Prompt engineering adalah keterampilan penting dalam memaksimalkan hasil dari kecerdasan buatan (AI).
Dengan prompt yang tepat, AI bisa menghasilkan jawaban lebih relevan, akurat, dan sesuai kebutuhan.
Itulah sebabnya memahami cara membuat prompt yang efektif menjadi hal yang semakin penting, terutama di era ketika AI mulai digunakan di berbagai bidang kerja.
Artikel ini akan mengulas lebih dalam mengenai prompt engineering, mulai dari pengertian, manfaat, elemen penting, jenis-jenis, hingga tips praktisnya agar mendapatkan jawaban AI yang lebih maksimal.
Simak artikel berikut ini!
Apa itu Prompt Engineering?
Prompt engineering adalah keterampilan dalam merancang dan mengoptimalkan input (prompt) agar model bahasa AI menghasilkan jawaban yang sesuai dengan harapan.
Proses ini menggabungkan kreativitas, pemahaman terhadap cara kerja model, dan teknik menyusun pertanyaan atau pernyataan secara strategis agar respons yang diberikan AI akurat, relevan, dan bermanfaat.
Dengan penerapan prompt engineering yang tepat, interaksi antara manusia dan mesin kecerdasan buatan menjadi lebih efektif, sehingga komunikasi berjalan lebih lancar dan efisien.
Baca juga: Mengenal Lebih Dalam Soal Kecerdasan Buatan Serta Penerapannya
Mengapa Prompt Engineering Itu Penting?
Prompt engineering sangat penting karena memengaruhi kinerja dan kegunaan model bahasa AI.
Hasil yang relevan dan akurat sangat bergantung pada cara sebuah prompt disusun sehingga keterampilan ini menjadi kunci untuk memaksimalkan manfaat dari teknologi AI.
Menariknya, prompt engineering bukan hanya milik para “prompt engineer”. Dengan cara berkomunikasi yang tepat, siapa saja bisa mendapatkan ide segar, menemukan wawasan baru, hingga menyelesaikan persoalan dengan lebih cepat.
Mengutip Digital Ocean, berikut ini beberapa alasan pentingnya prompt engineering:
1. Meningkatkan akurasi
Prompt yang dirancang dengan baik akan menghasilkan jawaban yang lebih tepat, sekaligus mengurangi risiko salah tafsir atau jawaban yang tidak relevan dari AI.
2. Menghemat waktu
Prompt engineering membuat interaksi dengan AI lebih efisien karena informasi yang dibutuhkan bisa didapatkan dalam lebih sedikit percobaan.
3. Membantu menyelesaikan tugas kompleks
Tugas yang rumit membutuhkan pemahaman yang mendalam. Prompt yang baik dapat mengubah pertanyaan yang rumit menjadi bentuk yang bisa dipahami AI dengan lebih efektif.
4. Meningkatkan pengalaman pengguna
Pengalaman seseorang dalam menggunakan AI akan jauh lebih baik ketika prompt yang dibuat mampu menghasilkan jawaban yang jelas, ringkas, dan sesuai konteks.
5. Memberikan hasil yang lebih baik
Dalam bidang seperti pemrograman, pembuatan konten, atau analisis data, prompt yang tepat bisa membantu menghasilkan output berkualitas tinggi dengan memanfaatkan kemampuan AI secara maksimal.
6. Mendorong inovasi
Semakin seseorang paham cara berkomunikasi dengan AI, semakin jauh pula ia bisa mengeksplorasi kemungkinan baru, menciptakan aplikasi inovatif, dan menemukan solusi yang kreatif.
Elemen Penting dalam Menyusun Prompt Engineering
Ada beberapa elemen penting dalam menyusun prompt engineering agar interaksi dengan AI lebih efektif.
Dengan memahami elemen-elemen ini, Anda dapat memaksimalkan potensi AI untuk memberikan jawaban yang lebih relevan dan bermanfaat.
Mengutip Google Cloud, berikut ini elemen pentingnya:
1. Format Prompt
Struktur dan gaya penulisan prompt sangat berpengaruh terhadap respon AI. Beberapa model lebih cocok dengan format tertentu, seperti pertanyaan dalam bahasa alami, perintah langsung, atau input terstruktur. Memahami format yang tepat membantu menghasilkan jawaban yang lebih akurat.
2. Konteks dan Contoh
Memberikan konteks dan contoh relevan akan memandu AI memahami tugas dengan lebih baik. Misalnya, saat meminta AI menulis cerita, sertakan arahan tentang gaya bahasa atau tema yang diinginkan agar hasil lebih sesuai ekspektasi.
3. Fine-tuning dan Penyesuaian
Prompt perlu disesuaikan dengan bidang atau kebutuhan tertentu. Mengadaptasi prompt berdasarkan feedback dan hasil sebelumnya dapat meningkatkan performa AI secara bertahap.
4. Percakapan Multi-turn
Menyusun prompt untuk percakapan berkelanjutan memungkinkan interaksi yang lebih kontekstual. Dengan cara ini, pengguna bisa menggali jawaban AI secara lebih mendalam dan menyeluruh.
Dengan memperhatikan elemen-elemen ini, prompt engineering bisa menjadi alat yang kuat untuk mendukung produktivitas, kreativitas, maupun pengambilan keputusan.
Jenis-Jenis Prompt dalam AI
Ada beberapa jenis prompt yang biasa digunakan dalam interaksi dengan AI. masing-masing memiliki fungsi dan keunggulannya sendiri.
Berikut ini beberapa jenisnya:
1. Direct Prompt (Zero-shot)
Zero-shot adalah teknik memberikan instruksi atau pertanyaan langsung tanpa tambahan konteks atau contoh.
Contohnya:
- Meminta AI menghasilkan ide atau solusi kreatif.
- Meminta AI meringkas atau menerjemahkan sebuah teks.
2. One-shot, Few-shot, dan Multi-shot Prompt
Pada metode ini, AI diberi satu atau beberapa contoh input-output sebelum diberikan tugas utama. Dengan adanya contoh, model lebih mudah memahami konteks dan cenderung memberikan jawaban yang lebih tepat.
3. Chain of Thought (CoT) Prompt
Teknik ini mendorong AI untuk menjelaskan proses berpikir secara bertahap. Dengan begitu, hasil yang diberikan menjadi lebih runtut, logis, dan mudah dipahami.
4. Zero-shot CoT Prompt
Jenis ini menggabungkan pendekatan zero-shot dengan chain of thought. Meskipun tidak diberi contoh, AI diarahkan untuk menalar langkah demi langkah sehingga hasilnya biasanya lebih baik.
10 Tips Praktis untuk Melakukan Prompt Engineering yang Efektif
Menyusun prompt yang tepat sangat berpengaruh pada kualitas dan relevansi jawaban yang diberikan AI.
Untuk itu, dibutuhkan pemahaman mengenai bagaimana AI membaca dan memproses bahasa alami.
Mengutip Digital Ocean, berikut beberapa praktik terbaik yang bisa diterapkan agar komunikasi dengan AI lebih efektif:
1. Buat Prompt yang Spesifik
Spesifik adalah kunci untuk mendapatkan informasi yang paling akurat dan relevan dari AI. Prompt yang terlalu umum sering menimbulkan interpretasi berbeda. Sementara prompt yang jelas dan terperinci akan membantu AI memahami konteks dan memberikan hasil yang lebih relevan.
Beberapa cara membuat prompt lebih spesifik antara lain:
- Berikan konteks yang jelas: Jelaskan latar belakang, topik, ruang lingkup, serta batasan tertentu.
- Tentukan format jawaban: Jelaskan format yang diinginkan, apakah dalam bentuk daftar, ringkasan, laporan panjang, tabel, atau dengan struktur tertentu.
- Atur panjang output: Tentukan panjang jawaban, misalnya jawaban 3 paragraf atau sekitar 250 kata.
- Sesuaikan tingkat detail: Jelaskan apakah cukup gambaran umum atau membutuhkan analisis mendalam.
- Pilih nada dan gaya bahasa: Tentukan apakah jawabannya harus formal, santai, persuasif, atau informatif, agar sesuai dengan audiens atau tujuan.
- Minta contoh atau perbandingan: Mintalah contoh, analogi, atau perbandingan untuk mempermudah pemahaman konsep yang rumit.
Contoh Prompt:
“Buatkan kerangka laporan komprehensif yang menganalisis tren terbaru dalam pemasaran media sosial untuk perusahaan teknologi sejak 2020.
Kerangka harus mencakup pendahuluan, tiga bagian utama yang membahas aspek berbeda dari tren media sosial, serta kesimpulan yang merangkum temuan. Sertakan juga saran jenis grafik untuk menggambarkan tren keterlibatan pengguna, dan buat poin-poin ringkas yang merangkum strategi pemasaran utama di setiap bagian.”
2. Buat Prompt yang Spesifik
Memberikan contoh dalam prompt adalah salah satu cara paling efektif untuk mengarahkan AI agar menghasilkan jawaban sesuai harapan.
Dengan adanya contoh, AI mendapatkan gambaran yang jelas tentang kualitas, gaya, atau bentuk jawaban yang diinginkan.
Cara ini sangat berguna untuk tugas yang kompleks, di mana hasil akhirnya bisa ambigu, atau untuk tugas kreatif yang mungkin memiliki banyak jawaban benar.
Namun, penting untuk memastikan contoh yang digunakan benar-benar mewakili standar, format, dan gaya yang diinginkan.
Dengan begitu, AI dapat menyesuaikan responnya agar lebih akurat dan relevan.
Beberapa bentuk contoh yang bisa disertakan antara lain:
- Contoh teks: meniru gaya bahasa, nada, dan isi tertentu.
- Format data: seperti tabel atau spreadsheet agar output rapi.
- Template dokumen: untuk menjaga struktur dan format jawaban.
- Potongan kode (code snippets): memandu AI dalam menghasilkan sintaks yang benar.
- Contoh grafik atau diagram: membantu AI menciptakan representasi visual yang mirip.
- Contoh copywriting/iklan: agar konten promosi sesuai dengan brand voice.
Contoh Prompt:
“Buat tabel perbandingan antara dua tools manajemen proyek, Tool A dan Tool B.
Tabel harus mencakup kategori yang mencakup Harga, Fitur Utama, Ulasan Pengguna, dan Opsi Dukungan.
Sebagai acuan, bagian Fitur Utama bisa memuat item seperti Penugasan Tugas, Pelacakan Waktu, dan Berbagi File.
Format tabel harus seperti ini:
| Fitur | Tool A | Tool B |
| Harga | RpX per user/bulan | RpX per user/bulan |
| Fitur Utama | Penugasan Tugas | Berbagi File |
| Ulasan Pengguna | X bintang | Y bintang |
| Opsi Dukungan | Live Chat 24/7, Email | Telepon Jam Kerja, Email |
Pastikan tabel ringkas dan layak untuk dimasukkan dalam laporan bisnis.”
3. Cantumkan Data agar Memperkuat Jawaban
Menyertakan data yang jelas dan relevan dalam prompt dapat secara signifikan meningkatkan kualitas jawaban AI.
Data berfungsi sebagai landasan yang membantu AI memahami konteks lebih dalam dan menghasilkan analisis yang lebih tepat.
Data bisa berupa angka, tanggal, maupun kategori yang disusun rapi sehingga mendukung proses analisis dan pengambilan keputusan.
Akan lebih baik jika data tersebut dilengkapi dengan konteks atau bahkan sumbernya agar hasil yang diperoleh lebih kredibel.
Pastikan informasi selalu terkini, terstruktur, dan sesuai kebutuhan. Jika diperlukan perbandingan, tetapkan parameter yang tegas agar hasil lebih fokus.
Dengan begitu, AI dapat mengubah angka mentah menjadi wawasan yang mudah dipahami dan langsung bisa digunakan.
Pendekatan berbasis data ini sangat bermanfaat untuk pekerjaan yang memerlukan analisis angka, tren, atau pola tertentu.
Hasilnya bisa menjadi masukan berharga untuk strategi bisnis maupun riset.
Contoh Prompt:
“Tolong analisis data penjualan kuartal pertama tahun 2024 yang ada di dokumen PDF terlampir. Saya ingin ringkasan singkat yang menjelaskan produk dengan penjualan terbaik, tren penjualan secara keseluruhan, serta pola pembelian pelanggan yang terlihat menonjol.
PDF berisi rincian penjualan bulanan untuk tiga produk: Produk A, Produk B, dan Produk C. Setelah meninjau datanya, rangkum temuan dalam satu paragraf yang cocok dipresentasikan di rapat bisnis. Tekankan peningkatan atau penurunan signifikan, serta faktor yang mungkin memengaruhi tren tersebut.”
4. Jelaskan Bentuk Output yang Dibutuhkan
Saat meminta jawaban dari AI, penting untuk menjelaskan secara jelas format serta struktur hasil yang diinginkan.
Sebutkan apakah Anda membutuhkan laporan panjang, ringkasan singkat, daftar poin, atau narasi lengkap, sehingga AI bisa menyesuaikan jawabannya dengan tujuanmu.
Anda juga bisa menambahkan preferensi lain, seperti nada bahasa, gaya penulisan, atau elemen khusus yang perlu disertakan, misalnya heading, subheading, atau poin-poin tertentu.
Dengan mendefinisikan hasil yang kamu harapkan secara detail, AI akan lebih mudah menghasilkan jawaban yang sesuai kebutuhan.
Contoh Prompt:
“Buat rangkuman mengenai titik penting dalam sejarah perkembangan software. Susun hasil dalam bentuk timeline berbentuk bullet points. Setiap poin harus memuat tahun, peristiwa utama, dan penjelasan singkat tentang arti pentingnya. Mulai dari era 1980-an. Gunakan bahasa yang edukatif, dan batasi hanya sepuluh tonggak utama agar tetap ringkas.”
5. Berikan Instruksi tentang Apa yang Harus Dilakukan, Bukan Apa yang Harus Dihindari
Saat membuat prompt untuk AI, lebih efektif jika Anda mengarahkan sistem pada tindakan yang diinginkan daripada menjelaskan apa yang harus dihindari.
Instruksi positif membantu AI fokus pada tujuan, mengurangi kerancuan, serta mempercepat proses menghasilkan jawaban yang relevan.
Sebaliknya, instruksi berbentuk larangan cenderung membuat AI perlu menafsirkan ulang lalu membalik makna, yang justru bisa memicu kesalahpahaman.
Dengan menekankan apa yang perlu dilakukan secara jelas, AI dapat bekerja lebih efisien dan hasilnya lebih tepat.
Contoh Prompt:
Hindari: “Jangan tulis terlalu detail.”
Gunakan: “Tolong buat ringkasan singkat.”
Hindari: “Jangan gunakan istilah teknis.”
Gunakan: “Gunakan bahasa sederhana yang mudah dipahami oleh pembaca umum.”
Hindari: “Jangan beri contoh sebelum tahun 2000.”
Gunakan: “Berikan contoh mulai dari tahun 2000 ke atas.”
6. Berikan Model AI Persona atau Sudut Pandang Tertentu
Memberikan persona atau sudut pandang tertentu kepada AI dapat membuat jawaban yang dihasilkan lebih relevan dan tepat sasaran.
Dengan cara ini, respons yang muncul terasa seolah berasal dari seorang ahli di bidang tertentu, sehingga informasi yang diberikan lebih sesuai dengan kebutuhan.
Pendekatan ini sangat berguna, terutama dalam dunia bisnis yang sering memerlukan wawasan khusus.
Dengan persona yang jelas, AI bisa menyesuaikan gaya bahasa, istilah, dan nada agar sesuai dengan konteks.
Selain itu, penggunaan persona juga membantu membangun ekspektasi yang tepat sekaligus membuat interaksi terasa lebih alami dan menarik.
Contoh Prompt:
“Bayangkan kamu adalah seorang konsultan marketing berpengalaman. Tolong buatkan email untuk klien startup baru yang berisi tiga strategi digital marketing untuk peluncuran produk mereka (lihat detail pada PDF terlampir).
Sertakan indikator kinerja utama (KPI) untuk tiap strategi agar mereka dapat mengukur keberhasilan kampanye. Pastikan email ditulis dengan nada profesional namun tetap penuh semangat, sehingga menumbuhkan rasa percaya pada keahlianmu.”
7. Coba teknik chain of thought (rantai penalaran)
Chain of thought prompting adalah metode yang mendorong model AI untuk merinci langkah-langkah penalaran yang digunakan saat menghasilkan jawaban.
Dengan meminta model menguraikan proses berpikirnya secara bertahap, pengguna dapat memahami logika di balik jawaban tersebut dan menilai seberapa dapat dipercaya hasilnya.
Pendekatan ini sangat berguna untuk masalah yang kompleks atau ketika proses penalaran itu sendiri sama pentingnya dengan kesimpulan akhir.
Teknik ini memungkinkan pemecahan masalah yang lebih mendalam dan memberi kesempatan bagi pengguna untuk melihat contoh cara berpikir yang terstruktur.
Contoh Prompt:
“Bayangkan kamu adalah seorang software engineer yang ditugaskan mengoptimalkan potongan kode berikut agar performanya lebih baik:
[Masukkan blok kode di sini]
Gunakan rantai penalaran berikut sebagai panduan pendekatanmu:
- Profiling performa: Jelaskan bagaimana kamu akan melakukan profiling untuk mengidentifikasi bottleneck saat ini. Sebutkan alat atau metrik yang akan digunakan.
- Teknik optimasi: Bahas teknik-teknik spesifik yang akan dipertimbangkan untuk mengatasi bottleneck, misalnya perubahan algoritma, refaktorisasi kode, caching, atau pemanfaatan akselerasi perangkat keras.
- Pengujian dan validasi: Uraikan metode pengujian untuk memastikan perubahan benar-benar meningkatkan performa tanpa menimbulkan masalah baru (mis. benchmark, unit test, load test).
- Strategi implementasi: Jelaskan langkah-langkah penerapan kode yang sudah dioptimalkan ke lingkungan produksi dengan aman, termasuk rencana rollback dan mitigasi risiko agar gangguan minimal.
Akhiri dengan ringkasan langkah-langkah kunci dalam proses optimasi serta rencana dokumentasi dan pemeliharaan untuk memastikan perbaikan tetap efektif seiring waktu.”
8. Pecah Tugas Rumit Menjadi Bagian yang Lebih Sederhana
Ketika menghadapi tugas yang kompleks, cara terbaik adalah membaginya menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan mudah dikelola.
Dengan memberikan instruksi secara bertahap, AI dapat memproses setiap bagian dengan lebih fokus tanpa merasa “kebingungan” oleh cakupan yang terlalu luas.
Pendekatan ini juga memudahkan pemantauan hasil di setiap tahap sehingga kualitas keseluruhan bisa lebih terjaga.
Selain itu, pemecahan tugas membuat AI lebih efisien dalam menggunakan sumber dayanya, karena bisa memberikan perhatian penuh pada aspek yang paling penting.
Hasilnya adalah strategi penyelesaian masalah yang lebih sistematis dan efektif.
Contoh Prompt:
Hindari prompt yang terlalu umum seperti berikut:
“Buat artikel 1500 kata tentang dampak AI terhadap kerja jarak jauh.”
Gunakan prompt bertahap:
- “Buat kerangka detail untuk artikel 1500 kata berjudul ‘Revolutionizing Remote Work: The Role of AI for Tech Professionals.’ Kerangka harus mencakup pendahuluan yang menarik, tiga bagian utama berjudul ‘Enhancing Productivity with AI Tools,’ ‘AI-Driven Communication Optimization,’ dan ‘Advanced Project Management through AI,’ serta kesimpulan yang menyoroti arah perkembangan di masa depan.”
- “Tulis pendahuluan artikel ‘Revolutionizing Remote Work: The Role of AI for Tech Professionals.’ Panjangnya 150–200 kata, berisi penjelasan tentang bagaimana AI mengubah cara kerja jarak jauh di industri teknologi, dengan pembuka yang mampu menarik minat profesional teknologi untuk terus membaca.”
9. Pahami Keterbatasan Model AI
Saat menyusun prompt, penting untuk menyadari keterbatasan model agar harapan tetap realistis.
Meminta AI melakukan hal di luar kapabilitasnya, misalnya mengakses data real time atau terhubung langsung ke basis data, bisa menghasilkan informasi yang tidak akurat atau menyesatkan.
Hal tersebut dikenal sebagai AI hallucination.
Beberapa keterbatasan umum model AI antara lain:
- Tidak bisa memproses data secara real time karena pengetahuannya hanya sampai pada waktu terakhir model dilatih.
- Tidak bisa mengakses atau mengambil data pribadi kecuali data tersebut memang dibagikan dalam percakapan.
- Tidak bisa berinteraksi langsung dengan software eksternal, database, atau konten web yang aktif.
- Bisa membawa bias karena AI belajar dari data yang mungkin sudah mengandung bias.
- Pemahaman konteks masih terbatas sehingga kadang jawaban untuk situasi rumit atau ambigu kurang tepat.
- Tidak punya pengalaman pribadi atau emosi sehingga tidak bisa membangun koneksi empati yang nyata atau menceritakan pengalaman pribadi.
10. Gunakan pendekatan eksperimental dalam membuat prompt
Prompt engineering adalah bidang yang terus berkembang dan membutuhkan pola pikir eksperimental.
Lakukan pengujian secara bertahap dan berulang. Misalnya, mencoba berbagai variasi prompt, amati bagaimana perubahan kecil dapat menghasilkan respons model yang berbeda secara signifikan, dan verifikasi langsung untuk mengetahui perilaku model.
Tetap patuhi prinsip privasi dan etika selama percobaan. Jangan ragu mengeksplorasi variasi gaya bahasa dan struktur.
Melalui serangkaian uji coba bertahap, Anda akan memperoleh hasil yang lebih baik dan memahami lebih jauh bagaimana model bahasa besar menafsirkan serta mengeksekusi instruksi.
Baca juga: 7 Kelebihan dan Kekurangan Artificial Intelligence (AI), Wajib Tahu!
Persiapkan Bisnis Anda Menghadapi Era AI bersama Tenaga Ahli Teknologi dari Lawencon
Prompt engineering hanyalah satu dari sekian banyak keterampilan yang dibutuhkan agar perusahaan bisa sukses di era AI.
Anda juga memerlukan developer yang mahir menggunakan API (seperti GPT-4), engineer yang andal dalam mengelola data, hingga analis yang paham cara memanfaatkan AI untuk kebutuhan bisnis.
Lawencon menghadirkan tenaga IT profesional yang tidak hanya menguasai teknologi dasar, tapi juga siap beradaptasi dengan perkembangan pesat di dunia AI.
Dapatkan Tenaga IT Profesional untuk Mempercepat Transformasi AI di Bisnis Anda!
