5 Kesalahan Fatal dalam Prompt Engineering AI yang Harus Anda Perbaiki

Oleh Sisillia Gabriela

Selasa, 09 September 2025 - 15.45 WIB

5 Kesalahan Fatal dalam Prompt Engineering AI yang Harus Anda Perbaiki

Hindari kesalahan umum dalam *prompt engineering* agar AI memberikan hasil optimal dan relevan. Foto oleh Sanket Mishra via Pexels

VOXBLICK.COM - Dalam dunia kecerdasan buatan (AI) yang terus berkembang, prompt engineering menjadi kunci untuk membuka potensi penuh dari model bahasa besar. Namun, banyak pengguna yang masih terjebak dalam kesalahan umum yang menghambat efektivitas interaksi mereka dengan AI.

Memahami dan menghindari kesalahan ini sangat penting untuk mendapatkan hasil yang optimal.

Prompt engineering yang efektif memungkinkan kita untuk mengarahkan AI dalam menghasilkan teks, kode, atau konten kreatif lainnya yang sesuai dengan kebutuhan kita.

Tanpa pemahaman yang baik tentang teknik ini, kita mungkin akan mendapatkan hasil yang kurang memuaskan atau bahkan tidak relevan.

Kesalahan 1: Prompt yang Terlalu Umum atau Ambigu

Salah satu jebakan paling umum adalah memberikan instruksi yang terlalu luas atau tidak jelas kepada AI.

Ketika sebuah prompt hanya berisi permintaan sederhana seperti "Tulis tentang teknologi," AI akan kesulitan memahami konteks dan tujuan spesifik yang diinginkan. Tanpa batasan atau detail yang memadai, output yang dihasilkan cenderung generik dan kurang relevan.

Ini seperti meminta seseorang untuk "membuat sesuatu" tanpa memberikan arahan lebih lanjut; hasilnya bisa apa saja dan kemungkinan besar tidak sesuai harapan.

Misalnya, jika Anda meminta AI untuk "menjelaskan tentang energi," hasilnya bisa berupa penjelasan tentang berbagai jenis energi, prinsip-prinsip fisika yang mendasarinya, atau bahkan dampak energi terhadap lingkungan. Tanpa spesifikasi lebih lanjut, AI akan kesulitan menentukan fokus yang tepat.

Untuk mengatasi ini, penting untuk bersikap spesifik.

Alih-alih "Tulis tentang teknologi," cobalah "Tulis artikel blog 500 kata tentang tren terbaru dalam arsitektur front-end yang dapat diskalakan, fokus pada manfaatnya bagi bisnis kecil."

Penambahan detail seperti format (artikel blog), panjang (500 kata), topik spesifik (tren terbaru dalam arsitektur front-end yang dapat diskalakan), dan audiens target (bisnis kecil) akan sangat membantu AI dalam menghasilkan respons yang lebih terarah dan bermanfaat.

Pertimbangkan juga untuk menambahkan contoh atau ilustrasi yang relevan untuk membantu AI memahami apa yang Anda inginkan.

Misalnya, Anda bisa memberikan contoh artikel blog yang Anda sukai sebagai referensi. Selain itu, gunakan kata kunci yang spesifik dan relevan dengan topik yang Anda inginkan.

Misalnya, jika Anda tertarik dengan "machine learning," pastikan untuk menyertakan kata kunci tersebut dalam prompt Anda.

Kesalahan 2: Kurangnya Konteks yang Memadai

Model AI, meskipun canggih, tidak memiliki pemahaman bawaan tentang situasi atau latar belakang spesifik Anda.

Jika Anda meminta AI untuk menganalisis data tanpa memberikan data tersebut, atau meminta ringkasan tanpa menyediakan teks sumber, hasilnya akan sia-sia. Memberikan konteks yang cukup adalah fondasi dari prompt yang efektif.

Ini termasuk informasi latar belakang, tujuan dari tugas, dan batasan apa pun yang mungkin ada.

Bayangkan Anda meminta seorang teman untuk membantu Anda memecahkan masalah tanpa menjelaskan masalahnya terlebih dahulu. Teman Anda akan kesulitan memberikan solusi yang tepat karena kurangnya informasi yang relevan.

Hal yang sama berlaku untuk AI.

Misalnya, jika Anda ingin AI membantu dalam manajemen sumber daya manusia, Anda tidak bisa hanya berkata "Bantu saya dengan MSDM." Anda perlu memberikan detail seperti "Saya sedang menyusun rencana pelatihan untuk karyawan baru di departemen pemasaran.

Berikan saya ide-ide untuk modul pelatihan yang mencakup etika kerja dan komunikasi tim, dengan durasi masing-masing modul maksimal 1 jam."

Semakin banyak konteks yang Anda berikan, semakin akurat dan relevan respons yang akan Anda terima. Ini mirip dengan bagaimana buku MSDM memberikan kiat untuk meraih sukses; tanpa konteks yang tepat, kiat tersebut mungkin tidak berlaku.

Selain itu, pertimbangkan untuk memberikan informasi tentang budaya perusahaan Anda, nilai-nilai yang Anda anut, dan tantangan yang Anda hadapi.

Informasi ini akan membantu AI memahami konteks yang lebih luas dan memberikan solusi yang lebih sesuai dengan kebutuhan Anda. Anda juga bisa memberikan contoh kasus atau studi kasus yang relevan untuk membantu AI memahami masalah yang Anda hadapi secara lebih mendalam.

Dengan memberikan konteks yang memadai, Anda dapat memastikan bahwa AI memahami tujuan Anda dan memberikan respons yang paling relevan dan bermanfaat.

Kesalahan 3: Mengabaikan Format dan Struktur yang Diinginkan

AI dapat menghasilkan berbagai jenis output, mulai dari esai, kode, daftar, hingga tabel.

Namun, jika Anda tidak menentukan format yang diinginkan, AI mungkin akan memilih format default yang tidak sesuai dengan kebutuhan Anda. Kesalahan ini sering terjadi ketika pengguna mengharapkan output dalam format tertentu tetapi tidak secara eksplisit menyatakannya dalam prompt.

Misalnya, Anda mungkin mengharapkan AI untuk menghasilkan daftar poin-poin penting, tetapi AI malah menghasilkan paragraf panjang yang sulit dibaca.

Atau, Anda mungkin membutuhkan ringkasan dalam bentuk tabel, tetapi AI malah menghasilkan teks naratif yang tidak terstruktur.

Contohnya, jika Anda membutuhkan daftar poin-poin penting dari sebuah dokumen, Anda harus secara jelas meminta "Buatkan daftar poin-poin penting dari artikel ini dalam format bullet points." Jika Anda membutuhkan ringkasan dalam bentuk tabel, Anda harus menyatakan "Sajikan perbandingan fitur produk A dan B dalam format tabel dengan kolom 'Fitur', 'Produk A', dan 'Produk B'."

Menentukan struktur yang diinginkan, seperti urutan informasi atau penggunaan elemen visual tertentu, akan memastikan output yang lebih terorganisir dan mudah digunakan.

Anda juga bisa menentukan gaya penulisan yang Anda inginkan, seperti formal, informal, atau profesional.

Misalnya, Anda bisa meminta AI untuk menulis dengan gaya yang mirip dengan penulis tertentu atau menggunakan nada suara tertentu.

Dengan menentukan format dan struktur yang diinginkan, Anda dapat memastikan bahwa output AI sesuai dengan harapan Anda dan mudah dipahami.

Kesalahan 4: Tidak Melakukan Iterasi dan Penyempurnaan

Prompt engineering bukanlah proses sekali jalan. Jarang sekali prompt pertama yang sempurna akan menghasilkan output yang diinginkan secara langsung.

Kesalahan umum lainnya adalah berhenti setelah mendapatkan respons pertama, tanpa mencoba menyempurnakan prompt berdasarkan hasil yang diterima.

AI belajar dari interaksi, dan setiap respons yang Anda berikan dapat digunakan untuk memandu AI lebih lanjut. Anggap saja Anda sedang melatih anjing. Anda tidak bisa mengharapkan anjing Anda untuk langsung mengerti perintah Anda pada percobaan pertama.

Anda perlu memberikan umpan balik dan mengulangi perintah sampai anjing Anda memahami apa yang Anda inginkan. Hal yang sama berlaku untuk AI.

Jika respons awal AI tidak sesuai harapan, jangan ragu untuk memodifikasi prompt Anda.

Misalnya, jika AI memberikan ringkasan yang terlalu teknis, Anda bisa menambahkan instruksi seperti "Sederhanakan bahasa yang digunakan agar mudah dipahami oleh audiens non-teknis." Atau jika outputnya terlalu panjang,

Anda bisa meminta "Persingkat respons ini menjadi 200 kata." Proses iteratif ini, yang melibatkan penyesuaian prompt berdasarkan hasil yang ada, adalah kunci untuk mencapai kualitas output yang diinginkan.

Ini seperti proses belajar dalam menganalisis informasi intelijen yang tidak lengkap dan ambigu, di mana penyesuaian terus-menerus diperlukan.

Selain itu, Anda bisa mencoba berbagai variasi prompt untuk melihat mana yang menghasilkan respons terbaik. Misalnya, Anda bisa mencoba menggunakan kata-kata yang berbeda, menambahkan contoh, atau mengubah struktur prompt.

Dengan melakukan iterasi dan penyempurnaan, Anda dapat secara signifikan meningkatkan kualitas output AI dan mencapai hasil yang Anda inginkan.

Ingatlah bahwa prompt engineering adalah proses eksperimen dan pembelajaran yang berkelanjutan.

Kesalahan 5: Menggunakan Bahasa yang Tidak Tepat atau Terlalu Rumit

Meskipun model AI sangat canggih, penggunaan bahasa yang tidak jelas, jargon yang berlebihan, atau kalimat yang terlalu kompleks dapat membingungkan AI. Sama seperti dalam komunikasi manusia, kejelasan adalah kunci.

Menggunakan bahasa yang lugas, langsung ke pokok permasalahan, dan menghindari ambiguitas akan menghasilkan respons yang lebih baik.

Bayangkan Anda sedang berbicara dengan seseorang yang tidak fasih berbahasa Indonesia. Anda akan berusaha menggunakan bahasa yang sederhana dan mudah dipahami agar pesan Anda tersampaikan dengan jelas.

Hal yang sama berlaku untuk AI.

Perhatikan juga penggunaan kata-kata yang memiliki makna ganda atau dapat disalahartikan. Jika Anda bekerja dengan data atau istilah teknis, pastikan Anda mendefinisikannya atau memberikan konteks yang cukup.

Misalnya, jika Anda menggunakan istilah dari kamus teknik, pastikan AI memahami konteks penggunaannya.

Hindari penggunaan singkatan yang tidak umum atau bahasa gaul yang mungkin tidak dikenali oleh model AI. Fokus pada penyampaian instruksi Anda dengan cara yang paling jelas dan efisien. Anda juga bisa menggunakan contoh untuk mengilustrasikan maksud Anda.

Misalnya, jika Anda ingin AI menghasilkan teks dengan gaya penulisan tertentu, Anda bisa memberikan contoh teks yang Anda sukai sebagai referensi.

Selain itu, pastikan untuk memeriksa tata bahasa dan ejaan Anda dengan cermat untuk menghindari kesalahan yang dapat membingungkan AI.

Dengan menggunakan bahasa yang tepat dan jelas, Anda dapat memastikan bahwa AI memahami instruksi Anda dengan benar dan menghasilkan respons yang akurat dan relevan.

Menguasai seni prompt engineering adalah perjalanan yang berkelanjutan. Dengan menghindari kesalahan umum ini dan terus berlatih, Anda dapat secara signifikan meningkatkan kemampuan Anda untuk berinteraksi dengan AI dan memanfaatkan potensinya secara maksimal.

Ingatlah bahwa setiap prompt adalah kesempatan untuk belajar dan menyempurnakan interaksi Anda, membuka jalan bagi hasil yang lebih cerdas, lebih relevan, dan lebih kuat.

Seiring dengan perkembangan teknologi AI, prompt engineering akan menjadi semakin penting. Oleh karena itu, investasi dalam mempelajari dan menguasai teknik ini akan memberikan Anda keunggulan kompetitif di berbagai bidang.

Mulailah dengan memahami dasar-dasar prompt engineering, bereksperimen dengan berbagai jenis prompt, dan terus belajar dari pengalaman Anda.

Dengan ketekunan dan dedikasi, Anda dapat menjadi ahli dalam prompt engineering dan memanfaatkan potensi AI untuk mencapai tujuan Anda. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang AI dan prompt engineering, Anda dapat mengunjungi TensorFlow, sebuah platform open-source untuk machine learning.