Panduan praktis untuk kesalahan umum saat membangun aplikasi dengan AI—tujuan tak jelas, prompt lemah, evaluasi terlewat, dan celah UX—dan cara menghindarinya.
Aplikasi AI sering terasa mudah pada awalnya: Anda menghubungkan API, menulis beberapa prompt, dan demo terlihat mengesankan. Lalu pengguna nyata datang dengan input berantakan, tujuan tidak jelas, dan kasus tepi—dan tiba-tiba aplikasi menjadi tidak konsisten, lambat, atau yakin tetapi salah.
“Kesalahan pemula” dalam AI bukan soal kompetensi. Ini soal membangun dengan komponen baru: model yang probabilistik, sensitif terhadap konteks, dan kadang-kadang membuat jawaban yang terdengar masuk akal. Banyak kegagalan awal terjadi karena tim memperlakukan komponen itu seperti pemanggilan library biasa—deterministik, sepenuhnya dapat dikendalikan, dan sudah selaras dengan bisnis.
Panduan ini disusun untuk mengurangi risiko dengan cepat. Perbaiki isu berdampak terbesar dulu (pilihan masalah, baseline, evaluasi, dan UX untuk kepercayaan), lalu lanjutkan ke optimasi (biaya, latensi, monitoring). Jika Anda hanya punya waktu untuk beberapa perubahan, prioritaskan yang mencegah kegagalan diam-diam.
Pikirkan aplikasi AI Anda sebagai sebuah rantai:
Ketika proyek gagal dini, biasanya bukan karena “modelnya jelek.” Melainkan salah satu tautan dalam rantai tidak terdefinisi, belum diuji, atau tidak selaras dengan penggunaan nyata. Bagian-bagian berikut menunjukkan tautan lemah yang paling umum—dan perbaikan praktis yang bisa Anda terapkan tanpa membangun ulang semuanya.
Satu tip praktis: jika Anda bergerak cepat, gunakan lingkungan di mana Anda bisa beriterasi dengan aman dan rollback instan. Platform seperti Koder.ai (platform vibe-coding untuk membangun web, backend, dan aplikasi mobile lewat chat) bisa membantu karena Anda bisa memprototaip alur dengan cepat, menjaga perubahan kecil, dan mengandalkan snapshot/rollback ketika eksperimen menurunkan kualitas.
Mode kegagalan umum adalah memulai dengan “ayo tambahkan AI” lalu baru mencari tempat untuk menggunakannya. Hasilnya fitur yang mengesankan di demo tapi tidak relevan (atau mengganggu) di penggunaan nyata.
Sebelum memilih model atau merancang prompt, tuliskan pekerjaan pengguna dalam bahasa sederhana: apa yang mereka coba capai, dalam konteks apa, dan apa yang membuatnya sulit hari ini?
Lalu definisikan kriteria keberhasilan yang bisa Anda ukur. Contoh: “mengurangi waktu menyusun balasan dari 12 menit menjadi 4,” “menurunkan kesalahan respons pertama di bawah 2%,” atau “meningkatkan tingkat penyelesaian formulir sebesar 10%.” Jika Anda tidak bisa mengukurnya, Anda tidak bisa tahu apakah AI membantu.
Pemula sering mencoba membangun asisten serba tahu. Untuk v1, pilih satu langkah alur kerja di mana AI bisa menambah nilai yang jelas.
v1 yang baik biasanya:
Sama pentingnya: daftarkan secara eksplisit apa yang tidak akan ada di v1 (tool tambahan, banyak sumber data, otomatisasi kasus tepi). Ini menjaga scope realistis dan mempercepat pembelajaran.
Tidak setiap output membutuhkan tingkat akurasi yang sama.
Gambar garis ini lebih awal. Itu menentukan apakah Anda memerlukan pengaman ketat, sitasi, persetujuan manusia, atau apakah “bantuan draf” sudah cukup.
Banyak proyek AI dimulai dengan “ayo tambahkan LLM” dan tidak pernah menjawab pertanyaan dasar: dibandingkan dengan apa?
Jika Anda tidak mendokumentasikan alur kerja saat ini (atau membuat versi non-AI), Anda tidak bisa tahu apakah model membantu, merugikan, atau sekadar memindahkan pekerjaan. Tim akhirnya berdebat dari opini alih-alih mengukur hasil.
Mulai dengan hal paling sederhana yang bisa bekerja:
Baseline ini menjadi tolok ukur untuk akurasi, kecepatan, dan kepuasan pengguna. Juga menunjukkan bagian masalah yang benar-benar “sulit bahasa,” dan bagian mana yang hanya kekurangan struktur.
Pilih beberapa hasil terukur dan pantau untuk baseline dan AI:
Jika tugas deterministik (format, validasi, routing, kalkulasi), AI mungkin hanya perlu menangani potongan kecil—mis. penulisan ulang tone—sementara aturan melakukan sisanya. Baseline yang kuat membuat itu jelas dan mencegah fitur AI menjadi solusi mahal yang tidak perlu.
Polanya: “prompt sampai berhasil”: ubah satu kalimat, dapat jawaban lebih baik sekali, lalu anggap sudah selesai. Masalahnya prompt tidak terstruktur sering berperilaku berbeda di antara pengguna, kasus tepi, dan update model. Yang tampak sebagai kemenangan bisa berubah jadi keluaran tak terduga ketika data nyata masuk.
Daripada berharap model “paham,” jelaskan tugas secara konkret:
Ini mengubah permintaan kabur menjadi sesuatu yang dapat Anda uji dan reproduksi secara andal.
Untuk kasus sulit, tambahkan beberapa contoh baik (“ketika pengguna bertanya X, jawab seperti Y”) dan setidaknya satu kontra-contoh (“jangan lakukan Z”). Kontra-contoh sangat berguna untuk mengurangi jawaban yang yakin tetapi salah, seperti membuat angka atau mengutip dokumen yang tidak ada.
Perlakukan prompt sebagai aset: masukkan ke version control, beri nama, dan simpan changelog singkat (apa yang berubah, mengapa, dampak yang diharapkan). Ketika kualitas bergeser, Anda bisa rollback cepat—dan berhenti berdebat berdasarkan ingatan tentang “prompt yang kita pakai minggu lalu.”
Kesalahan umum adalah meminta LLM untuk fakta spesifik perusahaan yang sebenarnya tidak dimilikinya: aturan harga terkini, kebijakan internal, roadmap produk terbaru, atau bagaimana tim support menangani kasus tepi. Model mungkin tetap menjawab dengan percaya diri—dan dari situ panduan yang salah terkirim ke pengguna.
Anggap LLM hebat pada pola bahasa, merangkum, menulis ulang, dan bernalar dari konteks yang diberikan. Ia bukan basis data hidup organisasi Anda. Bahkan jika ia pernah melihat bisnis serupa selama pelatihan, ia tidak akan tahu realitas Anda yang terkini.
Model knowledge vs your business data:
Jika jawaban harus cocok dengan kebenaran internal, Anda harus menyediakan kebenaran itu.
Jika Anda menambahkan RAG, perlakukan seperti sistem “tunjukkan cara berpikirnya”. Ambil potongan yang spesifik dari sumber yang disetujui dan minta asisten mengutipnya. Jika tidak bisa mengutip, jangan sajikan sebagai fakta.
Ini juga mengubah cara Anda mem-prompt: bukan “Apa kebijakan pengembalian kami?”, tetapi “Menggunakan kutipan kebijakan yang terlampir, jelaskan kebijakan pengembalian dan kutip baris relevan.”
Bangun perilaku eksplisit untuk ketidakpastian: “Jika Anda tidak dapat menemukan jawaban dalam sumber yang diberikan, katakan Anda tidak tahu dan sarankan langkah berikutnya.” Fallback yang baik termasuk menghubungkan ke handoff manusia, halaman pencarian, atau satu pertanyaan klarifikasi singkat. Ini melindungi pengguna—dan tim Anda dari membersihkan kesalahan percaya diri nanti.
RAG bisa membuat aplikasi AI terasa lebih pintar dengan cepat: masukkan dokumen Anda, ambil beberapa “cuplikan relevan”, dan biarkan model menjawab. Perangkap pemula adalah menganggap retrieval otomatis berarti akurasi.
Sebagian besar kegagalan RAG bukan karena model “menghalusinasi dari nol”—melainkan sistem memberi konteks yang salah.
Masalah umum termasuk chunking buruk (memotong teks di tengah gagasan), retrieval tak relevan (hasil teratas cocok kata kunci tapi bukan makna), dan dokumen usang (sistem masih mengutip kebijakan kuartal lalu). Ketika konteks yang diambil lemah, model masih menghasilkan jawaban percaya diri—hanya saja berlandaskan noise.
Perlakukan retrieval seperti pencarian: ia membutuhkan kontrol kualitas. Beberapa pola praktis:
Jika aplikasi Anda dipakai untuk mengambil keputusan, pengguna perlu memverifikasi. Jadikan sitasi sebagai requirement produk: setiap klaim faktual harus menunjuk ke cuplikan sumber, judul dokumen, dan tanggal terakhir diperbarui. Tampilkan sumber di UI dan permudah membuka bagian yang dirujuk.
Dua tes cepat menangkap banyak masalah:
Jika sistem tidak bisa mengambil dan mengutip secara andal, RAG hanyalah menambah kompleksitas—bukan kepercayaan.
Banyak tim pemula mengirim fitur AI setelah beberapa demo “kelihatan bagus untuk saya”. Hasilnya dapat ditebak: pengguna nyata menemukan kasus tepi, pemformatan rusak, atau model menjawab salah dengan yakin—dan Anda tidak punya cara mengukur seberapa parahnya atau apakah kualitas membaik.
Jika Anda tidak mendefinisikan set tes kecil dan beberapa metrik, setiap tweak prompt atau upgrade model adalah judi. Anda bisa memperbaiki satu skenario dan diam-diam merusak lima lainnya.
Anda tidak perlu ribuan contoh. Mulai dengan 30–100 kasus nyaris nyata yang merefleksikan apa yang pengguna tanyakan, termasuk:
Simpan perilaku “baik” yang diharapkan (jawaban + format yang dibutuhkan + apa yang harus dilakukan saat ragu).
Mulai dengan tiga cek yang memetakan ke pengalaman pengguna:
Tambahkan gerbang rilis dasar: tidak ada perubahan prompt/model/config yang boleh live kecuali lulus set evaluasi yang sama. Bahkan skrip ringan di CI cukup mencegah loop “kita memperbaiki ini… lalu merusak itu”.
Jika Anda butuh titik awal, buat checklist sederhana dan simpan dekat proses deployment Anda (lihat /blog/llm-evaluation-basics).
Banyak pengembangan aplikasi AI pemula terlihat hebat di demo: satu prompt bersih, satu contoh sempurna, satu output ideal. Masalahnya pengguna tidak bertindak seperti skrip demo. Jika Anda hanya menguji “jalur bahagia,” Anda akan mengirim sesuatu yang rusak begitu mendapat input nyata.
Skenario seperti produksi mencakup data berantakan, interupsi, dan waktu tak terduga. Set tes Anda harus mencerminkan penggunaan sebenarnya: pertanyaan pengguna nyata, dokumen nyata, dan kendala nyata (batas token, jendela konteks, gangguan jaringan).
Kasus tepi adalah tempat halusinasi dan masalah keandalan muncul pertama. Pastikan Anda menguji:
Tidak cukup satu permintaan berhasil. Coba concurrency tinggi, retry, dan respons model yang lebih lambat. Ukur p95 latency, dan konfirmasi UX masih masuk akal ketika respon lebih lama dari yang diharapkan.
Model bisa timeout, retrieval bisa kosong, dan API bisa rate limit. Putuskan apa yang dilakukan aplikasi dalam tiap kasus: tampilkan status “tidak bisa menjawab”, fallback ke pendekatan lebih sederhana, ajukan pertanyaan klarifikasi, atau antri pekerjaan. Jika status kegagalan tidak dirancang, pengguna akan menafsirkan keheningan sebagai “AI salah” alih-alih “sistem bermasalah.”
Banyak aplikasi AI pemula gagal bukan karena model “jelek,” tapi karena antarmuka pura-pura output selalu benar. Ketika UI menyembunyikan ketidakpastian dan keterbatasan, pengguna entah terlalu percaya (lalu dirugikan) atau berhenti mempercayainya sama sekali.
Rancang pengalaman sehingga pengecekan mudah dan cepat. Pola berguna termasuk:
Jika aplikasi Anda tidak dapat menyediakan sumber, katakan saja dan geser UX ke keluaran yang lebih aman (mis. draf, saran, atau opsi), bukan pernyataan otoritatif.
Saat input tidak lengkap, jangan paksa jawaban percaya diri. Tambahkan langkah yang menanyakan satu atau dua pertanyaan klarifikasi (“Wilayah mana?”, “Rentang waktu apa?”, “Dengan nada apa?”). Ini mengurangi halusinasi dan membuat pengguna merasa sistem bekerja bersama mereka, bukan melakukan sulap.
Kepercayaan meningkat ketika pengguna dapat memprediksi apa yang akan terjadi dan memulihkan kesalahan:
Tujuannya bukan memperlambat pengguna—tetapi membuat kebenaran menjadi jalur tercepat.
Banyak aplikasi AI pemula gagal bukan karena model “jelek,” tetapi karena tak ada yang memutuskan apa yang tidak boleh terjadi. Jika aplikasi Anda bisa memberi saran berbahaya, membocorkan data pribadi, atau membuat klaim sensitif, Anda bukan hanya punya masalah kualitas—Anda punya masalah kepercayaan dan tanggung jawab hukum.
Mulailah dengan menulis kebijakan “tolak atau eskalasi” sederhana dalam bahasa biasa. Apa yang harus ditolak (instruksi bunuh diri, aktivitas ilegal, arahan medis/hukum, pelecehan)? Apa yang harus memicu tinjauan manusia (perubahan akun, rekomendasi bernilai tinggi, apa pun yang melibatkan anak)? Kebijakan ini harus ditegakkan di produk, bukan dibiarkan berharap-harap.
Asumsikan pengguna akan menempelkan data pribadi—nama, email, faktur, detail kesehatan.
Minimalkan yang dikumpulkan, dan hindari menyimpan input mentah kecuali benar-benar perlu. Redact atau tokenize field sensitif sebelum logging atau mengirimkannya ke downstream. Minta persetujuan jelas ketika data akan disimpan, digunakan untuk pelatihan, atau dibagikan ke pihak ketiga.
Anda perlu log untuk debugging, tapi log bisa jadi bocor. Tetapkan batas retensi, batasi siapa yang bisa melihat percakapan, dan pisahkan lingkungan (dev vs prod). Untuk aplikasi berisiko tinggi, tambahkan jejak audit dan workflow review sehingga Anda bisa membuktikan siapa mengakses apa dan mengapa.
Keamanan, privasi, dan kepatuhan bukan pekerjaan administratif—mereka requirement produk.
Kejutan umum pemula: demo terasa instan dan murah, lalu penggunaan nyata jadi lambat dan mahal. Ini biasanya terjadi karena penggunaan token, retry, dan keputusan “alih ke model lebih besar” dibiarkan tak terkendali.
Penggerak terbesar sering bisa diprediksi:
Tetapkan anggaran eksplisit sejak dini, bahkan untuk prototipe:
Rancang prompt dan retrieval sehingga Anda tidak mengirim teks yang tidak perlu. Mis. ringkas percakapan lama, dan hanya lampirkan beberapa cuplikan relevan teratas alih-alih seluruh file.
Jangan optimalkan “biaya per request.” Optimalkan biaya per tugas yang berhasil (mis. “masalah terselesaikan,” “draf diterima,” “pertanyaan dijawab dengan sitasi”). Request yang lebih murah tetapi gagal dua kali justru lebih mahal dibandingkan request sedikit lebih mahal yang berhasil sekali.
Jika Anda merencanakan tier harga, sketsakan batas lebih awal (lihat /pricing) supaya performa dan unit economics tidak jadi pikiran belakangan.
Banyak pemula melakukan hal “bertanggung jawab” dan mengumpulkan log—lalu tidak pernah melihatnya. Aplikasi perlahan turun kualitas, pengguna mencari jalan lain, dan tim terus menebak apa yang salah.
Monitoring harus menjawab: Apa yang pengguna coba lakukan, di mana gagal, dan bagaimana mereka memperbaikinya? Lacak beberapa event bernilai tinggi:
Sinyal ini lebih actionable daripada “token terpakai” saja.
Tambahkan cara mudah menandai jawaban buruk (thumbs down + alasan opsional). Lalu jadikan operasional:
Seiring waktu, set evaluasi Anda menjadi “sistem imun” produk.
Buat proses triase ringan agar pola tidak hilang:
Monitoring bukan pekerjaan ekstra—itu cara Anda berhenti mengirim bug yang sama dalam bentuk baru.
Jika Anda membangun fitur AI pertama, jangan coba “mengakali” model. Buat pilihan produk dan engineering yang jelas, dapat diuji, dan bisa diulang.
Sertakan empat hal:
Mulailah dengan alur terkecil yang bisa benar.
Definisikan aksi yang diizinkan, minta keluaran terstruktur bila memungkinkan, dan tambahkan “Saya tidak tahu / butuh info lebih” sebagai hasil valid. Jika menggunakan RAG, pertahankan sistem sempit: sedikit sumber, filter ketat, dan sitasi jelas.
Jika Anda membangun di Koder.ai, pola berguna adalah memulai di Mode Perencanaan (agar alur kerja, sumber data, dan aturan penolakan jelas), lalu iterasi dengan perubahan kecil dan andalkan snapshot + rollback ketika tweak prompt atau retrieval memperkenalkan regresi.
Sebelum mengirim, verifikasi:
Saat kualitas rendah, perbaiki dengan urutan ini:
Ini membuat progres terukur—dan mencegah “tweak prompt acak” menjadi strategi Anda.
Jika Anda ingin mengirim lebih cepat tanpa membangun ulang stack setiap kali, pilih tooling yang mendukung iterasi cepat dan handoff bersih ke produksi. Misalnya, Koder.ai dapat menghasilkan frontend React, backend Go, dan skema PostgreSQL dari chat, sambil tetap memungkinkan Anda mengekspor source code dan melakukan deploy/hosting dengan domain kustom—berguna ketika fitur AI Anda pindah dari prototipe menjadi sesuatu yang diandalkan pengguna.
Mulailah dengan menulis job-to-be-done dalam bahasa sederhana dan tentukan keberhasilan yang dapat diukur (mis. waktu tersimpan, tingkat kesalahan, tingkat penyelesaian). Kemudian pilih satu langkah v1 yang sempit dalam alur kerja yang sudah ada dan sebutkan dengan jelas apa yang tidak akan Anda bangun dulu.
Jika Anda tidak dapat mengukur bahwa sesuatu menjadi “lebih baik,” Anda akan berakhir mengoptimalkan demo daripada hasil nyata.
Baseline adalah “kontrol” non-AI (atau minimal-AI) sehingga Anda bisa membandingkan akurasi, kecepatan, dan kepuasan pengguna.
Baseline praktis meliputi:
Tanpa baseline, Anda tidak bisa membuktikan ROI—atau bahkan mengetahui apakah AI memperburuk alur kerja.
Tulis prompt seperti requirement produk:
Lalu tambahkan beberapa contoh dan setidaknya satu kontra-contoh untuk “jangan lakukan ini.” Ini membuat perilaku dapat diuji, bukan bergantung pada feeling.
Asumsikan model tidak mengetahui kebijakan, harga, roadmap, atau riwayat pelanggan Anda yang terkini.
Jika jawaban harus sesuai dengan kebenaran internal, Anda perlu memberikan kebenaran itu melalui konteks resmi (dokumen, hasil database, atau cuplikan yang diambil) dan meminta model untuk mengutip. Jika tidak, paksa fallback aman seperti “Saya tidak tahu berdasarkan sumber yang diberikan—ini cara memverifikasinya.”
Karena retrieval tidak menjamin relevansi. Kegagalan umum: chunking buruk, pencocokan kata kunci bukan makna, dokumen usang, dan memberi terlalu banyak cuplikan berkualitas rendah.
Tingkatkan kepercayaan dengan:
Jika Anda tidak bisa mengutipnya, jangan hadirkan sebagai fakta.
Mulailah dengan set evaluasi kecil yang representatif (30–100 kasus) yang mencakup:
Lacak pemeriksaan konsisten:
Demo menangani “happy path,” tapi pengguna nyata membawa:
Rancang keadaan kegagalan eksplisit (tidak ada hasil retrieval, timeout, limit) sehingga aplikasi menurun dengan anggun alih-alih mengembalikan omong kosong atau diam.
Buat verifikasi menjadi default supaya pengguna dapat memeriksa dengan cepat:
Tujuannya agar perilaku paling aman juga merupakan jalur tercepat bagi pengguna.
Tentukan sebelumnya apa yang tidak boleh terjadi, dan paksa itu di produk:
Anggap ini sebagai requirement produk, bukan pekerjaan kepatuhan yang ditunda.
Pendorong terbesar biasanya panjang konteks, panggilan tool, rantai multi-langkah, dan retry/fallback.
Letakkan batas keras di kode:
Optimalkan biaya per tugas yang berhasil, bukan biaya per request—retry yang gagal seringkali biaya sebenarnya.
Jalankan sebelum setiap perubahan prompt/model/config untuk mencegah regresi diam-diam.
