Sehari-hari kita sering membuat kesalahan dalam menarik kesimpulan. Bagian ini akan membicarakan fallacies, sejumlah kesalahan umum yang sering dibuat orang dalam menalar.
Baru: Kesesatan-kesesatan statistik, peluang, dan komposisi.
Fallacies
Kesesatan Pengecualian
Ketika kita berhasil membuat generalisasi, kita harus tetap menyadari bahwa kasus-kasus tertentu mungkin tidak cocok dengan generalisasi kita. Misalnya, ketika kita pikir semua kuda meringkik, kita harus menyadari juga bahwa ada kemungkinan kuda yang tidak meringkik. Kasus seperti ini disebut pengecualian. Jika generalisasinya sangat kuat, maka pengecualiannya disebut sebagai anomali atau keanehan.
Kesesatan Generalisasi
- Anton
- Semua orang pasti suka kalau diberi uang.
- Badi
- Kok tahu? Kamu sudah tanya semua orang?
- Anton
- Belum.
- Badi
- Lha kok tahu?
- Anton
- Tahu dong. Dari saya kecil sampai hari ini, setiap orang yang saya temui suka kalau diberi uang.
- Badi
- Kamu sudah ketemu semua orang? Kan belum.
- Anton
- Memang belum. Tapi saya pikir semua orang pasti seperti itu juga.
Banyak sekali kepercayaan kita yang sebenarnya adalah hasil dari penalaran semacam itu. Penalaran semacam itu disebut sebagai generalisasi.
Statistical Special Pleading
Bisa terjadi orang membandingkan dua macam statistik yang sebenarnya diambil dari populasi yang berbeda.
Penelitian terhadap siswa SMAK Z menunjukkan, sekitar 60% siswa terlambat setiap harinya. Setelah jam masuk diganti pukul 07.30, maka dari siswa-siswi yang rumahnya di sekitar sekolah, yang terlambat hanya 2% saja. Ini membuktikan bahwa penggantian jam masuk sangat efektif mencegah keterlambatan.
Perhatikan bahwa penelitian yang pertama 60% siswa terlambat, tidak menyebutkan 60% siswa yang mana. Tetapi yang kedua, 2% siswa terlambat disebutkan yang tinggal di sekitar sekolah.
Ecological Fallacy
Kesesatan ekologikal berbentuk seperti ini:
- Kesesatan Ekologikal
- x adalah anggota P
P secara keseluruhan bersifat y
∴ x bersifat y
- Umur rata-rata orang Indonesia lebih tinggi 10 tahun daripada umur rata-rata orang Uganda. Hasan orang Indonesia, Marganda orang Uganda. Pasti Hasan akan berumur lebih panjang daripada Marganda.
atau
- Dialog -
Budi : Hasan, kamu anak SMA U ya?
Hasan : Iya.
Budi : Wah, hebat.
Biased Sample
- Bomi
- Semua orang suka film ini!
- Mila
- Siapa itu semua orang?
- Bomi
- Mmm… Aku, Enjel, sama Rina.
Berbeda dengan hasty generalization, di sini kamu mengambil sampel yang bias.
Spotlight Fallacy
Ada bentuk khusus dari biased sample, yang disebut Spotlight Fallacy. Kesesatan ini sering terjadi ketika kamu melihat berita yang sedang hangat di TV maupun majalah.
- Setelah melihat berita kerusuhan di Jakarta
- A
- Saya tidak akan pernah ke Indonesia.
- B
- Kenapa?
- A
- Orang Indonesia garang dan buas.
Media sering menciptakan gambaran yang bias tentang seseorang atau suatu daerah. Mengapa? Bukan karena media bermaksud seperti itu.
Hasty Generalization
Hasty generalization, atau generalisasi yang terburu-buru, adalah generalisasi yang kamu buat berdasarkan pengamatan yang terlalu sedikit.
- Johan
- Semua cowok pasti suka nonton film porno.
Semua cowok? Mungkin hanya dia serta beberapa temannya saja. Hati-hatilah karena generalisasi ini bisa mengubah cara kamu menilai orang lain.
Fallacy of Division
Kebalikan dari fallacy of composition, fallacy of division adalah kesesatan ketika kamu mengira bahwa setidaknya ada satu komponen yang bersifat seperti itu.
- Bentuk
- X terdiri dari x1, x2, … xn
X bersifat p
∴ x1, x2, … xn setidaknya ada satu yang bersifat p.
- Paduan suara itu bagus sekali. Pasti ada setidaknya satu orang yang ahli.
- Dialog-- Johan tinggal di rumah yang besar sekali. Enak ya.
