua

- Bahasa Indonesia: 49,95

- Matematika: 33,85

- Bahasa Inggris: 25,24

26. Bengkulu

- Bahasa Indonesia: 54,66

- Matematika: 35,52

- Bahasa Inggris: 23,18

27. Maluku Utara

- Bahasa Indonesia: 48,89

- Matematika: 33,16

- Bahasa Inggris: 23,43

28. Bangka Belitung

- Bahasa Indonesia: 57,63

- Matematika: 36,73

- Bahasa Inggris: 24,11

29. Gorontalo

- Bahasa Indonesia: 50,11

- Matematika: 33,14

- Bahasa Inggris: 20,87

30. Banten

- Bahasa Indonesia: 56,26

- Matematika: 35,92

- Bahasa Inggris: 25,54

31. Kepulauan Riau

- Bahasa Indonesia: 58,07

- Matematika: 36,72

- Bahasa Inggris: 26,85

32. Sulawesi Barat

- Bahasa Indonesia: 49,72

- Matematika: 33,29

- Bahasa Inggris: 20,94

33. Papua Barat

- Bahasa Indonesia: 51,90

- Matematika: 34,21

- Bahasa Inggris: 24,95

34. Kalimantan Utara

- Bahasa Indonesia: 54,69

- Matematika: 34,81

- Bahasa Inggris: 23,35

35. Papua Selatan

- Bahasa Indonesia: 47,62

- Matematika: 33,64

- Bahasa Inggris: 23,72

36. Papua Tengah

- Bahasa Indonesia: 49,75

- Matematika: 34,63

- Bahasa Inggris: 26,29

37. Papua Pegunungan

- Bahasa Indonesia: 44,26

- Matematika: 34,37

- Bahasa Inggris: 26,30

38. Papua Barat Daya

- Bahasa Indonesia: 52,19

- Matematika: 34,18

- Bahasa Inggris: 24,45

39. Sekolah Indonesia (Luar Negeri)

- Bahasa Indonesia: 62,68

- Matematika: 39,98

- Bahasa Inggris: 37,43

Demikian nilai rerata TKA 2025 untuk setiap provinsi di Indonesia. Semoga bermanfaat.

JAKARTA - Dalam rangkaian Bulan Guru Nasional (BGN) 2025, Kemendikdasmen melakukan peninjauan implementasi program prioritas kementerian, yaitu Matematika Gembira dan Pembelajaran Mendalam.

Dalam kunjungan ke SD Negeri Pujokusuman 1 Yogyakarta, Direktur Guru Pendidikan Dasar, Rachmadi Widdiharto, menekankan perlunya redefinisi pembelajaran agar lebih bermakna, berkesadaran, dan menggembirakan.

Pembelajaran harus mampu menantang antusiasme dan rasa ingin tahu murid melalui berpikir kritis. Ia mencontohkan bagaimana materi bangun ruang dapat dikaitkan dengan manfaat praktis dalam kehidupan nyata, seperti perhitungan takaran obat, kapasitas ruang konser, hingga pengawalan lapangan bagi polwan.

“Hal ini saya kira akan menjadi lebih bermakna apa yang mereka pelajari itu ternyata ada manfaatnya ke depannya nanti,” jelasnya, mendorong guru untuk fokus tidak hanya pada transfer ilmu, tetapi juga transfer nilai, melalui siaran pers, Sabtu (22/11/2025).

Arief Kurniawan, guru kelas 1 yang telah mengabdi selama 23 tahun, membagikan pengalamannya setelah mendapatkan pelatihan Matematika Gembira.

Ia menjelaskan, program ini merupakan gebrakan baru yang mengubah miskonsepsi dalam mengajar. Model baru yang ia terapkan kini berfokus pada pengalaman nyata murid sehari-hari (kontekstual) sebelum masuk ke konsep.

“Selama ini saya ternyata miskonsepsi. Selama mengajar itu kita mengajar murid itu konsep dulu, lalu kontekstual. Ternyata itu membuat anak-anak selanjutnya di tahap berikutnya itu jadi takut,” kata Arief Kurniawan.

Dengan perubahan metode ini, ia merangkum prinsip utama Matematika Gembira: mengajak murid mengkontekstualkan suatu materi, sehingga mengubah pandangan bahwa matematika itu menakutkan. Metode ini didukung oleh alur GEMBIRA dan memastikan tahapan dari konkret, visual, hingga abstrak.

Menurut Arief, kini murid kelas 1 sangat antusias dan tertarik untuk datang ke sekolah karena memanfaatkan lingkungan sekolah sebagai media belajar.

Testimoni serupa datang dari Ida Sekar Maulina, guru kelas 4D yang menerapkan Pembelajaran Mendalam. Ida menegaskan bahwa perubahan metode ini sangat efektif.

“Pengalaman saya sangat berkesan sekali. Saya berusaha untuk mempersiapkan dengan sebaik-baiknya perencanaan pembelajaran, bahkan juga ada tuntutan yang lain menurut saya, yaitu tentang penyampaian nilai,” ujar Ida Sekar Maulina.

Ia juga menegaskan bahwa metode ini tidak membebani guru. “Menurut saya sangat tidak membebani karena ini adalah panggilan hati, bagaimana kita menjalankan sebuah amanah dengan profesional,” lanjut Ida.

Semangat Ida dalam mengajar pun kian tinggi. “Melihat senyuman yang lebar sekali pada anak-anak, hingga dia menjadi anak yang, tidak hanya berprestasi tapi juga berkarakter, agar di masa depan nanti akan memimpin bangsa ini dengan luar biasa.”

Arief dan Ida aktif memanfaatkan Komunitas Belajar (Kombel) di sekolah sebagai sarana berbagi ide kreatif dan pengimbasan program.

Arief Kurniawan bahkan telah mengimbaskan materi Matematika Gembira Fase A ke puluhan guru di tingkat kemantren (kecamatan) sebagai bagian dari upaya peningkatan kualitas guru.

Jakarta, CNBC Indonesia - Penelitian dari UBC Okanagan memastikan alam semesta tidak seperti Film The Matrix, yakni kehidupan di dalamnya bukan berdasarkan sebuah simulasi dari superkomputer.

Penelitian tersebut diterbitkan dalam Jurnal Holography Applications in Physics dan dipimpin oleh Mir Faizal dengan kolaborasi bersama Lawrence M. Krauss, Arshid Shabir, dan Francesco Marino.

Mereka mengungkapkan mustahil ada komputer yang bisa mensimulasikan kehidupan alam semesta. Sebaliknya alam semesta dibangun di luar jangkauan pemahaman algoritma apapun.

"Jika simulasi itu memungkinkan, alam semesta dapat memunculkan kehidupan yang pada gilirannya bisa menciptakan simulasinya sendiri. Kemungkinan ini membuat tidak mungkin alam semesta kita adalah asli, namun simulasi di dalam simulasi lain" kata Faizal, dikutip dari laman resmi UBC, Senin (10/11/2025).

Penelitian ini berpusat pada sifat realitas sendiri yang menarik. Di mana fisika modern telah berkembang jauh dari teori Isaac Newton mengenai mekanika, lalu digantikan Einsten pada relativitas, hingga mekanika kuantum.

Teori terbaru mengenai gravitasi kuantum merujuk pada ruang dan waktu tidaklah fundamental. Keduanya muncul dari informasi murni, yang berada dalam ranah platonis, sebuah fondasi matematika yang lebih nyata dari alam semesta fisik.

Menurut tim peneliti, fondasi berbasis informasi tidak bisa menggambarkan realitas dengan komputasi sepenuhnya. Namun dengan teorema ketidaklengkapan Godelian dapat membuktikan soal pemahaman non-algoritmik dan sulit dibuktikan lewat komputasi.

Faizal mengatakan timnya menemukan tidak bisa mendeskripsikan semua aspek realitas fisik dengan teori komputasi gravitasi kuantum. Artinya tak ada teori yang bisa digunakan hanya dari komputasi.

"Sebaliknya ini membutuhkan pemahaman nonalgoritmik yang lebih fundamental dari hukum komputasional gravitasi kuantum dan dari ruang waktu itu sendiri," jelasnya.

Dia menambahkan tiap simulasi memiliki sifat algoritmik, harus ikut aturan yang diprogram sebelumnya. Namun realitas memiliki pemahaman non-algoritmik, membuatnya tak bisa disimulasikan sama sekali.

"Karena tingkat realitas fundamental berdasarkan pemahaman non-algoritmik, alam semesta tidak bisa dan tidak akan pernah bisa menjadi simulasi," ungkap Faizal.

(dem/dem)
[Gambas:Video CNBC]

Jakarta, CNBC Indonesia — Investasi merupakan instrumen dalam mengembangkan aset. Seorang dosen sukses yang bernama James "Jim" Simons menjadi kaya raya berkat investasi. Bahkan, Ia menjadi dosen terkaya karena mendirikan hedge fund dengan keuntungan rata-rata 60% setahun.

Simons menghembuskan nafas terakhirnya di New York City pada 10 Mei 2024 lalu. Pendiri Renaissance Technologies tersebut meninggal di usia 86 tahun.

Renaissance Technologies merupakan sebuah perusahaan manajemen investasi kuantitatif (quant) dengan matematika dan statistika sebagai metode pelaksanaan investasinya. Adapun dana kekolaan paling terkenal miliknya dinamai Medallion Fund.

Antara tahun 1988 dan 2018, Medallion Fund andalan Renaissance menghasilkan keuntungan lebih dari US$100 miliar dan pengembalian tahunan rata-rata sebesar 66% sebelum biaya pengelolaan aset yang sangat besar dari perusahaan tersebut.

Keuntungan tahunannya adalah 39% setelah biaya tersebut, sebuah catatan yang melampaui kinerja Warren Buffett, George Soros, Peter Lynch dan investor lainnya selama periode tersebut. Meski demikian, Medallion sudah bertahun-tahun tidak dapat diakses masyarakat umum dan hanya mengelola dana dari Simons dan rekan-rekannya.

Dari Dosen Matematika hingga Jadi Miliarder

Dibanding ahli matematika lain, Jim Simons lebih dikenal sebagai manajer hedge fund karena ia lebih banyak menghabiskan waktu dalam dunia investasi.

Banyak orang berpikir kalau hanya menjalani pekerjaan sebagai dosen tidak akan bisa kaya raya apalagi jadi triliuner. Hal ini diperkuat dengan testimoni dan diskursus mengenai gaji dosen yang belakangan menghangat. Akan tetapi, ternyata ada sosok yang berhasil menjadi tajir melintir meski hanya berprofesi sebagai pengajar.

Ini kisah soal James Harris Simons alias Jim Simons yang bisa jadi pembelajaran, bagaimana seorang dosen bisa punya harta US$ 30,7 miliar atau Rp 482 triliun.

Sebagai catatan, Jims Simons adalah dosen matematika asal Amerika Serikat. Bagi Simons, matematika sudah jadi bagian dari kehidupan. Pasalnya, dia selalu menyukai ilmu yang bagi sebagian orang sangat menyusahkan itu. Saking suka terhadap matematika, dia sukses lulus S3 dari University of Berkeley pada 1961 atau usia 23 tahun.

Kesukaan terhadap matematika berlanjut hingga bekerja. Dia tercatat jadi dosen di Harvard University dan sempat membantu Kementerian Pertahanan AS sebagai pemecah kode matematis. Meski begitu, ada satu hal yang mengganjal dalam perjalanan hidupnya, yakni soal uang.

Dalam otobiografi The Man Who Solved The Market How Jim Simons Launched The Quant Revolution (2019) Simons bercerita kalau dia butuh uang lebih banyak untuk hidup sehari-hari dan berulangkali terus mencari cara untuk menghasilkan uang. Alhasil, dia pun mendirikan perusahaan bernama iStar bermodalkan kemampuan matematika.

Lewat iStar, Simons berupaya mendapatkan uang dengan cara meneliti dan menghitung secara matematis perdagangan bursa saham. Cara ini pun berhasil membuat kaya raya dan membuka ide bisnis baru di sektor investasi.

Pada 1982, dia mendirikan firma investasi, Renaissance Technologies. Di sini, Simons mengumpulkan banyak ahli matematika. Semua diberi tugas serupa, yakni menciptakan model perdagangan, menganalisis informasi, dan membuat prediksi atas dinamika pasar saham.

Dalam penjelasan Wall Street Journal, cara seperti ini jadi pembeda antara perusahaan investasi Simons dengan kompetitor. Sebagai ilmuwan, Simons menjadikan perusahaan sebagai laboratorium. Semua orang bisa berbagi ide dan berkolaborasi untuk memperoleh hasil optimal.

Pada akhirnya, tugas-tugas seperti itu sukses membuat perusahaan cuan. Sejak saat itu, nama Simons semakin naik daun. Apalagi usai Renaissance Technologies terbukti menghasilkan cuan melimpah bagi para investor. Sejak 1988-2018, perusahaan berhasil membawa cuan 39% per tahun.

Sebagai pemilik perusahaan, Simons otomatis kaya raya. Forbes mencatat dia punya harta US$ 30,7 miliar atau Rp 482 triliun. Dengan harta segitu, dia menduduki posisi ke-51 orang terkaya di dunia.

Dan semua usaha itu dijalankan bersamaan dengan tugasnya sebagai dosen di banyak kampus. Jadi, selama hidupnya, dia mengajar dan juga berbisnis. Sampai sekarang, perusahaannya masih eksis dan diisi oleh banyak ahli matematika, fisika, dan komputer. Semuanya bertugas di sektor pasar modal.

(mkh/mkh)
[Gambas:Video CNBC]

JAKARTA - Masa studi program S2 atau magister biasanya 3 tahun 1 bulan namun Felicia Servina Djuang berhasil lulus S2 Matematika UGM hanya dalam waktu 1 tahun, 1 bulan dan 11 hari. Apa rahasianya?

Pada wisuda program pascasarjana Periode I Tahun Akademik 2025-2026, wisudawan program studi Magister Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) ini menjadi sorotan karena berhasil menjadi lulusan tercepat jenjang S2.

Lalu apa rahasia kesuksesannya meraih gelar S2 Matematika tercepat di UGM? Ternyata Felicia mengikuti program Pendidikan Magister Menuju Doktor untuk Sarjana Unggul (PMDSU) Kemendiktisaintek. Jadi dengan PMDSU memungkinkan mahasiswa bisa menempuh program magister dan doktor hanya dalam Waktu 4 tahun saja.

Menurutnya, perjuangannya itu tidak lepas dari dukungan dosen pembimbing yang mendorongnya untuk segera menyelesaikan tesis dan lingkungan belajar yang suportif sehingga ia mampu menuntaskan studi S2 Matematikanya dalam kurun Waktu 1 tahun 1 bulan.

“Jadi, sejak semester satu saya mengambil kelas wajib untuk memenuhi SKS sambil mulai mengerjakan tesis. Dengan begitu, keduanya bisa selesai dalam dua semester,” kata dia, mengutip laman UGM, Rabu (29/10/2025).

Selama menyusun penulisan tesis, Felicia mengungkapkan terdapat tantangan tersendiri karena tidak semua penelitian dilakukan di laboratorium, terkhusus dalam bidang matematika. Apalagi mahasiswa matematika lebih banyak melakukan riset berbasis teori dan komputasi, sehingga ide penelitian menjadi faktor utama dalam penyelesaian tesis.

“Kalau di matematika itu kan tidak ada penelitian laboratorium seperti di bidang lain. Jadi kalau tidak dapat ide, bisa mandek. Tapi kalau setiap hari dikerjakan sedikit demi sedikit, pasti akan muncul ide baru,” jelasnya.

Keinginan untuk menjadi dosen, diakui Felicia menjadi alasan untuk dirinya melanjutkan pendidikan S2 sekaligus S3 dengan mengikuti program Pendidikan Magister Menuju Doktor untuk Sarjana Unggul (PMDSU). Peluang tersebut justru memotivasinya untuk melanjutkan studi untuk meraih gelar S2 dan S3 lebih cepat.

“Karena adanya kesempatan mengikuti beasiswa yang jarang dibuka, jadi ya sudah diberikan kesempatan untuk ikut. Biasanya untuk menjadi dosen kan diminta lanjut S3, kebetulan programnya terbuka S2 sampai lanjut S3, sehingga peluang untuk jadi dosen lebih besar,” ucapnya.

Selain fokus menyelesaikan tesis, Felicia tetap aktif mengikuti berbagai macam kegiatan akademik di kampus. Ia aktif terlibat menjadi panitia dalam kegiatan ilmiah hingga beberapa kali menjadi presenter dalam seminar dan konferensi di fakultasnya. Meskipun memiliki jadwal yang padat, ia berusaha mengatur waktu dengan sangat disiplin dengan membatasi kegiatan dalam organisasi mahasiswa agar tetap bisa fokus pada studinya.

Ia menilai, kunci utama keberhasilannya dengan konsistensi dan membuat rutinitas harian. Dengan meluangkan waktu setidaknya setiap hari untuk mengerjakan tugas akhir. “Minimal tiap hari harus dipegang. Mau sedikit atau beberapa kalimat, kalau tiap hari dikerjakan pasti selesai,” jelasnya.

Menurutnya, keluarga sangat mendukung langkahnya untuk menjadi dosen karena sejak SMA ia sudah menunjukkan minat dan kemampuan dalam mengajar, khususnya dalam bidang matematika.

Ketertarikannya dimulai dari pengamatan terhadap metode pengajaran guru di sekolahnya terdahulu yang menurutnya kurang jelas, khususnya pada bidang matematika yang seringkali dianggap sulit oleh banyak siswa.

“Mulai SMA sudah suka ngajar teman-teman SMP, orang tua juga sudah melihat bakat dan potensi saya menjadi pengajar. Jadi menurut orang tua saya aman kalau misalnya mau lanjut jadi dosen,” ungkapnya.

Felicia berpesan kepada mahasiswa yang sedang berjuang menyelesaikan tugas akhir agar tetap semangat dan tidak mudah menyerah. Menurutnya, setiap mahasiswa UGM memiliki nilai dan potensi dalam dirinya, namun potensi itu hanya akan terlihat jika terus diasah dengan kerja keras dan konsistensi. Ia juga mengingatkan bahwa pentingnya berdiskusi secara rutin dengan dosen pembimbing maupun teman-teman yang suportif untuk mendapatkan ide baru.