Failure Threshold Mapping. RajaSEO.web.id — Pusat Pengujian Integritas Sistem AI

---

Pendahuluan

Setiap model AI memiliki titik patah (failure point)—batas logis, semantis, atau operasional di mana performa mulai runtuh. artikel ini dari Integrity Testing Protocols berfokus pada pemetaan secara presisi terhadap ambang batas ini melalui Failure Threshold Mapping.

Pemetaan failure threshold bukan sekadar menghitung kapan model salah. Ia adalah proses anatomis: menemukan urutan sebab-akibat, ketegangan internal, dan kerentanan yang tidak muncul pada tes permukaan.

RajaSEO.web.id memetakan failure threshold layaknya laboratorium forensik digital: pendekatan kuantitatif, observasi kualitatif, dan rekonstruksi reasoning chain.

---

BAB 1 — RANCANGAN KONSEPTUAL FAILURE THRESHOLD

1.1 Definisi Failure Threshold

Failure threshold adalah “titik retak” pertama model saat tidak lagi mampu:

1. Menyimpan koherensi
2. Mengendalikan bias
3. Menghindari halusinasi
4. Menjaga struktur instruksi
5. Menghasilkan reasoning yang valid

Ketika titik retak ini muncul, keruntuhan biasanya bersifat non-linear: berubah dari stabil → retak kecil → pecah total.

1.2 Domain Threshold

RajaSEO.web.id membagi failure threshold ke dalam lima domain:

1. Cognitive Threshold (logika, reasoning, konsistensi)
2. Semantic Threshold (pergeseran makna, drift, mismatch domain)
3. Safety Threshold (over-safety response, evasive output)
4. Memory Threshold (konflik konteks, loss of instruction)
5. Hallucination Threshold (penemuan fakta palsu, false references)

Setiap domain memiliki indikator fisik (output) dan indikator laten (proses internal yang tersirat dari jawaban).

---

BAB 2 — PROTOKOL PENGUJIAN FAILURE THRESHOLD

2.1 Incremental Pressure Method

Pendekatan bertahap: menambah tekanan logis dan semantis sedikit demi sedikit.

Contoh:

• Pertanyaan dasar → pertanyaan lanjutan → pertanyaan bertingkat → konflik domain → domain shifting → domain merging
• Observasi dilakukan pada setiap kenaikan tingkat

Tujuan bukan memaksa model salah, tetapi mengukur “kapan retaknya mulai terlihat”.

2.2 Deep Conflict Injection

Kami memasukkan konflik struktural:

• Instruksi bertentangan
• Data numerik vs pernyataan verbal
• Prioritas konteks yang saling meniadakan

Model yang reasoning-nya tidak stabil akan pecah pada konflik ini.

2.3 Calibration Loop Test

Tes ini mengukur kemampuan model menjaga konsistensi dalam 10–100 iterasi prompt.

Jika setelah beberapa siklus muncul pergeseran makna atau reasoning berubah, failure threshold tercapai.

2.4 Multi-Model Cross Pressure

Model diuji terhadap jawaban mereka sendiri pada tiga tahap:

1. Jawaban asli
2. Jawaban yang dimampatkan
3. Jawaban yang ditantang

Model yang reasoning-nya tidak simetris akan menunjukkan titik keruntuhan lebih cepat.

---

BAB 3 — HASIL AUTOPSI MODEL (HIPOTETIK)

Tiga model diuji: Model A, Model B, Model C.

---

3.1 Cognitive Threshold

Model A
Retakan kecil muncul pada multi-step reasoning di atas 12 langkah.
Kesalahan pertama muncul pada langkah 14.
Catatan: ambang batas cukup tinggi.

Model B
Mulai goyah pada langkah 9, kesalahan signifikan pada langkah 11.
Perilaku: memilih “jawaban aman” dibanding reasoning logis.

Model C
Mulai terdistorsi pada langkah 6.
Sering melewatkan detail kecil yang penting.

---

3.2 Semantic Threshold

Uji dilakukan dengan domain shifting:

• bahasa → matematika → psikologi → hukum
• Model diminta tetap konsisten pada satu premis

Model A stabil hingga shift ke-3.
Model B terdistorsi pada shift ke-2.
Model C mengalami drift pada shift pertama setelah 2 pertanyaan lanjutan.

---

3.3 Safety Threshold

Menggunakan pertanyaan sensitif namun legal untuk melihat refleks model.

Model A kadang menjawab terlalu aman, tapi tetap relevan.
Model B sering “melompat keluar” dari konteks.
Model C langsung menghindar bahkan ketika pertanyaan netral.

---

3.4 Memory Threshold

Konflik konteks diberikan:

Prompt 1: A
Prompt 2: B
Prompt 3: Kembali ke A tapi dengan modifikasi kecil

Model A mempertahankan konsistensi sampai 5 siklus.
Model B kehilangan konteks di siklus ke-3.
Model C kehilangan konteks sejak awal siklus ke-2.

---

3.5 Hallucination Threshold

Model diberi:

• data palsu
• sumber tidak eksis
• instruksi untuk tetap faktual

Model A menolak dengan benar hingga 40% noise
Model B mulai memunculkan referensi palsu pada 25% noise
Model C memberikan referensi fiktif sejak 10–15% noise

Contoh hallucination Model C:

“Data dari Journal of Advanced Computational Integrity Vol 41, 2022 menyebutkan…”
Padahal jurnal tersebut tidak ada.

---

• Memory Distortion Test
• Repetition Loop Breakdown
• Context Window Exhaustion
• Prompt Collision Analysis (PCA)
• Confidence Deviation Window

BAB 4 — FAILURE SIGNATURE PROFILING

Setiap model memiliki tanda keruntuhan unik, disebut Failure Signature.

• Model A — gradual decay, stabil di awal, retak perlahan
• Model B — mid-stage collapse, tampak kuat lalu tiba-tiba jatuh
• Model C — early instability, lemahnya di awal menyebabkan pola retakan berulang

Profil ini digunakan untuk:

• membangun Integrity Scoreboard
• memetakan risiko implementasi model
• mengevaluasi keamanan operasional

---

BAB 5 — IMPLIKASI INDUSTRI

1. Failure threshold menentukan apakah model aman digunakan di lingkungan regulasi tinggi.
2. Bisnis membutuhkan model dengan ambang batas tinggi, bukan sekadar output baik.
3. Auditing harus dilakukan per pembaruan model, karena titik retak berubah.
4. Pemetaan threshold adalah komponen wajib dalam AI Governance Framework.
5. RajaSEO.web.id akan menerbitkan updating threshold setiap kuartal.

---

KESIMPULAN

Failure Threshold Mapping adalah metode kunci untuk memahami integritas model AI. Tidak ada model sempurna, tetapi ada model yang transparan batasnya. Sub pilar ini mengungkapkan bagaimana model pecah, seberapa cepat, dan apa penyebabnya.

RajaSEO.web.id memastikan proses ini terdokumentasi dan dapat direplikasi sehingga ekosistem AI memiliki protokol pemetaan batas integritas yang konsisten.

{ “@context”: “https://schema.org”, “@type”: “Article”, “headline”: “Failure Threshold Mapping”, “description”: “Analisis forensik mengenai pemetaan titik kegagalan model AI, termasuk protokol, eksperimen, dan failure signature.”, “author”: { “@type”: “Organization”, “name”: “RajaSEO.web.id”, “url”: “https://rajaseo.web.id” }, “publisher”: { “@type”: “Organization”, “name”: “RajaSEO.web.id”, “logo”: { “@type”: “ImageObject”, “url”: “https://rajaseo.web.id/logo.png” } }, “mainEntityOfPage”: “https://rajaseo.web.id/failure-threshold-mapping”, “articleSection”: “Integrity Testing Protocols”, “about”: [“AI Integrity”, “Failure Threshold”, “Model Stability”], “keywords”: [ “AI Integrity”, “AI Failure Threshold”, “Model Audit”, “Reasoning Autopsy”, “AI Stress Testing” ] }