INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 10646-10664 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Meningkatkan Kinerja Output ChatGPT Melalui Teknik Prompt Engineering Yang Dapat Dikustomisasi
Raja Diky Dermawan 1 ✉ , Herdianto 2
Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Pembangunan Panca Budi Medan Email: raja.diky@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Artikel ini bertujuan untuk memberikan penyelidikan dan pemahaman menyeluruh mengenai tantangan dan prospek yang terkait dengan Prompt Engineering pada kecerdasan buatan (AI).. Penelitian ini dibuat Berdasarkan kajian mendalam dan luas terhadap tinjauan literatur review dan para ahli mengenai subjek ini, yang mempertimbangkan sumber berita terpercaya dari situs internet. Artikel ini menekankan konsep bagaimana dalam memanfaatkan kecerdasan buatan yang efektif. Kami menyediakan teknik promting yang spesifik. Prompt engineering AI telah memainkan peran yang semakin penting dalam berbagai bidang,  termasuk  bisnis,  seni,  ilmu  pengetahuan,  dan  kesehatan,  berkat  kemampuannya  untuk menghasilkan interaksi yang terarah dan bermakna dengan Large Language Models (LLMs). Meskipun begitu  ada tantangan yang perlu diatasi, termasuk  masalah kecenderungan LLMs untuk  meniru dan mereproduksi  teks  yang  sudah  ada  tanpa  pemahaman  mendalam  terhadap  kontennya  yang  dapat mengakibatkan output informasi yang salah atau menyesatkan. Diperlihatkan juga bagaimana Prompt (perintah)  yang  efektif  dapat  secara  signifikan  meningkatkan  kinerja  large  language  models  (LLMs), memberikan hasil yang lebih akurat dan relevan dengan konteks. Temuan kami memberikan wawasan berharga  bagi  praktisi  kecerdasan  buatan,  peneliti,  pendidik,  dan  organisasi  yang  mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam operasional mereka. Selain itu, kami memberikan pedoman yang jelas dan dapat diimplementasikan untuk  "teknik promting"  di ChatGPT. Nilai dari studi  ini juga terletak  pada eksplorasi dan penjelasan menyeluruh terhadap prompt engineering pada kecerdasan buatan sebagai kompetensi digital (Digital Competence).
Kata Kunci : Kecerdasan Buatan, ChatGPT, Prompt Engineering

## Abstract
This article aims to provide comprehensive research and understanding of the challenges and prospects associated with Prompt Engineering in artificial intelligence (AI). The research is based on an in-depth and extensive review of literature and expert opinions on the subject, considering reliable sources from internet  sites.  The  article  emphasizes  the  concept  of  effectively  leveraging  artificial  intelligence.  We present  specific  prompt  engineering  techniques.  Prompt  engineering  AI  has  played  an  increasingly important  role  in  various  fields,  including  business,  art,  science,  and  health,  thanks  to  its  ability  to generate directed and meaningful interactions with Large Language Models (LLMs). However, there are challenges to be overcome, including the tendency of LLMs to mimic and reproduce existing text without a deep understanding of its content, which can result in incorrect or misleading information output. It is also demonstrated how effective prompts can significantly improve the performance of large language models (LLMs), providing more accurate and contextually relevant results. Our findings offer valuable insights for artificial intelligence practitioners, researchers, educators, and organizations integrating AI into  their  operations.  Additionally,  we  provide  clear  and  implementable  guidelines  for  "prompting techniques"  in  ChatGPT.  The  value  of  this  study  also  lies  in  the  comprehensive  exploration  and explanation of prompt engineering in artificial intelligence as a digital competence.
Keyword : Artificial Intelegent, ChatGPT, Prompt Engineering

## PENDAHULUAN
Revolusi kecerdasan buatan (AI) didorong oleh munculnya "Unsupervised Learning" (pembelajaran tidak terarah), yang memungkinkan model AI untuk belajar dari dataset yang banyak dan tidak terstruktur (Korzynski, Haenlein, & Rautiainen, 2021). Sebelum tahun 2017, AI  berfokus  pada  tugas-tugas  tertentu  melalui  dataset  yang  sudah  ada,  tetapi  dengan adanya "Transformer Architecture" mengubah perspektif ini. Model mulai mengidentifikasi pola  dalam  data,  meningkatkan  kemampuan  mereka  untuk  menangani  berbagai  tugas. Iterasi yang berkembang dari seri Generative Pre-trained Transformer (GPT) milik OpenAI lebih jauh menggarisbawahi potensi pemberian perintah (Prompting)  pada  model untuk pemahaman yang lebih baik terhadap konteks yang pengguna inginkan. Model sistem ini, yaitu  dalam  pembelajaran  melalui  Prompting,  telah  menjadi  aspek  dasar  dari  model "Machine Learning" modern (Cuofano, 2023).
Selain itu, teknologi Generative AI, teknologi yang dapat menciptakan data baru yang sebelumnya tidak ada. Data dapat berupa teks, gambar, suara dan video (Herdianto, 2021). Contohnya seperti ChatGPT atau Bard, secara signifikan memengaruhi bisnis dan industri, mengubah  industri  beroperasi,  berkomunikasi,  dan  berinovasi  (Korzynski,  Kozminski,  & Baczynska, 2023; Wach et al., 2023). Teknologi ini memfasilitasi proses yang lebih efisien, meningkatkan  pengambilan  keputusan,  dan  memungkinkan  penciptaan  pengalaman
pengguna  yang  lebih  baik,  yang  semuanya  berkontribusi  pada  pendekatan  yang  lebih berpusat pada manusia dalam era transformasi digital (Korzynski et al., 2023).
Robin Li, salah satu pendiri dan CEO dari perusahaan AI China, Baidu, memprediksi bahwa dalam sepuluh tahun, setengah dari pekerjaan di dunia akan melibatkan orang yang mengerti Prompt Engineering, dan mereka yang tidak bisa menulis "Prompt" akan menjadi ketinggalan  (Smith,  2023).  Meskipun  pernyataan  ini  terlalu  dibesar-besarkan,  insinyur Prompt  engineering  kemungkinan  besar  akan  memegang  posisi  penting  dalam  ranah kecerdasan buatan. Para profesional ini akan mengarahkan model AI dengan mahir untuk menghasilkan  konten  yang  sesuai  dengan  hasil  yang  diinginkan,  memastikan  bahwa kontennya  tidak  hanya  relevan  tetapi  juga  terpadu  dan  tersusun  rapi.  Beberapa  laporan menyebutkan  bahwa  saat  ini,  ada  jenis  pekerjaan  baru  dikarenakan  munculnya  AI, menawarkan  pendapatan  yang  sangat  tinggi  tanpa  harus  ada  gelar  akademik  atau kemampuan  membuat  programing.  Seiring  generative  AI  semakin  populer,  banyak perusahaan  mencari  "AI  Prompt  Engineers"  yaitu  orang  yang  bertanggung  jawab  untuk menyempurnakan kinerja alat AI agar memberikan jawaban yang lebih tepat dan relevan terhadap pertanyaan yang diajukan oleh penggunanya.
Prompt Engineering memberikan manfaat luar biasa bagi pengguna dan industri yang dengan  memanfaatkan  generative  AI.  Hal  ini  memungkinkan  pengguna  untuk mengendalikan  konten  yang  dibuat  dari  AI,  karena  dengan  Prompt  yang  tepat  dapat membantu  memastikan  model  AI  membuat  konten  digital  (teks,  gambar,  video)  yang diinginkan. Selain itu, Prompt yang efektif berkontribusi pada peningkatan akurasi dengan membimbing  model  AI  untuk  menghasilkan  konten  yang  lebih  relevan  dan  berharga. Terlebih  lagi,  prompt  engineering  dapat  meningkatkan  kreativitas  dan  membantu menyempurnakan  model  AI  bisa  belajar  lagi  dengan  prompt  baru  dan  unik  untuk dieksplorasi (God, 2023).
Dalam  era  digital  yang  terus  berkembang  pesat,  pemahaman  mendalam  tentang teknologi digital, keterampilan pemrograman, analisis data, dan etika teknologi tidak boleh terpisahkan  dari  kecerdasan  buatan.  Pentingnya  integrasi  antara  kompetensi  digital  dan kecerdasan buatan menjadi semakin nyata seiring dengan perkembangan teknologi yang sangat  cepat.  Pemahaman  mendalam  tentang  teknologi  digital  memungkinkan  individu untuk  memanfaatkan  potensi  kecerdasan  buatan  dengan  lebih  efektif.  Salah  satu  aspek utama yang perlu diperhatikan adalah kemampuan kompetensi digital dalam mendukung pengembangan  dan  penerapan  generative  AI.  Keterampilan  pemrograman,  pemahaman tentang model dan algoritma kecerdasan buatan, serta kemampuan analisis data yang kuat menjadi  elemen-elemen  kritis  dalam  mengoptimalkan  potensi  algoritma  generative  AI.
Dalam  hal  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menjelajahi  Prompt  Engineering  sebagai kompetensi  digital,  teknik  meningkatkan  kemampuannya  sebagai  generative  AI.  Dengan menggunakan  metode  literatur  review,  Kami  bertujuan  untuk  mengembangkan pemahaman menyeluruh tentang kompleksitas yang terlibat dalam AI prompt engineering dan menilai perannya sebagai kompetensi digital dengan melihatnya dari berbagai bidang, teknik, tantangan, dan penerapannya. Kami mengajukan pertanyaan penelitian berikut:
1. Apa aspek kunci dari AI prompt engineering sebagai kompetensi digital?
2. Apa tantangan teknologi yang dihadapi dalam AI prompt engineering?
3. Bagaimana AI prompt engineering diterapkan di berbagai bidang seperti bisnis, seni, dan sains?
4. Apa  teknik  dan  strategi  utama  yang  digunakan  dalam  AI  prompt  engineering,  dan bagaimana kontribusinya terhadap efektivitasnya sebagai kompetensi digital?
Artikel  ini  dimulai  dengan  menguraikan  prinsip-prinsip  metodologis  yang  terkait dengan  literatur  review,  beberapa  topik  kunci  digali,  seperti  kompetensi  digital, perkembangan teknik Prompt Engineering, hambatan teknologis dalam Prompt Engineering, dan pemanfaatan AI prompt engineering di berbagai bidang. Kemudian, artikel menjelaskan strategi  dan  teknik  Prompt  Engineering  AI,  berdasarkan  analisis  Prompt  yang  beragam termasuk Prompt teks ke gambar dan teks ke teks. Artikel Ini diakhiri dengan catatan akhir, memberikan kontribusi signifikan bagi para pelaku pendidik dan organisasi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian dengan menggunakan metode studi kepustakaan atau literatur review. Literatur review merupakan ikhtisar komprehensif tentang penelitian yang sudah dilakukan mengenai topik yang spesifik untuk menunjukkan kepada pembaca apa  yang  sudah  diketahui  tentang  topik  tersebut  dan  apa  yang  belum  diketahui,  untuk mencari rasional dari penelitian yang sudah dilakukan atau untuk ide penelitian selanjutnya (Denney  &  Tewksbury,  2013).  Pada  tahap  awal  peneliti  mengumpulkan  artikel  terkait penelitian sebelumnya mengenai klasifikasi objek dari jurnal, proseding, buku, internet dan lain – lain yang mendukung penelitian ini (Herdianto, 2023)
Selanjutnya  untuk  menyelami  berbagai  aspek  Prompt  Engineering  AI  sebagai kompetensi  digital.  Dengan  membangun  pada  penelitian  yang  sudah  ada  dan  literatur sebelumnya,  kami  berusaha  untuk  mengembangkan  pemahaman  menyeluruh  tentang kompleksitas  yang  terlibat  dalam  Prompt  Engineering  pada  kecerdasan  buatan  dan perannya  sebagai  kompetensi  digital.  Artikel  ini  secara  sistematis  menjelajahi  berbagai bidang Prompt Engineering AI. Dengan menganalisis literatur akademis dan praktisi serta
melakukan penelitian , kami membuat daftar tema potensial yang terkait dengan Prompt Engineering AI, termasuk pengembangan teknik Prompt Engineering, tantangan teknologis yang dihadapi dalam Prompt Engineering, dan penerapan Prompt Engineering kecerdasan buatan di berbagai bidang seperti bisnis, seni, dan sains. Selain itu, kami mengembangkan kerangka  konseptual  yang  mencakup  berbagai  strategi  untuk  Prompt  Engineering  AI. Kerangka konsep ini menyoroti pentingnya teknik Prompt tertentu dan memberikan contoh spesifik dari berbagai konteks.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kompetensi Digital
Sebagian  besar penelitian tentang kompetensi digital  selalu terkait dengan  industri pendidikan,  berfokus  pada  kemampuan  siswa  dan  guru  untuk  menggunakan  teknologi secara  efektif  dalam  pembelajaran  dan  penga jaran  (Fernández‐Batanero et  al.,  2022), Penelitian  ini  menunjukkan  kebutuhan  akan  kompetensi  digital  sebagai  literasi  inti  dan fundamental yang mencakup penguasaan teknologi dan pola pikir kewarganegaraan digital, terutama di perguruan tinggi (Martzoukou, 2020).
Kompetensi digital terdiri dari kombinasi pengetahuan, skill, dan sikap yang melibatkan konsep, fakta, deskripsi keterampilan (misalnya, kemampuan untuk mengeksekusi perintah), dan sikap (seperti pola pikir atau kecenderungan untuk mengambil tindakan) (VUORIKARI Rina,  Kluzer,  &  Punie,  2022).  Para  sarjana  menunjukkan  bahwa  kompetensi  digital melampaui  sekadar  kemampuan  teknis  dan  merupakan  konsep  yang  kompleks  yang mengintegrasikan berbagai keterampilan, termasuk pengetahuan kognitif, emosional, dan sosiologis, yang sangat penting untuk menavigasi lingkungan digital secara efektif . Selain itu, para sarjana menekankan pentingnya menggunakan teknologi secara kritis dan reflektif untuk menghasilkan wawasan dan  pengetahuan baru (DeWitt & Alia s, 2023; Głodowska, Maciejewski, & Wach, 2023). Seiring berjalannya waktu, berbagai kerangka dan model telah dikembangkan dan digunakan untuk menjelajahi dan memahami kompetensi digital dari berbagai perspektif (Guitert, Romeu, & Baztán, 2021)
Salah  satu  perkembangan  paling  komprehensif  di  bidang  ini  adalah  DigComp Framework  yang  menawarkan  pendekatan  yang  lebih  mendalam  dan  terstruktur  untuk memahami kompetensi digital (Reisoğlu & Çebi, 2020). Dibuat dengan tujuan memberikan informasi dan panduan kebijakan untuk meningkatkan kompetensi digital bagi warga dari segala  kelompok  usia.  Framework  ini  mengakui  peran  kritis  keterampilan  digital  dalam lanskap  digital  yang  selalu  berubah  pada  saat  ini.  DigComp  framework  terbagi  secara struktur lima area kompetensi inti. Sejak tahun 2016, area-area ini mencakup: information
and data literacy  (literasi informasi dan data), communication and collaboration (komunikasi dan kolaborasi), digital content creation (penciptaan konten digital), safety (keamanan), dan prob lem‐solving (pemecahan masalah).  (VUORIKARI Rina et al., 2022). Framework ini akan diterapkan untuk konseptualisasi AI prompt engineering.
Gambar 1. DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens (2022).
Tabel 1. Analisa AI prompt engineering dengan DigComp framework sebagai kompetensi digital
No. Area Kompetensi AI Prompt Engineering 1. Information and data literacy 1.1. Browsing, searching, and filtering data, infor‐ mation, and digital content 1.2. Evaluating data, information, and digital content 1.3. Managing data, information, and digital content 2. Communi‐ cation and collaboration 2.1. Interacting through digital technologies 2.2. Sharing through digital technologies 2.3. Engaging in citizenship through digital technologies 2.4. Collaborating through digital technologies 2.5. Netiquette 2.6. Managing digital identity
3.
3.1. Developing digital content

## AI Prompt Engineering
Akhir-akhir  ini,  AI  prompt  engineering  telah  muncul  sebagai  aspek  penting  dalam berinteraksi dengan model bahasa besar (Large Language Models/LLMs) seperti ChatGPT. Dengan meneliti literatur, kita dapat mengidentifikasi beberapa tema yang membantu kita lebih memahami aplikasi dan kontribusi dari kemampuan prompt engineering di berbagai bidang.  Beberapa  tema  tersebut  termasuk  pengembangan  teknik  prompt  engineering, tantangan  yang  dihadapi  oleh  non-ahli  dalam  prompt  engineering,  dan  penerapan  AI prompt engineering di berbagai bidang seperti bisnis, seni, dan sains.
White et al. (2023) menyajikan katalog pola prompt engineering yang dapat diterapkan untuk memecahkan masalah umum dalam interaksi dan percakapan di dalam model bahasa besar  (Large  Language  Models/LLMs).  Reynolds  dan  McDonell  (2021)  memperkenalkan konsep “Metaprompt”, yang merupakan“Prompt” (perintah) tingkat tinggi yang dirancang untuk menanamkan model bahasa AI agar menghasilkan prompt bahasa alaminya sendiri untuk berbagai tugas yang baru. Pendekatan Metaprompt bertujuan untuk memanfaatkan kemampuan inheren dan pemahaman Language Model terhadap Language Model alami untuk menciptakan prompt yang lebih efektif dan bervariasi. Alih-alih langsung memberikan
Digital content creation
3.2. Integrating and re‐elaborating digital content 3.3. Copyright and licenses 3.4. Programming 4. Safety 4.1. Protecting devices 4.2. Protecting personal data and privacy 4.3. Protecting health and well‐ being 4.4. Protecting the environment 5. Problem solving 5.1. Solving technical problems 5.2. Identifying needs and technological responses 5.3. Creatively using digital
technologies
5.4. Identifying digital competence gaps
5.5. Learning in digital environments
tugas tertentu pada model, Metaprompt mendorong model untuk menghasilkan prompt yang sesuai yang dapat digunakan untuk tugas yang diinginkan. Pendekatan ini berpotensi menghasilkan hasil yang lebih akurat dan kreatif, karena Language Model memanfaatkan pengetahuannya  yang  luas  untuk  menghasilkan  prompt    yang  sesuai.  Ekin  (2023) menerbitkan panduan komprehensif tentang teknik prompt engineering, tips, dan teknik terbaik untuk ChatGPT, sebuah alat yang kuat  dalam pemrosesan  bahasa alami (Natural Language  Processing/NLP)  dengan  penerapannya  di  berbagai  industri.  Panduan  ini mencakup dasar-dasar prompt engineering, teknik pembuatan prompt yang efektif, praktik terbaik,  strategi  lanjutan,  dan  studi  kasus  dunia  nyata.  Ling  et  al.  (2023)  mengeksplorasi penggunaan  prompt  berantai  (Chain  Prompting)  sebagai  teknik  prompting,  yang memanfaatkan  rangkaian  terstruktur  dari  pernyataan  pengetahuan  terkait  dari  basis pengetahuan dari luar yang kita bisa input sendiri untuk meningkatkan kinerja model dalam tugasnya memahami perintah-perintah sebelumnya.

## Gambar 2. Konsep Promting
Selain  itu,  peneliti  meneliti  teknik  Prompting  “zero - shot”  dan  “few - shot”  yang digunakan  dalam  pemrosesan  bahasa  alami  untuk  memungkinkan  model  bahasa  besar (Large  Language  Models/LLMs)  beradaptasi  dan  generalisasi  ke  tugas-tugas  (task)  baru dengan pelatihan terbatas atau tanpa pengawasan. Prompting zero-shot memungkinkan model membuat prediksi tentang data yang sebelumnya tidak terlihat tanpa memerlukan pelatihan  tambahan. Hal  ini  dicapai  dengan merancang tugas  pemrosesan  bahasa alami sebagai tugas model bahasa alaminya dan menghasilkan respons yang menunjukkan hasil yang  bisa  diprediksi.  Namun,  kinerja  dalam  pengaturan  zero-shot  seringkali  tertinggal, membuat  ruang  baru  untuk  perbaikan  potensial  yang  lebih  baik  (Zhou,  He,  Ma,  Berg- Kirkpatrick,  &  Neubig,  2022).  Sementara  itu,  few-shot  Prompting  adalah  teknik  di  mana model  menerima  sejumlah  contoh,  biasanya  antara  dua  dan  lima,  untuk  dengan  cepat beradaptasi dengan tugas-tugas  baru. Pendekatan  ini memungkinkan  penciptaan model
generasi teks yang lebih serbaguna dan adaptif, seringkali dengan jumlah data yang lebih sedikit yang dibutuhkan (Meyerson et al., 2023).
Meskipun LLMs sudah berkembang secara signifikan dan bisa digunakan secara luas terdapat kendala yang ada pada model bahasanya. Bang et al. (2023) menemukan bahwa, serupa dengan LLM lainnya, ChatGPT mengalami masalah halusinasi yang merujuk pada fenomena  dimana  LLM  menghasilkan  informasi  yang  terdengar  masuk  akal,  akan  tetapi salah atau merespon dengan kalimat, “informasi yang diberikan tidak medukung”. Masalah ini dapat menjadi sangat problematik, karena dapat menyebabkan penyebaran informasi yang  salah  atau  menyesatkan.  Namun,  fitur  interaktif  dari  ChatGPT  memungkinkan kolaborasi manusia dengan LLM yang mendasarinya untuk meningkatkan kinerjanya melalui pendekatan  “multi‐turn  prompt  engineering”,  yaitu  pendekatan  interaktif  di  mana pengguna  secara  interaktif  terlibat  dengan  model  bahasa  besar  (LLM)  seperti  ChatGPT melakukan  interaksi  layaknya  sesama  manusia  .  Dalam  pendekatan  ini,  pengguna memberikan  prompt  input  dan  menyempurnakannya  selama  beberapa  interaksi  dan percakapan berdasarkan respons yang dihasilkan oleh model. Li (2023) juga menyoroti risiko hukum dan etika yang terkait dengan LLM, termasuk “ Stochastic Parrots ” . Stochastic Parrots adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan kecenderungan LLM untuk meniru dan  menghasilkan  teks  yang  sudah  ada  dari  data  pelatihannya  tanpa  pemahaman mendalam  terhadap  kontennya.  Perilaku  ini  kadang-kadang  dapat  menghasilkan  output yang bias, tidak pantas, atau  tidak relevan. Zamfirescu-Pereira et al.,  (2023) menemukan bahwa  non-ahli  AI  kesulitan  terlibat  dalam  prompt  engineering  secara  efektif,  seringkali kurang  memiliki  pendekatan  sistematis  dan  pengalaman  mereka  yang  masih  pengguna umum.  Kesulitan  ini  menyoroti  pentingnya  mengatasi  tantangan  yang  terkait  dengan prompt  engineering  dan  keterbatasan  teknologi  dari  model  generatif  AI,  memastikan penggunaan yang aman dan bertanggung jawab dari LLM di berbagai aplikasi.
Berbagai bidang penerapan AI bisa dilihat dari pemanfaatan seperti Bisnis, Short and Short  (2023)  mendemonstrasikan  bagaimana  LLM  dapat  digunakan  secara  efektif  untuk mengobservasi  dengan  meniru  pola  perusaan  CEO  besar  bekerja.  Studi  ini  menyoroti potensi AI prompt engineering untuk merevolusi strategi penciptaan konten dan komunikasi dalam dunia bisnis. Seni, Oppenlaender et al., (2023) meneliti prompt engineering sebagai keterampilan kreatif untuk menghasilkan karya seni AI, menekankan bahwa keahlian dan latihan  diperlukan  untuk  menguasai  keterampilan  ini.  Tema  ini  memperlihatkan  potensi artistik prompt engineering, membuka peluang baru untuk ekspresi kreatif dan kolaborasi antara manusia dan AI. Sains, Polak dan Morgan (2023) mengusulkan metode ChatExtract dengan ahli prompter umtuk merancang LLM percakapan untuk ekstraksi data yang akurat
dari artikel penelitian. Studi ini menyoroti potensi prompt engineering kecerdasan buatan untuk  menyederhanakan  proses  ekstraksi  data  dan  meningkatkan  efisiensi  penelitian  di berbagai penelitian ilmiah. Kesehatan, Wang et al. (2023) menyajikan tinjauan komprehensif tentang  metodologi  dan  aplikasi  prompt  engineering  di  bidang  kesehatan.  Mereka menyoroti  kontribusi  signifikan  prompt  engineering  ke  aplikasi  pemrosesan  LLM  dalam kesehatan, seperti sistem tanya-jawab, meringkas teks, dan mesin penerjemah.

## Prompting Text to Image (Membuat Teks ke Gambar)
Teknologi pada dasarnya dibuat dan dikembangkan manusia untuk  mempermudah setiap  pekerjaan  dan  urusan (Herdianto 2023). Baru-baru ini, terjadi lonjakan jumlah model AI yang dibuat untuk menciptakan teks ke gambar berbasis LLM (DALL∙E2, Stable Diffusion, Midjourney). Teknologi ini sangat membantu pekerjaan yang berhubungan dengan visual. Perlu dicatat bahwa pembuatan prompt yang sesuai bergantung pada alat yang digunakan pada saat itu, meskipun ada panduan umum untuk model visual. Membangun prompt untuk model teks ke gambar secara konseptual lebih sederhana daripada untuk model teks ke teks, karena jumlah tugas terbatas dalam kasus ini.
Seperti yang disebutkan, bekerja dengan model visual gambar memiliki prinsip dasar tertentu  yang  harus  kita  ikuti  untuk  mencapai  hasil  yang  diinginkan.  1)  Penting  untuk menggunakan berbagai kata sifat untuk memberikan gambar yang dihasilkan suasana dan iklim yang diinginkan; 2) Kita harus menentukan kualitas gambar yang diinginkan, misalnya, resolusi  rendah,  HD,  atau  4K;  3)  Gaya  gambar  harus  dijelaskan,  seperti  Irasional,  akurat, emosional,  atau  fotografik;  4)  Kita  harus  memberikan  nama  referensi  dari  seniman  atau pencipta – seperti nama dan nama belakang pelukis, perancang grafis, atau fotografer) – untuk membantu menempatkan model dalam gaya karya dan pencipta tertentu; 5) Kita tidak boleh  menempatkan  lebih  dari  2-4  objek  dalam  gambar.  Jika  jumlahnya  lebih  banyak, generator biasanya mulai menjadi kurang presisi dan menciptakan konten yang kabur. 6) Penting  untuk  menggunakan  kata  spesifik  karena  semakin  spesifik  dan  rinci  promptnya, semakin  besar  kemungkinan  mendapatkan  hasil  yang  diinginkan  (Oppenlaender,  2022). Tabel 2 menyajikan bentuk akhir prompt yang efektif.
Tabel 2. Contoh Prompt Apa yang ingin dilihat Latar tempat suasana Ingin terlihat bagaimana Hasil Seorang Custemer Bekerja dengan Menggunakan gaya lukisan da vinci Prompt ini menawarkan
service perempuan di
sebuah perusahaan semangat di meja kerja deskripsi yang jelas dan presisi Manusia Bekerja di NBA 4K Prompt ini sangat abstrak dan tidak jelas, hasil gambar akan aneh.

## Gambar 3
Gambar 4
Kedua gambar dibuat menggunakan Dall-E text to image generator Strategi  prompt efektif lainnya adalah  melibatkan  pembelajaran dari  contoh  yang sudah  ada.  Sumber  daya  seperti  Lexica,  sebuah  database  gambar,  dan  prompt  yang digunakan  untuk  generasinya  melalui  alat  Stable  Diffusion,  dapat  sangat  bermanfaat. Database  seperti  itu  dapat  dinavigasi  untuk  mengidentifikasi  hasil  yang  diinginkan  atau dapat digunakan mencari inspirasi.

## Prompting Text to Text (Membuat Teks ke Teks)
Untuk  model  yang  menghasilkan  teks,  pembuatan  prompt  biasanya  bergantung pada  keinginan  untuk  menyelesaikan  tugas  bahasa  tertentu,  oleh  karena  itu,  arsitektur prompt berbeda dari satu tugas ke tugas lainnya. Tabel 3 merangkum rekomendasi teknik Prompt engineering.
Tabel 3. Hal yang perlu diketahui pada text-to-text AI Prompt
Rekomendasi Deskripsi Jelaskan instruksinya dengan tepat Jelaskan dengan jelas tugas yang harus dilakukan,
seperti “ tuliskan ”, ” klasifikasikan ”, “ringkasan”, atau “ terjemahkan ”, dan tentukan bagaimana outputnya (tabel, daftar, kode program)
Menyatakan elemen
Prompt Tunjukkan pada model di mana instruksi dan data masukan berada, dan format output yang diharapkan. Hindari pertanyaan yang tidak pasti Beri instruksi yang spesifik dan deskripsi tugas yang rinci kepada model untuk menghindari ketidakpastian Beri umpan balik dan contoh Untuk model percakapan, seperti ChatGPT, umpan balik terhadap respons model dapat membantu memahaminya agar menghasilkan output yang diinginkan. Selain itu, memberikan beberapa contoh respons ya ng diharapkan (few‐shot learning) dapat membantu model untuk menyesuaikan gaya dan cara merespons. Atur interaksi Perlakukan model sebagai teman bicara Anda, mintalah untuk memberikan pendapat yang berbeda Ketahui panjang “Token” dan tingkat kesulitan tugas Bagi tugas kompleks menjadi tugas yang lebih mudah untuk kinerja yang lebih baik. Ingatlah untuk mengontrol panjang token, menjaga agar prompt dan
respons tetap dalam batas token (biasanya 4096 token / 3.000 kata ). Table 4. Teknik dan contoh Prompt engineering Teknik Prompt Engineering Contoh prompt Respon Instruksi yang jelas dan spesifik “Berapa harganya” Model menjawab bahwa dia tidak mengerti “Berapa harga yang diperlukan jika merkai sebuah komputer rumahan” Model menjawab dengan rinci harga yang diperlukan untuk merakit komputer rumah. Memberikan batasan kalimat dalam Prompt “Buat ringkasan mengenai Internet.” Model menjawab ringkasan internet “Buat ringkasan mengenai sejarah Internet dalam 40 kata.”
Model menjawab ringkasan sejarah dengan
tepat sesuai yang diminta, dibatasi 40 kata
Memasukkan
konteks dan permisalan dalam Prompt “Apa perbedaan Komputer dan Laptop” Model akan menjawab perbedaan kedua hal itu secara umum.
“Jika Budi adalah seorang anak - anak, berikan penjelasan perbedaan antara Komputer dan
Laptop.”
Model akan menjawab perbedaan kedua hal itu dengan bahasa yang bisa dimengerti oleh anak- anak. Mengendalikan Output dengan memberikan instruksi tertentu “Jelas kan secara singkat siklus air.” Model akan menjelaskan siklus air secara umum.
“Jelaskan mengenai siklus air, termasuk proses, tahapan, dan hal yang berkaitan dengannya.”
Model akan menjelaskan siklus air, proses dan tahapannya secara berurutan dan lebih lengkap. Memberikan pertanyaan yang masih berhubungan dengan tema sebelumnya “Berapa banyak presiden amerika” Model menjawab jumlah presiden yang menjabat “Siapa saja” Model menjawab nama- nama presidennya.
(Karena masih satu
percakapan, model masih bisa menjawab)
Dari tabel dan contoh diatas terlihat bahwa prompt yang diberi batasan dan aturan yang tepat kalimat yang dihasilkan oleh ChatGPT bisa lebih terperinci dan sesuai konteks yang diinginkan pengguna.

## Penyedia Platform untuk Prompt Engineering AI
Untuk keperluan artikel ini, kami menganalisis beberapa Penyedia yang memfasilitasi proses  prompt  engineering  dalam  sistem  AI,  seperti  ChatGPT  dan  DALL‐E.  Penyedia Sumber daya AI ini bervariasi mulai dari platform dan basis data, seperti PromptBase dan Promptvine, yang menyediakan prompt siap pakai atau memungkinkan pengguna untuk bertukar  prompt  mereka  dengan  orang  lain.  Open‐source  frameworks,  sepe rti OpenPrompt Mereka menyediakan lingkungan yang kondusif bagi pengguna baru untuk belajar,  bereksperimen,  dan  bahkan  merancang  prompt  mereka  sendiri,  memfasilitasi
perkembangan keterampilan dalam prompt engineering. Komunitas juga memainkan peran sentral  dalam  lanskap  AI  dan  prompt  engineering.  Platform  seperti  Learn  Prompting menyatukan  para  penggemar  dari  berbagai  latar  belakang  untuk  berbagi  pengetahuan, pengalaman, dan praktik terbaik. Komunitas-komunitas ini memberikan lingkungan yang berkembang  yang  mempromosikan  pembelajaran  dan  pertumbuhan  dalam  bidang  AI. Selain  itu,  terdapat  banyak  tutorial  dan  panduan,  seperti  Panduan  prompt  dan  Praktik Terbaik OpenAI, yang menawarkan panduan tentang prompt engineering dan praktik AI umum. Sumber daya ini berfungsi sebagai alat yang sangat berharga, terutama bagi pemula yang ingin membangun dasar dan pemahaman yang kuat tentang teknik AI.
Tabel 5 sumber daya untuk mempelajari AI prompt engineering.
Nama Penyedia Deskripsi Link Promting guide Memberikan Pengetahuan Dasar tentang Pembuatan Prompt, Metodologi, dan Model Bahasa https://www.prompting guide.ai/ Promptbase Sebuah Database besar berisi prompt yang kompatibel dengan ChatGPT, Midjourney, dan DALL‐E. Berfungsi sebagai pasar untuk membeli dan menjual prompt. https://promptbase.com / OpenPromp t Framework open-source yang memungkinkan eksplorasi pembelajaran prompt. Ini memfasilitasi eksperimen dengan implementasi yang sudah ada dan pembuatan latihan baru https://openprompt.ai/ ShareGPT Menyediakan platform dengan lebih dari 31.000 postingan dan komentar seputar ChatGPT dan perintahnya. Berfungsi sebagai plugin untuk pembelajaran dan berbagi prompt baru. https://sharegpt.com/ OpenAI Best Practices Memberikan wawasan dan praktik terbaik langsung dari OpenAI, membantu pengguna terutama pemula dalam kecerdasan buatan. https://help.openai.com
/en/ar‐ ticles/6654000‐best‐ practices‐for‐ prompt‐engineering‐
with‐openai‐api
Promptvine  Berisi database untuk promting, beserta dengan
add-on dan alat untuk ChatGPT
https://promptvine.com
/
Prompt Engineering Guide Platform Github sebagai penyedia kode, panduan, alat, dan informasi tambahan mengenai prompt engineering https://github.com/dair ai/Prompt- Engineering‐Guide Learn Prompting Komunitas aktif di Discord dengan lebih dari 1000 anggota. Menyediakan berbagai dokumen dan tutorial mengenai prompt engineering https://learnprompting. org/ Prompts AI Platform yang menganalisis teks, dan memberikan saran untuk perbaikan kalimat prompt. https://prompts.ai/ Openart Database dengan 10 juta prompt yang ditujukan untuk kecerdasan buatan yang menghasilkan gambar, termasuk Stable Diffusion dan DALL‐E. https://openart.ai/prom ptbook Fusion AI Alat prompt engineering tersedia gratis yang dirancang untuk membantu perbaikan perintah. http://www.fusionai.worl
d/

## SIMPULAN
Prompt engineering AI telah memainkan peran yang semakin penting dalam berbagai bidang, berkat kemampuannya untuk menghasilkan interaksi yang terarah dan bermakna dengan  Large  Language  Models  (LLMs).  DigComp  Framework,  yang  merinci  lima  area kompetensi inti, yaitu literasi informasi dan data, komunikasi dan kolaborasi, kreasi konten digital,  keamanan,  dan  pemecahan  masalah,  memberikan  pandangan  berharga  untuk memahami dan meningkatkan kompetensi AI prompt engineering. Literatur menunjukkan fokus  yang  kuat  pada  pengembangan  teknik  prompt  engineering,  seperti  penggunaan metaprompts dan Promt berantai, serta teknik prompt  zero-shot dan few-shot. Metode ini terus disempurnakan untuk membantu LLMs beradaptasi dengan tugas-tugas baru dengan pelatihan terbatas atau tanpa pengawasan. Namun, masih ada tantangan yang perlu diatasi, termasuk masalah halusinasi dan kecenderungan LLMs untuk meniru dan mereproduksi teks yang  sudah  ada  tanpa  pemahaman  mendalam  terhadap  kontennya.  Masalah  ini  dapat mengakibatkan output informasi yang salah atau bias. Selain itu, para non-ahli AI sering menghadapi kesulitan dalam prompt engineering, menunjukkan perlunya pendekatan yang lebih mudah diakses dan sistematis.
Meskipun  menghadapi  tantangan-tantangan  tersebut,  prompt  engineering  telah menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan  dalam  berbagai  bidang.  Dalam  bisnis,  prompt engineering  dapat  mengobservasi  CEO  terkenal  yang  merevolusi  strategi  pembuatan konten dan komunikasi. Dalam seni, ini memungkinkan bentuk ekspresi kreatif baru dalam
konten  manusia  dan  AI.  Dalam  ilmu  pengetahuan,  AI  dapat  menyederhanakan  proses ekstraksi data dari artikel penelitian. Terakhir, dalam perawatan kesehatan, itu memberikan kontribusi signifikan untuk aplikasi seperti sistem tanya jawab, ringkasan teks, dan mesin penerjemah.
Dalam  penelitian  ini,  kami  menjelajahi  dampak  signifikan  prompt  engineering  bagi praktisi  kecerdasan  buatan,  peneliti,  pendidik,  dan  organisasi.  Kami  mendemonstrasikan bagaimana prompt  yang dirancang dengan baik dapat meningkatkan hasil yang dihasilkan oleh model teks ke gambar maupun teks ke teks. Keahlian ini dapat menghasilkan hasil yang lebih akurat dan relevan secara kontekstual, yang pada gilirannya meningkatkan kinerja dan efisiensi keseluruhan dari model kecerdasan buatan.
Bagi  pendidik,  temuan  kami  dapat  menjadi  referensi  berharga  untuk  mengajarkan mahasiswa kecerdasan buatan tentang peran prompt engineering dalam mengoptimalkan kinerja LLM. Strategi dan contoh yang kami sajikan dapat diintegrasikan ke dalam kurikulum untuk lebih memperbanyak pengalaman belajar.
Di bidang penelitian kecerdasan buatan, strategi dan praktik terbaik yang kami bagikan dapat merangsang pengembangan teknik prompt engineering yang lebih canggih. Studi kami juga dapat menjadi dasar untuk penelitian masa depan yang mengkaji dampak prompt engineering pada kinerja LLM.
Untuk  organisasi  yang  mengintegrasikan  kecerdasan  buatan  ke  dalam  operasional mereka, penelitian kami menekankan pentingnya menginvestasikan waktu dan sumber daya dalam prompt engineering. Dengan merumuskan prompt secara hati-hati, entitas ini dapat memperoleh  nilai  tambah  dari  sistem  kecerdasan  buatan  mereka,  karena  model-model tersebut akan memberikan hasil yang lebih tepat dan bermanfaat.
Terakhir namun tidak kalah penting, penelitian kami menghasilkan kontribusi berharga bagi bidang ini, yaitu generative AI. Penelitian ini memberikan rekomendasi yang jelas dan dapat  diimplementasikan  untuk  prompt  engineering  teks  ke  teks  dan  teks  ke  gambar, sehingga  membantu  praktisi  menyempurnakan  prompt  mereka  untuk  mendapatkan respons  yang  lebih  baik.  Generative  AI  menekankan  pentingnya  merumuskan  instruksi, menyarakan elemen prompt, memberikan petunjuk dan konteks, menghindari pertanyaan tidak pasti, memberikan umpan balik dan contoh, mengelola interaksi, dan melacak panjang token dan tingkat kesulitan tugas.

## DAFTAR PUSTAKA
Korzynski, P., Haenlein, M., & Rautiainen, M. (2021). Video Techniques That Help — or Hurt — Crowdfunding Campaigns. Harvard Business Review, 99(2), 29‐29.
Cuofano,  G.  (2023).  Prompt  Engineering  And  Why  It  Matters  To  The  AI  Revolution. https://fourweekmba.com/prompt‐engineering/ diakses 01 februari, 2024.
Herdianto,  Darmeli  Nasution.  (2023).  IMPLEMENTASI  METODE  CNN  UNTUK  KLASIFIKASI OBJEK, METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi, 7(1), 54-60. https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No1.pp54-60
Herdianto.  (2021).  Perbandingan  Metode  RLE  dan  Huffman  dalam  Kompresi  Data  Teks, Jurnal  Ilmiah  Core  IT:  Community  Research  Information  Technology  9(01),  51-57. https://www.ijcoreit.org/index.php/coreit/article/view/267
Herdianto.  (2023).  RANCANG  BANGUN  SISTEM  PENGUSIR  HAMA  MONYET  PADA PERKEBUNAN KOPI MENGGUNAKAN ARDUINO UNO, Jurnal PROSIDING NASIONAL
SINARS 2023 SKEMA PENELITIAN, 2(01), 624-633.
https://unars.ac.id/ojs/index.php/prosidingSDGs/article/view/3475
Korzynski, P., Kozminski, A.K., & Baczynska, A.K. (2023). Navigating leadership challenges with technology: Uncovering the potential of ChatGPT, virtual reality, human capital management  systems,  robotic  process  automation,  and  social  media.  International Entrepreneurship Review, 9(2). https://doi.org/10.15678/IER.2023.0902.01
Korzynski, P., Mazurek, G., Altmann, A., Ejdys, J., Kazlauskaite, R., Paliszkiewicz, J., Wach, K., & Ziemba, E. (2023). Generative artificial intelligence as a new context for management theories:  analysis  of  ChatGPT.  Central  European  Management  Journal,  31(1),  3‐13. https://doi.org/10.1108/CEMJ‐02‐2023‐0091
Smith,  C.S.  (2023).  Mom,  Dad,  I  Want  To  Be  A  Prompt  Engineer. https://www. forbes.com/sites/craigsmith/2023/04/05/mom‐dad‐i‐want‐to‐ be‐a‐prompt‐engineer/?sh=5cf4150d59c8. Diakses 01 februari, 2024
God, K. (2023). Why Prompt Engineering Is the Job of the Future. https://medium.com/the‐ generator/why‐prompt‐engineering‐is‐the‐job‐of‐the‐future‐ 2a7249b0c82d . Diakses 01 Februari 2024
Fernández‐Batanero,  J.M.,  Montenegro‐Rueda,  M.,  Fernández‐Cerero,  J.,  &  García‐ Martínez,  I.  (2022).  Digital  competences  for  teacher  professional  development. Systematic  review.  European  Journal  of  Teacher Education,  45(4),  513‐531. https://doi.org/10.1080/02619768.2020.1827389
Martzoukou, K., Fulton, C., Kostagiolas, P., & Lavranos, C. (2020). A study of higher education students’  selfperceived  digital  competences  for  learning  and  everyday  life  online
Vuorikari  Rina,  R.,  Kluzer,  S.,  &  Punie,  Y.  (2022).  DigComp  2.2:  The  Digital  Competence Framework  for  Citizens‐With  new  examples  of  knowledge,  skills  and  attitud es. https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC128415. Diakses 01 februari, 2024.
DeWitt,  D.,  &  Alias,  N.  (2023).  Creative  Digital  Pedagogies  for  Student  Engagement:
Preparing Students for Industry 4.0. In Digitalization and Development (pp . 112‐132). Routledge.
Guitert, M., Romeu, T., & Baztán, P. (2021). The digital competence framework for primary and  secondary  schools  in  Europe.  European  Journal  of  Education,  56(1),  133‐149. https://doi.org/10.1111/ejed.12430
Reisoğlu, İ., & Çebi, A. (2020). How can the digital competences of pre‐service teachers be developed? Examining a case study through the lens of DigComp and DigCompEdu. Computers & Education, 156, 103940. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103940
White, J., Fu, Q., Hays, S., San dborn, M., Olea, C., Gilbert, H., Elnasharx, A., Spencer‐Smith, J., & Schmidt, D.C. (2023). A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with chatgpt. arXiv preprint arXiv:2302.11382.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.11382
Reynolds,  L.,  &  McDonell,  K.  (2021).  Prompt  programming  for  large  language  models:
Beyond the few‐shot paradigm. Paper presented at the Extended Abstracts of the 2021  CHI  Conference  on  Human  Factors  in  Computing  Systems. https://doi.org/10.1145/3560815
Ekin, S. (2023). Prompt Engineering For ChatGPT: A Quick Guide To Techniques, Tips, And Best Practices. TechRxiv. https://doi.org/10.36227/techrxiv.22683919.v2
Ling, C., Zhang, X., Zhao, X., Wu, Y., Liu, Y., Cheng, W., Chen, H.,Zhao, L. (2023). Knowledge‐ enhanced  Prompt  for Open‐domain  Commonsense  Reasoning.  working  paper. https://charliezhaoyinpeng.github.io/UDM‐
AAAI23/assets/papers/14/CameraReady/Commonsense_Reasoning___AAAI_UDM.pdf . Diakses 02 februari, 2024.
Zhou, C., He, J., Ma, X., Berg‐Kirkpatrick, T., & Neubig, G. (20 22). Prompt consistency for zero‐shot task generalization. arXiv preprint arXiv:2205.00049.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.04023
Meyerson,  E.,  Nelson,  M.J.,  Bradley,  H.,  Moradi,  A.,  Hoover,  A.K.,  &  Lehman,  J.  (2023). Language Model Crossover: Variatio n through Few‐Shot Prompting. arXiv preprint arXiv:2302.12170. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.12170
Bang, Y., Cahyawijaya, S., Lee, N., Dai, W., Su, D., Wilie, B., Lovenia, H., Ji, Z., Yu, T.,. Chung, W., Do, Q.V., Xu, Y, fung, P. (2023). A multitask, multilingual, multimodal evaluation of chatgpt on reasoning, hallucination, and interactivity. arXiv preprint arXiv:2302.04023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.04023
Li, Z. (2023). The Dark Side of ChatGPT: Legal and Ethical Challenges from Stochastic Parrots
and Hallucination. arXiv preprint arXiv:2304.14347.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.14347
Zamfirescu‐Pereira,  J.,  Wong,  R.Y.,  Hartmann,  B.,  &  Yang,  Q.  (2023).  Why  Johnny  can’t prompt: how non‐AI experts try (and fail) to design LLM prompts. Pa per presented at  the  Proceedings  of  the  2023  CHI  Conference  on  Human  Factors  in  Computing Systems. https://doi.org/10.1145/3544548.3581388
Short, C.E., & Short, J.C. (2023). The artificially intelligent entrepreneur: ChatGPT, prompt engineering,  and  entrepreneurial  rhetoric  creation.  Journal  of  Business  Venturing Insights, 19, https://doi.org/10.1016/j.jbvi.2023.e00388
Oppenlaender, J., Linder, R., & Silvennoinen, J. (2023). Prompting AI Art: An Investigation into  the  Creative  Skill  of  Prompt  Engineering.  arXiv  preprint  arXiv:2303.13534. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.13534
Polak, M.P., & Morgan, D. (2023). Extracting Accurate Materials Data from Research Papers with  Conversational  Language  Models  and  Prompt  Engineering‐‐Example  of ChatGPT. arXiv preprint arXiv:2303.05352. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.05352
Wang, J., Shi, E., Yu, S., Wu, Z., Ma, C., Dai, H., Yang, Q., Kang, Y., Wu, J., Hu, H., Yue, C., Zhang, H., Liu, Y., Li, X., Ge, B. Zhu, D. Yuan, Y. Shen, D., Liu, T. & Zhang, S. (2023). Prompt Engineering for Healthcare: Methodologies and Applications. arXiv preprint arXiv:2304.14670. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.14670