Survei LSI: PDI-P dan Gerindra Dapat "Coattail Effect" Maksimal di Pemilu 2019

JAKARTA, KOMPAS.com - Hasil survei Lingkaran Survei Indonesia (LSI) Denny JA menunjukkan PDI-P dan Gerindra berpotensi menempati peringkat dua besar di Pemilu 2019 nanti.

Survei ini dilakukan pada tanggal 12-19 Agustus 2018 dengan melibatkan 1.200 responden di 33 provinsi Indonesia. Adapun pertanyaan yang diajukan kepada responden adalah apabila pemilu legislatif dilakukan hari ini, partai manakah yang akan dipilih.

Dari 1200 responden, sebanyak 24,8 persen memilih PDI-P dan Gerindra sebesar 13,1 persen.

Dari hasil survei, Peneliti LSI Denny JA Adjie Alfaraby melihat kedua partai itu akan mendapatkan efek ekor jas atau coattail effect maksimal di Pemilu 2019.

"Kedua partai ini, PDI-P dan Gerindra paling potensial menjadi partai utama di Pileg 2019 yang mendapat berkah dari capres yang didukungnya," papar Adjie dalam rilis survei di kantornya, Jakarta, Rabu (12/9/2018).

Baca juga: Peneliti LSI: Isu Politik Dua Kaki Berpotensi Rugikan Demokrat di Pemilu 2019

Efek ekor jas dapat diartikan, bagaimana sosok yang diusung saat pilpres bisa mendongkrak perolehan suara pada pemilihan anggota legislatif.

Keduanya mengusung calon presiden dari internal partai. PDI-P mengusung kadernya Joko Widodo, sementara Gerindra mengusung Ketua Umum Prabowo Subianto.

"Tak semua partai politik akan mendapat berkah atau insentif elektoral dari capres. Partai yang terasosiasi kuat dengan capres lah yang mendapatkan berkah maksimal," sambung dia.

Adjie menilai pada koalisi Joko Widodo-Ma'ruf Amin, PDI-P adalah partai yang paling kuat asosiasinya dengan Jokowi.

Baca juga: Survei LSI: PDI-P Berpotensi Jadi Pemenang Pileg 2019

Sementara pada koalisi Prabowo Subianto-Sandiaga Uno, Gerindra adalah partai yang paling kuat asosiasinya dengan Prabowo.

Margin of error dalam survei ini adalah plus minus 2,9 persen. Artinya, data survei bisa bertambah atau berkurang sebesar 2,9 persen.

Pengumpulan data melalui wawancara tatap muka dengan kuesioner. Survei menggunakan metode multistage random sampling.