Saat ini, Artificial Intelligence (AI) dan otomatisasi telah menjadi penggerak roda kreatifitas beserta kehidupan manusia secara kesluruhan. Kini berbagai industri telah perlahan bergerak dalam memanfaatkan AI dalam melaksanakan berbagai kegiatan, mulai dari bidang kreatif hingga teknikal seperti ekonomi dan IT. 

Beberapa platform AI yang kini kerap dimanfaatkan seperti; VEO 3, Nano Banana, Adobe Firefly, Gemini AI sekaligus ChatGPT.

Dengan memanfaatkan berbagai tools tersebut, siapa pun kini dapat membuat hasil dengan lebih mudah dan memperlancar alur kerja (workflow) mereka. Kawan UNDIRA, hal tersebut dapat terwujud karena adanya pembuatan perintah kepada AI dalam memaksimalkan kinerja beserta output yang dihasilkan menggunakan komando instruksi atau kerap dikenal dengan Prompt Engineering.

Prompt Engineering sendiri merupakan serangkaian kegiatan yang ditujukan untuk merancang instruksi secara spesifik, dan kontekstual kepada AI - agar dapat memberikan hasil keluaran (output) yang paling akurat dan sesuai dengan keinginan pengguna.

Kemampuan AI merespons perintah secara cerdas berakar pada arsitekturnya yang berupa jaringan neural kompleks. Jaringan ini "belajar" dari kumpulan data (dataset) dalam skala sangat besar, yang terus-menerus diperkaya oleh input dari pengguna di seluruh dunia.

Mengelaborasi hal ini, salah satu dosen dari Universitas Dian Nusantara (UNDIRA) dalam DosenBicara series, beliau menjelaskan bahwa AI dapat berjalan dengan optimal dikarenakan adanya Generative Adversarial Networks (GANs). GANs memungkinkan AI untuk tidak sekadar menyerap data sebagai pengetahuan, melainkan juga untuk beradaptasi secara dinamis. Proses inilah yang membuat AI mampu menghasilkan output yang tidak hanya relevan, tetapi juga semakin akurat dan realistis seiring waktu.

Meskipun keberadaan AI dapat memberikan serta mempersingkat kinerja kita, namun kawan UNDIRA terkadang kita masih menemukan output yang terkesan kurang relevan atau bahkan salah secara keseluruhan. Maka dari itu, berikut pula beberapa tips yang kita dapat gunakan ketika melakukan Prompt Engineering;

1. Jelaskan Tujuan Secara Spesifik

AI sebagaimana fungsinya sebagai tools adalah support system kita dalam menghasilkan karya maupun data. Maka dari itu keakuratan serta hasil akhir yang diberikan akan sangat bergantung pada ketepatan kita dalam menjabarkan tujuan serta demografi tujuan kita. 

Berikanlah Prompt yang spesifik serta sedetail ungkinsehingga AI dapat memberikan output dengan tingkat kesalahan yang minimum. 

2. Gunakanlah Instruksi Tekniks (Jika diperlukan)

Demi meraih output hasil seakurat mungkin, terapkanlah beberapa parameter teknikal jika diperlukan demi meraih hasil terbaik dan lebih terfokus. 

Contoh: “Saya akan membangun franchise SPBU di sekitar ruang lingkup urban (penduduk), berikanlah saya kalkulasi jarak serta safety measure yang aman berdasarkan kaidah pedoman ISO 14001 terkait dengan manajemen lingkungan serta ISO 45001 tentang K3”.

3. Lakukanlah Iterasi dan Peningkatan 

AI sebagaimana sebuah sistem yang mendapatkan rangkaian data dari berbagai sumber, dapat memiliki kesalahan (flaw) ketika menginterpretasikan hasilnya. 

Sebagaimana yang diterangkan oleh Dr. Pratama Persadha, M.Sos., MM., selaku Chairman Lembaga Riset Keamanan Siber CISSRECs2  dan Prof. Teddy Mantoro, selaku Professor in Computer Science, School of Computer Science, Universitas Nusa Putra pada orasi ilmiah pembukaan perkuliahan UNDIRA pada 31 Agustus 2025 lalu, sekitar 90% data yang terdapat dalam memori AI merupakan sampah.

Maka dari itu dalam prompt engineering, kita harus melakukan cross check beserta membandingkan beberapa versi prompt agar persentase kesalahan dapat diperkecil.

4. Gunakan Struktur dan Format yang Jelas

Sebagaimana perannya sebagai Tool atau alat, Prompt Engineering - terutama dalam menghasilkan data sheet dan pemrograman, dapat menghasilkan output yang terkadang tidak sesuai atau tidak dapat diimplementasikan dengan baik pada aplikasi maupun analisa data. 

Hal ini sangat berpengaruh pada ketepatan (akurasi) dan efisiensi kerja seorang analis data maupun programmer, karena AI pada dasarnya adalah mesin yang bekerja berdasarkan instruksi literal tanpa kemampuan menebak maksud dan intuisi manusia. 

Maka dari itu sebisa mungkin spesifikasikan secara mendetail terkait dasar struktur sistem yang diinginkan (seperti Python, Ruby, Bahasa C, atau CSS), beserta output tujuan dan fungsinya secara keseluruhan.

Kualitas output yang dihasilkan—baik itu kode, analisis data, maupun karya kreatif—sepenuhnya bergantung pada keahlian kita dalam merancang perintah yang presisi melalui Prompt Engineering. Ini bukanlah sekadar kemampuan teknis, melainkan sebuah seni yang memadukan logika, kreativitas, dan pemahaman mendalam tentang cara kerja teknologi.

Di sinilah peran pendidikan tinggi menjadi krusial. Program Studi Teknik Informatika di Universitas Dian Nusantara (UNDIRA) dirancang untuk membekali kalian - tidak hanya dengan kemampuan menggunakan tools AI, tetapi juga pemahaman AI secara keseluruhan—mulai dari struktur data, algoritma, hingga arsitektur jaringan neural. Selain itu, Teknik Informatika UNDIRA juga dilengkapi dengan fasilitas pendukung berupa Lab Komputer yang memungkinkan mahasiswa untuk belajar secara langsung materi pemrogaman dan implementasi AI. 

Jika kalian ingin menjadi arsitek di balik teknologi masa depan dan bukan sekadar penggunanya, mari bergabung bersama kami di UNDIRA untuk mengubah setiap instruksi menjadi inovasi. 

Sumber Referensi: 

Prompt Engineering 101: Panduan Lengkap untuk Hasil Optimal

Dosen Bicara Teknik Informatika - AI mampu menggantikan programmer? Begini cara kerja AI