Di era kecerdasan buatan, kemampuan prompt engineering telah berkembang menjadi kompetensi pedagogis esensial bagi guru dan dosen, melampaui sekadar keterampilan teknis. Shah (2023) menyoroti bahwa integrasi efektif AI dalam pendidikan menuntut pendidik untuk menavigasi alat ini secara strategis, memastikan teknologi mendukung pengembangan keterampilan manusia yang unik. Dalam praktiknya, kualitas perangkat pembelajaran yang dihasilkan AI sangat bergantung pada presisi instruksi yang diberikan. Hal ini dipertegas oleh ElSayary et al. (2025), yang menemukan bahwa penguasaan struktur prompt sangat krusial bagi guru untuk menghasilkan rencana pembelajaran yang valid, relevan secara kontekstual, dan siap pakai, alih-alih sekadar luaran generik yang kurang bermanfaat.

Integrasi prompt engineering dengan struktur Role, Task, Format (RTF) menawarkan pendekatan sistematis bagi pendidik untuk memaksimalkan efisiensi AI. Skvortsova et al. (2025) menekankan bahwa optimalisasi instruksi melalui struktur yang jelas sangat penting untuk mengubah chatbot dari sekadar alat teks menjadi asisten pendidikan yang andal, yang mampu menangani tugas rutin dengan presisi tinggi dan minim revisi. Lebih lanjut, Herman (2025) menyoroti bahwa perlakuan terhadap prompt sebagai kode yang memerlukan pendekatan iteratif dan terstruktur adalah kunci untuk membuka kemampuan penalaran tingkat tinggi AI. Dengan mengadopsi kerangka RTF, guru dan dosen dapat secara konsisten menghasilkan materi pembelajaran yang relevan dan berkualitas tinggi, menjadikan penguasaan teknik ini kompetensi pedagogis yang esensial di era digital.

1. Role (Peran)

Role mendefinisikan “siapa” AI dalam konteks percakapan. Ini memberikan AI persona atau perspektif spesifik yang harus diadopsi saat menghasilkan respons. Dengan menetapkan peran, Anda mengarahkan AI untuk menggunakan nada, tingkat keahlian, dan sudut pandang yang sesuai. Tanpa peran yang jelas, respons AI cenderung generik dan kurang mendalam. Untuk pendidik, peran bisa berupa ahli materi pelajaran, perancang kurikulum, atau bahkan siswa yang sedang belajar. Semakin spesifik perannya (misalnya, menambahkan detail pengalaman atau konteks institusi), semakin relevan dan terarah output yang dihasilkan.

Contoh: “Bertindaklah sebagai Dosen senior Teknologi Pendidikan yang ahli dalam pembelajaran berbasis proyek (Project-Based Learning) untuk mahasiswa semester awal.”

2. Task (Tugas)

Task adalah inti dari prompt, menjelaskan secara eksplisit “apa” yang harus dilakukan oleh AI. Bagian ini harus sangat jelas, terperinci, dan menggunakan kata kerja operasional yang kuat (seperti “buatlah,” “analisislah,” “rancanglah”). Hindari instruksi yang ambigu. Jelaskan tujuan akhir dari tugas tersebut, siapa audiens targetnya, dan batasan-batasan penting (misalnya, jumlah kata, cakupan materi, atau standar tertentu yang harus diikuti). Semakin detail deskripsi tugasnya, semakin kecil kemungkinan AI akan “berhalusinasi” atau menyimpang dari tujuan yang diinginkan pendidik.

Contoh: “Rancanglah sebuah rencana pembelajaran (RPP) untuk satu sesi pertemuan durasi 90 menit tentang topik ‘Pengantar Kecerdasan Buatan’. Target audiens adalah siswa SMA kelas 10 yang belum memiliki latar belakang pemrograman. RPP harus mencakup tujuan pembelajaran, aktivitas pembuka yang menarik, kegiatan inti, dan asesmen formatif sederhana.”

3. Format

Format menentukan “bagaimana” tampilan akhir output yang Anda inginkan. Ini adalah instruksi tentang struktur, tata letak, dan presentasi informasi. Tanpa menentukan format, AI mungkin memberikan jawaban dalam paragraf teks panjang yang sulit dibaca atau tidak siap pakai. Pendidik dapat meminta output dalam berbagai bentuk yang langsung dapat digunakan, seperti tabel, daftar poin (bullet points), kerangka esai, kode HTML, atau bahkan skrip dialog. Spesifikasi format sangat menghemat waktu karena mengurangi kebutuhan untuk mengedit ulang hasil AI agar sesuai dengan kebutuhan dokumen Anda.

Contoh: “Sajikan rencana pembelajaran tersebut dalam bentuk Tabel Markdown dengan kolom-kolom berikut: ‘Waktu (menit)’, ‘Tahapan Pembelajaran’, ‘Aktivitas Guru’, ‘Aktivitas Siswa’, dan ‘Media/Alat’. Pastikan tabel rapi dan mudah dibaca.”

Langkah 1: Tulis Draf Prompt Anda

Anda akan melihat tiga kotak teks utama. Isilah ketiganya:

1. Role (Peran): Tentukan siapa AI yang Anda inginkan.
   • Contoh: “Bertindaklah sebagai seorang ahli kurikulum Fisika untuk tingkat SMA yang berpengalaman dalam metode pengajaran interaktif.”
2. Task (Tugas): Jelaskan apa yang harus AI kerjakan secara spesifik.
   • Contoh: “Buatkan sebuah studi kasus singkat (sekitar 150 kata) tentang penerapan Hukum Newton dalam kehidupan sehari-hari, yang cocok untuk siswa kelas 11.”
3. Format: Tentukan bagaimana Anda ingin output-nya disajikan.
   • Contoh: “Sajikan studi kasus tersebut, diikuti oleh 3 pertanyaan pemantik diskusi yang bersifat terbuka (open-ended).”

Langkah 2: Dapatkan “Prompt Konsultasi”

Setelah ketiga bagian terisi, klik tombol biru: “Buat & Salin Prompt Konsultasi”

Saat Anda mengklik tombol ini, dua hal terjadi secara otomatis:

1. Sebuah prompt baru (yang berisi draf Anda DAN kriteria penilaian) telah disalin (copy) ke clipboard Anda.
2. Sebuah pesan sukses akan muncul.

Langkah 3: Buka Gemini dan Minta Umpan Balik

Setelah 1-2 detik, aplikasi akan secara otomatis:

1. Membuka tab browser baru yang mengarah ke Gemini (gemini.google.com).
2. Menampilkan pesan “Membuka Gemini… Silakan ‘paste’ prompt Anda.”

Di dalam kotak chat Gemini, tempel (paste) prompt yang sudah disalin tadi (gunakan Ctrl+V di Windows atau Cmd+V di Mac).

Langkah 4: Kirim dan Tinjau Umpan Balik

Tekan “Enter” atau tombol kirim di Gemini.

Daftar Referensi

ElSayary, A., Kuhail, M. A., & Hojeij, Z. (2025). Examining the role of prompt engineering in utilizing generative AI tools for lesson planning: Insights from teachers’ experiences and perceptions. Human Behavior and Emerging Technologies, 2025(1), 9986139. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1155/2025/9986139

Herman, E. (2025). Optimizing prompt engineering for generative AI. Walter de Gruyter GmbH & Co KG.

Shah, P. (2023). AI and the future of education: Teaching in the age of artificial intelligence. John Wiley & Sons.

Skvortsova, S., Symonenko, T., & Hnezdilova, K. (2025, April). Optimizing routine educational tasks through prompt engineering: A comparative study of AI chatbots. In Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT (Vol. 13, No. 1, pp. 35-42). Anhalt University of Applied Sciences.