Tahap 1: Belajar Prompting Dasar
Prompt engineering adalah seni berkomunikasi dengan AI. Sebagai analis atau pialang, instruksi yang Anda berikan menentukan kualitas output yang Anda terima. Di modul dasar ini, kita belajar menghindari prompt yang "ambigu" dan mulai menggunakan instruksi yang "terstruktur".
"Buatkan analisa saham bank hari ini."
Terlalu luas, AI akan memberikan jawaban yang sangat umum dan tidak spesifik.
"Bertindaklah sebagai Senior Equity Analyst. Analisa saham BMRI dan BBRI berdasarkan rasio PBV, PER, dan NPL dari laporan keuangan Q3 2025. Buat dalam format tabel perbandingan dan berikan kesimpulan mana yang lebih undervalued."
Spesifik, memiliki peran (persona), menyebutkan metrik yang jelas, dan format output yang diinginkan.
Assign Persona
Beri AI peran spesifik (Trader, Analis, Economist).
Konteks Jelas
Berikan latar belakang kondisi pasar saat ini.
Tugas Spesifik
Jangan gabungkan terlalu banyak perintah dalam 1 kalimat.
Format Output
Minta hasil dalam bentuk tabel, bullet points, atau JSON.
Mengolah Laporan Keuangan Secara Otomatis dengan Sistem RAG
Kendala utama AI standar adalah ia tidak mengetahui data internal atau laporan keuangan terbaru BJB Sekuritas. Di sinilah Retrieval-Augmented Generation (RAG) berperan.
Dokumen Internal
Laporan keuangan, prospektus, dan riset internal di-upload ke dalam sistem database vektor tertutup yang aman.
Retrieval (Pencarian)
Saat Anda bertanya, AI akan mencari paragraf/data yang paling relevan dari ribuan halaman dokumen dalam hitungan detik.
Generation (Jawaban)
AI menyusun jawaban cerdas dan terstruktur murni berdasarkan data valid dari dokumen internal, menghindari halusinasi.
Contoh Use Case Pengolahan Laporan Keuangan
"Berdasarkan PDF Laporan Tahunan ASII 2025 yang ada di sistem, tolong ekstrak segmen bisnis mana yang menyumbang laba terbesar dan bandingkan dengan tahun 2024. Berikan insight apakah tren ini akan berlanjut di tahun depan."
Dengan RAG, AI tidak mengarang bebas. Ia akan membaca tabel neraca di dokumen tersebut, menghitung perbandingan, dan menyajikan analisa langsung ke layar Anda.
Intermezzo: Studi Kasus Video
Sebelum lanjut ke materi riset teknikal dan analisa, mari tonton paparan singkat mengenai pentingnya implementasi AI di kehidupan kita.
Tahap 2: Riset Saham dan Analisa
Menggabungkan AI dengan data fundamental dan teknikal memberikan edge kompetitif. Anda dapat meminta AI untuk merangkum sentimen berita pasar terkini, melakukan analisa SWOT pada sebuah emiten, hingga mengidentifikasi pola teknikal dari narasi pasar.
-
Analisa Sentimen Makro
Prompt: "Bagaimana dampak kenaikan suku bunga BI terhadap sektor properti (BSDE, CTRA) dalam jangka pendek?"
-
Screening Fundamental Cepat
Prompt: "Carikan saya 5 emiten di sektor consumer goods dengan ROE di atas 15%, DER di bawah 1, dan valuasi PBV masih di bawah rata-rata industrinya."
Tahap 3: Belajar Prompt Lanjutan
Untuk riset kompleks, kita harus memandu logika AI. Ini dikenal sebagai teknik prompting tingkat lanjut.
Chain of Thought (CoT)
Memaksa AI untuk "berpikir langkah demi langkah" sebelum memberikan jawaban akhir. Ini sangat krusial untuk kalkulasi finansial atau penarikan kesimpulan yang logis.
CONTOH PENERAPAN
"...sebelum memberikan rekomendasi Buy/Sell, tolong jelaskan logikamu secara langkah demi langkah (step-by-step) mulai dari tinjauan makro, tren industri, fundamental perusahaan, hingga posisi teknikal saat ini."
Few-Shot Prompting
Memberikan 2-3 contoh format input dan output yang kita inginkan agar AI meniru persis gaya bahasa dan struktur laporan yang biasa digunakan di BJB Sekuritas.
CONTOH PENERAPAN
"Contoh 1: [Laporan BBCA] -> [Kesimpulan Singkat: ...]
Contoh 2: [Laporan TLKM] -> [Kesimpulan Singkat: ...]
Sekarang, lakukan hal yang sama untuk data [Laporan ASII] berikut..."
Download Modul Pembelajaran Prompting
Dapatkan akses ke perpustakaan panduan PDF lengkap untuk dipelajari secara offline. Berisi contekan (cheat-sheet) prompt khusus industri pasar modal, panduan RAG, dan silabus lanjutan.
Sudah Siap Praktek?
Langsung uji coba semua teknik prompting di simulator interaktif kami.