Risiko vs Ketidakpastian Risk vs Uncertainty

Apakah Risiko dan Ketidakpastian Itu Sama?

Kita sering menggunakan kata risiko dan ketidakpastian seolah-olah keduanya sama.

Misalnya:

“Masa depan itu penuh risiko.”

atau:

“Kita tidak tahu apa yang akan terjadi, jadi semuanya tidak pasti.”

Keduanya memang berhubungan.

Tetapi ada perbedaan penting.

Kalau kita tidak tahu apa yang akan terjadi, pertanyaan berikutnya adalah:

Seberapa jauh kita bisa memperkirakan kemungkinan yang terjadi?

Di sinilah perbedaan antara risk dan uncertainty mulai menjadi penting.

Salah satu pembahasan paling berpengaruh mengenai perbedaan ini datang dari ekonom Frank H. Knight dalam bukunya Risk, Uncertainty and Profit (1921).

Knight membedakan situasi yang probabilitasnya masih dapat diperkirakan atau “diukur” dari situasi ketika probabilitas yang relevan tidak dapat ditentukan secara bermakna berdasarkan informasi yang tersedia.

Versi sederhananya:

Risk adalah ketidakpastian yang masih dapat kita modelkan atau ukur dengan cara tertentu.

Uncertainty adalah kondisi ketika kita bahkan kesulitan menentukan probabilitas yang dapat dipercaya.

Tetapi jangan berhenti pada definisi sederhana tersebut.

Dalam literatur modern, batas antara risk dan uncertainty tidak selalu dianggap sebagai garis yang kaku. Banyak situasi berada di antara keduanya, tergantung informasi, model, asumsi, dan konteks yang kita miliki.

---

Kenapa Perbedaan Ini Penting?

Karena cara kita memperlakukan suatu situasi akan berbeda.

Kalau kita memiliki probabilitas yang cukup dapat diperkirakan, kita bisa menggunakan:

• probability,
• expected value,
• distribution,
• scenario analysis,
• risk assessment,
• dan model statistik.

Tetapi ketika probabilitasnya sendiri tidak dapat ditentukan dengan baik, masalah kita bukan sekadar:

“Berapa peluangnya?”

Melainkan:

“Apakah kita benar-benar punya dasar untuk menentukan peluang tersebut?”

Ini perbedaan yang sangat penting.

Sebab seseorang bisa membuat angka probabilitas yang sangat presisi tanpa memiliki pengetahuan yang cukup untuk membuat angka tersebut dapat dipercaya.

---

Contoh Paling Sederhana

Bayangkan kita melempar koin yang seimbang.

Secara ideal, ada dua hasil:

• kepala
• ekor

Jika koin benar-benar seimbang dan mekanismenya dipahami, kita dapat membangun model probabilitas yang relatif sederhana.

Kita bisa mengatakan:

kemungkinan kepala ≈ 50%

kemungkinan ekor ≈ 50%

Kita mungkin belum tahu hasil lemparan berikutnya.

Tetapi ketidaktahuan kita tidak berarti kita tidak dapat memodelkan kemungkinan hasilnya.

Inilah contoh situasi yang lebih dekat dengan konsep risk dalam pengertian Knight.

Sekarang ubah situasinya.

Bayangkan sebuah perusahaan sedang meluncurkan produk yang benar-benar baru.

Tidak ada produk sejenis yang cukup comparable.

Tidak ada data historis yang memadai.

Preferensi konsumen bisa berubah.

Kompetitor mungkin merespons.

Regulasi mungkin berubah.

Bahkan kategori produknya mungkin belum terbentuk dengan jelas.

Sekarang pertanyaannya:

Berapa probabilitas produk ini gagal?

Kita masih bisa membuat angka.

Misalnya:

“Peluang gagal 37%.”

Tetapi dari mana angka 37% itu berasal?

Kalau data pembentuknya sangat lemah, angka tersebut mungkin terlihat ilmiah tetapi sebenarnya hanya merupakan estimasi yang penuh asumsi.

Di sinilah kita mulai bergerak dari risk menuju uncertainty.

---

Knight: Risk vs Uncertainty

Frank H. Knight membahas perbedaan ini dalam:

Risk, Uncertainty and Profit (1921)

Knight membedakan antara situasi ketika probabilitas dapat ditentukan dan situasi ketika ketidakpastian tidak dapat direduksi menjadi probabilitas yang dapat dihitung secara objektif.

Dalam bahasa sederhananya:

Kita tidak tahu hasil masa depan
          │
          ├── Kita masih punya dasar untuk memperkirakan kemungkinan
          │          ↓
          │        RISK
          │
          └── Kita bahkan sulit menentukan kemungkinan yang bermakna
                     ↓
                  UNCERTAINTY