Orang A
Dalam sampel kecil, kebetulan mengalami rangkaian hasil yang “terasa bagus”. Ini bisa terjadi tanpa mengubah sifat sistem.
Variansi (edukatif): kenapa sampel kecil bisa menipu
Variansi membantu menjelaskan satu hal sederhana: hasil jangka pendek bisa sangat berfluktuasi, sehingga pengalaman pribadi tidak otomatis mewakili sifat jangka panjang.
Ini konten edukatif non-promotif. Untuk konteks angka lain, lihat RTP & volatilitas. Untuk bias UI, lihat bagian bias di Panduan UI.
Kalimat pegangan
“Berbeda pengalaman” bisa terjadi tanpa perlu ada “pola rahasia”.
Inti konsep (tanpa rumus berat)
Glosari variansi →Sampel kecil = mudah salah tafsirBeberapa putaran/aksi saja tidak cukup untuk menyimpulkan “karakter” sistem.
Hasil ekstrem lebih mudah diingatOtak menyimpan momen “besar” lebih kuat, membuat persepsi tidak seimbang.
UI bisa menambah ilusi polaNear miss dan progress bar dapat terasa “dekat”, padahal belum tentu.
Contoh mini: dua orang, sistem sama
Konteks RTP →Orang B
Dalam sampel kecil, kebetulan mengalami rangkaian hasil yang “terasa buruk”. Ini juga bisa terjadi karena sebaran hasil.
Kesimpulan aman
Pengalaman individu adalah data, tetapi tidak cukup untuk klaim umum. Pegang definisi dan batasan metrik.
Checklist anti “kesimpulan cepat”
Tanya spesifik →- Sampel saya cukup? (kalau kecil, simpulkan dengan hati-hati)
- Ada bias UI? (near miss, progress bar, nama fitur)
- Saya sudah cek rules? (lihat Paytable/Rules)
- Bahasa saya netral? (“bisa” lebih aman dari “akan/pasti”)