Texas Sharpshooter Fallacy

Raymond Kelvin Nando — Texas Sharpshooter Fallacy merupakan salah satu kekeliruan penalaran yang muncul ketika seseorang memilih data secara selektif untuk mendukung kesimpulan tertentu, sambil mengabaikan data lain yang bertentangan. Nama fallacy ini berasal dari analogi seorang penembak asal Texas yang menembak dinding acak, lalu menggambar target di sekitar lubang tembakan yang paling rapat untuk membuat dirinya tampak seperti penembak jitu. Dalam konteks argumentasi, fallacy ini sering muncul dalam riset, pemasaran, statistik, dan klaim kesehatan.

Pengertian Texas Sharpshooter Fallacy

Texas Sharpshooter Fallacy adalah kekeliruan logis di mana seseorang menyoroti kesamaan atau pola tertentu dalam data acak untuk membangun kesimpulan yang keliru, tanpa mempertimbangkan keseluruhan konteks atau variasi data. Kesalahan ini biasanya muncul karena confirmation bias, yaitu kecenderungan untuk mencari dan menafsirkan data sesuai keyakinan awal.

Fallacy ini melibatkan dua langkah bermasalah:

1. Memilih data yang cocok → hanya bagian yang mendukung kesimpulan.
2. Mengabaikan data yang tidak cocok → data yang melemahkan klaim tidak dipertimbangkan.

Ciri-ciri utama:

• Kesimpulan dibuat setelah melihat data (bukan berdasarkan hipotesis awal).
• Perbedaan besar dalam data disamarkan atau dihilangkan.
• Pola acak disalahartikan sebagai hubungan yang bermakna.
• Pemilihan sampel dilakukan secara cherry-picking.
• Klaim menggunakan korelasi palsu atau kebetulan statistik.

Fallacy ini sering digunakan secara tidak sengaja dalam analisis statistik amatir, namun juga dapat digunakan secara sengaja dalam propaganda atau pemasaran.

Contoh Texas Sharpshooter Fallacy

1. Klaim kesehatan palsu:
   Sebuah perusahaan suplemen hanya menampilkan hasil dari dua studi kecil yang menunjukkan manfaat produknya, tetapi mengabaikan sepuluh studi lain yang tidak menemukan efek apa pun.
2. Konspirasi statistik:
   Seseorang menghubungkan beberapa peristiwa historis yang kebetulan memiliki angka atau tanggal yang mirip, lalu mengklaim bahwa semuanya merupakan pola terencana, padahal ratusan peristiwa lain yang tidak sesuai pola diabaikan.
3. Penjualan produk atau iklan:
   Sebuah perusahaan menyoroti wilayah tertentu yang menunjukkan peningkatan penjualan dramatis untuk membuktikan efektivitas strategi pemasaran, tetapi tidak mengungkapkan bahwa sebagian besar wilayah lain mengalami penurunan.
4. Penelitian amatir:
   Peneliti memilih subset data yang memberikan hasil signifikan, lalu menyembunyikan subset lain yang menunjukkan hasil tidak signifikan.
5. Argumen politik:
   Politisi menyoroti dua negara dengan sistem ekonomi tertentu yang mengalami pertumbuhan, lalu mengabaikan banyak negara lain dengan sistem sama yang mengalami kegagalan.

Cara Mengatasi Texas Sharpshooter Fallacy

1. Gunakan desain penelitian yang benar:
   Bentuk hipotesis sebelum menganalisis data, bukan sesudahnya.
2. Periksa keseluruhan dataset:
   Pastikan semua data — termasuk yang bertentangan — dianalisis.
3. Waspadai pola kebetulan:
   Pahami bahwa data acak dapat membentuk pola semu (illusory patterns).
4. Gunakan uji statistik yang tepat:
   Periksa signifikansi, ukuran sampel, dan varians sebelum menarik kesimpulan.
5. Hindari cherry-picking:
   Tampilkan data secara transparan, termasuk kelemahannya.
6. Gunakan analisis independen:
   Minta pihak ketiga untuk memvalidasi hasil agar interpretasi tidak bias.
7. Lakukan replikasi:
   Jika pola hanya muncul sekali dan tidak dapat direplikasi, kemungkinan besar itu kebetulan.

Referensi

• Gigerenzer, G. (2002). Reckoning with Risk. Penguin Books.
• Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.
• Taleb, N. N. (2007). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. Random House.
• Huff, D. (1993). How to Lie with Statistics. W. W. Norton.
• Motulsky, H. (2014). Intuitive Biostatistics. Oxford University Press.