Dua orang di satu kantor memakai tool AI yang sama untuk pekerjaan yang sama, dan hasilnya berbeda jauh. Kesimpulan yang biasa diambil adalah orang kedua memegang prompt AI yang bagus dan belum dibagikan. Padahal yang membedakan biasanya bukan kalimat prompt-nya, melainkan cara ia menilai hasilnya.
Di sinilah kata "bagus" menjadi masalah. Hampir semua orang menilai prompt AI yang bagus dari kesan hasil sekali jalan: kalau jawabannya terasa enak dibaca, prompt-nya dianggap berhasil. Penilaian seperti itu tidak bisa diulang dan tidak bisa diperbaiki, karena tidak ada yang bisa ditunjuk sebagai penyebab.
Artikel ini memakai ukuran yang berbeda. Sebuah prompt layak disebut bagus kalau Anda sudah bisa menyebutkan syarat lulusnya sebelum menekan Enter, dan kalau ia memenuhi syarat itu lebih dari sekali. Kalau yang Anda cari sebenarnya daftar prompt siap salin, kami sudah mengumpulkannya di contoh prompt AI.
Lima Ciri Prompt AI yang Bagus
Kelima ciri berikut bisa Anda periksa dengan membaca prompt-nya saja, tanpa perlu menjalankannya lebih dulu. Urutannya sengaja dari yang paling sering dilanggar.
- Tugasnya satu, dan kata kerjanya jelas: ringkas, bandingkan, susun, perbaiki, terjemahkan. Panduan resmi Google menyarankan memecah permintaan yang berisi beberapa tugas berkaitan menjadi beberapa prompt terpisah, bukan menumpuknya dalam satu kalimat panjang.
- Konteksnya menutup tebakan: untuk siapa hasilnya, dipakai di mana, dan bahan apa yang tersedia. Setiap keterangan yang tidak Anda sebutkan akan diisi model dengan tebakan yang paling umum.
- Bentuk keluarannya punya angka: jumlah poin, batas kata, jumlah pilihan, nama kolom. Google menyebut batasan semacam ini sebagai cara menghasilkan keluaran yang spesifik, dan ini bagian yang paling murah ditambahkan.
- Tidak ada dua instruksi yang bertabrakan: dua permintaan yang tidak mungkin dipenuhi bersamaan membuat model memilih salah satunya tanpa memberi tahu Anda.
- Syarat lulusnya sudah Anda tulis: Anda tahu bentuk jawaban seperti apa yang akan Anda terima dan seperti apa yang akan Anda tolak, sebelum jawabannya muncul.
Ciri kelima yang paling jarang dipenuhi, dan justru ciri itu yang membuat keempat ciri lain bisa diperbaiki secara terarah. Tanpa syarat lulus, satu-satunya cara menilai hasil adalah perasaan.
Cara Membuat Prompt AI dalam Lima Langkah
Cara membuat prompt AI yang bagus paling mudah dipelajari dengan membesarkan satu kalimat pendek secara berlapis. Kita mulai dari permintaan yang biasa diketik orang:
Buatkan ringkasan rapat ini.Perhatikan apa yang dihapus tiap langkah berikut.
Cara membuat prompt AI dalam lima langkah: tiap langkah menutup satu tebakan model, dari lima tersisa menjadi nol.
Langkah #1: Tulis tugasnya dengan satu kata kerja
Tentukan satu pekerjaan utama, dan pastikan kata kerjanya menyebut hasil, bukan kegiatan. "Buatkan ringkasan" masih kabur karena ringkasan bisa berupa paragraf, daftar, atau tabel keputusan. "Susun daftar keputusan dan penanggung jawabnya" menyebut hasil yang bisa dikenali saat muncul.
Kalau Anda membutuhkan dua hal sekaligus — misalnya ringkasan sekaligus draf email tindak lanjut — pisahkan menjadi dua prompt. Permintaan jamak dalam satu kalimat hampir selalu menghasilkan satu bagian yang dikerjakan serius dan satu bagian yang dikerjakan sekadarnya.
Langkah #2: Tambahkan konteks yang hanya Anda ketahui
Model tidak tahu siapa peserta rapatnya, apa yang sedang menjadi masalah, dan siapa yang akan membaca hasilnya. Ketiganya menentukan bentuk jawaban jauh lebih besar daripada pilihan kata dalam perintah.
Susun daftar keputusan dan penanggung
jawabnya dari transkrip rapat berikut.
Rapat ini membahas keterlambatan
pengiriman ke tiga cabang. Hasilnya akan
dibaca kepala gudang yang tidak ikut rapat.Langkah #3: Sebutkan alasan di balik permintaan Anda
Langkah ini yang paling sering dilewatkan, padahal murah. Dokumentasi Anthropic menganjurkan menyertakan alasan di balik sebuah instruksi, karena model dapat menggeneralisasi dari penjelasan itu ke keadaan yang tidak Anda sebutkan.
Contoh yang mereka berikan sederhana. Instruksi "jangan pernah pakai elipsis" bekerja lebih baik kalau sebabnya ikut ditulis: "jawaban ini akan dibacakan mesin pengubah teks menjadi suara, jadi mesinnya tidak tahu cara melafalkan elipsis". Versi kedua membuat model ikut menghindari hal lain yang bermasalah saat dibacakan, seperti tabel dan tanda kurung bertingkat. Anda tidak perlu menyebutkan keduanya satu per satu.
Pada contoh rapat tadi, alasannya cukup satu kalimat: "Kepala gudang perlu langsung tahu apa yang harus ia kerjakan hari ini."
Langkah #4: Kunci bentuk keluarannya dengan angka
Ganti kata sifat dengan bilangan. "Ringkas" menjadi "maksimal 60 kata". "Beberapa pilihan" menjadi "tiga pilihan". "Rapi" menjadi "tabel tiga kolom: keputusan, penanggung jawab, tenggat".
Angka juga memudahkan Anda menolak jawaban. Empat poin pada permintaan tiga poin adalah kegagalan yang bisa ditunjuk, sementara "kurang rapi" tidak.
Langkah #5: Baca ulang sekali, cari yang bertabrakan
Setelah keempat langkah tadi, prompt yang tadinya empat kata terlihat seperti ini:
Susun daftar keputusan dan penanggung
jawabnya dari transkrip rapat berikut.
Rapat ini membahas keterlambatan
pengiriman ke tiga cabang. Hasilnya
dibaca kepala gudang yang tidak ikut
rapat, dan ia perlu langsung tahu apa
yang harus dikerjakan hari ini.
Tulis sebagai tabel tiga kolom:
keputusan, penanggung jawab, tenggat.
Maksimal 60 kata per baris. Jangan
menyebut tanggal yang tidak ada di
transkrip.Bacalah versi jadi ini sebagai satu kesatuan, lalu cari dua instruksi yang tidak bisa dipenuhi bersamaan. Bagian berikut membahas kenapa langkah pendek ini berpengaruh besar. Contoh prompt teks lain untuk pekerjaan kantor, sekolah, dan usaha kami kumpulkan di contoh prompt Gemini AI.
Dua Instruksi yang Diam-Diam Saling Bertentangan
Model generasi sekarang jauh lebih patuh pada instruksi daripada model beberapa tahun lalu, dan kepatuhan itu punya sisi lain. Dokumentasi OpenAI untuk GPT-5 menyatakannya terus terang. Prompt yang memuat instruksi bertentangan atau kabur justru lebih merugikan pada model yang teliti mengikuti instruksi. Alih-alih memilih salah satunya secara acak, model menghabiskan usaha mencari cara mendamaikan keduanya.
Contoh yang mereka bahas datang dari sistem penjadwalan klinik. Satu instruksi melarang menjadwalkan janji temu tanpa persetujuan pasien yang tercatat, sementara instruksi lain memerintahkan menetapkan slot tercepat hari itu juga tanpa menghubungi pasien. Keduanya tidak mungkin dipenuhi bersamaan. Setelah pertentangan itu dihapus, performanya disebut membaik secara mencolok.
Bentuk yang sama muncul pada pekerjaan sehari-hari, biasanya dalam wujud yang lebih halus:
- "Ringkas maksimal 100 kata" berbarengan dengan "sebutkan seluruh angka dari lampiran"
- "Pakai bahasa yang santai dan akrab" berbarengan dengan "jangan pakai kata ganti orang kedua"
- "Jangan mengarang informasi" berbarengan dengan "isi bagian yang kosong sebisanya"
Ketiganya memaksa model memilih, dan pilihannya tidak dilaporkan kepada Anda. Yang Anda lihat hanya jawaban yang terasa meleset tanpa sebab yang jelas. Cara memeriksanya cukup satu tarikan: baca prompt Anda sambil bertanya apakah ada dua kalimat yang, kalau dikerjakan orang, akan membuatnya berhenti dan bertanya balik.
Menulis Kriteria Lulus Sebelum Menekan Enter
Anthropic menyusun panduan tentang cara menetapkan kriteria keberhasilan sebelum sebuah prompt dipakai. Panduannya ditujukan untuk pengembang aplikasi, tetapi empat sifat yang mereka sebutkan berlaku untuk pekerjaan biasa: kriteria yang baik itu spesifik, terukur, masuk akal, dan relevan dengan kebutuhan Anda.
Bagian "terukur" yang paling sering dianggap mustahil. Panduan yang sama menunjukkan bahwa hal yang terasa subjektif pun bisa diangkakan. Contoh yang mereka berikan adalah mengganti kriteria "keluaran yang aman" dengan "kurang dari 0,1% keluaran dari 10.000 percobaan ditandai bermasalah oleh penyaring isi".
Anda tidak membutuhkan 10.000 percobaan. Yang perlu ditiru hanya bentuknya: ubah kata sifat menjadi sesuatu yang bisa dicentang. Untuk contoh rapat tadi, kriteria lulusnya bisa sependek ini:
- Tabelnya berisi tiga kolom, tidak lebih
- Setiap baris punya nama penanggung jawab, bukan nama divisi
- Tidak ada tanggal yang tidak disebutkan di transkrip
- Seluruh tabel muat dibaca tanpa menggulir di ponsel
Menulis kriteria terasa seperti pekerjaan tambahan, dan memang begitu pada prompt pertama. Yang berubah adalah pada percobaan kedua Anda tidak lagi menulis ulang seluruh prompt, melainkan menambal satu kriteria yang gagal.
Anthropic juga menempatkan konsistensi sebagai dimensi penilaian tersendiri, terpisah dari ketepatan: seberapa mirip jawaban yang Anda butuhkan untuk masukan yang sejenis. Dimensi inilah yang tidak bisa dinilai dari satu percobaan.
Menguji Prompt dengan Tiga Kali Percobaan
Model bahasa memilih kata berikutnya dengan tingkat keacakan tertentu, sehingga prompt yang sama bisa memberi jawaban berbeda pada percobaan berikutnya. Sifat ini kami bahas terpisah di artikel apa itu prompt AI. Akibatnya langsung: satu percobaan yang berhasil belum membuktikan prompt-nya bekerja.
Panduan pengujian Anthropic menyarankan mendahulukan jumlah percobaan ketimbang kerapian penilaian — lebih baik banyak percobaan dengan penilaian sederhana daripada sedikit percobaan yang dinilai sangat teliti. Untuk pekerjaan pribadi, jumlah yang masuk akal adalah tiga.
Jalankan prompt yang sama tiga kali di ruang obrolan baru, lalu hitung berapa jawaban yang lulus kriteria Anda:
- Lulus 3 dari 3: prompt-nya memang bekerja. Simpan teksnya di catatan, dan pakai ulang dengan mengganti bagian isinya saja.
- Lulus 2 dari 3: ada satu kriteria yang tidak terkunci. Bandingkan jawaban yang gagal dengan dua yang lulus, cari kriteria mana yang dilanggar, lalu tuliskan kriteria itu secara eksplisit ke dalam prompt.
- Lulus 1 dari 3: percobaan yang berhasil tadi kebetulan. Kembali ke Langkah #2 dan tambahkan konteks, karena hasil yang berayun sejauh itu hampir selalu berarti model masih menebak terlalu banyak.
Uji ini ditujukan untuk prompt yang akan dipakai berulang — laporan mingguan, balasan pelanggan, materi ajar.
Tiga percobaan menguji prompt AI: 3 dari 3 lulus simpan teksnya, 2 dari 3 kunci kriteria, 1 dari 3 tambah konteks.
Hasil Meleset: Menemukan Bagian yang Kurang
Saat hasil tidak sesuai, kebiasaan yang paling umum adalah menulis ulang seluruh prompt dari awal. Cara itu membuang bagian yang sebenarnya sudah benar. Tabel berikut memetakan gejala yang terlihat ke bagian prompt yang biasanya menjadi penyebabnya.
| Gejala pada hasil | Bagian yang kurang | Yang perlu ditambahkan |
|---|---|---|
| Jawaban benar tetapi terlalu umum | Konteks | Untuk siapa hasilnya dan masalah yang sedang dihadapi |
| Panjangnya tidak terkendali | Bentuk keluaran | Batas kata atau jumlah poin |
| Nada tulisan tidak cocok | Alasan | Hasilnya akan dibaca siapa dan dalam situasi apa |
| Susunannya berubah tiap percobaan | Bentuk keluaran | Nama kolom atau urutan bagian yang tetap |
| Sebagian permintaan terabaikan | Jumlah tugas | Pecah menjadi dua prompt terpisah |
| Ada angka atau nama yang tidak dikenal | Batasan bahan | Larangan memakai bahan di luar berkas lampiran |
| Hasil berbeda jauh antar-percobaan | Konteks | Keterangan yang selama ini dibiarkan ditebak |
Kolom tengah yang paling berguna. Begitu Anda tahu bagian mana yang bermasalah, perbaikannya hampir selalu berupa satu kalimat tambahan, bukan prompt baru.
Dua Cara Memakai AI untuk Menyusun Prompt Anda
Menyusun prompt dari nol tidak selalu perlu. Ada dua cara memakai AI itu sendiri sebagai penyusun, dan keduanya berangkat dari arah yang berbeda.
Apa pun arahnya, hasil susunan model harus Anda baca dan pangkas sebelum dipakai, karena model cenderung menambahkan detail yang tidak pernah Anda sebutkan. Sisi ini kami bahas lebih jauh di prompt AI keren.
Meminta AI Bertanya Lebih Dulu
Panduan resmi Google mencantumkan ini sebagai salah satu tips lanjutannya. Sampaikan bahwa Anda sedang memberi sebuah pekerjaan, sertakan seluruh detail yang Anda punya, lalu jelaskan hasil yang Anda inginkan. Setelah itu lanjutkan percakapan dengan satu pertanyaan: "pertanyaan apa yang Anda punya untuk saya, yang akan membantu Anda memberi hasil terbaik?". Yang Anda dapatkan adalah daftar kekosongan di dalam permintaan Anda sendiri — biasanya persis bagian konteks yang tanpa sadar Anda anggap sudah jelas. Jawab pertanyaan-pertanyaan itu, dan prompt Anda selesai tanpa perlu menghafal rumus apa pun.
Menyusun Prompt dari Gambar yang Sudah Ada
Arah kebalikannya berguna saat Anda sudah punya contoh keluaran yang cocok — sebuah gambar, sebuah surat, sebuah laporan. Lampirkan berkasnya, lalu minta model menuliskan instruksi yang akan menghasilkan sesuatu seperti itu. Minta juga hasilnya dipecah menjadi bagian-bagian yang bisa Anda ganti.
Untuk membuat prompt dari gambar, sebutkan aspek mana yang ingin Anda pertahankan dan mana yang akan diganti. Tanpa itu, model cenderung mendeskripsikan seluruh isi gambar termasuk detail yang tidak Anda butuhkan. Kasus khusus untuk foto diri kami bahas terpisah di prompt Gemini AI.
Buat prompt dari gambar: arah biasa dari prompt ke gambar, kebalikannya dari gambar ke prompt berbagian siap ganti.
Batas Prompt yang Bagus
Ada empat hal yang tidak diselesaikan prompt sebaik apa pun, dan lebih baik Anda mengetahuinya sebelum menaruh harapan terlalu tinggi.
Prompt tidak menambah pengetahuan yang tidak dimiliki model. Menyusun instruksi serapi mungkin tidak membuat model tahu isi kebijakan internal perusahaan Anda. Yang menambah pengetahuan adalah melampirkan berkasnya, dan untuk kebutuhan yang lebih besar, menyesuaikan modelnya lewat fine tuning.
Jawaban yang lulus kriteria bentuk tetap bisa salah isinya. Kriteria yang Anda tulis memeriksa susunan, panjang, dan nada — bukan kebenaran. Model dapat menyebut nama, angka, atau kutipan yang terdengar meyakinkan padahal tidak pernah ada, gejala yang kami bahas terpisah di artikel halusinasi AI.
Prompt punya masa berlaku. Saat model diperbarui, prompt lama bisa memberi hasil yang berbeda dari sebelumnya. Prompt yang menyebutkan detailnya sendiri lebih tahan daripada prompt pendek yang mengandalkan tebakan model.
Pemeriksaan akhir tetap pekerjaan Anda. Penutup panduan resmi Google menyatakannya secara terbuka. Sebelum keluaran dipakai, periksa kejelasan, relevansi, dan ketepatannya, karena hasil akhirnya tetap milik Anda.
Di luar keempatnya ada pertimbangan ongkos. Menyusun kriteria dan menguji tiga kali menuntut waktu di muka, dan waktu itu baru kembali kalau prompt-nya dipakai lagi.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa ciri prompt AI yang bagus?
Ada lima yang bisa diperiksa tanpa menjalankannya lebih dulu. Tugasnya tunggal dengan kata kerja yang jelas, konteksnya menutup tebakan, dan bentuk keluarannya disebut dengan angka. Dua sisanya: tidak ada instruksi yang bertabrakan, dan syarat lulusnya sudah Anda tulis sebelum menekan Enter.
Apakah prompt yang lebih panjang selalu lebih bagus?
Tidak. Yang menentukan bukan jumlah katanya, melainkan berapa banyak hal yang masih ditebak model setelah kalimat Anda selesai. Prompt sepuluh kata yang menyebut pembaca, tugas, dan batas panjang menyisakan lebih sedikit tebakan daripada prompt seratus kata yang mengulang permintaan yang sama dengan susunan berbeda. Patokan angka dari pengamatan Google kami bahas di apa itu prompt AI.
AI mana yang paling bagus untuk prompt?
Pertanyaan ini sering muncul, tetapi jawabannya jarang menolong. Untuk pekerjaan teks sehari-hari, selisih antara layanan-layanan besar jauh lebih kecil daripada selisih antara prompt yang berkonteks dan prompt yang tidak. Pindah layanan tanpa memperbaiki prompt biasanya hanya mengganti bentuk kegagalannya.
Apakah kriteria lulus yang sama berlaku saat pindah layanan?
Kriteria lulusnya berlaku, hasil ujinya belum tentu. Syarat seperti "tiga kolom" atau "maksimal 60 kata" adalah milik pekerjaan Anda, bukan milik layanannya, jadi bawa saja apa adanya. Yang perlu diulang adalah uji tiga percobaannya, karena prompt yang lulus 3 dari 3 di satu layanan bisa turun menjadi 2 dari 3 di layanan lain. Bagian yang paling sering gugur adalah yang bergantung pada kemampuan khusus, misalnya penyebutan berkas di Google Drive.
Bagaimana cara membuat prompt AI kalau saya belum tahu hasil yang saya inginkan?
Balik arahnya. Sampaikan pekerjaannya beserta seluruh detail yang Anda punya, lalu minta model mengajukan pertanyaan yang ia butuhkan untuk memberi hasil terbaik. Daftar pertanyaannya akan menunjukkan bagian mana dari permintaan Anda yang masih kosong.
Apakah prompt berbahasa Indonesia menghasilkan hasil yang lebih buruk?
Untuk percakapan dan pekerjaan teks di layanan besar, tidak. Yang berbeda adalah model gambar dan video yang berdiri sendiri, dan pembahasannya ada di prompt AI keren.
Apakah setiap prompt perlu ditulis kriteria lulusnya?
Tidak. Batas yang masuk akal adalah frekuensi pemakaian: prompt yang akan Anda jalankan lagi minggu depan layak diberi kriteria, prompt sekali pakai tidak. Untuk mencari padanan istilah atau memeriksa ejaan, menuliskan syarat lulus memakan waktu lebih lama daripada membaca hasilnya. Kriteria mulai menghemat waktu begitu sebuah prompt dipakai untuk ketiga kalinya.
Kesimpulan
Prompt AI yang bagus bukan kalimat panjang atau susunan kata tertentu. Yang membuatnya bagus adalah syarat lulus yang Anda tetapkan lebih dulu, lalu dipenuhi berulang kali. Lima langkah penyusunannya sederhana: satu tugas, konteks yang menutup tebakan, alasan di balik permintaan, bentuk keluaran berangka, lalu satu bacaan ulang untuk mencari instruksi yang bertabrakan.
Cara kerja ini paling terasa gunanya pada pekerjaan yang berulang, karena setiap perbaikan tersimpan sebagai satu kalimat tambahan dan tidak perlu ditemukan ulang. Untuk pertanyaan sekali pakai, satu kalimat jelas tetap pilihan yang paling masuk akal. Semoga artikel ini membantu.
