Abraham Wald dan Survivorship Bias

Abraham Wald (1902 – 1950) adalah seorang matematikawan kelahiran Cluj, Austria-Hungaria (sekarang Rumania). Ketika dia menyelesaikan studinya di 1930an, saat itu Austria sedang krisis ekonomi yang menyebabkan ia kesulitan direkrut menjadi Professor di sana. Pada akhirnya dia ditawarkan karir profesor statistik di Columbia University, New York. Saat itu bersamaan dengan berkuasanya Nazi di Austria. Wald merupakan salah satu manusia jenius eropa berketurunan Yahudi yang menyingkir ke Amerika Serikat karena Nazi berkuasa.

Abraham Wald (foto: Wikipedia)

Pada saat itu sedang Perang Dunia ke 2. Wald ditugaskan di Statistical Research Group (SRG) yang mengerjakan proyek rahasia semacam Proyek Manhattan. Hanya saja yang dihasilkan bukan bom atom, tetapi sebuah persamaan. Salah pekerjaan mereka adalah meneliti jumlah pesawat tempur yang selamat kembali ke markas setelah pergi bertempur. Pada umumnya, jika tak ingin pesawat jatuh karena ditembaki peluru, kita akan memasang armor di pesawat. Tetapi terlalu banyak armor yang dipasang akan membuat bobot pesawat semakin berat dan menjadi tidak lincah dalam bermanuver. Bobot yang berat juga akan membuat pesawat semakin boros bahan bakarnya. Oleh karena itu, pertanyaannya adalah, pasti ada titik optimum dari pemasangan armor di pesawat tempur.

Saat itu, militer juga memberikan data yang membantu SRG memecahkan masalah tersebut. Data yang diberikan adalah rata-rata jumlah lubang akibat tembakan musuh di badan pesawat yang kembali dari medan peperangan. Data tersebut kurang lebih menunjukkan bahwa lubang terbanyak berada di posisi fuel tank, badan pesawat, dan terakhir paling sedikit berada di bagian mesin. Dengan melihat data tersebut, militer dapat mengambil kesimpulan bahwa mereka dapat memasang armor sesuai dengan lokasi yang sering tertembak tanpa perlu memasang armor di seluruh bagian pesawat sehinggia membuatnya menjadi berat. Mereka juga berkesimpulan bahwa harus menambah armor di bagian tangki pesawat, bagian yang paling banyak mendapat tembakan.

Kesimpulan di atas nampak masuk akal bukan? Bagian yang sering tertembak lah yang harus dilindungi dengan diperkuat armor. Tetapi saat itu, Wald tak setuju. Dia berpendapat sebaliknya, pasanglah armor di bagian yang paling jarang tertembak yaitu mesin. Ia memperoleh kesimpulan seperti ini karena data tersebut diambil dari pesawat yang berhasil kembali ke markas. Data tersebut tidak mencakup pesawat yang tidak berhasil kembali ke markas alias jatuh. Bagian vital dari pesawat yang membuatnya dapat kembali selamat ke markas tentu adalah mesinnya.

Analogi di atas kurang lebih seperti korban luka tembak ketika peperangan. Korban luka tembak di bagian kaki lah yang paling banyak dirawat di rumah sakit karena korban luka tembak di dada tentu tak akan selamat. Oleh karena itu armor didesain untuk bagian perut dan dada. Fenomena inilah yang disebut survivorship bias.

Survivorship bias adalah kesalahan logika akibat terlalu berkonsentrasi kepada mereka/hal yang “selamat” dengan meniadakan penelitian lebih lanjut dari mereka/hal yang “tak selamat”. Wald yang tentu pengalamannya di bidang pesawat tempur kalah jauh dengan militer berhasil untuk tak terjebak survivorship bias.

Paper mengenai cerita pesawat tempur ini dapat dilihat di link ini

Sumber :

Jordan Ellenberg. How Not To Be Wrong: The Power of Mathematical Thinking.  Penguin Press. 2014

 

Iklan

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s