Survei Capres SMRC: Ganjar Ungguli Prabowo dan Anies

Ganjar Pranowo, Anies Baswedan dan Prabowo Subianto. Foto: AFP dan Pemprov Jawa Tengah dan DKI Jakarta

Survei SMRC terbaru menunjukkan Ganjar Pranowo masih menjadi sosok capres pilihan publik apabila Pemilu 2024 digelar sekarang. Prabowo Subianto dan Anies Baswedan bersaing ketat di posisi kedua dan ketiga.

"Dalam simulasi semi terbuka, Ganjar mendapatkan dukungan sebesar 26,6 persen; Prabowo Subianto 17,6 persen; Anies Baswedan 16,7 persen; Ridwan Kamil 5,6 persen; dan nama-nama lain di bawah 2 persen. Masih ada 14,7 persen yang belum menjawab," jelas Direktur Riset SMRC, Deni Irvani, dalam paparan rilis survei, Selasa (21/3).

Deni menerangkan dalam dua tahun terakhir, dari Maret 2021 ke Maret 2023, dukungan Ganjar naik dari 8,8% menjadi 26,6%. Prabowo turun dari 20% menjadi 17,6%, sementara Anies naik dari 11,2% menjadi 16,7%.

Dalam simulasi pilihan tertutup terhadap 4 nama apabila Ganjar, Prabowo, Anies, dan Airlangga Hartarto disandingkan, Ganjar mendapat dukungan terbanyak 35,2%.

Ini disusul Prabowo 26,7%; Anies 23,7%; dan Airlangga Hartarto 1,5%. Meski masih ada 12,9% yang belum menjawab.

Ganjar juga makin unggul dalam simulasi pilihan tertutup 3 nama saat dihadapkan dengan Prabowo dan Anies. Di simulasi ini, Ganjar meraih 35,5% suara; disusul Prabowo 27,2%; Anies 24,8%, dan yang belum tahu 12,5%.S

Elektabilitas capres SMRC Maret 2023. Foto: SMRC

Survei ini dilakukan melalui wawancara tatap muka pada 2-11 Maret 2023. Populasi survei ini adalah seluruh warga negara Indonesia yang punya hak pilih dalam pemilihan umum, yakni mereka yang sudah berusia 17 tahun atau lebih, atau sudah menikah ketika survei dilakukan.

Dari populasi itu dipilih secara random (stratified multistage random sampling) 1220 responden. Response rate (responden yang dapat diwawancarai secara valid) sebesar 1061 atau 87%. Sebanyak 1061 responden ini yang dianalisis. Margin of error survei dengan ukuran sampel tersebut diperkirakan sebesar ± 3,1% pada tingkat kepercayaan 95% (asumsi simple random sampling).