Prediktor Statistik Pemenangan Calon Presiden

Prediktor Statistik Pemenangan Calon Presiden

Oleh:

Muh. Nadjib Bustan

Guru Besar Ilmu Kesehatan dan Olahraga

Selama ini survei politik dengan penuh kepiawaannya mampu memperkirakan dan

menunjukkan popularitas dan  elektibilitas seorang calon legislatif dan calon presiden. Dengan ketepatan yang mencapai 97-98% para lembaga survei meyakinkan kebenaran hasil survei yang dilakukannya berdasarkan pendekatan Ilmu Statistik. Demikian pula Hitung Cepat (Quick Count) yang dilaksanakan terhadap hasil suatu pemilu umum, seperti pilkada kabupaten/kota, pilkada propinsi, pemilihan anggota legislatif  dan pemilihan presiden,

telah mampu menunjukkan hasil perhitungannya yang cepat dan tepat.

Hal ini didasarkan pada objektifitas Statistik sebagai alat bantu dalam melakukan seluruh proses pelaksanaan dan analisis data survei. Statistik telah membantu dalam melakukan random responden yang mewakili pemilih dalam daftar pemilih resmi KPU, menentukan metode survei dan melakukan perhitungan statistik yang sesuai .

Pada pemilihan legislatif yang lalu, berbagai lembaga survei telah melakukan proses  pengumpulan, perhitungan dan analisis data sehingga mampu menentukan siapa calon yang dapat kursi, termasuk dapat menghitung persentase hasil masing-masing partai peserta Pemilu.

Survei memang telah menjadi salah satu metode penelitian utama dan paling sering dipakai dalam melakukan analisis pendapat umum (polling) atau pemilihan umum. Hasilnya berupa angka-angka persentase yang menggambarkan jumlah pemilih atau pilihan pemilih terhadap calon yang disajikan.

Survei atau Quick Count ini merupakan suatu metode penelitian  terhadap suatu kondisi yang telah atau sedang terjadi. Sementara itu, dalam hiruk-pikuk kampanye pilpres dewasa ini, pertanyaan yang ada dalam benak  para calon adalah tentang faktor atau alasan apa yang nanti akan dipakai oleh pemilih dalam membuat keputusan pilihannya. Hal ini diperlukan oleh calon dan tim suksesnya dalam menentukan bahan kampanye apa saja yang akan ditebar untuk menarik perhatian pemilih sehingga pada hari H nanti akan memilih calonnya. Misalnya, apakah mayoritas pemilih akan cenderung memilih sang calon presiden karena alasan citra, atau karena visi-misi yang baik, atau karena “sekampung”.  Dengan mengetahui alasan atau yang disebut dalam istilah Statitik sebagai prediktor itu maka tim sukses akan mempersiapkan tema kampanye yang sesuai dengan faktor prediktor tersebut. Untuk maksud tersebut statitik dapat dijadikan sebagai alat bantu untuk menganalis alasan pemilih dalam menjatuhkan pilihannya terhadap salah satu calon.

Statistik untuk Pilpres

Satu bulan terakhir ini, bangsa Indonesia sementara deman pilpres. Kedua calon bersama tim suksesnya sedang bergelut untuk menarikperhatian pemilih. Issu atau tema apa yang layak disampaikan yang akan menarik perhatian. Untuk itu, Statistik mempunyai objektifitas dalam memprediksi siapa pemenangnya dan alasan dari pemilih dalam menentukan pilihannya pada salah satu calon. Suatu survei dapat dilakukan dan dilakukan analisis data dengan perhitungan statistik dan akan terlihat alasan utama apa yang menyebabkan calon mendapat suara terbanyak.

Data mengandung berbagai faktor demografis, sosial, ekonomi , budaya dan psikologi yang dapat menjadi prediktor pilihan calon dari para pemilih. Data ini akan diolah dengan menggunakan tes statistik telah pernah dipergunakan oleh berbagai ahli statistik dan pakar politik dalam menentukan faktor determin atau predikor penenetuan pilihan calon presiden yang diinginkan rakyat. Salah satu jenis analisis  statistik yang dapat digunakan adalah Logistic Regression (Regresi Logistik). Jairo Nicolau telah mempergunakan uji statistik ini dalam menganalisis kemenangan Pemilihan Presiden Brasil di tahun pemilu  2002.

Prediksi Regresi Logistik Pemenang Pilpres

Suatu data rekayasa hipotetik telah dibuat untuk menghitung  faktor prediksi apa yang  paling  menentukan kemenangan seorang  calon presiden dalam suatu pilpres. Data ini  mengandung 3 faktor prediktor, yakni faktor- faktor yang menjadi alasan pemilih dalam menjatuhkan pilihannya terhadap satu dari dua calon presiden rekayasa. Ketika prediktor tersebut adalah faktor politik, yakni alasan pemilih berdasarkan parpol yang didukungnya. Faktor kedua,  faktor kesukuan/kekerabatan, yakni alasan memilih karena latar belakang suku yang sama atau kekeluargaan. Faktor ketiga adalah psikologi, yakni  alasan menyukai citra dan kinerja calon presiden. Untuk itu,  dikembangkan dua model uji regresi logistik . Model pertama melakukan tes untuk melihat faktor apa yang paling  berperan dalam menentukan pilihannya jatuh kepada  calon presiden nomor  satu. Sedangkan model kedua, memenangkan capres kedua dan menghitung  faktor  yang mana dari ketiga faktor yang dimasukkan dalam model uji  regresi logistik  itu yang menjadi predictor utama.

Beberapa survei telah dilakukan oleh berbagai pakar politik dengan memakai perangkat statistik dalam melihat faktor prediktor pemilihan Presiden di Brazil, Afrika dan Amerika. Salah satu uji statistik yng dipakai oleh Jairo Nicolau adalah Regresi Logistik dalam melakukan prediksi Pemilihan Presiden Brazil yang dimenangkan calon presiden Lula dari 6 calon yang ikut pilpres Brasil. Dalam analisisnya, faktor prediktor yang diperhitungkan adalah 5 faktor sosial demografis (gender, umur, warna kulit, pendidikan dan agama) dan tiga atribut politik.

Dari analisis data rekayasa, pada model pertama calon presiden nomor satu uji statistik menandai bahwa alasan utama pemilih adalah faktor parpol sehingga dapat memperoleh kemenangan 53 persen. Pemilih menjadikan kesamaan partainya dengan partai koalisi pendukung calon presiden.  Untuk itu, jika tim sukses calon pertama melakukan survei dan menemukan juga bahwa faktor kepartaian ini sebagi prediktor utama, maka tim sukses akan menjadikan isu kepartaian ini sebagai tema utama kampanye dengan mengajak seluruh pimpinan partai dan pendukung partai tersebut untuk memilih calon pertama. Maksudnya, untuk memenangkan calon pertama maka mesin partai harus kerja maksimal.

            Model kedua memenangkan calon kedua dan berkesimpulan bahwa faktor citra sebagai predikotr utama kemenangan hingga mencapai 54 persen. Kalau survai sebenarnya dilakukan, dan hasil menunjukkan hasil yang sama, maka tim sukses akan menjual citra ini sebagai bahan kampanye. Katakanlah misalnya, mengkampanyekan bahwa pilihlah calon presiden nomor dua kami karena dia jujur, rajin dan tegas. Kalau ini dilakukan, statistik meramal bahwa inilah yang keluar sebagai pemenang pilpres.

            Mudah-mudahan dengan tim sukses yang percaya terhadap statistik dapat mempergunakan statistik sebagai alat menentukan tema kampanye yang menarik pemilih untuk menjatuhkan pilihannya dan membawa tim sukses menjadi benar-benar sukses menggolkan calon presidennya.