Padang,—Saat ini 15 Parpol tengah sibuk menggodok bakal calon legislatifnya (Caleg) untuk disusun, disurvey elektabilitas atau popularitasnya menuju Pemilu Legislatif (Pileg) 2019.
Apa yang mesti dilakukan, bagaimana pula menghadapi Caleg Incumbent (saat ini menjadi anggota DPRD atau DPR RI), nah paparan Peneliti Senior Spektrum Politika Andri Rusta perlu dibaca bagi Caleg baru apalagi dari Parpol baru.
“Jangan takut dan jangan ragu, peluang bagi Caleg baru kalahkan Caleg incumbent masih terbuka,”ujar Andri Rusta, Minggu 11/3 malam.
Dari hasil survey Spektrum Politika awal Februari 2018 kemarin ternyata potensi Caleg baru kalahkan Caleg yang saat ini menjadi anggota DPRD ada di massa mengambang atau swing votters.
“Hasil survey menunjukkan angka massa mengambang di Pileg 2019 masih dikisaran 38-40 persen, kalau Pemilu dilaksanakan awal Februari lalu, ya, artinya besarnya massa mengambang sebanyak itu, berarti mereka yang belum memiliki preferensi partai apa yang akan dipilih,”ujar Andri.
Dan belum menetukan memilih Caleg siapa dan Parpol siapa, kata Andri dengan angka swing votters setinggi ini sebenarnya wajar saja karena gaung Pileg belum terlalu terdengar, apalagi Parpol masih sibuk di kesibukan internal termasuk Pilkada.
“Bagi partai tentu ini kerja keras untuk menarik hati para pemilih yg masih swing itu,”ujar Andri
Selain itu bagi para calon anggota legislatif di tingkat Kota Padang sesuai cakupan survey Spektrum Politika kemarin juga berarti mereka harus bekerja keras
“Analisa saya pada Pileg pemilih cenderung memilih nama dari pada partai, artinya dalam menyusun Calegnya Parpol juga harus hati-hati,”ujar Andri.
Pasalnya kata Andri Rusta, angka swing sebesar ini di Kota Padang, tentu para Caleg baru memiliki peluang untuk mendapatkan dukungan suara.
“Tinggal bagaimana lagi cara mereka (caleg baru,-red) menarik dan merebut suara tersebut, tentu dengan model pas dan tepat sasaran terhadap potensi suara swing votters tadi,”ujarnya.
Spektrum Politika melakukan survey menyasar sampel 1221 di 104 kelurahan dengan model multi stage random sampling. (rian)
