Pemanfaatan Prompt Engineering: Kunci Sukses Mendapatkan Output Edukasi Terbaik dari Gemini dan ChatGPT.
s2tp.fip.unesa.ac.id, 9 Nopember 2025 - Pemanfaatan Prompt Engineering telah menjadi keterampilan krusial yang menentukan kualitas output edukasi yang dihasilkan oleh model AI, khususnya Gemini dan ChatGPT. Prompt engineering adalah seni merumuskan instruksi yang jelas, terstruktur, dan kontekstual, yang bertindak sebagai kunci untuk membuka potensi penuh kedua alat ini dalam konteks pembelajaran. Guru yang mahir dalam keterampilan ini dapat mengubah AI dari alat pencarian dasar menjadi asisten pengajar yang personal dan efisien.
Kunci pertama dari prompt engineering yang sukses adalah penetapan peran yang jelas bagi AI. Guru harus menginstruksikan ChatGPT atau Gemini untuk bertindak sebagai subjek atau ahli tertentu, misalnya "Bertindaklah sebagai tutor fisika SMA" atau "Bertindaklah sebagai kritikus sastra abad ke-19." Penetapan peran ini memaksa AI untuk menyesuaikan nada, kosakata, dan kedalaman penjelasannya. Peran yang jelas memastikan bahwa output yang dihasilkan relevan dan sesuai dengan tingkat kelas yang dituju.
Kunci kedua adalah kontekstualisasi dan batasan output yang tegas. Guru harus menyertakan semua parameter spesifik yang diperlukan, seperti format keluaran (bullet points, tabel, atau esai), batas kata, dan fokus tematik. Contohnya, instruksi harus mencakup "Jelaskan proses fotosintesis dalam 5 kalimat sederhana" atau "Buat 10 soal pilihan ganda tentang Hukum Newton." Batasan yang jelas ini meminimalkan output yang tidak relevan atau terlalu umum.
Kunci ketiga melibatkan integrasi data spesifik untuk Gemini, memanfaatkan kemampuan multimodalnya. Untuk mendapatkan output edukasi terbaik, guru harus menyertakan data, screenshot grafik, atau file PDF kurikulum dalam prompt. Misalnya, guru dapat mengunggah hasil tes dan meminta Gemini menganalisis pola kesalahan dan membuat 5 soal perbaikan yang menargetkan kelemahan tersebut. Prompt yang kaya data ini menghasilkan output yang sangat personal dan didukung bukti.
Kunci keempat adalah meminta penalaran berantai (chain-of-thought prompting) untuk materi kompleks. Guru harus menginstruksikan AI untuk "berpikir langkah demi langkah" atau "jelaskan proses penalaran sebelum memberikan jawaban akhir." Pendekatan ini sangat berguna untuk Gemini dalam soal matematika atau pemecahan masalah ilmiah. Output yang dihasilkan tidak hanya memberikan jawaban, tetapi juga memodelkan proses berpikir kritis bagi siswa.
Kunci kelima adalah iterasi dan penyempurnaan prompt secara berkelanjutan. Prompt engineering adalah proses dinamis; guru harus belajar untuk merespons output AI dengan prompt korektif atau instruksi lanjutan. Contohnya, jika ChatGPT memberikan jawaban yang terlalu teknis, guru harus merespons dengan "Sederhanakan penjelasan ini untuk siswa kelas 7" atau "Tambahkan contoh dari kehidupan sehari-hari." Guru yang baik adalah editor output AI yang baik.
Kunci keenam adalah memanfaatkan prompt perbandingan, khususnya untuk mengembangkan keterampilan berpikir kritis. Guru dapat meminta ChatGPT untuk membuat ringkasan yang bias terhadap satu perspektif, dan kemudian meminta output yang netral. Siswa kemudian membandingkan keduanya. Prompt yang memicu perbandingan ini mendorong siswa untuk menganalisis perspektif dan bias, yang merupakan keterampilan abad ke-21 yang vital.
Kunci ketujuh adalah meminta validasi output dari AI itu sendiri. Guru dapat menambahkan instruksi seperti "Berikan referensi ilmiah untuk setiap klaim yang Anda buat" atau "Tunjukkan asumsi yang Anda gunakan dalam analisis ini." Ini membantu guru untuk segera memverifikasi keakuratan informasi yang dihasilkan AI. Langkah ini sangat penting untuk memastikan integritas akademik materi edukasi.
Kunci kedelapan adalah penggunaan template yang terstruktur untuk efisiensi. Guru harus menyimpan template prompt yang sudah teruji untuk tugas-tugas berulang, seperti "Buatkan 5 soal pilihan ganda format WA Web untuk topik [X], sertakan kunci jawaban." Template ini mengurangi waktu pengetikan dan memastikan konsistensi dalam output edukasi harian. Template adalah fondasi dari microlearning yang efisien.
Prompt engineering yang efektif mengubah Gemini dan ChatGPT menjadi mitra yang kuat dalam desain pembelajaran. Menguasai keterampilan ini adalah investasi terbesar bagi guru di era EdTech, memungkinkan mereka menghasilkan konten yang lebih cerdas, personal, dan efisien untuk setiap siswa. Kualitas prompt secara langsung menentukan kualitas pendidikan yang dihasilkan AI.
Transformasi ini menekankan bahwa bukan hanya teknologi itu sendiri yang penting, melainkan bagaimana kita menginstruksikannya.
