10 Nov 2025·8 menit
Halusinasi LLM Dijelaskan: Apa Itu dan Mengapa Terjadi
Pahami apa itu halusinasi LLM, mengapa model bahasa besar kadang mengada‑ada fakta, contoh nyata, risikonya, dan cara praktis untuk mendeteksi serta menguranginya.
Pahami apa itu halusinasi LLM, mengapa model bahasa besar kadang mengada‑ada fakta, contoh nyata, risikonya, dan cara praktis untuk mendeteksi serta menguranginya.
Model bahasa besar (LLM) adalah sistem AI yang dilatih pada kumpulan teks besar sehingga mereka dapat menghasilkan dan mengubah bahasa: menjawab pertanyaan, menyusun email, merangkum dokumen, menulis kode, dan lain‑lain. Mereka kini ada di mesin pencari, alat kantor, obrolan layanan pelanggan, alur kerja pengembang, dan bahkan sistem penunjang keputusan di domain sensitif.
Seiring model‑model ini menjadi bagian dari alat sehari‑hari, keandalannya bukan lagi masalah teoretis. Ketika sebuah LLM menghasilkan jawaban yang terdengar tepat dan otoritatif tetapi sebenarnya salah, orang cenderung mempercayainya—terutama ketika itu menghemat waktu atau mengonfirmasi apa yang mereka harapkan benar.
Komunitas AI sering menyebut respons yang percaya diri, spesifik, tetapi keliru ini halusinasi. Istilah ini menekankan dua hal:
Ilusi itulah yang membuat halusinasi LLM sangat berisiko. Cuplikan mesin pencari yang memalsukan kutipan, asisten pemrograman yang menyarankan API yang tidak ada, atau chatbot medis yang menyatakan dosis yang dibuat‑buat “sebagai fakta” dapat menyebabkan bahaya serius bila pengguna bertindak berdasarkan itu.
LLM digunakan dalam konteks di mana orang mungkin:
Namun tidak ada model saat ini yang sepenuhnya akurat atau benar. Bahkan sistem mutakhir pun akan halusinasi, terkadang pada pertanyaan sederhana. Ini bukan kasus tepi yang jarang, tetapi perilaku mendasar dari cara model generatif bekerja.
Memahami batasan itu—dan merancang prompt, produk, dan kebijakan dengan mempertimbangkannya—penting jika kita ingin menggunakan LLM secara aman dan bertanggung jawab, tanpa terlalu mempercayai apa yang mereka katakan.
Halusinasi LLM adalah keluaran yang lancar dan percaya diri, tetapi faktualnya salah atau sepenuhnya dibuat‑buat.
Lebih tepatnya: halusinasi terjadi ketika sebuah model bahasa besar menghasilkan konten yang tidak berdasar pada realitas atau pada sumber yang seharusnya diandalkannya, namun menyajikannya seolah itu benar. Model tidak “berbohong” dalam arti manusia; ia mengikuti pola dalam data dan tetap menghasilkan detail yang difabrikasi.
Membedakan halusinasi dari ketidakpastian atau ketidaktahuan biasa membantu:
Keduanya muncul dari proses prediksi yang sama, tetapi halusinasi berbahaya karena terdengar dapat dipercaya padahal keliru.
Halusinasi tidak terbatas pada penjelasan teks biasa. Mereka dapat muncul dalam banyak bentuk, termasuk:
Yang membuat halusinasi sulit adalah bahasa, format, dan struktur seringkali tampak persis seperti keluaran ahli berkualitas tinggi, sehingga mudah dipercaya kecuali Anda memverifikasinya dengan hati‑hati.
LLM tidak “berpikir” atau mencari fakta. Mereka adalah mesin pola yang dilatih untuk melanjutkan teks dengan cara yang biasanya terdengar masuk akal.
Pelatihan dimulai dengan jumlah besar teks: buku, artikel, kode, situs web, dan lain‑lain. Model tidak menerima label seperti “ini benar” atau “ini salah.”
Sebaliknya, ia sering melihat kalimat dengan sebagian kecil tersembunyi dan diminta menebak kata yang hilang. Contoh:
"Paris adalah ibukota ___"
Model menyesuaikan parameter internalnya sehingga tebakan menjadi lebih mendekati teks nyata yang dilatih. Ini terjadi miliaran kali di berbagai konteks. Seiring waktu, model menginternalisasi kebiasaan statistik bahasa dan dunia sebagaimana diekspresikan dalam teks.
Secara teknis, model memprediksi token berikutnya (potongan kata, kata utuh, atau tanda baca) berdasarkan semua token sebelumnya dalam percakapan.
Pada setiap langkah, ia mengeluarkan distribusi probabilitas atas semua token berikutnya yang mungkin:
Algoritme decoding kemudian mengambil sampel atau memilih dari distribusi ini untuk menentukan token berikutnya. Mengulangi ini token demi token menghasilkan kalimat lengkap dan jawaban panjang.
Objektif kuncinya adalah: mencocokkan jenis teks yang terlihat selama pelatihan. Tidak ada mekanisme terpisah yang memeriksa fakta, berkonsultasi dengan basis data, atau menerapkan logika secara default.
Jadi model dioptimalkan untuk menghasilkan kelanjutan yang terdengar masuk akal, bukan untuk menjamin bahwa apa yang dikatakan benar, mutakhir, atau dapat diverifikasi. Jika data pelatihan sering menyatakan kesalahpahaman, kesalahpahaman itu bisa direproduksi.
Karena LLM dilatih pada dataset besar, mereka menangkap pola umum dengan sangat baik: tata bahasa, template penalaran umum, jawaban tipikal, dan asosiasi antar konsep.
Namun mereka tidak menyimpan katalog fakta yang bisa dicari secara presisi. “Pengetahuan” mereka tersamar di bobot internal sebagai kecenderungan statistik. Inilah mengapa mereka bisa menghasilkan teks yang lancar dan peka konteks sekaligus kadang mengada‑ada detail yang tampak benar tetapi salah.
Halusinasi bukan gangguan acak; mereka mengikuti langsung dari bagaimana LLM dibangun dan dilatih.
Model belajar dari korpora teks besar yang diambil dari web, buku, kode, dan sumber lain. Data ini memiliki beberapa masalah:
Ketika model menghadapi pertanyaan di luar wilayah datanya yang kuat, ia tetap harus memprediksi teks, sehingga menghasilkan tebakan yang lancar.
Objektif pelatihan dasar adalah:
Diberi token sebelumnya, prediksi token berikutnya yang paling mungkin dalam distribusi pelatihan.
Ini mengoptimalkan kelayakan linguistik, bukan ketepatan faktual. Jika kelanjutan paling mungkin dalam data pelatihan adalah pernyataan yang percaya diri tapi salah, model diberi “hadiah” karena menghasilkannya.
Akibatnya, model belajar mengeluarkan teks yang terdengar benar dan didukung, bahkan ketika tidak memiliki dasar.
Saat menghasilkan, algoritme decoding memengaruhi laju halusinasi:
Decoding tidak pernah menambahkan pengetahuan; ia hanya membentuk bagaimana distribusi probabilitas yang ada dieksplorasi. Setiap kelemahan dalam distribusi itu bisa diperbesar menjadi halusinasi oleh sampling agresif.
Model modern di‑fine‑tune dengan teknik seperti Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Anotator memberi reward untuk jawaban yang membantu, aman, dan sopan.
Ini memperkenalkan tekanan baru:
Penyetelan alignment sangat meningkatkan kegunaan dan keselamatan dalam banyak hal, tetapi dapat secara tidak sengaja mendorong penebakan yang percaya diri. Ketegangan antara kegunaan dan ketidakpastian yang terkalibrasi ini adalah pendorong teknis inti halusinasi.
Halusinasi LLM biasanya mengikuti pola yang dapat dikenali. Belajar mengenali pola ini memudahkan untuk meragukan keluaran dan menanyakan pertanyaan lanjutan yang lebih baik.
Salah satu mode kegagalan yang paling terlihat adalah fabrikasi yang percaya diri:
Respons semacam ini sering terdengar otoritatif, sehingga sangat berisiko jika pengguna tidak memverifikasinya.
LLM sering menghasilkan:
/research/ atau path /blog/) tetapi tidak mengarah ke mana pun atau ke halaman yang tidak relevan.Model mencocokkan pola bagaimana kutipan dan tautan biasanya terlihat, bukan memeriksa basis data atau web langsung.
Pola lain adalah menggabungkan beberapa sumber menjadi satu:
Ini sering terjadi ketika data pelatihan berisi banyak cerita serupa atau topik yang tumpang tindih.
LLM juga mengada‑ada bagaimana atau mengapa sesuatu terjadi:
Karena teksnya lancar dan konsisten secara internal, halusinasi penalaran ini bisa lebih sulit dideteksi daripada fakta yang salah sederhana.
Model yang lebih besar dan lebih baik halusinasi lebih sedikit—tetapi mereka masih melakukannya, dan terkadang dengan cara yang lebih meyakinkan. Penyebabnya sebagian besar tertanam dalam cara LLM dibuat.
Penskalalan ukuran model, data, dan pelatihan biasanya meningkatkan tolok ukur, kefasihan, dan akurasi faktual. Namun objektif inti tetap memprediksi token berikutnya berdasarkan token sebelumnya, bukan memverifikasi apa yang benar tentang dunia.
Jadi model yang lebih besar:
Kekuatan‑kekuatan itu dapat membuat jawaban yang salah tetapi percaya diri tampak sangat kredibel. Model lebih baik terdengar benar, bukan mengetahui kapan ia salah.
LLM menginternalisasi kebiasaan statistik seperti “bagaimana Wikipedia terdengar” atau “seperti apa kutipan makalah penelitian.” Saat ditanya sesuatu yang baru atau sedikit di luar pengalamannya, mereka sering:
Overgeneralisasi ini membuat mereka kuat untuk tugas seperti menyusun draf dan brainstorming—tetapi juga mendorong halusinasi ketika kenyataan tidak cocok dengan pola yang dipelajari.
Sebagian besar model dasar buruk terkalibrasi: probabilitas yang mereka berikan pada sebuah jawaban tidak selalu mencerminkan kebenaran jawaban tersebut.
Model dapat memilih kelanjutan berprobabilitas tinggi karena cocok dengan dialog dan gaya, bukan karena bukti kuat. Tanpa mekanisme eksplisit untuk mengatakan “saya tidak tahu” atau memeriksa klaim terhadap alat dan data, kepercayaan tinggi seringkali hanya berarti “sangat on‑pattern,” bukan “faktual benar.”
Model dilatih pada campuran teks besar dan berantakan. Prompt Anda mungkin berbeda dari apa yang sebenarnya “dilihat” model dalam distribusi:
Saat prompt menyimpang dari pola yang familiar, model tetap harus menghasilkan jawaban. Karena tidak ada kecocokan tepat, ia mengimprovisasi dari pola terdekat yang diketahuinya. Improvisasi itu seringkali tampak lancar tetapi bisa sepenuhnya dibuat‑buat.
Singkatnya, seiring model membaik, halusinasi tidak hilang—mereka menjadi lebih jarang tetapi lebih terasah, dan karena itu lebih penting untuk dideteksi dan dikelola dengan hati‑hati.
Halusinasi model bahasa besar bukan sekadar kejanggalan teknis; mereka punya konsekuensi langsung bagi orang dan organisasi.
Bahkan pertanyaan sederhana dan berisiko rendah dapat menyesatkan pengguna:
Kesalahan ini sering disampaikan dengan nada tenang dan otoritatif, sehingga mudah dipercaya—terutama bagi non‑ahli yang tidak punya latar untuk memeriksa.
Taruhannya meningkat tajam di area yang diatur atau kritis terhadap keselamatan:
Bagi perusahaan, halusinasi dapat memicu reaksi berantai:
Organisasi yang menerapkan LLM perlu memperlakukan halusinasi sebagai risiko inti, bukan bug kecil: mereka harus merancang alur kerja, penafian, pengawasan, dan pemantauan dengan asumsi bahwa jawaban rinci dan percaya diri bisa tetap salah.
Mendeteksi halusinasi lebih sulit daripada kelihatannya, karena model bisa terdengar percaya diri dan lancar sementara sepenuhnya keliru. Mengukur itu secara andal, dalam skala besar, masih masalah penelitian terbuka lebih daripada tugas teknik yang terselesaikan.
Halusinasi tergantung konteks: sebuah kalimat bisa benar dalam satu situasi dan salah di lain. Model juga mengada‑ada sumber yang terlihat masuk akal, mencampur pernyataan benar dan salah, dan memparafrase fakta dengan cara yang sulit dibandingkan dengan data rujukan.
Di atas itu:
Karena itu, deteksi halusinasi otomatis masih belum sempurna dan biasanya dikombinasikan dengan tinjauan manusia.
Benchmark. Peneliti menggunakan dataset kurasi dengan pertanyaan dan jawaban yang diketahui (mis. QA atau benchmark fact‑checking). Model dinilai berdasarkan kecocokan eksak, kemiripan, atau label kebenaran. Benchmark berguna untuk membandingkan model, tetapi jarang cocok persis dengan kasus penggunaan Anda.
Tinjauan manusia. Ahli domain memberi label keluaran sebagai benar, sebagian benar, atau salah. Ini masih standar emas, terutama di domain seperti kedokteran, hukum, dan keuangan.
Pemeriksaan dan pengambilan sampel. Tim sering menimbang setiap sebagian keluaran untuk inspeksi manual—baik secara acak maupun fokus pada prompt berisiko tinggi (mis. nasihat medis, rekomendasi keuangan). Ini mengungkap mode kegagalan yang terlewat benchmark.
Untuk bergerak melampaui “benar/salah” biner, banyak evaluasi menggunakan skor faktualitas—penilaian numerik seberapa baik jawaban sesuai bukti tepercaya.
Dua pendekatan umum:
Tool modern semakin mengandalkan sumber eksternal untuk menangkap halusinasi:
Dalam produksi, tim sering menggabungkan alat‑alat ini dengan aturan bisnis: menandai respon tanpa kutipan, yang bertentangan dengan catatan internal, atau gagal pemeriksaan otomatis, lalu mengarahkannya ke manusia bila taruhannya tinggi.
Bahkan tanpa mengubah model, pengguna bisa sangat mengurangi halusinasi lewat cara mereka bertanya dan memperlakukan jawaban.
Prompt yang longgar mengundang model untuk menebak. Anda akan mendapat jawaban lebih andal jika:
Minta model menunjukkan prosesnya alih‑alih hanya jawaban jadi:
Baca penalaran itu secara kritis. Jika langkahnya tampak goyah atau kontradiktif, anggap kesimpulannya tidak dapat dipercaya.
Untuk apa pun yang penting:
Jika Anda tidak bisa memverifikasi sebuah poin sendiri, perlakukan itu sebagai hipotesis, bukan fakta.
LLM paling berguna sebagai alat brainstorming dan penyusunan draf, bukan otoritas akhir. Hindari mengandalkannya sebagai pengambil keputusan utama untuk:
Di area ini, gunakan model (jika sama sekali) untuk merumuskan pertanyaan atau menghasilkan opsi, dan biarkan manusia yang memenuhi syarat dan sumber terverifikasi mengambil keputusan akhir.
Pengembang tidak bisa menghilangkan halusinasi sepenuhnya, tetapi dapat sangat mengurangi frekuensi dan keparahannya. Strategi paling efektif jatuh ke empat kelompok: membumikan model pada data yang andal, membatasi apa yang boleh dikeluaran, membentuk apa yang dipelajarinya, dan memantau perilaku secara terus‑menerus.
Retrieval‑augmented generation (RAG) menggabungkan model bahasa dengan lapisan pencarian atau basis data. Alih‑alih hanya mengandalkan parameter internal, model pertama mengambil dokumen relevan lalu menghasilkan jawaban berdasarkan bukti itu.
Rangkaian RAG tipikal:
Pengaturan RAG efektif:
Pembumian tidak menghapus halusinasi, tetapi mempersempit ruang kesalahan yang mungkin dan membuatnya lebih mudah dideteksi.
Tuas lain adalah membatasi apa yang bisa dikatakan atau dilakukan model.
Pemanggilan alat dan API. Alih‑alih membiarkan LLM mengada‑ada fakta, pengembang memberinya alat:
Tugas model menjadi: memutuskan alat mana yang dipanggil dan bagaimana, lalu menjelaskan hasilnya. Ini memindahkan tanggung jawab faktual dari parameter model ke sistem eksternal.
Output berpedoman skema. Untuk tugas terstruktur, pengembang menerapkan format lewat:
Model harus menghasilkan keluaran yang tervalidasi terhadap skema, yang mengurangi rambatan di luar topik dan mempersulit fabrikasi field yang tidak didukung. Contoh keluaran yang divalidasi:
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
Lapisan validasi dapat menolak keluaran yang malformat atau jelas tidak konsisten dan meminta model untuk menghasilkan ulang.
Halusinasi juga sangat bergantung pada apa yang dipelajari model dan bagaimana ia diarahkan.
Kurasi dataset. Pengembang mengurangi halusinasi dengan:
Objektif pelatihan dan fine‑tuning. Di luar prediksi token, fase alignment dan instruction‑tuning dapat:
System prompt dan kebijakan. Saat runtime, pesan sistem menetapkan pembatas seperti:
System prompt yang dirancang baik tidak bisa meniadakan perilaku dasar model, tetapi dapat menggeser kecenderungan standarnya secara signifikan.
Mitigasi bukan pengaturan sekali jadi; ia proses berkelanjutan.
Monitoring. Tim mencatat prompt, keluaran, dan interaksi pengguna untuk:
Umpan balik. Reviewer manusia dan pengguna dapat menandai jawaban yang salah atau tidak aman. Contoh‑contoh ini dimasukkan kembali ke:
Pengaman dan lapisan kebijakan. Lapisan keselamatan terpisah bisa:
Menggabungkan pembumian, pembatasan, pelatihan yang matang, dan pemantauan berkelanjutan menghasilkan model yang lebih jarang halusinasi, sinyal ketidakpastian lebih jelas, dan lebih mudah dipercaya dalam aplikasi nyata.
LLM paling baik dipahami sebagai asisten probabilistik: mereka menghasilkan kelanjutan teks yang mungkin, bukan fakta yang dijamin. Kemajuan di masa depan akan mengurangi halusinasi, tetapi tidak akan menghilangkannya sepenuhnya. Menetapkan ekspektasi seputar ini penting untuk penggunaan yang aman dan efektif.
Beberapa arah teknis diharapkan secara bertahap menurunkan laju halusinasi:
Kemajuan ini akan membuat halusinasi lebih jarang, lebih mudah dideteksi, dan kurang berbahaya—tapi tidak mustahil.
Beberapa tantangan akan persisten:
Karena LLM bekerja secara statistik, mereka akan selalu memiliki tingkat kegagalan non‑nol, terutama di luar distribusi pelatihan.
Penerapan yang bertanggung jawab memerlukan komunikasi yang jelas:
Masa depan akan membawa model yang lebih dapat diandalkan dan pengaman yang lebih baik, tetapi kebutuhan akan skeptisisme, pengawasan, dan integrasi yang mempertimbangkan konteks nyata akan tetap permanen.
Halusinasi LLM adalah respons yang terdengar lancar dan percaya diri tetapi secara faktual salah atau sepenuhnya dibuat-buat.
Ciri utamanya:
Model tidak “berbohong” dengan sengaja—ia hanya mengikuti pola dalam data pelatihannya dan kadang-kadang menghasilkan detail fiktif yang terlihat masuk akal.
Halusinasi mengikuti langsung dari cara LLM dilatih dan digunakan:
Halusinasi berbeda dari kesalahan biasa dalam cara mereka diungkapkan:
Keduanya berasal dari proses prediksi yang sama, tetapi halusinasi lebih berisiko karena terdengar dapat dipercaya padahal salah.
Halusinasi paling berbahaya ketika:
Dalam area ini, halusinasi bisa menyebabkan kerugian nyata, mulai dari keputusan yang salah hingga pelanggaran hukum atau peraturan.
Anda tidak bisa menghentikan halusinasi sepenuhnya, tetapi Anda bisa mengurangi risikonya:
Pengembang dapat menggabungkan beberapa strategi:
Tidak. RAG mengurangi banyak jenis halusinasi secara signifikan tetapi tidak menghapusnya sepenuhnya.
RAG membantu dengan:
Namun, model masih bisa:
Deteksi biasanya mengombinasikan pemeriksaan otomatis dengan tinjauan manusia:
Ya. Model lebih besar dan terbaru umumnya halusinasinya lebih jarang, tetapi mereka masih melakukannya—dan sering dalam cara yang lebih meyakinkan.
Dengan skala, model:
Karena terdengar lebih ahli, kesalahan mereka bisa . Perbaikan mengurangi frekuensi, bukan kemungkinan fundamental fabrikasi yang percaya diri.
Hindari menggunakan LLM sebagai pengambil keputusan utama ketika kesalahan dapat menyebabkan bahaya serius. Khususnya, jangan mengandalkan LLM sendirian untuk:
Di area ini, Anda boleh menggunakan LLM untuk menghasilkan gagasan, menjajaki opsi, atau menyusun draf, tetapi keputusan akhir dan tinjauan harus dilakukan oleh manusia yang memenuhi syarat dan data terverifikasi.
Bersama‑sama, faktor‑faktor ini membuat penebakan yang percaya diri menjadi perilaku alami, bukan bug langka.
Langkah‑langkah ini tidak menghilangkan halusinasi tetapi dapat membuatnya lebih jarang, lebih terlihat, dan kurang berbahaya.
Jadi RAG sebaiknya dipadukan dengan validasi, monitoring, dan komunikasi batasan ke pengguna.
Tidak ada satu metode yang sempurna; evaluasi berlapis bekerja paling baik.