Halusinasi AI dalam Analisa Data: Contoh Nyata dan Cara Nangkepnya

Halusinasi AI adalah output yang disajikan seyakin fakta padahal isinya karangan.

Yang bikin repot di analisa data: halusinasi nggak keluar dalam bentuk error. Dia keluar dalam bentuk query yang rapi, angka yang bulat, dan penjelasan yang enak dibaca.

Aku kumpulin lima bentuk yang paling sering aku temuin sepanjang setahun terakhir, plus cara nangkep masing-masing.

Kenapa AI bisa ngarang?

Model bahasa dilatih buat memprediksi kata berikutnya yang paling masuk akal. Bukan buat ngecek kebenaran.

Jadi kalau kamu nanya "berapa rata-rata churn rate SaaS di Indonesia", AI nggak nyari data. Dia nyusun kalimat yang bentuknya kayak jawaban yang bener, lengkap dengan angka, nama lembaga, dan tahun.

Bentuknya bener. Isinya belum tentu.

Ditambah satu hal: AI hampir nggak pernah bilang "aku nggak tau". Nada yakin itu default-nya, dan itu yang bikin halusinasi lolos.

Bentuk 1: Kolom dan tabel yang nggak ada

Yang paling sering. Aku minta query buat ngitung pelanggan yang berhenti belanja.

SELECT COUNT(*)
FROM pelanggan
WHERE churn_date IS NOT NULL
  AND status_aktif = 'inactive';

Kelihatan wajar. Masalahnya, tabel pelanggan di toko_berkah nggak punya kolom churn_date, apalagi status_aktif. AI nebak dari pola database yang umum di data pelatihannya.

Cara nangkep: gampang. Query-nya bakal error. Ini justru bentuk halusinasi yang paling ramah, karena ketahuan dalam 3 detik.

Cara nyegah: kasih skema tabel di awal percakapan. Tempel DESCRIBE atau daftar kolom lengkap dengan tipe datanya. Tingkat halusinasi kolom turun drastis begitu AI tau bentuk data kamu.

Bentuk 2: Statistik dengan sumber palsu

Ini yang paling berbahaya buat konten dan presentasi.

Aku pernah dapet: "Menurut laporan McKinsey 2024, 73 persen perusahaan Indonesia yang pakai data analytics ngalamin peningkatan margin 15 persen."

Nama lembaganya nyata. Tahunnya wajar. Angkanya spesifik. Formatnya persis kayak kutipan riset beneran.

Laporannya nggak ada.

Cara nangkep: minta link. Buka link-nya. Cari angkanya di halaman itu. Kalau linknya error atau isinya nggak nyebut angka itu, angkanya nggak ada.

Aturan yang aku pakai: statistik tanpa link yang bisa dibuka = statistik yang nggak ada. Nggak ada pengecualian.

Bentuk 3: Fungsi SQL yang nggak didukung database kamu

AI sering nyampur dialek SQL.

-- Ini jalan di PostgreSQL
SELECT DATE_TRUNC('month', tanggal) AS bulan, SUM(total)
FROM transaksi GROUP BY 1;

-- Tapi kalau kamu pakai MySQL, ini error.
-- MySQL pakai DATE_FORMAT(tanggal, '%Y-%m-01')

Atau versi yang lebih halus: AI pakai QUALIFY (fitur BigQuery dan Snowflake) di query yang kamu jalanin di PostgreSQL.

Cara nangkep: ini juga ketahuan lewat error. Tapi yang bikin makan waktu, kamu bakal ngira query-nya salah logika padahal cuma salah dialek.

Cara nyegah: sebut database kamu di prompt. "Aku pakai MySQL 8." Satu kalimat, hemat 20 menit.

Bentuk 4: Angka yang salah tapi masuk akal

Ini yang paling mahal.

Query-nya jalan. Nggak ada error. Angkanya keluar rapi. Dan angkanya salah.

Contoh dari toko_berkah: AI nulis query buat ngitung pelanggan setia, tapi JOIN-nya ke tabel transaksi_item, bikin satu struk berisi 3 barang kehitung sebagai 3 transaksi.

Hasilnya: 1.284 pelanggan setia. Angka yang bener: 417.

Selisih 208 persen. Dan nggak ada satu pun error message.

Cara nangkep: hitung baris sebelum dan sesudah JOIN. Kalau naik, ada yang gandain. Langkah lengkapnya aku tulis di checklist verifikasi output AI.

Error yang bikin sistem berhenti itu murah. Error yang senyap itu yang mahal.

Bentuk 5: Ngarang isi data yang dia nggak lihat

Kamu tempel 20 baris data, minta AI "ringkas insight dari data ini".

Yang keluar: "Terlihat tren peningkatan penjualan di kuartal ketiga, dengan kategori elektronik menyumbang 34 persen dari total."

Padahal 20 baris yang kamu tempel nggak ada kategori elektronik, dan nggak nyampe kuartal ketiga.

AI ngisi kekosongan dengan pola yang "biasanya" muncul di data penjualan.

Cara nangkep: cocokin tiap klaim ke baris yang beneran ada. Kalau AI nyebut angka, tanya "baris nomor berapa?"

Contoh kasus: laporan yang hampir salah kirim

Maret 2026, aku bantu bikin laporan kuartalan buat distributor FMCG. Dataset 3 bulan, 47.000 transaksi.

AI ngasih ringkasan yang enak banget dibaca. Lima poin, semuanya kedengaran cerdas. Satu di antaranya:

"Cabang Serpong nunjukin pertumbuhan tertinggi (+34%), didorong kenaikan penjualan kategori Frozen Food yang naik 61% dibanding kuartal sebelumnya."

Aku cek. Tiga masalah:

1. Pertumbuhan Serpong emang tertinggi, tapi +11%, bukan 34%.
2. Kategori Frozen Food nggak ada di dataset itu. Kategori yang ada: Sembako, Minuman, Rokok, Perawatan.
3. Kuartal sebelumnya nggak ada di data yang aku kasih. Nggak ada pembanding sama sekali.

Satu kalimat, tiga halusinasi. Dan kalimat itu kalimat yang paling meyakinkan di seluruh laporan.

Kalau nggak dicek, kalimat itu masuk slide dan dibaca 12 orang di rapat direksi.

Cara nekan halusinasi (tapi nggak menghilangkan)

1. Kasih skema tabel di awal. Nama kolom, tipe data, dan 3 baris contoh. Ini yang paling ngaruh.
2. Sebut database dan versinya. "PostgreSQL 15", bukan cuma "SQL".
3. Izinkan AI bilang nggak tau. Tambahin di prompt: "Kalau info nggak ada di data yang aku kasih, bilang nggak ada. Jangan nebak."
4. Minta langkah kerjanya, bukan cuma jawabannya. Jejak yang bisa diperiksa lebih berguna dari kesimpulan yang rapi.
5. Verifikasi di database, bukan di chat. Nanya "ini bener nggak?" ke AI cuma dapet jawaban "bener".

Anggap output AI sebagai draft dari junior yang kerjanya cepat tapi belum bisa dipercaya penuh. Berguna banget. Tetap perlu direview.

Soal keterbatasan ini, dokumentasi resmi OpenAI sendiri nyaranin buat selalu kasih model referensi konkret dan cara buat ngecek kerjanya.

FAQ

Apa itu halusinasi AI?

Halusinasi AI adalah output yang disajikan seyakin fakta padahal isinya karangan. Ini muncul karena model bahasa dilatih buat memprediksi kata berikutnya yang paling masuk akal, bukan buat ngecek kebenaran. Di analisa data, bentuknya paling sering: nama kolom yang nggak ada, sumber statistik yang nggak pernah terbit, dan fungsi SQL yang nggak didukung database kamu.

Kenapa AI ngarang nama kolom yang nggak ada?

Karena AI nggak lihat database kamu. Dia nebak dari pola yang umum di data pelatihan. Kalau kamu nanya soal churn, dia bakal nulis query pakai kolom churn_date walaupun tabel kamu nggak punya kolom itu. Solusinya: kasih skema tabelmu ke AI di awal percakapan.

Gimana cara tau statistik dari AI itu asli atau ngarang?

Buka link sumbernya. Kalau AI ngasih angka tanpa link, minta linknya. Kalau linknya error atau isinya nggak nyebut angka itu, anggap angkanya nggak ada. Model bahasa bisa ngarang judul riset, nama lembaga, dan tahun terbit yang semuanya kedengaran wajar.

Apa halusinasi bisa dihilangkan sepenuhnya?

Nggak bisa dihilangkan, tapi bisa ditekan. Yang paling ngaruh: kasih konteks nyata seperti skema tabel dan contoh baris, minta AI nunjukin langkah kerjanya, dan izinkan dia bilang nggak tau. Sisanya kerjaan kamu: verifikasi.

Halusinasi mana yang paling berbahaya di analisa data?

Angka yang salah tapi masuk akal. Kolom fiktif langsung bikin query error, jadi ketahuan dalam hitungan detik. Tapi angka yang meleset 20 persen karena JOIN gandain baris bakal lolos sampai rapat dan jadi dasar keputusan. Error yang senyap itu yang mahal.

Penutup

Yang perlu nempel:

• Nada yakin dari AI bukan tanda datanya bener. Itu default-nya.
• Statistik tanpa link yang bisa dibuka = statistik yang nggak ada.
• Halusinasi paling mahal itu yang nggak bikin error.

Langkah praktis buat nangkepnya udah aku susun jadi 7 langkah di cara verifikasi output AI saat analisa data.

Kalau bagian JOIN yang gandain baris masih bikin bingung, mampir ke halaman fungsi JOIN atau cek definisi JOIN di glossary.