Koding dan Kecerdasan Artifisial — Kelas X SMA/MA

Integrasi Prompt Engineering
& Design Thinking pada KA

Bab 4 — Pelajari bagaimana menggabungkan teknik Prompt Engineering dengan metode Design Thinking untuk menciptakan solusi berbasis kecerdasan artifisial yang inovatif dan berpusat pada pengguna.

Mulai Belajar Uji Pemahaman
5
Sub Materi
3
Aktivitas
10
Soal Kuis
PENDAHULUAN

Tujuan Pembelajaran

Setelah mempelajari bab ini, peserta didik diharapkan mampu:

Memahami Konsep KA

Memahami konsep dasar kecerdasan artifisial serta hubungannya dengan prompt engineering.

Teknik Prompt Engineering

Menerapkan berbagai teknik prompt engineering untuk mendapatkan respons KA yang optimal.

Design Thinking

Mengintegrasikan metode Design Thinking dengan prompt engineering untuk solusi inovatif.

Solusi Berbasis Pengguna

Merancang solusi KA yang berpusat pada kebutuhan pengguna dengan pendekatan empati.

Prototyping & Testing

Membuat prototipe solusi KA dan melakukan pengujian iteratif untuk perbaikan berkelanjutan.

Etika & Tanggung Jawab

Memahami aspek etika dalam penggunaan KA dan prompt engineering secara bertanggung jawab.

Kata Kunci

Kecerdasan Artifisial Prompt Engineering Design Thinking Large Language Model Empathize Define Ideate Prototype Test Zero-shot Prompting Few-shot Prompting Chain-of-Thought Iterasi

Peta Konsep Bab 4

Integrasi Prompt Engineering & Design Thinking
A. Konsep Dasar Prompt Engineering
B. Teknik Prompt Engineering
C. Design Thinking dalam KA
D. Integrasi PE & DT
E. Studi Kasus & Proyek
MATERI PEMBELAJARAN

Materi Inti Bab 4

A Konsep Dasar Prompt Engineering

Apa itu Prompt Engineering?

Prompt Engineering adalah seni dan ilmu merancang instruksi (prompt) yang efektif untuk berkomunikasi dengan model kecerdasan artifisial, khususnya Large Language Model (LLM) seperti ChatGPT, Google Gemini, dan Bing AI. Tujuannya adalah agar KA dapat memberikan respons yang akurat, relevan, dan bermanfaat sesuai kebutuhan pengguna.

🤔 Mengapa Prompt Engineering Penting?

  • Kualitas output KA sangat bergantung pada kualitas input (prompt) yang diberikan.
  • Prompt yang baik menghemat waktu dan menghasilkan respons yang lebih tepat.
  • Memahami cara kerja KA membantu kita memanfaatkannya secara optimal.
  • Prompt engineering menjadi keterampilan penting di era KA generatif.

Komponen Prompt yang Baik

🎯 Konteks (Context)

Informasi latar belakang yang membantu KA memahami situasi. Contoh: "Saya adalah siswa kelas X SMA..."

📝 Instruksi (Instruction)

Perintah jelas tentang apa yang diinginkan. Contoh: "Buatkan ringkasan dalam 5 poin..."

📊 Data Input

Data atau informasi yang perlu diproses oleh AI. Contoh: teks, angka, atau deskripsi masalah.

📋 Format Output

Spesifikasi format respons yang diharapkan. Contoh: "Sajikan dalam bentuk tabel..."

Cara Kerja LLM

Large Language Model bekerja dengan cara memprediksi kata berikutnya berdasarkan pola bahasa yang dipelajari dari miliaran teks. LLM dilatih menggunakan teknik deep learning dengan arsitektur Transformer. Proses ini melibatkan:

1 Tokenisasi — Teks dipecah menjadi unit-unit kecil (token)
2 Embedding — Token diubah menjadi representasi numerik (vektor)
3 Attention Mechanism — Model menentukan hubungan antar kata
4 Generasi — Model memprediksi dan menghasilkan teks output
PROMPT LAB INTERAKTIF

Latihan Merancang Prompt

Bandingkan prompt sederhana vs prompt yang dirancang dengan baik, dan lihat perbedaan hasilnya!

❌ Prompt Kurang Baik
User:
"Jelaskan KA"
Masalah:
  • Tidak ada konteks (untuk siapa?)
  • Tidak ada format output yang diinginkan
  • Terlalu umum, hasil bisa sangat panjang/tidak fokus
  • Tidak spesifik aspek KA yang dimaksud
✅ Prompt Terstruktur
User:
"Bertindaklah sebagai guru Informatika SMA. Jelaskan konsep Kecerdasan Artifisial (KA) kepada siswa kelas X dalam 5 poin ringkas. Gunakan bahasa sederhana dan berikan 1 contoh penerapan KA dalam kehidupan sehari-hari untuk setiap poin."
Keunggulan:
  • ✅ Ada peran (Role): guru Informatika
  • ✅ Ada konteks: siswa kelas X
  • ✅ Format output jelas: 5 poin ringkas
  • ✅ Instruksi spesifik: bahasa sederhana + contoh

Prompt Builder — Coba Buat Promptmu!

Isi komponen di bawah ini untuk membuat prompt yang terstruktur:

GAME CHALLENGE

Prompt Quest 🎮

Tantangan real-time: Desain prompt terbaik dalam 3 menit! Raih poin dan naik ke leaderboard.

0
Total Poin
0
Streak 🔥
1
Level
🎯

Siap Jadi Prompt Engineer Pro?

Setiap level, kamu akan mendapat skenario nyata. Desain prompt terbaik dalam 3 menit. Semakin baik prompt, semakin banyak poin!

Top Prompt Engineers

👑
You
Mulai sekarang!
0
poin
AKTIVITAS PEMBELAJARAN

Aktivitas & Proyek

1

Aktivitas Individu: Eksplorasi Teknik Prompt

Praktikkan kelima teknik prompt engineering yang telah dipelajari:

Buat 1 prompt zero-shot untuk topik pelajaran favoritmu
Buat 1 prompt few-shot dengan minimal 3 contoh
Buat 1 prompt chain-of-thought untuk soal matematika
Buat 1 prompt role-based dengan persona tertentu
Lakukan iterasi 3x pada salah satu prompt di atas
2

Aktivitas Kelompok: Design Thinking Challenge

Dalam kelompok 4-5 orang, identifikasi masalah nyata di sekolah/lingkunganmu dan rancang solusi berbasis KA menggunakan Design Thinking:

❤️ Empathize
Wawancara 5 orang
🎯 Define
Rumuskan masalah
💡 Ideate
5+ ide solusi KA
📦 Prototype
Buat prompt KA
🧪 Test
Uji & iterasi
3

Proyek Akhir Bab: Portofolio Prompt Engineering

Buat portofolio digital berisi minimal 10 prompt terbaikmu beserta analisis hasilnya. Sertakan:

Prompt asli dan versi iterasinya
Analisis kualitas respons AI
Label teknik yang digunakan
Refleksi pembelajaran
UJI PEMAHAMAN

Kuis Interaktif

Pilih tingkat kesulitan dan uji pemahamanmu tentang materi Bab 4!