Dalam dunia analisis data, keakuratan hasil sangat bergantung pada seberapa baik sampel yang kita ambil mewakili populasi yang sebenarnya. Namun, sering kali muncul tantangan yang disebut sebagai Biased Data. Data yang bias terjadi ketika kita mencoba merepresentasikan suatu populasi target dengan cara mengambil data dari sampel yang tidak acak (non-random sample). Hal ini mengakibatkan kesimpulan yang ditarik tidak objektif dan dapat menyesatkan proses pengambilan keputusan.

Berdasarkan metodenya, terdapat dua jenis utama bias yang sering ditemui dalam pengumpulan data:

  • · Selection Bias (Bias Seleksi)
    • Bias seleksi terjadi ketika data diambil dari sampel yang tidak acak untuk merepresentasikan populasi yang dituju.
    • Contoh: Melakukan jajak pendapat politik hanya melalui nomor telepon rumah (landline). Hal ini dapat menghasilkan sampel yang bias karena cenderung hanya mewakili kelompok usia tertentu (biasanya orang tua) dan melewatkan kelompok usia yang lebih muda.
    • Simpson’s Paradox: Merupakan varian dari bias seleksi. Fenomena ini terjadi ketika sebuah tren tertentu muncul dalam beberapa subkelompok data, namun tren tersebut menghilang atau justru berbalik arah saat subkelompok tersebut digabungkan menjadi satu.
  • · Survivor Bias (Bias Kelangsungan Hidup)
    • Bias ini terjadi ketika data sampel hanya terdiri dari jumlah observasi yang sangat besar yang merujuk pada hasil dari peristiwa tertentu saja. Dengan kata lain, kita hanya melihat data yang “bertahan” atau lolos dari suatu proses seleksi alamiah dan mengabaikan data yang gagal, sehingga gambaran yang didapat menjadi tidak lengkap.

Mengidentifikasi keberadaan bias adalah langkah krusial sebelum melakukan analisis lebih lanjut. Baik itu Selection Bias maupun Survivor Bias, keduanya berpotensi mendistorsi realitas dan menghasilkan prediksi yang tidak akurat. Dengan memahami bahwa data yang kita miliki mungkin berasal dari sampel yang tidak acak, kita dapat lebih berhati-hati dalam menginterpretasikan hasil dan terus berupaya menggunakan metode pengambilan sampel yang lebih representatif demi mendapatkan wawasan yang benar-benar valid.