KENAPA QUICK COUNT DIPERTANYAKAN?

1272 views

Oleh: Syahrul Ramadhan

Direktur Rasct Institute

Foto: Syahrul Ramadhan

Pelaksanaan pemilihan umum serentak telah selesai, namun hasil dari pesta rakyat tersebut masih sangat simpang siur, khususnya untuk pemilihan presiden dan wakil presiden. Tiap kubu percaya telah menjadi pemenang diajang 5 tahunan tersebut. Pernyataan tersebut didukung oleh hasil perhitungan cepat yang dilaksanakan baik oleh lembaga independent atau internal tiap kubu. Quick count bisa diartikan sebagai proses pencatatan dan distribusi hasil perolehan suara pemilihan umum di berbagai Tempat Pemungutan Suara (TPS) yang ditentukan secara acak. 

Sejarah Quick Count

Quick Count pertama kali dipakai oleh National Citizens Movements For Free Election (NAMFREL) yaitu lembaga yang memantau Pemilu 1986 di Negara Filipina. Saat itu ada dua kandidat yang maju dalam pemilihan yakni Ferdinand Marcos dan Corazon Aquino. Lembaga ini berhasil menemukan berbagai kecurangan dan manipulasi suara serta secara meyakinkan dapat menunjukkan kemenangan Corazon Aquino, sekaligus menggagalkan klaim kemenangan Ferdinand Marcos. Di Indonesia, Quick count telah diterapkan sejak 1997 oleh LP3ES (Lembaga Pelatihan, Penelitian, Penerangan, Ekonomi dan Sosial) pada pemilu terakhir rezim Soeharto yang dilakukan secara diam-diam karena pertimbangan keamanan dan politik, hasil tersebut tidak diumumkan pada masyarakat. Pada pemilu 1999, LP3ES dengan quick count berhasil pula dalam memprediksi secara tepat urutan partai dan persentase suaranya di propinsi NTB dan pulau Jawa.

Dalam sejarahnya, keberadaan Quick Count sebagai cara untuk mencegah terjadinya kecurangan. Namun, yang terjadi saat ini adalah banyak yang menyatakan adanya Quick Count justru jadi biang masalah, membuat masyarakat bingung dan menggiring opini. Jadi, seperti apa sih sebenarnya metode Quick Count, penentuan sampel dan bagaimana tingkat ke akuratanya?

Quick Count

Dalam melakukan proses quick count, setidaknya ada 4 tahap yang perlu dilakukan, yaitu menentukan jumlah sample (TPS) yang akan diamati, memilih sample (TPS) yang akan diamati secara acak, manajemen data (pengamatan, pencatatan, dan analisa data hasil perhitungan suara) dan publikasi hasil quick count. Untuk mengetahui bagaimana cara lembaga quick count dalam menentukan jumlah TPS, memilih TPS, dan manajemen data maka perlu dilakukan bedah dapur lembaga tersebut. Namun karna akses tersebut tidak bisa diperoleh, maka saya coba analisis berdasarkan teori-teori yang lajim digunakan.

Penentuan jumlah sample

Menentukan jumlah TPS yang menjadi sample didasari pada beberapa teori. Teori yang paling umum adalah menggunakan teori slovin dengan asumsi populasi yang homogen. Merujuk pada data KPU, jumlah TPS total di pemilu 2019 ini adalah sebanyak 813.350. Jika menggunakan teori slovin, maka sample yang diperlukan setidaknya minimal 9.879 jika margin error yang dikehendaki sebesar 0,01, angka tersebut masih sangat jauh dibandingkan jumlah sample yang digunakan oleh lembaga Quick Count  yang berkisar sekitar 2.000-4.000 sample. Namun, jika kita mengubah margin error-nya menjadi 0,05, maka minimal sample yang dibutuhkan adalah sebesar 400. Teori kedua yang banyak digunakan adalah menggunakan formula Estok Navitte Cowan, yang mengasumsikan adanya populasi yang heterogen. Jika kita hitung dengan teori tersebut, untuk populasi sebanyak 813.350 maka dihasilkan jumlah sample sebesar 3.443 untuk tingkat kepercayaan 95%, keragaman populasi 0,1 dan margin error sebesar 0,01. Jika misalnya kita tentukan tingkat kepercayaanya sebesar 90% maka jumlah samplenya menjadi 2.443. Hasil tersebut (menggunakan teori Estok Navitte Cowan) cenderung mendekati jumlah sample yang digunakan oleh lembaga survei yang sebesar 2.000-4.000 TPS. Pemilihan besar kecilnya margin error dan tingkat kepercayaan ditentukan oleh peneliti dengan mempertimbangkan berbagai aspek, mulai dari akurasi sampai besar biaya yang dibutuhkan.

Pemilihan sample

Dalam memilih sample, ada beberapa tehnik yang lajim digunakan. Namun pemilihan sample secara random lebih diutamakan dibandingkan non random jika berkaitan dengan pengambilan keputusan (generalisasi). Penarikan sample secara random juga memiliki banyak tipe. Dalam pelaksanaan quick count, penggunaan tehnik proportional stratified random sampling dan multistage random sampling adalah yang paling relevan untuk digunakan. Proportional stratified random sampling dilakukan dengan membuat list TPS berdasarkan kriteria tertentu, misalnya berdasarkan provinsi. Dari tiap propinsi ini dihitung jumlah TPS-nya, dan jumlah TPS pada tiap propinsi yang dijadikan sample, relevan dengan jumlah TPS yang ada di Provinsi tersebut. Misalnya di Jawa tengah ada 115.407 TPS dan di NTB sebanyak 15.989 TPS, maka proporsi jumlah sample di Jawa Tengah akan lebih banyak dibandingkan sample yang diambil di NTB. Multistage random sampling pada dasarnya adalah gabungan antara sampel stratifikasi (stratified random sampling) dengan sampel klaster (cluster sampling). Penentuan samplenya bisa dilakukan dengan membagi populasi kedalam klaster-klaster tertentu, misalnya dibagi menjadi populasi bagian Barat, populasi bagian tengah, dan populasi bagian timur. Setelah itu, pada tiap2 klaster ditentukan secara acak wilayah yang akan dijadikan sample, jadi tidak harus semua provinsi yang menjadi basis penelitian. Pemilihan sample ini adalah bagian yang cukup krusial, mengingat begitu beragamnya Indonesia, baik dari segi wilayah, suku, agama, ras, pendidikan, pekerjaan dll. Oleh karenanya kesalahan dalam menentukan sample ini akan berdampak signifikan pada hasil yang diperoleh.

Keakuratan Quick Count

Penggunaan Quick Count dalam pemilihan umum saat ini mulai disoroti. Bukan karena kemampuanya mengungkap kecurangan (seperti kasus di Filipina) tapi justru dianggap sebagai biang timbulnya masalah. Masyarakat mulai mempertanyakan, seberapa akurat hasil dari quick count yang dilaksanakan pada pemilu 2019 ini? Benarkah jumlah sample yang dipilih merepresentasikan populasi? Tepatkah pemilihan sample yang dilakukan oleh lembaga terkait? Bagaimana managemen data yang dilakukan? Untuk mengetahui hal tersebut memang perlu dilakukan bedah metodologi dari lembaga riset terkait.

Idealnya, prediksi quick count akan akurat jika kita mengacu pada metodologi statistik dan proses penarikan sampel yang benar dan ketat serta dilaksanakan secara konsisten di lapangan. Kekuatan quick count juga sangat tergantung pada proses identifikasi terhadap berbagai indikator/faktor yang mempengaruhi distribusi suara dalam populasi pemilih seperti agama, ras, suku, wilayah, pekerjaan, usia, strata sosial dll. Jika semua persyaratan tersebut dilakukan oleh semua lembaga penyelenggara quick count, maka bukan tidak mungkin hasil pemilihan umum 2019 ini sesuai dengan hasil quick count. Ditambah lagi, hasil Quick Count menunjukan hampir semua lembaga memenangkan satu calon tertentu dengan perbedaan persentase yang cukup jauh antar tiap calon yang bahkan melebihi batas margin of error. Jika hasil quick count, tidak sesuai dengan kenyataan dilapangan (data akhir KPU) maka ini menandakan ada kesalahan dalam proses pelaksanaan Quick Count tersebut, dan saya yakin kesalahanya bukan pada “ilmu/teori” yang dipakai tapi dikarenakan pelaksana (lembaga survei) yang lalai, tidak konsisten atau telah mendapatkan keuntungan tertentu “ABS” (Asal Bapak Senang). Yaahh, bagaimanapun juga, alangkah bijaknya jika kita memilih untuk menunggu sekaligus mengawal hasil dari KPU berdasarkan real count.

Dompu Jokowi Amin KPU Lembaga Survey NTB Pileg Pilpres Prabowo Sandi Quick Count

Related Post

Leave a reply