Bahan-Ajar-Demografi.docx

BUKU AJARTeknik Demografi Statistika

1

BAB 1PENDAHULUAN

1.1. Profil Lulusan Program Studi Statistika

Profil lulusan Program Studi (PRODI) Statistika disusun berdasarkan Profil

Kompetensi Sarjana (S1) UNHAS yang didasarkan pada SK REKTOR UNHAS No.

1067/J04/P/2003 pasal 3 ayat 2. Profil Lulusan PRODI Statistika yang diharapkan

dipunyai oleh lulusan adalah:

1. Menguasai dasar-dasar ilmiah dan keterampilan dalam bidang Statistika

sehingga mampu menemukan, memahami, menjelaskan dan merumuskan cara

penyelesaian masalah yang ada di dalam kawasan keahliannya sesuai dengan

bidang spesifik yang dipilihnya.

2. Mampu menerapkan ilmu pengetahuan dan teknologi yang dimilikinya sesuai

dengan bidang Statistika dalam kegiatan produktif dan pelayanan kepada

masyarakat, dengan sikap dan perilaku yang sesuai dengan tata kehidupan

bersama.

3. Mampu bersikap dan berperilaku dalam membawakan diri berkarya di bidang

Statistika maupun dalam kehidupan bersama di masyarakat.

4. Mampu mengikuti perkembangan ilmu pengetahuan, teknologi, dan/atau seni

yang berhubungan dengan keahliannya di bidang Statistika.

1.2. Rincian Kompetensi Lulusan Program Studi Statistika

Kompetensi adalah pengakuan kemampuan kerja untuk menghasilkan suatu

produk yang telah dibakukan mutunya. Pemberian pengakuan kemampuan kerja

untuk PRODI Statistika sebagai suatu institusi pendidikan, adalah masyarakat

pengguna termasuk pemerintah daerah, industri, ilmu lain yang terkait, dan keluarga

alumni, dengan produk yang dihasilkan adalah Sarjana Statistika.

Prodi STATISTIKA Unhas


2

Berdasarkan pemikiran di atas, maka Kompetensi Lulusan Srata Satu (S1)

PRODI Statistika disusun dan dikembangkan berdasarkan Profil Lulusan PRODI

Statistika, berdasarkan hasil keputusan rapat Tim Pengembangan Kurikulum 2008

PRODI Statistika tanggal 26 Agustus 2007. Kompetensi tersebut dikelompokkan ke

dalam Kompetensi Utama, Kompetensi Pendukung dan Kompetensi Lainnya

(Additional) yang diuraikan berikut ini.

Rumusan Kompetensi Utama Lulusan PRODI Statistika adalah :

1. Kemampuan memahami sains dasar dan aplikasinya.

2. Kemampuan dalam dasar-dasar Matematika/Statistika dan aplikasinya.

3. Kemampuan mengkomunikasikan konsep-konsep Statistika secara Matematis.

4. Kemampuan melakukan pengumpulan, pengelolaan, analisis dan interpretasi

terhadap data berdasarkan konsep-konsep Statistika.

5. Kemampuan menerapkan Statistika sesuai dengan bidang

konsentrasi/kekhususan yang telah dipilihnya.

Rumusan Kompetensi Pendukung Lulusan PRODI Statistika adalah :

1. Kemampuan terlibat dalam kegiatan lintas disiplin.

2. Kemampuan membuat laporan tertulis dan presentasi.

3. Kemampuan dalam penguasaan dasar-dasar pemrograman dan pemanfaatan

komputer dalam mendukung proses pembelajaran.

4. Kemampuan berkomunikasi dalam bahasa Inggris.

Rumusan Kompetensi Lainnya (Additional) Lulusan PRODI Statistika adalah :

1. Kemampuan beradaptasi dalam masyarakat dan lingkungan kerja.

2. Kemampuan mengembangkan diri berdasarkan prinsip-prinsip budaya bahari.

3. Kemampuan berkomunikasi dan bekerja sama dalam suatu tim kerja.

4. Kemampuan menjunjung norma, tata nilai, moral, agama, etika dan tanggung

jawab sosial.



3

1.3. Analisis Kebutuhan Pembelajaran Teknik Demografi Statistika

Struktur Kurikulum PRODI Statistika untuk tahun ajaran 2008/2009 sampai

dengan 2012/2013 dikelompokkan menurut SK MENDIKNAS No. 045/U/2002

mengenai Kurikulum Inti Pendidikan Tinggi, yang merupakan revisi dari SK

MENDIKNAS No. 232/U/2000 tentang Pedoman Penyusunan Kurikulum Pendidikan

Tinggi dan Penilaian Hasil Belajar Mahasiswa, dimana di dalamnya terjadi banyak

penafsiran mengenai pengelompokan matakuliah. Sebagaimana diketahui, pada SK

No. 232, terdapat 5 kelompok matakuliah yaitu Matakuliah Pengembangan

Kepribadian (MPK), Matakuliah Keilmuan dan Keterampilan (MKK), Matakuliah

Keahlian Berkarya (MKB), Matakuliah Perilaku Berkarya (MPB), dan Matakuliah

Berkehidupan Bermasyarakat (MBB).

Rapat Tim Pekerja Kurikulum PRODI Statistika diputuskan untuk membuat 3

konsentrasi/kekhususan, yaitu :

1. Konsentrasi/Kekhususan Statistika Teori dan Pemodelan, yang akan memberikan

kompetensi untuk mengkonstruksi model dari berbagai fenomena yang ada

berdasarkan hukum-hukum probabilitas, dan bekal kepada lulusan yang ingin

mendalami Statistika sampai ke pendidikan lanjut.

2. Konsentrasi/Kekhususan Statistika Bisnis dan Industri, yang akan memberikan

kompetensi kepada lulusan untuk menerapkan Statistika dalam Bisnis dan

Industri.

3. Konsentrasi/Kekhususan Statistika Kependudukan dan Kesehatan, yang akan

memberikan kompetensi kepada lulusan untuk menerapkan Statistika dalam

bidang Kesehatan dan Kependudukan.

Kebutuhan mata kuliah Teknik Demografi Statistika terlihat pada kebutuhan

pemenuhan konsentrasi Statistika Kependudukan dan Kesehatan. Permasalahan

kependudukan bukan lagi menjadi masalah sepele, tetapi dari dulu hingga sekarang

ini menjadi permasalahan kompleks yang harus terselesaikan dan menjadi acuan

dalam penetapan kebijakan pemerintah dalam setiap tahunnya.



4

Pendekatan statistika sangat penting dalam menganalisis setiap permasalahan

dalam 3 komponen utama demografi. Tujuan pendekatan statistika dalam

permasalahan demografi agar senantiasa segala keputusan yang bersumber dari

analisis data dapat dengan valid diterima untuk menyusun strategi kebijakan.

1.4. Garis-Garis Besar Rencana Pembelajaran



5



6



7



8



9

BAB 2STATISTIK DEMOGRAFI

2.1. Pendahuluan

2.1.1. Deskripsi

Ilmu statistik selalu berhubungan dengan data, yang selanjutnya dianalisis

dengan berbagai pendekatan dalam metode statistik. Penggunaan statistik sudah

digunakan dalam berbagai bidang, termasuk dalam masalah demografi. Studi

demografi yang berhubungan dengan jumlah, pertumbuhan maupun karakteristik

penduduk sudah dikenal sejak lama. Ahli filsafat, diantaranya Confocius, Plato,

Aristoteles, maupun Kaldun yang merupakan ahli filsafat dari Negara Cina, Yunani

dan Arab, sudah memikirkan masalah kependudukan yang terjadi pada saat itu.



10

Perhatian para ahli demografi semakin besar terhadap masalah

kependudukan, namun terbentur pada masalah bahwa hamper semuanya belum

memiliki statistik demografi untuk penyelesaian masalah kependudukan yang terjadi

pada saat itu, sehingga perencanaan dibidang sosial dan ekonomi sangat rumit.

Pembangunan ekonomi merupakan salah satu pilar penting untuk mencapai

peningkatan kesejahteraan rakyat. Ekonomi selalu berbicara pada tiga konsep

penting yang saling terkait, yaitu keterbatasan sumberdaya, pilihan, dan pengambilan

keputusan ekonomi, yang dapat menyebabkan tercapainya kesejahteraan rakyat

secara optimal.

Permasalahan ini yang kemudian menjadi tugas dan tantangan bagi ahli

demografi untuk terus memperhitungkan ilmu statistik dalam permasalahan

demografi. Sebagai uraian awal dalam bahan ajar ini, pemaparan sejarah dan

pengertian demografi, komponen-komponen demografi, kompoisis penduduk dengan

sumber-sumber statistik demografi yang sangat dibutuhkan dalam sebuah negara.

2.1.2. Sasaran Pembelajaran

Sasaran pembelajaran dalam bab ini, adalah agar mahasiswa mengetahui

sejarah, pengertian, dan komponen demografi serta keberadaan ilmu statistik dalam

demografi. Selanjutnya diharapkan mahasiswa mengetahui sumber-sumber statistik

demografi dan cara pengambilan data demografi. Sangat diharapkan kemampuan

mahasiswa untuk mampu menghubungkan permasalahan demografi dalam dunia riil

yang selalu terjadi di sekitar.

2.2. Uraian Materi

2.2.1. Pengertian dan Sejarah Demografi

1) Pengertian Demografi



11

Kata demografi berasal dari bahasa Yunani, yang terdiri dari kata demos,

yang artinya rakyat/penduduk, grafein, yang artinya menggambar atau menulis.

Demografi adalah tulisan atau karangan tentang rakyat atau penduduk. Achille

Guillard (1885), pertama kali menggunakan istilah “Demografi” dalam karyanya yang

berjudul: “Elements de Statistique Humanie ou Demographic Comparee”. Istilah

”Demografi” diterjemahkan dari Bahasa Yunani yang berarti ”deskripsi dari orang,

penduduk, atau populasi”.

United Nations Multilingual Demographic Dictionary menuliskan bahwa:

Demography is the scientific study of human populations, primarily with respect to

their size, their structure and their development yang berarti studi ilmiah yang

menyangkut masalah penduduk (populasi manusia), terutama dalam kaitannya

dengan jumlah, struktur, maupun perkembangannya. Subyek permasalahan

demografi pada hakekatnya lebih dititikberatkan kepada studi kuantitatif mengenai

tiga faktor utama, yaitu fertilitas, mortalitas, maupun mobilitas yang selalu

mempengaruhi penduduk, dengan memperhitungkan informasi dari faktor-faktor lain

misalnya perkawinan, umur, status sosial, dan lain-lain.

Informasi-informasi yang terkait dengan masalah demografi, yang diperoleh

dalam bentuk data numerik atau data kuantitatif mengenai karakteristik penduduk

disebut ”data demografi”, atau ”statistik demografi”, yang dianalisis secara makro

yaitu penekanan pada studi kelompok bukan perorangan.

Sejak awal, permasalahan demografi untuk semua negara terletak pada

kelengkapan statistik demografi yang memadai. Negara-negara tidak melakukan

pengumpulan data menurut cara yang seragam. Pada tahun 1872, International

Statistikal Institute mengusulkan agar sistem pengumpulan statistik penduduk

dilakukan atas prinsip sensus penduduk dan mencatat kelahiran, kematian, maupun

peristiwa-peristiwa penduduk yang terjadi secara sistematis. Rekomendasi pada

permasalahan yang sama juga diajukan oleh Liga Bangsa-Bangsa yang dilanjutkan

oleh Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB). Berikut beberapa perkembangan sensus

penduduk yang terjadi di dunia.



12

Perkembangan pengertian tentang Demografi, ditunjukkan sebagai berikut:

a. Johan Sussmilch (1762) mengungkapkan demografi mempelajari hukum Tuhan

yang berhubungan dengan perubahan pada umat manusia yang terlihat pada

kelahiran, kematian, dan pertumbuhannya.

b. Achille Guillard (1855) mengungkapkan demografi sebagai ilmu yang

mempelajari segala sesuatu dari keadaan dan sikap manusia yang dapat diukur

yaitu meliputi perubahan secara umum, fisik, peradaban, intelektualitas, dan

kondisi moral.

c. David V.Glass (1953) mengungkapkan demografi terbatas pada studi penduduk

sebagai akibat pengaruh dari proses demografi, yaitu fertilitas, mortalitas, dan

migrasi

d. UN (1958); IUSSP (1982) mengungkapkan demografi adalah studi ilmiah

mengenai masalah penduduk yang berkaitan dengan jumlah, struktur, serta

pertumbuhannya. Masalah demografi lebih ditekankan pada segi kuantitatif dari

berbagai faktor yang mempengaruhi pertumbuhan penduduk, yaitu: fertilitas,

mortalitas dan migrasi

e. Donald J. Bogue (1973) mengungkapkan demografi adalah ilmu yang

mempelajari secara statistik dan matematik tentang besar, komposisi dan

distribusi penduduk dan perubahan-perubahannya sepanjang perubahan masa

melalui bekerjanya lima komponen demografi yaitu kelahiran (fertilitas), kematian

(mortalitas), perkawinan, migrasi dan mobilitas sosial.

f. Bapak demografi yaitu John Graunt menganalisis data kelahiran dan kematian

yang diperoleh dari catatan kematian (bills of mortality) yang setiap minggu

diterbitkan oleh petugas gereja gereja. Mencetuskan “hukum-hukum” tentang

pertumbuhan penduduk (Natural and Political Observations, Made Upon the Bills

of Mortality, 1662).

Ilmu demografi terbagi menjadi dua berdasarkan Adolphe Landry (1945) yaitu

istilah demografi murni dan studi kependudukan Demografi murni (pure demography)

dan Demografi formal yang menghasilkan teknik-teknik untuk menghitung indikator-

indikator kependudukan. Sedangkan studi kependudukan adalah studi mengenai



13

hubungan antara faktor-faktor perubahan penduduk dan faktor-faktor pembangunan,

atau studi yang berusaha memberi penjelasan tentang sebab akibat perubahan

variabel demografi.

2) Teori Teori Kependudukan

1. Malthus dan Neo-Neo Malthusian

Teori kependudukan dari Malthus ke Neo Neo-Malthusian menyatakan

hubungan antara penduduk dan keterbatasan sumber alam dan pangan (penduduk

optimum), serta hubungan antara penduduk dan lingkungan (carrying capacity/daya

dukung).

Teori kelebihan penduduk yang dinyatakan oleh Thomas Robert Malthus. Tiga

proposisi besar T.R. Malthus, yaitu:

a. Penduduk dibatasi oleh sumber-sumber subsistensi/pangan.

b. Penduduk dengan sendirinya akan meningkat kalau sumber-sumber subsistensi

meningkat, kecuali kalau ada penghambat

c. Penghambat tersebut, dan penghambat yangmenekan kekuatan perkembangan

penduduk, serta penahan dampaknya pada tingkat subsistensi, semuanya dapat

dipecahkan melalui ketahanan moral, kejahatan, dan kesengsaraan.

Pendapat Malthus yang terkenal bahwa kalau tidak ada halangan, maka penduduk

akan tumbuh menurut deret ukur sedangkan sumber-sumber pangan hanya akan

berkembang menurut deret hitung. Contohnya ledakan penduduk (population boom)

di koloni baru Eropa, Amerika Utara, yang tanahnya sangat luas dan kaya akan

sumber alam. Penduduk berkembang dengan amat pesat menjadi 3 kali lipat dalam

waktu 2 abad, 111 juta jiwa pd th 1650, menjadi 330 juta orang di tahun 1850.

Pandangan Malthus bahwa selama sumber-sumber subsistensi jauh melebihi

kebutuhan penduduk maka penduduk akan berkembang cepat untuk mencapai

keseimbangan dengan sumber-sumber subsistensi yang ada. Kalau sumber-sumber

subsistensi ditingkatkan maka penduduk dapat tumbuh lebih cepat lagi.



14

Faktor yang menekan perkembangan penduduk adalah ultimate checks dan

immediate checks. Immediate checks diperinci menjadi preventive checks dan

positive checks. Preventive check (pengekang pencegah) adalah ukuran keluarga

kecil dan usia perkawinan tinggi, terutama di negara-negara Eropa yang sudah maju

ilmu pengetahuannya. Berbagai cara yang mengurangi jumlah bayi yang dilahirkan,

KB, dan aborsi (Malthus tidak mendukungnya). Sedangkan Positive checks

(pengekang positif) adalah perang, epidemi, bencana alam, dan kelaparan

berkepanjangan, yang umumnya tinggi di negara-negara yang belum maju ilmu

pengetahuannya.

2. Kritik terhadap Malthus (Anti -Malthusian, Abad 19)

Malthus tidak setuju undang-undang kemiskinan (poor laws) yang memberi

bantuan kepada orang miskin. Malthus berpendapat bahwa bantuan kepada orang

miskin sama dengan meningkatkan sumber-sumber subsistensi orang-orang miskin,

yang karenanya akan terdorong untuk mempunyai anak lebih banyak. Malthus

berpendapat jika orang miskin tidak dibantu maka perilaku mereka akan berubah dan

mereka akan mengurangi jumlah anak mereka.

Kritik terhadap Malthus bahwa pertimbangan ekonomi menekankan faktor-

faktor seperti perkembangan teknologi, pembagian pekerjaan dan upah.

Pertimbangan demografi terutama penemuan dan pemikiran mengenai

perkembangan penduduk (population trends) dan fertilitas, yang berlawanan dengan

proposisi klasik Malthus mengenai penduduk (terutama di Eropa). Kelompok Anti-

Malthusian berpendapat bahwa masalah jumlah penduduk dapat diatasi dengan lebih

efektif melaui upaya pencegahan kelahiran.

3) Sejarah Sensus Demografi Dunia

Berbagai kegiatan kependudukan telah berlangsung sejak lama, dan dilakukan

oleh negara-negara di dunia. Berikut ditunjukkan perkembangan pendataan yang

sudah dilakukan di dunia.



15

Tabel 1. Perkembangan sensus di dunia

Tahun Kegiatan

3800 SM Sensus Babilonia untuk kepentingan pajak2323 Sensus tahunan sapi di Mesir2275 Catatan pembayaran pajak di Cina1055 Sensus Raja Daud di tanah Palestina/Yahudi

578 – 534 Servius Tullius, sensus pertama Romawi 83,000 penduduk untuk Militer, pajak dan voting Asal kata census censere= to assess

6 – 7M Quiriminus, Siria sensus di sekitar tahun kelahiran Nabi Isa645 M Koseki, daftar keluarga Jepang1320 Black Death (wabah besar pes) di mulai dari Gurun Gobi. Penduduk

Cina turun dari 125 juta ke 90 juta pada abad ke-141332 Ibnu Khaldun, sensus di Tunisia

1347-1352 Populasi Eropa turun dari 75 juta ke 50 juta1357 Ibnu Khaldun, dlm karyanynya Muqaddimah ttg peran populasi dalam

kebudayaan sejarah; dampak dari Black Death1589 Giovanni Battista Riccioli, membahas faktor-faktor yang menghambat

pertumbuhan populasi1620 Sensus pertama koloni Inggris di Virginia1625 Francis Bacon, peneliti pertama yg menggunakan istilah populasi

seperti sekarang ini1662 John Graunt: Natural and Political Observations1682 William Petty: Politicall Arithmetick1693 Edmund Halley, An Estimate of the Degree of Mortality of Mankind

(Tabel mortalitas empiris yang pertama)1868 Georg KNAPP: uber der Ermittlung der Sterblichkeit aus den

Auszeichnungen der Bevölkerungs-Statistik (aspek teoritis pembentukan tabel mortalitas)

1871 Sensus di India, sensus skala besar yang pertama di luar Eropa1875 Wilhelm LEXIS: Einleitung in die Theorie der Revölkerungs-Statistik

(risalah teoritis statistika demografi; mortalitas pada usia tua)1880 William FARR menerima penghargaan Medali emas dari British

Medical Association untuk kontrinusinya dalam bidang biostatistika1883 Francis GALTON: Natural Inheritance (Perbedaan Fertilitas)1884 Matakuliah demografi di Columbia College "Statistiks of Population"

mencakup topik-topik: densitas, umur, jenis kelamin, kelahiran, kematian, perkawinan, tabel mortalitas, emigrasi

1897 Karl PEARSON: The Chances of Death and Other Studies of Evolution (pola mortalitas pada usia lanjut)

1912 Corrado GINI: Demographic Faktors in the Evolution of Nations1925 Robert WOODBURY: Causal Faktors in Infant Mortality: A Statistikal

Study Based on Investigations in Eight cities (satu studi lapangan



16

skala besar pertama di Amerika)1925 LOTKA: Elements of Physical Biology (first major work on the

mathematics of population dynamics)1925 Populasi dunia 2 milyar1948 United Nations: Demographic Yearbook1959 Populasi dunia 3 milyar1963 Studies in Family Planning1964 Demography (Population Association of America; Donald BOGUE, 1st

editor)Lembaga Demografi Universitas Indonesia

1965 Ralph THOMLINSON: Population Dynamics1969 Pusat Penelitian Kependudukan LIPI1972 Ansley COALE: The Growth and Structure of Human Populations: A

Mathematical Investigation1973 Lembaga Kependudukan

(Pusat Studi Kependudukan dan Kebijakan) UGM1974 Populasi dunia 4 milyar1977 Nathan KEYFITZ: Applied Mathematical Demography1985 Demografi diajarkan di Jur. Matematika FMIPA UGM

Sempat hilang di kurikulum 20011986 Populasi dunia 5 milyar1994 International Conference on Population and Development, Cairo1997 26 September Undang-Undang No.16 tahun 1997 tentang statistik,

Biro Pusat Statistik diubah menjadi Badan Pusat Statistik: "Hari Statistik".

2000 Populasi dunia 6 milyar2010 Sensus Penduduk di Indonesia

2.2.2. Komponen Demografi

Komponen demografi, secara garis besar dibagi atas tiga yaitu:

1) Fertilitas, adalah tingkat kelahiran

2) Mortalitas, adalah tingkat kematian

3) Mobilitas, adalah pergerakan penduduk yang meliputi migrasi dan emigrasi.

Uraian ketiga komponen utama akan diuraikan secara lengkap pada bab-bab

berikutnya.



17

Gambar 1. Keterkaitan demografi dengan berbagai bidang

2.2.3. Komposisi Penduduk

Komposisi penduduk adalah distribusi statistik sejumlah individu yang tercakup

di dalam suatu jumlah penduduk tertentu menurut karakteristik seperti umur, jenis

kelamin, status perkawinan, pendidikan, jenis pekerjaan, dan lain-lain. Perubahan

jumlah dan komposisi penduduk disebabkan karena berbagai kejadian yang disebut

peristiwa vital, yaitu kelahiran, kematian, dan mobilitas penduduk. Sedangkan

peristiwa lainnya misalnya perkawinan, perceraian, status sosial hanya

mempengaruhi komposisi penduduk.

Komposis penduduk dapat dibuat dalam bentuk:

1) Tabel frekuensi

Berbagai bentuk tabel frekuensi, disesuaikan dengan data yang diperoleh. Ada

yang membuat tabel frekuensi berdasarkan kelompok umur, jenis kelamin, atau

karakteristik lain berdasarkan data yang terkumpul dan kepentingan peneliti.

2) Piramida penduduk

Komposisi penduduk berdasarkan umur dan jenis kelamin dapat digambarkan

melalui grafik yang disebut Piramida Penduduk. Hubungan dua sumbu antara



18

vertikal dan horizontal, dimana sumbu vertical menggambarkan umur penduduk

mulai 0 tahun dan sumbu horizontal menggambarkan jumlah penduduk.

Contoh:

2.2.4. Sumber Data Demografi

Sumber data demografi bila dihubungkan dengan metode pengambilan data

dalam statistik, diperoleh melalui:

1) Sensus penduduk

Sensus penduduk modern adalah suatu proses pengumpulan, penyusunan, serta

penyebarluasan data demografis, sosial dan ekonomi mengenai sejumlah penduduk

yang bertempat tinggal di suatu wilayah tertentu dalam jangka waktu tertentu.

Kegiatan sensus penduduk membutuhkan biaya yang relatif tinggi dengan waktu

yang tidak relatif singkat.

Di Indonesia, kegiatan sensus penduduk dilakukan 10 tahun sekali untuk

menetapkan kebijakan-kebijakan pemerintah guna kesejahteraan masyarakat.

Sensus penduduk adalah pencatatan total tentang penduduk yang dilakukan

olah Badan Pusat Statistik dengan tujuan untuk mengetahui jumlah, komposisi,

dan karakteristik penduduk yang dilaksanakan setiap sepuluh tahun sekali.


Japan 2000

6000 4000 2000 0 2000 4000 6000

0- 4 5- 910-1415-1920-2425-2930-3435-3940-4445-4950-5455-5960-6465-6970-7475-7980-8485-8990-9495-99100+

Numbers ('000)

Males Females

Population 127,1mThe oldest age group is open-ended.

Indonesia 2000

15000 10000 5000 0 5000 10000 15000

0- 4 5- 910-1415-1920-2425-2930-3435-3940-4445-4950-5455-5960-6465-6970-7475-7980-8485-8990-9495-99100+

Numbers ('000)

Males Females

Population 212,1mThe oldest age group is open-ended.


19

Sensus penduduk adalah suatu metode menjaring data penduduk dengan cara

mengadakan penghitungan langsung ke lapangan. Dengan cara ini, banyak data lain

yang bisa didapat selain jumlah penduduk, seperti tingkat kemakmuran dan

kesehatan. Kedua hal tersebut dapat dilihat dengan kasat mata walaupun tanpa

menanyakan secara langsung.

Sensus penduduk adalah keseluruhan proses pengumpulan, penyusunan,

pengolahan, dan penerbitan data yang bersifat demografis, ekonomis, dan

sosial dari suatu wilayah atau negara tertentu dan dalam waktu tertentu.

Berdasarkan metode pengisiannya, sensus dibedakan menjadi:

1. Metode Canvasser, yaitu pelaksanaan sensus di mana petugas mendatangi

tempat tinggal penduduk dan mengisi daftar pertanyaan. Keunggulan

metode ini, data yang diperoleh lebih terjamin kelengkapannya dan penduduk

sulit untuk memalsukan data. Sedangkan kekurangannya adalah waktu yang

diperlukan lebih lama karena jumlah petugas yang terbatas dan wilayah yang

luas.

2. Metode Householder, yaitu pelaksanaan sensus di mana pengisian daftar

pertanyaan dilakukan oleh penduduk sendiri. Kelebihan cara ini adalah waktu

yang diperlukan lebih cepat karena petugas tidak harus mendata satu per satu

penduduk. Daftar pertanyaan dapat dikirimkan atau dititipkan pada aparat

desa. Sedangkan kekurangannya adalah data yang diperoleh kurang terjamin

kebenarannya karena ada kemungkinan penduduk tidak mengisi data sesuai

dengan kondisi sebenarnya.

Sensus penduduk dibedakan menjadi dua macam berdasarkan pada status tempat

tinggal penduduk yaitu sebagai berikut.

1. Sensus de facto ialah penghitungan penduduk atau pencacahan jiwa yang

dikenakan pada setiap orang yang pada waktu diadakan pencacahan berada

di dalam negara atau daerah yang bersangkutan.

2. Sensus de yure ialah penghitungan penduduk atau pencacahan jiwa yang

hanya dikenakan kepada penduduk yang benar-benar berdiam atau bertempat

tinggal di negara bersangkutan atau di daerah itu atau berdasarkan pada

tempat tinggal yang tetap.



20

2) Registrasi atau pendaftaran peristiwa vital

Informasi peristiwa vital, biasanya dihimpun atau dilaporkan ke sebuah instansi atau

departemen yang sudah ditunjuk pemerintah. Peristiwa vital misalnya kelahiran, dan

kematian, senantiasa dilaporkan kepada instansi terkait untuk dicatat. Di hamper

semua Negara, pendaftaran mengenai kelahiran, kematian, perkawinan, dan proses

kedatangan penduduk baru, harus dilaporkan dengan mengisi formulir yang sudah

disediakan. Beberapa karakteristik biasanya disediakan dalam formulir tersebut,

sehingga kelengkapan data demografi penduduk dapat diketahui, apabila sewaktu-

waktu dibutuhkan untuk analisis kependudukan.

Registrasi penduduk merupakan pencatatan yang terus menerus mengenai kejadian

vital yang dialami penduduk berupa kelahiran, kematian, dan perpindahan.

Registrasi penduduk merupakan kumpulan berbagai keterangan dari kejadian penting

yang dialami oleh manusia, seperti data perkawinan, perceraian, perpindahan

penduduk, dan kejadian-kejadian penting lainnya yang tertulis. Registrasi penduduk

ialah pencatatan tentang identitas atau ciri-ciri, status, dan kondisi penduduk yang

dilaksanakan secara terus-menerus oleh pemerintah mulai tingkat terendah

yaitu desa atau kelurahan. Dari data hasil registrasi akan didapat laporan monografi

desa tentang kependudukan secara kontinu yang berisi data tentang kelahiran

penduduk, kematian, perkawinan, perceraian, dan perpindahan penduduk.

Contohnya kejadian di Indonesia, untuk proses kelahiran, wajib didaftarkan untuk

memperoleh akta kelahiran, begitupun proses perkawinan. Masih ditemukannya

kendala pendataan, akibat masih adanya masyarakat yang belum menyadari untuk

melakukan pelaporan segala peristiwa yang dihadapinya.

3) Survei sampel demografi



21

Kegiatan survei demografi dilakukan untuk kepentingan mendesak atau mengecek

kebenaran hasil sensus. Biaya yang sedikit dan waktu yang relatif singkat menjadi

alas an untuk menggunakan survey sampel demografi. Namun hasil survey tetap

tidak bias dilepaskan dari hasil sensus yang rutin dilakukan. Dan meskipun sensus

membutuhkan biaya yang besar, namun tetap harus dilaksanakan, supaya semua

penduduk dapat semuanya terdata dan terkover secara lengkap dalam penetapan

kebijakan oleh pemerintah.

4) Sumber dari instansi atau departemen yang terkait.

Instansi-instansi yang memiliki data penduduk, bias menjadi salah satu sumber

informasi, misalnya dinas tenaga kerja yang memiliki data penduduk yang akan

melamar kerja, dinas militer yang memiliki data penduduk yang mendatar di dinas

militer, di bank yang memiliki data penduduk yang ikut dalam tabungan pendidikan

dan jaminan sosial, serta beberapa instansi lain yang memiliki data penduduk yang

dibutuhkan dalam studi kependudukan.

2.3. Penutup

2.3.1. Kesimpulan

1. Defenisi demografi oleh beberapa ahli, terdidi dari beberapa aspek, tetapi

semuanya terpusat pada perubahan penduduk, dengan tiga komponen utama

yaitu fertilitas, mortalitas, dan mobilitas.

2. Data demografi disebut sebagai statistik demografi yang bersumber dari sensus,

pendaftaran peristiwa vital, survey, atau sumber-sumber lain yang terkait.

3. Analisis statistik pada data demografi digunakan dalam studi kependudukan

untuk memperoleh kondisi penduduk dalam satu wilayah, dan selanjutnya

digunakan sebagai bahan dalam perumusan kebijakan.

4. Data demografi dengan analisis statistik menjadi sesuatu yang sangat urgen

dalam permasalahan demografi yang dihadapi oleh semua Negara.



22

2.4. Daftar Pustaka

Caswell, Hal. 2005. Applied Mathematical Demography. New York : John Wiley & Sons. Inc.

Mantra, Ida Bagoes. 2003. Demografi Umum. Yogyakarta : Pustaka Pelajar.

Pollard, A.H. 1984. Demographic Techniques. Australian : Pergamon Press Pty Ltd.

BAB 3UKURAN DASAR TEKNIK DEMOGRAFI

3.1. Pendahuluan

3.1.1. Deskripsi

Statistik demografi yang dianalisis, memerlukan ukuran-ukuran dasar yang

menggambarkan kondisi data penduduk.

Pengukuran dasar yang digunakan dalam teknik demografi sama dengan

ukuran-ukuran dasar dalam ilmu-ilmu lain yaitu ukuran absolut dan ukuran relatif.

Pengukuran struktur demografi yang datanya berasal dari sensus penduduk atau

data sekunder, berbeda dengan pengukuran proses demografi yang dapat terjadi

pada setiap saat misalnya kelahiran (fertilitas), kematian (mortalitas) dan mobilitas

penduduk. Pemilihan metode pengukuran yang digunakan tergantung pada informasi

yang diperoleh. Sehingga informasi-informasi tersebut harus ada dalam mengukur

masalah demografi yang terjadi.

Pada Bab 3 ini, akan diuraikan dalam tiga permasalahan pokok, yaitu pertama

tentang pengukuran struktur demografi yang terdiri atas bilangan relatif dan bilangan

absolut. Permasalahan kedua tentang pengukuran peristiwa demografi yang terdiri

atas angka kasar dan angka khusus, yaitu pengukuran apada ketiga peristiwa

demografi dengan memperhitungkan pengukuran angka kasar dan angka khusus

berdasarkan kriteria tertentu, misalnya kelompok umur. Untuk permasalahan ketiga

tentang beberapa metode pengukuran dalam pertumbuhan penduduk dengan

memperhitungkan tiga komponen demografi, yaitu fertilitas, mortalitas, dan mobilitas.



23


Sasaran pembelajaran dalam bab ini, adalah agar mahasiswa mampu

membedakan dengan benar ukuran dasar demografi yang termasuk dalam ukuran

struktur demografi, ukuran peristiwa demografi, dan ukuran pertumbuhan penduduk.

Selanjutnya mahasiswa mampu memahami dengan baik tentang berbagai ukuran

statistik dalam demografi, mampu menjelaskan hasil dari setiap pengukuran, dan

mengaplikasikannya pada data demografi yang sering dijumpai.

3.2. Uraian Materi

3.2.1. Pengukuran Struktur Demografi

1) Bilangan Absolut

Bilangan absolut adalah bilangan yang tidak mengalami perubahan. Informasi

demografi awalnya disajikan dalam bentuk bilangan atau jumlah absolut. Contoh

yang paling sederhana bilangan absolut adalah jumlah penduduk. Dari hasil sensus

2010, jumlah penduduk Indonesia tahun 2010 sebanyak 305,4 juta. Data ini

merupakan data awal yang perlu dianalisis lebih lanjut agar lebih banyak mempunyai

arti. Misalkan jumlah penduduk setiap pulau dinyatakan dalam bentuk relatif misalnya

persentase terhadap penduduk Indonesia, agar lebih mudah menggambarkan

persebaran penduduk.

2) Bilangan Relatif

Bilangan relatif adalah bilangan yang dapat mengalami perubahan tergantung

peristiwa yang terjadi, dan nilai yang dihitung berasal dari bilangan absolut. Beberapa

pengukuran dengan bilangan relatif adalah sebagai berikut

1. Proporsi

Adalah perbandingan dua bilangan dimana pembilang (a) merupakan bagian

dari penyebutnya (b),yaitu:

aa+b



24

Contoh:

Mahasiswa Prodi Statistika Angkatan 2010/2011 sebanyak 30 orang, jumlah

mahasiswa perempuan adalah 10 sedang jumlah mahasiswa laki-laki adalah 20.

Proporsi mahasiswa laki-laki adalah sebagai berikut:

Plk−lk=20

20+10=20

30=2

3=0,667

Artinya proporsi mahasiswa laki-laki dalam Prodi Statistika Angkatan 2010/2011

sebesar 0,67.

2 Persentase

Adalah proporsi dikalikan 100. Persentase berarti angka persen yang

menyatakan bagian dari keutuhan jumlah.

Contoh:



Persentase mahasiswa laki-laki sebagai berikut:

Perslk−lk=20

20+10x 100=66,7 %

Artinya persentase mahasiswa laki-laki dalam Prodi Statistika Angkatan 2010/2011

sebesar 66,7%. Dalam analisis data demografi atau data yang lain pada umumnya

angka proporsi jarang dimunculkan, yang paling banyak digunakan adalah bentuk

persentase.

3 Perbandingan



25

Adalah menyatakan suatu jumlah terhadap jumlah yang lainnya.

Contoh:



Perbandingan jumlah mahasiswa laki-laki dengan perempuan sebagai berikut:

Perb . MahasiswaLk−lk

prp=20

10

Artinya perbandingan jumlah mahasiswa laki-laki dengan perempuan adalah 20

banding 10 atau 2 banding 1. Yang menunjukkan bahwa jumlah mahasiswa laki-laki 2

kali lipat dari jumlah mahasiswa perempuan.

4 Rasio

Adalah suatu jumlah dalam perbandingan terhadap jumlah lainnya yang dapat

dinyatakan dalam persepuluh, perseratus, perseribu, dan seterusnya. Beberapa

pengukuran rasio adalah sebagai berikut:

a. Rasio Jenis Kelamin (Sex Ratio = SR)

Adalah perbandingan jumlah antara jenis kelamin lakin-laki dan perempuan

pada suatu wilayah pada waktu tertentu.

Kalau jumlah laki-laki dinyatakan dengan simbol M, dan jumlah mahasiswa

perempuan dengan simbol F, maka rasio jenis kelamin (Sex Ratio) = SR) dapat ditulis

dengan rumus:

SR= MF

x k,



26

dimana:

k = konstanta yang besarnya sama dengan 100

Contoh:

Perbandingan jenis kelamin mahasiswa laki-laki terhadap mahasiswa

perempuan di Prodi Statistika adalah 1:2, atau 1 mahasiswa laki-laki sebanding

dengan 2 mahasiswa perempuan. Angka ini jika dikalikan dengan 100, maka dapat

dikatakan bahwa jumlah mahasiswa tersebut mempunyai perbandingan jenis kelamin

100 laki-laki dibanding dengan 200 perempuan.

b. Rasio Jenis Kelamin Menurut Umur

Adalah rasio jenis kelamin yang dibuat berdasarkan kelompok umur. Rasio

jenis kelamin (SR) menurut kelompok umur dapat dituliskan dengan rumus sebagai

berikut:

SRi=M i

Fi

xk

Keterangan:

SRi = rasio jenis kelamin pada umur atau golongan umur i tahun

M i = jumlah penduduk laki-laki pada umur atau golongan umur i tahun

F i = jumlah penduduk perempuan pada umur atau golongan umur i tahun

k = konstatnta (umumnya nilainya 100)

Contoh:

Rasio jenis kelamin penduduk Indonesia menurut kelompok umur, hasil Sensus

Penduduk Indonesia tahun 2010, terlihat bahwa sampai kelompok umur tertentu

(misalnya 15-19 tahun) diperoleh rasio jenis kelamin (SR) laki-laki terhadap

perempuan sebesar 101, berarti rasio jenis kelamin ‘di atas 100’. Hal ini disebabkan



27

jumlah kelahiran bayi laki-laki lebih banyak dibandingkan dengan kelahiran bayi

perempuan. Tetapi karena angka harapan hidup bayi laki-laki lebih rendah

dibandingkan dengan bayi perempuan, maka untuk kelompok umur selanjutnya

(misalnya 20-24 tahun) sudah turun mencapai 89, berarti angka SR akan lebih

rendah dari 100. Untuk keseluruhan jumlah penduduk perempuan lebih banyak

dibanding jumlah penduduk laki-laki sehingga secara total SR lebih kecil dari 100.

c. Rasio Menurut Jenis Kelamin Kelahiran (Sex Ratio at Birth = SRB)

Adalah rasio antara jumlah kelahiran bayi laki-laki dan kelahiran bayi

perempuan apabila hanya diketahui angka kelahiran total (laki-laki + perempuan). Di

awal telah disebutkan bahwa pada tahun tertentu di suatu wilayah jumlah kelahiran

bayi laki-laki lebih banyak dibandingkan dengan bayi perempuan.

Rasio jenis kelamin kelahiran (Sex Ratio at Birth) ini dapat ditulis dengan rumus:

SRB=BM

BF

x k

Keterangan:

SRB = Rasio jenis kelamin kelahiran

BM = Kelahiran bayi laki-laki

BF = Jumlah kelahiran bayi perempuan

k = Konstanta

Contoh:

Suatu wilayah pada tahun 2010 terdapat 214 kelahiran bayi laki-laki dan 200

kelahiran bayi perempuan, maka rasio jenis kelamin kelahiran adalah:

SRB=214200

x 100=107

Ini berarti tiap kelahiran 100 bayi perempuan akan terdapat 107 kelahiran bayi laki-

laki.

d. Rasio Anak Perempuan (Child Women Ratio = CWR)



28

Adalah perbandingan antara anak, yaitu jumlah penduduk di bawah usia lima

tahun terhadap jumlah perempuan usia subur (usia melahirkan atau usia reproduksi)

yaitu umur 15 tahun sampai dengan 49 tahun. Rasio anak perempuan merupakan

salah satu ukuran kelahiran yang sederhana dan datanya didapat dari hasil sensus

penduduk. Makin besar angka rasio anak perempuan memberikan gambaran

semakin tinggi tingkat kelahiran. Dalam bentuk rumus rasio anak perempuan

dinyatakan sebagai berikut:

CWR=P(0.4)

Pf (15−49)

x k

Keterangan:

CWR = Rasio jenis kelamin kelahiran

P(0.4 ) = Jumlah penduduk usia di bawah 5 tahun.

Pf (15−49) = Jumlah penduduk perempuan usia 15-49 tahun.

k = Angka konstanta, dalam rumus ini biasanya 100

Analisis dari angka-angka tersebut antara lain dapat dikaitkan dengan faktor-

faktor yang mempengaruhi mortalitas bayi dan anak.

e. Rasio Beban Tanggungan (Dependency Ratio=DR)

Adalah rasio yang memperhitungkan kelompok penduduk umur 0-14 tahun

dianggap sebagai kelompok penduduk yang belum produktif secara ekonomis,

kelompok penduduk umur 15-64 tahun sebagai kelompok produktif dan kelompok

umur 65 tahun ke atas sebagai kelompok penduduk yang tidak lagi produktif. Rasio

beban tanggungan dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:

DR=pendudukumur (0−14 t h)+ penduduk umur 65 t h

penduduk umur (15−64 t h)k ,



29

dimana, k=angkakonstanta ,dan dalam rumusini besarnya 100

f. Kepadatan penduduk (Man Land Ratio)

Adalah jumlah penduduk per satuan unit wilayah, atau dapat ditulis dengan

rumus:

Kepadatan Penduduk (KP)= Jumlah Penduduk Suatu wilayahLuas wilayah(km¿¿2/ha)¿

Jumlah Penduduk yang digunakan sebagai pembilang dapat berupa jumlah

seluruh penduduk di wilayah tersebut, atau bagian-bagian penduduk yang bekerja di

sektor pertanian, sedangkan sebagai penyebut dapat berupa luas seluruh wilayah,

luas daerah pertanian, atau luas daerah pedesaan.

Kepadatan penduduk suatu wilayah dapat dibagi menjadi emapat bagian:

1) Kepadatan Penduduk Kasar (Crude Density of Population) atau sering

pula disebut dengan Kepadatan Penduduk Aritmatika.

Adalah banyaknya penduduk per satuan luas. Sebagai contoh Kepadatan

Penduduk Kasar untuk Indonesia apada tahun 1961, 1971, 1980, dan 1990,

masing-masing sebesar 51, 99, 77, 93 orang per km2.

2) Kepadatan Penduduk Fisiologis (Physiological Density)

Adalah jumlah penduduk tiap kilometer persegi tanah pertanian. Atau dengan

rumus ditulis:

Kepadatan Penduduk Fisiologis= Jumlah Pendud uk SuatuwilayahLuasTanah Pertanian

Contoh:



30

Di Indonesia Pada Tahun 1973, dari seluas 1.904.570 km2 daratan, terdapat

163.940 km2 tanah pertanian. Kalau pada tahun 1971 jumlah penduduk

Indonesia besarnya 119.232.000, maka kepadatan penduduk fisiologis adalah:

Kepadatan Penduduk Fisiologis=119.232.000163.940

=727,29 orang per km2

3) Kepadatan Penduduk Agraris (Agricultural Density)

Adalah jumlah penduduk petani tiap-tiap km2 tanah pertanian. Atau dengan

rumus ditulis:

Kepadatan Penduduk Agraris= Jumlah Penduduk Petani Suatu wilayahLuas Tanah Pertanian

Contoh:

Hasil Sensus penduduk 1971, jumlah penduduk Indonesia yang bekerja dalam

lapangan pertanian sebesar 64,2 persen atau 76.546.949 orang. Kalau luas

tanah pertanian pada tahun 1973 adalah 163.940 km2, maka kepadatan

penduduk agraris adalah:

Kepadatan Penduduk Agraris=76.546 .949163.940

=446,9 per km2

4) Kepadatan Penduduk Ekonomi (Economical Density of Population)

Adalah besarnya jumlah penduduk pada suatu wilayah didasarkan atas

kemampuan wilayah yang besangkutan. Simon seorang ahlidemografi bangsa

Prancis mengusulkan rumus Kepadatan penduduk Agararis sebagai berikut:



31

Kepadatan Penduduk Ekonomi=∆@c

100

Keterangan:

@= indeks dari jumlah penduduk

C= indeks umum dari produksi pada tahun yang sama

3.2.2. Pengukuran Proses Demografi

Pengukuran proses demografi digunakan angka atau tingkat atau rate. Adapun

rumus tingkat peristiwa demografi tertentu adalah

Proses Peristiwa Demografi tertentu=

Jumlah peristiwa yangterjadi dalam

jenjang waktu tertentuJumlahkelompok penduduk yang

mempunyai resiko( populationexposed¿ risk ) dalam peristiwatersebut dalam jenjang waktu yang sama

Salah satu konsep pengukuran yang sering digunakan adalah konsep jumlah

tahun kehidupan (person years-lived) yang digunakan untuk menghitung jumlah

penduduk yang mempunyai resiko terhadap suatu peristiwa demografis. Namun

karena jumlahnya besar dan waktunya lama, maka untuk itu digunakan perkiraan

dengan asumsi bahwa jumlah kelahiran, kematian, migrasi masuk dan migrasi keluar,

tersebar merata pada periode tahun yang dihitung, sehingga jumlah kumulatif tahun

kehidupan besarnya tidak jauh berbeda dengan pertengahan tahun (30 Juni).

Penduduk yang hidup pada pertengahan tahun tersebut disebut penduduk

pertengahan tahun (midyear or central population). Adapun cara perhitungan

penduduk pertengahan tahun adalah:



32

Pend uduk PertengahanTahun ( Pm )=P1+P2

2

Atau

Pm=P1+[ P2−P1 ]

[ 2 ],

dimana, P1adalah penduduk pada permulaan tahun dan P2adalah penduduk pada

akhir tahun.

Jumlah penduduk pertengahan tahun ini berguna dalam menghitung angka

kelahiran kasar, angka kematian kasar, migrasi neto dan migrasi bersih di suatu

wilayah.

Terdapat dua macam angka/rate dalam menghitung peristiwa demografi, yaitu:

a. Angka kasar, adalah angka yang dipakai untuk menghitung peristiwa demografis

penduduk total, termasuk penduduk yang tidak menanggung resiko peristiwa

demografis tersebut. Misalnya Angka Kelahiran Kasar (CBR)

b. Angka spesifik, adalah angka yang dipakai untuk menghitung peristiwa

demografis penduduk yang menanggung resiko peristiwa demografis tersebut.

Misalnya Angka Fertilitas Menurut Umur (ASFR)

Berikut uraian berbagai macam angka/rate kelahiran dan kematian.

1) Angka Kelahiran Kasar (Crude Birth Rate/CBR)

Adalah angka yang menunjukkan banyaknya kelahiran pada tahun tertentu per

1000 penduduk pada pertengahan tahun yang sama. Adapun data tentang jumlah

kelahiran dan jumlah penduduk dapat diperoleh dari hasil sensus penduduk atau

survei-survei tentang fertilitas. Namun hasilnya masih sangat kasar karena dibagi

dengan jumlah seluruh penduduk termasuk laki-laki yang berada dalam usia

reproduksi yaitu 15-49 tahun.

Angka Kelahiran Kasar (CBR) dirumuskan sebagai berikut:



33

Tingkat kelahiran kasar (CBR )= jumlahkelahiran selama setahunjumlah penduduk pertengahan

tahundari tahun yang sama

x1000

Atau

CBR= BPm

x1000 ,

dimana, B=jumlah kelahiran, Pm adalah jumlah penduduk pertengahan tahun.

2) Angka Kematian Kasar atau Crude Death Rate (CDR)

Adalah angka yang menunjukkan besarnya kematian yang terjadi pada suatu

tahun tertentu untuk setiap 1000 penduduk. Angka ini disebut kasar sebab belum

memperhitungkan umur penduduk. Penduduk tua mempunyai risiko kematian yang

lebih tinggi dibandingkan dengan penduduk yang masih muda.

Angka Kematian Kasar dapat dirumuskan sebagai berikut:

CDR= DPm

x k= DPm

x1000

Keterangan:

CDR =Crude Death Rate ( Angka Kematian Kasar)

D = Jumlah kematian (death) pada tahun tertentu

Pm = Jumlah Penduduk pada pertengahan tahun tertentu

k = Bilangan konstan 1000

Contoh:

Andaikan dari Susenas 2010 tercatat sebanyak 767.740 kematian, sedangkan jumlah

penduduk pada tahun tersebut diperkirakan sebesar 214.37.096 jiwa. Angka

Kelahiran Kasar yang terhitung adalah:

CDR= DPm

x K



34

¿ DPm

x1000

¿ 767.740214.374 .096

x 1000

¿3.58

Artinya, pada tahun 2010 terdapat 3 atau 4 kematian untuk tiap 1000 penduduk.

3) Angka Migrasi Neto (M)/Net Migration

Adalah selisih jumlah migran masuk dan migran keluar pada suatu wilayah

dalam kurun waktu tertentu terhadap jumlah penduduk pertengahan tahun, dan

biasanya dinyatakan dalam per 1000 penduduk. Berguna untuk mengukur mobilitas

penduduk secara geografis. Migrasi merupakan perpindahan penduduk, sedangkan

kelahiran dan kematian merupakan peristiwa demografi lainnya yang secara

langsung mempengaruhi jumlah penduduk suatu wilayah.

Angka Mirgasi Neto (M) dapat dirumuskan sebagai berikut:

M n=Jumlahmigran masuk−Jumlahmigran keluar

Jumlah penduduk pertengahan tahunx1000

Contoh:

Andaikan hasil data perhitungan di kabupaten Wajo, Propinsi Sulawesi Selatan

menunjukkan jumlah migran masuk sebesar 13.457 dan migran keluar 22.178 dan

jumlah penduduk pertengahan tahun 2010 adalah 715.509. Maka migrasi neto nya

adalah sebagai berikut :

M n=Jumlahmigran masuk−Jumlahmigran keluar

Jumlah penduduk pertengahan tahunx1000



35

¿ 22.178−13.457715.509

x1000

¿12.06 →12

Jadi ada 12 jiwa yang bermigrasi per 1000 penduduk untuk tahun 2010.

4) Angka Migrasi Bruto (M b ¿/Grass Migration

Adalah jumlah migran masuk dan migran keluar dibagi jumlah penduduk

pertengahan tahun dan biasanya dinyatakan dalam per 1000 penduduk. Berguna

untuk menunjukkan jumlah kejadian perpindahan, dapat dirumuskan sebagai berikut:

M b=Jumlah migranmasuk+ jumlah migrankeluar

jumlah penduduk pertengahantahunx1000

Contoh:

Andaikan hasil data perhitungan di kabupaten Wajo, Propinsi Sulawesi Selatan

menunjukkan jumlah migran masuk sebesar 13.457 dan migran keluar 22.178 dan

jumlah penduduk pertengahan tahun 2010 adalah 715.509. Maka migrasi bruto nya

adalah sebagai berikut:

M b=Jumlah migranmasuk+Jumlahmigran keluar

Jumlah penduduk pertengahan tahunx 1000

¿ 22.178+13.457715.509

x 1000

¿49.80

Jadi ada 49 atau 50 jiwa yang mengalami kejadian perpindahan per 1000 penduduk

untuk tahun 2010.

3.2.3. Pertumbuhan Penduduk



36

Pertumbuhan penduduk di suatu wilayah dipengaruhi oleh:

a. Kelahiran (Birth/B)

b. Kematian (Death/D)

c. Migrasi Masuk (In Migration/IM)

d. Migrasi Keluar (Out Migration/OM)

Dimana penduduk bertambah jika ada yang lahir dan ada yang datang, dan

berkurang jika ada yang mati dan pergi. Beberapa persamaan yang digunakan

adalah:

1) Persamaan Berimbang (The Balancing Equation)

Berguna untuk menghitung perubahan penduduk dari tahun ke tahun, yang

dapat dirumuskan sebagai berikut:

Pt=Po+( B−D )+( ℑ−OM )

Keterangan :

Pt = banyaknya penduduk tahun akhir

Po = banyaknya penduduk tahun awal

B = banyaknya kelahiran

D = banyaknya kematian

IM = banyaknya migrasi masuk

OM = banyaknya migrasi keluar

( B−D ) = pertumbuhan penduduk alamiah

( ℑ−OM ) = migrasi net

Contoh:

Dalam bulan januari 2009 jumlah penduduk Kecamatan Makassar sebesar 214.300

orang. Jumlah kelahiran kasar 3.165 orang dan kematian sebesar 1.912 orang. Pada

tahun itu jumlah migrasi masuk sebesar 400 dan migrasi keluar jumlahnya 40 orang.

Maka pada bulan januari 2010 jumlah penduduk Kecamatan Makassar adalah :



37

Pt=Po+( B−D )+( ℑ−OM )

¿214.300+(3.165−1.912 )+(400−40 )

¿215.913

Jadi pada bulan januari 2010 jumlah penduduk Kecamatan Makassar besarnya

215.913 orang.

Secara keseluruhan laju pertumbuhan penduduk di Indonesia hanya

dipengaruhi oleh selisih jumlah kelahiran dan jumlah kematian karena jumlahh

penduduk Indonesia yang berada di luar negeri hanya sedikit.

2) Laju Pertumbuhan Penduduk Geometris (LPPG) (Geometric Growth)

Adalah pertumbuhan bertahap (diskret) yaitu dengan menghitung

pertumbuhan penduduk hanya pada akhir tahun dari suatu periode, biasa juga

disebut “pertumbuhan bunga berganda”. Dapat dirumuskan sebagai berikut:

Pt=Po (1+r )t

Keterangan:

Pt = banyaknya penduduk pada tahun akhir

Po= banyaknya penduduk pada tahun awal

r = angka pertumbuhan penduduk

t = jangka waktu (dalam banyaknya tahun)

jadi nilai t ini akan berubah tergantung tahunnya. Poakan berubah tergantung tahun

yang dimaksud.

Contoh:



38

1) Jumlah penduduk Daerah Istimewa Yogyakarta pada tahun 1961 sebesar

2.163.000 dan pada tahun 1971 meningkat menjadi 2.490.000 jiwa. Maka

besarnya laju pertumbuhan per tahun pada periode tahun 1961-1971 adalah

Pt=Po (1+r )t

2.490 .000=2.163.000 (1+r )10

(1+r )10=2.490 .0002.163 .000

(1+r )10=1,151179

10 log (1+r )=log1,151179

10 log (1+r )=0,0611429 (anti log )

(1+r )=1,1014178

r=0.014178 atau1.42 %

Jadi laju pertumbuhan penduduk daerah Istimewa Yogyakarta sebesar 1.42% pada

periode 1961-1971.

2) Diketahui jumlah penduduk pada tahun 1970 di Sulawesi Selatan adalah 5.181

jiwa dan angka pertumbuhan penduduk 1970-1980 adalah 1.74%, dan untuk

1980-1990 adalah 1.42%.

Ditanyakan : berapakah jumlah penduduk pada tahun 1980 dan 1990?

Jawab :

P1980=P1971 (1+0.0174 )10

P1980=5181 (1.0174 )10

P1980=5181 (1.18827602 )

P1980=6156.458

P1980=6157

Jadi jumlah penduduk tahun 1980 adalah 6157 jiwa.

P1990=P1980 (1+0.0142 )10

P1990=6157 (1.0142 )10



39

P1990=6157 (1.15142608 )

P1990=7089.33

P1990=7089

Dan jumlah penduduk tahun 1980 adalah 7089 jiwa.

3) Laju Pertumbuhan Penduduk Eksponensial (LPPE) (Exponential

Growth)

Adalah pertumbuhan penduduk yang berlangsung terus-menerus. Dapat

dirumuskan sebagai berikut:

Pt=Po . em dimana m=rt

Keterangan:

Pt=banyaknya penduduk pada tahun akhir

Po=banyaknya penduduk pada tahun awal

m= jangka waktu

r=angka pertumbuhan penduduk

e=angkaeksponensial (2,71828 )

4) Angka pertumbuhan penduduk Nol (Zero Population Growth=ZPG).

Adalah jumlah suatu penduduk tidaklah bertambah maupun berkurang. Suatu

penduduk dikatakan seimbang jika :

1) Banyaknya kelahiran sama dengan banyaknya kematian dan migrasi neto sama

dengan nol

2) Jumlah kelahiran melebihi jumlah kematian tetapi kelebihannya diimbangi

dengan migrasi keluat neto

3) Jumlah kematian melebihi jumlah kelahiran, tetapi kekurangan tersebut

diimbangi oleh migrasi masuk neto.



40

5) Laju Pertumbuhan Penduduk Di Daerah Perkotaan

Laju pertumbuhan penduduk wilayah pedesaan dipengaruhi oleh :

1) Pertumbuhan penduduk alami ( B−D )dan

2) Migrasi Neto ( ℑ−OM )

Sedangkan untuk laju pertumbuhan penduduk wilayah perkotaan dipengaruhi oleh

reklasifikasi (perubahan status suatu wilayah dari pedesaan ke perkotaan). Contoh

pada tahun 1980 banyak desa-desa di Indonesia mempunyai ciri-ciri pedesaan tetapi

tahun 1990 berubah ke ciri-ciri perkotaan yakni :

1) Kepadatan penduduk tinggi (± 5000 orang per km persegi )

2) Sekitar 75% penduduk aktivitasnya di bidang nonpertanian

Tersedia fasilitas kota seperti : jalan beraspal, listrik, rumah sakit, supermarket,

gedung bioskop, dll.

3.3. Penutup

3.3.1. Kesimpulan

1. Pengukuran domografi, secaa umum mengenal dua jenis ukuran yaitu ukuran

bilangan absolute dan ukuran bilangan relatif, tetapi yang umum digunakan adalah

jenis bilangan relatif.

2. Beberapa pengukuran relatif, adalah proporsi, persentase, perbandingan, dan

rasio, dimana pengukurannya berasalh dari pengukuran bilangan absolute.

3. Beberapa pengukuran rasio, diantaranya rasio jenis kelamin, rasio jenis kelamin

menurut umur, rasi menurut jenis kelamin kelahiran, rasio anak perempuan, rasio

beban tanggungan, dan kepadatan penduduk.

4. Pengukuran proses demografi menggunakan ukuran rate atau tingkat.

5. Pertumbuhan penduduk dapat digambarkan dalam bentuk persamaan berimbang,

laju pertumbuhan penduduk geometris, dan laju pertumbuhan penduduk

eksponensial.



41

3.3.2. Latihan Soal

1. Jumlah penduduk Indonesia tahun 1990 adalah 179,3 juta terdiri dari 89,4 juta

laki-laki dan 89,9 juta perempuan. Carilah rasio jenis kelamin penduduk

Indonesia tahun 1990!

2. Pada tahun 2010 penduduk Indonesia yang berumur (0-14) tahun besarnya

52.454.000, sedangkan yang berumur (15-64) tahun dan 65+ masing-masing

besarnya 63.180.000 dan 3.576.000 orang, dari data tersebut, carilah rasio

beban tanggungan (DR) kelompok penduduk produktif!

3. Andaikan jumlah kelahiran tahun 2010 sebesar 4.931.500 sedang jumlah

penduduk pertengahan tahun sebesar 140.900.000 jiwa, maka tentukan tingkat

kelahiran kasar pada tahun 2010!

4. Penduduk Indonesia pada tahun 1961 adalah 97.019.000 jiwa dan tahun 1971

sebanyak 119.232.000 jiwa. Berapa pertumbuhan penduduk melalui pendekatan

geometris dan eksponensial?

5. Laju pertumbuhan penduduk per tahun suatu Negara sebesar 1% atau 0.01,

setelah berapa tahunkah jumlah penduduknya berlipat dua?

6. Indonesia terdiri lebih dari 3.000 pulu dan meliputi wilayah seluas kira-kira 1.100

mil dari utara ke selatan, dan 2.800 mil dari timur ke barat, luas wilayah 735,269

mil persegi. Seluruh penduduk pada pertengahan tahun 1961 berjumlah 97 juta

jiwa, dan 15,46% diantaranya belum berumur 5 tahun, dan 30,93% terdiri dari

wanita yang termasuk dalam kelompok umur 15-44 tahun. Irian Barat pada

pertengahan tahun 1961 penduduk kira-kira 700.000 jiwa, dan pada tahun 1963

menjadi bagian wilayah Republik Indonesia. Sampai sebegitu jauh perbedaan

kepadatan penduduk di berbagai daerah di Indonesia, ternyata cukup menonjol.

Pada pertengahan tahun 1971 penduduk Pulau Jawa, Madura, dan Bali

berjumlah dua pertiga dari jumlah seluruh penduduk Indonesia, padahal ketiga

pulau tersebut hanya mencakup 7% dari seluruh areal tanah Indonesia. Pada

tahun 1961 di Indonesia dilahirkan 4,85 juta bayi, dan 51,22 persen diantaranya



42

bayi pria, selama itu hanya 2.111.545 bayi yang masih bertahan hidup sampai

tahun kehidupan pertama. Pada pertengahan tahun 1971 seluruh penduduk

diperkirakan berjumlah 120 juta jiwa. Berdasarkan data tersebut, hitunglah:

a. Kepadatan penduduk di Pulau Jawa, Madura, dan Bali tahun 1971.

b. Rasio jenis kelamin di Indonesia tahun 1961.

c. Angka kelahiran kasar di Indonesia tahun 1961.

d. Angka kematian bayi di Indonesia tahun 1961.

e. Angka pertumbuhan penduduk rata-rata per tahun selama jangka waktu

antar sensual di Indonesia yaitu pada pertengahan tahun 1961 sampai

dengan pertengahan tahun 1971.

3.3.3. Tindak Lanjut

Jika anda telah selesai mengerjakan soal latihan dan tes formatif di atas, maka

sesuaikan dengan kunci jawaban yang ada di bagian terakhir bab 1 ini. Hitung

jawaban anda yang benar kemudian gunakan rumus di bawah ini untuk menentukan

tingkat penguasaan anda terhadap materi modul ini.

Rumus:

Tingkat Penguasaan= jumlah jawaban yangbenarjumlah soal

x100 %

Tingkat Penguasaan:

90% - 100% = Baik Sekali

80% - 89% = Baik

70% - 79% = Cukup

0% - 69% = Kurang



43

Jika tingkat penguasaan anda di bawah 80%, maka diharapkan mengulangi materi

ini, khususnya bagian-bagian yang belum dipahami, serta menambah pengetahuan

dari referensi lain yang berhubungan.

3.3.4. Kunci Jawaban

1. Rasio jenis kelamin penduduk Indonesia tahun 1990 adalah sebagai berikut:

SR=89,4 juta89,9 juta

x100=99

Ini berarti bahwa untuk setiap 99 penduduk laki-laki sebanding dengan 100

penduduk perempuan. Apabila angka tersebut jauh di bawah 100, dapat

menimbulkan berbagi masalah, karena ini berarti di wilayah tersebut kekurangan

penduduk laki-laki akibatnya antara lain kekurangan tenaga laki-laki untuk

melaksanakan pembangunan, atau masalah lain yang berhubungan dengan

perkawinan. Hal ini dapat terjadi apabila suatu daerah banyak penduduk

penduduk laki-laki meninggalkan daerah, atau kematian banyak terjadi pada

penduduk laki-laki.

2. Rasio Beban Tanggungan (DR) sebagai berikut:

Rasio Beban Tanggungan ( DR )=52.454 .000+3.576 .00063.180 .000

k=88,7

DR sebesar 88,7 berarti tiap 100 orang kelompok penduduk produktif harus

mennaggung 88,7 kelompok yang tidak produktif. Angka DR ini termasuk tinggi.

3. Besarnya tingkat kelahiran kasar adalah:

Tingkat kelahiran kasar (CBR)=

jumlahkelahiran selamasetahun(1979)

jumlah penduduk pertengahantahundari tahun yang sama

x 1000



44

¿ 4.931 .500140.900.000

x1000

¿35

Artinya terdapat 35 kelahiran per 1000 penduduk Indonesia pada tahun 2010.

4. Untuk pertumbuhan geometris:

Pt=Po (1+r )t

119.232.000=97.019 .000 (1+r )10

(1+r )10=119.232.00097.019.000

(1+r )10=1,228955153

10 log (1+r )=log1,228955153

10 log (1+r )=0,089536034 (anti log )

(1+r )=1,020830421

r=0.020830421 atau2.08 %

Untuk pertumbuhan eksponensial:

Pt=Po . ert

119.232.000=97.019 .000 .er 10

119.232.00097.019 .000

=er 10

1.228955153=er 10

log 1.228955153=10 r log e

0.089536034 =10r log 2.71828

0.089536034 =10r 0.434294189

10 r=¿ 0.206164475

r=0.020617 atau2.06 %



45

5. Rumus :

Pt=Po . ert

Jumlah penduduk akan berlipat dua berarti P1=2 Po →P1

P0

=2

P1=2 Po →P1

P0

=2

Pt=Po . ert →Pt

P0

=ert →2=ert

log 2=rt loge

0,301029995=0,01 .t x0,434294189

0,01 . t=0,3010299950,434294189

=0,6931475

t=69,31475 → t=69,3 atau70 tah un

Jadi kalau laju pertumbuhan 1 % maka penduduk akan bertambah dalam kurun

waktu 70/1 tahun=70 tahun. Jadi, jika tahun 1976 tingkat pertumbuhan penduduk

Indonesia yang konstan adalah 2,1 % maka jumlah penduduk tersebut akan

menjadi 2 kali lipat dalam kurun waktu 70/2,1 = 33,3 tahun atau 33 tahun.

3.4. Daftar Pustaka

Caswell, Hal. 2005. Applied Mathematical Demography. New York: John Wiley & Sons. Inc.

Kasto dan Henry Sembiring, 1995. Profil Kependudukan Indonesia Selama PJP I Awal PJP II. Yogyakarta: PPK-UGM.

Mantra, Ida Bagoes. 2003. Demografi Umum. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.

Pollard, A.H. 1984. Demographic Techniques. Australian: Pergamon Press Pty Ltd.



46

BAB 4MORTALITAS

4.1. Pendahuluan

4.1.1. Deskripsi

Kematian atau mortalitas adalah salah satu dari tiga komponen proses

demografi yang berpengaruh terhadap struktur penduduk. Dua komponen proses

demografi lainnya adalah kelahiran (fertilitas), dan mobilisasi penduduk. Tinggi

rendahnya tingkat mortalitas penduduk di suatu daerah tidak hanya mempengaruhi

pertumbuhan penduduk, tetapi juga merupakan barometer dari tinggi rendahnya

tingkat kesehatan masyarakat di daerah tersebut. Dengan memperhatikan trend dari

tingkat mortalitas di masa lampau dan estimasi perkembangan di masa mendatang

dapatlah dibuat sebuah proyeksi penduduk wilayah bersangkutan.

Yang dimaksud dengan mati ialah peristiwa hilangnya semua tanda-tanda

kehidupan secara permanen, yang bisa terjadi setiap saat setelah kelahiran hidup

(Budi Utomo, 1985). Dari definisi ini terlihat bahwa keadaan ‘mati’ hanya bisa terjadi

kalau sudah terjadi kelahiran hidup. Dengan kata lain, mati tidak pernah ada kalau

tidak ada kehidupan. Sedangkan hidup selalu di mulai dengan lahir hidup (live birth).

Statistik demografi yang berhubungan dengan peristiwa kematian penduduk

dapat dihitung melalui beberapa metode perhitungan, yang akan diuraikan pada Bab

4 ini. Pembahasan terbagi atas dua bagian, yaitu pertama membahas tentang konsep

dasar dan sumber data mortalitas, dan kedua membahas tentang beberapa ukuran

statatik mortalitas yang disertai dengan contoh.


Mortalitas merupakan salah satu komponen demografi, yang sudah sangat

dikenal oleh semua orang dan setiap saat terjadi di sekitar kita. Pengetahuan dasar



47

mahasiswa tentang ukuran demografi dibedakan berdasarkan beberapa kejadian,

salah satunya adalah Mortalitas.

Mahasiswa setelah mempelajari bab ini, diharapkan mampu memahami

dengan baik konsep mortalitas dalam demografi dengan berbagai jenis ukuran

statistik yang digunakan dalam menganalisis angka kematian, termasuk didalamnya

mampu membedakan dan menghitung angka kematian yang distandarisasikan dan

tidak distandarisasikan. Selanjutnya konsep dengan ukuran statistik mortalitas dapat

diaplikasikan pada data riil yang terjadi di sekitar.

4.2. Uraian Materi

4.2.1. Konsep Dasar dan Sumber Data Mortalitas

1) Konsep Dasar Mortalitas

Peristiwa-peristiwa kematian yang terjadi di dalam rahim (intra uterin) dan di luar

rahim (extra uterin). Pada masa janin masih dalam kandungan ibu, terdapat

peristiwa-peristiwa kematian janin sebagai berikut:

1. abortus, kematian janin menjelang dan sampai 16 minggu;

2. immatur, kematian janin antara umur kandungan di atas 16 minggu sampai pada

umur kandungan 28 minggu

3. prematur, kematian janin di dalam kandungan pada umur di atas 28 minggu

sampai waktu lahir.

Selanjutnya kematian bayi di luar rahim (extra uterin) dibedakan atas :

1. lahir mati (still birth), kematian bayi yang cukup masanya pada waktu keluar dari

rahim, tidak ada tanda-tanda kehidupan

2. kematian baru lahir (neo natal death) adalah kematian bayi sebelum berumur satu

bulan

3. kematian lepas baru lahir (post neo natal death) adalah kematian bayi setelah

berumur satu bulan tetapi kurang dari setahun



48

4. kematian bayi (infant mortality), kematian setelah bayi lahir hidup hingga berumur

kurang dari satu tahun

2) Sumber Data Mortalitas

Sumber data mortalitas penduduk di Indonesia ialah registrasi penduduk. Di

Indonesia, pelaporan kematian dikerjakan oleh kepala keluarga atau salah satu

anggota keluarga kepada kepala desa. Laporan ini kemudian diteruskan ke kantor

desa pada saat diadakan rapat kepala desa yang biasanya berlangsung seminggu

sekali. Sering terjadi bahwa pelaporan itu tidak dilaporkan oleh kepala keluarga dan

tidak pula diterima oleh kepala desa. Kalau kepala desa pada hari rapat tidak dapat

datang, maka data kematian ini akan dibawa pada rapat berikutnya. Agaknya,

penyimpangan-penyimpangan dalam hal siapa yang melaporkan dan waktu

melaporkannya menyebabkan adanya angka pelaporan yang jumlahnya kurang dari

keadaan sebenarnya (under reporting). Sumber yang lain dari data kematian, adalah

penelitian (survey). Biasanya penelitian kematian penduduk ini dijadikan satu dengan

penelitian kelahiran (fertilitas) yang disebut dengan penelitian statistik vital.

Untuk mengatasi kesulitan dari data kematian, sering dibuat perhitungan

perkiraan berdasarkan data yang tidak langsung dari data hasil sensus penduduk

(cacah jiwa) atau dari data penelitian (survei). Dalam sensus penduduk, mengenai

kelahiran dan kematian penduduk, ditanyakan : jumlah perempuan yang pernah

kawin menurut umur, jumlah anak yang dilahirkan hidup, jumlah anak yang

meninggal dan jumlah anak yang masih hidup. Dari informasi di atas dibuatlah

perkiraan (estimasi) mengenai tingkat kematian bayi, dan tingkat kematian anak.

4.2.2. Ukuran Statistik Mortalitas

1) Tingkat Kematian Kasar

Tingkat Kematian Kasar (CDR) didefenisikan sebagai banyaknya kematian

pada tahun tertentu, tiap 1000 penduduk pada pertengahan tahun. Angka ini disebut



49

kasar sebab belum memperhitungkan umur penduduk. Penduduk tua mempunyai

risiko kematian yang lebih tinggi dibandingkan dengan penduduk yang masih muda.

Dengan rumus dapat ditulis sebagai berikut :

Tingkat Kematian Kasar (CDR) = DPm

x k

Keterangan:

D=¿ Jumlah kematian pada tahun tertentu (dari hasil registrasi penduduk)

Pm=¿ Jumlah Penduduk pada petengahan tahun (pada bulan Juni/Juli)

k=¿ Bilangan konstan yang biasanya bernilai 1000

Tingkat/angka Kematian Kasar adalah indikator sederhana yang tidak

memperhitungkan pengaruh umur penduduk. Tetapi jika tidak ada indikator kematian

yang lain angka ini berguna untuk memberikan gambaran mengenai keadaan

kesejahteraan penduduk pada suatu tahun yang bersangkutan. Apabila dikurangkan

dari Angka kelahiran Kasar akan menjadi dasar perhitungan pertumbuhan penduduk

alamiah.

Contoh:

Diketahui jumlah penduduk Indonesia pada pertengahan tahun 1975 sebesar

136.000.000 jiwa. Jumlah kematian sepanjang tahun sebesar 2.298.400 jiwa.

Besarnya Tingkat Kematian Kasar dapat dihitung sebagai berikut :

Tingkat Kematian Kasar (CDR) =2.298 .400

136.000 .000x 1000=16,9

Angka ini berarti, bahwa pada tahun 1975, setiap 1000 penduduk, terdapat 16,9

kematian.

2) Tingkat Kematian Menurut Umur Dan Jenis Kelamin



50

Adalah tingkat kematian yang memperhitungkan umur dan jenis kelamin,

karena besar kecilnya angka kematian dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain

oleh umur, jenis kelamin, pekerjaan dan status kawin. Misalnya seseorang yang

berumur 80 tahun umumnya kemungkinan meninggalnya lebih cepat dibandingkan

orang berumur 20 tahun. Orang-orang yang maju ke medan perang kemungkinan

meninggal lebih besar daripada istri-istri mereka yang menunggu di rumah.

Memperhatikan faktor-faktor di atas maka ahli-ahli demografi mempergunakan

ukuran yang lebih spesifik, yang hanya berlaku untuk kelompok penduduk tertentu.

Ukuran yang paling umum digunakan oleh ahli demografi adalah Tingkat Kematian

menurut umur, atau dalam bahasa Inggris disebut dengan Age Spesific Death Rate

disingkat dengan ASDR. Dengan rumus Tingkat Kematian menurut umur ditulis

sebagai berikut :

Tingkat Kematian Kelompok Umur i=jumlah kematian penduduk kelompok umur ijumlah penduduk kelompok umur i pada pertengahan tahun

×1000

atau :

ASDRi=Di

Pmi

× 1000

Keterangan :

Di=¿ Jumlah kematian pada kelompok umur i

Pmi=¿ Jumlah penduduk pada pertengahan tahun pada kelompok umur i

k=¿ Angka konstan = 1000

Tingkat kematian menurut kelompok umur tertentu (ASDR) dapat dihitung

dengan rumus :

ASDRi laki−laki=Di lk

Pmilk

× k

ASDRi perempuan=Di pr

Pmipr

×k



51

Contoh:

Berdasarkan Tabel 2, untuk kelompok umur 5-9 tahun dapat dihitung sebagai berikut:

Untuk laki-laki :

ASDR5−9 laki−laki= 21.2855.601.294

× 1000=3,80

ASDR5−9 perempuan= 20.7425.458 .427

× 1000=3,80

dan seterusnya.

Memperhatikan angka-angka kematian menurut umur seperti tersebut di atas,

terlihatlah bahwa pada umur 0-4 tahun (balita) angka kematian sangat tinggi, lebih-

lebih angka kematian bayi (umur di bawah satu tahun). Karena hal tersebut di atas

dibuatlah perhitungan tersendiri untuk kematian bayi.

Tabel 2. Perhitungan Tingkat Kematian Menurut Kelompok Umur (ASDR) dan Jenis Kelamin di Suatu Wilayah pada Tahun Tertentu

Umur (Tahun)

Jumlah Penduduk Pertengahan Tahun

Jumlah Kematian Tingkat Kematian Menurut Umur

Laki-Laki Perempuan

Laki-Laki

Perempuan

Laki-Laki

Perempuan

0-4

5-9

10-14

⋮

80+

6.854.655

5.601.294

4.695.294

⋮

62.568

6.649.905

5.458.427

4.578.980

⋮

69.402

331.871

21.285

10.331

⋮

12.514

299.113

20.742

10.532

⋮

13.880

48.42

3.80

2.20

⋮

200.01

44.98

3.80

2.30

⋮

199.99

Jumlah 37.741.753 39.281.858 571.137 522.003 115.13 13.29Sumber: Mantra, 1999



52

3) Tingkat Kematian Bayi (Infant Mortality Rate atau IMR)

Tingkat Kematian bayi adalah kematian yang terjadi antara saat setelah bayi

lahir sampai bayi belum berusia tepat satu tahun.

Tingkat kematian bayi dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :

Tingkat kematian bayi=

Jumlah kematianbayipada tahun tertentu

Jumlahkela h iranh iduppada tahun tertentu

× k

Atau:

IMR=D0

B× k

Keterangan :

D0=¿ Jumlah kematian bayi pada tahun tertentu

B=¿ Jumlah lahir hidup pada tahun tertentu

k=¿ bilangan konstan = 1000

Contoh:

Di suatu daerah pada tahun 1970 jumlah kematian bayi sebesar 263.000 orang dan

jumlah kelahiran pada tahun tersebut sebesar 1.594.000, maka besarnya Tingkat

Kematian Bayi (IMR) dapat dihitung sebagai berikut :

IMR= 263.0001.594 .000

× 1000=164,99

Ini berarti, pada tahun 1970 di daerah yang bersangkutan terdapat 164,99 bayi

meninggal untuk setiap 1000 kelahiran.



53

Angka kematian Bayi merupakan indicator yang sangat berguna, tidak saja

terhadap status kesehatan anak, tetapi juga terhadap status penduduk keseluruhan

dan kondisi ekonomi di mana penduduk tersebut bertempat tinggal. Angka kematian

bayi tidak hanya merefleksikan besarnya masalah kesehatan yang bertanggungjawab

langsung terhadap kematian bayi, seperti diare, infeksi saluran pernafasan, salah

gizi, penyakit-penyakit infeksi spesifik dan kondisi prenatal, tetapi juga merefleksikan

tingkat kesehatan ibu, kondisi kesehatan lingkungan dan secara umum tingkat

perkembangan sosial ekonomi masyarakat. Baik di negara maju, maupun di negara

yang sedang berkembang, terdapat hubungan yang terbalik antara tingkat kematian

bayi dengan status ekonomi orang tua.

Angka kematian bayi juga telah menunjukkan fungsinya sebagai indicator

ampuh dalam menilai perubahan kondisi kesehatan di suatu negara. Pada negara-

negara di mana angka kematian bayi telah dihitung selama periode yang lama,

terlihat reduksi angka kematian bayi sejajar dengan perbaikan standar hidup dan

kondisi sanitasi termasuk juga kemudahan pelayanan kesehatan yang sebaik-

baiknya bagi masyarakat.

Angka Kematian Bayi menggambarkan keadaan sosial ekonomi masyarakat

dimana angka kematian itu dihitung. Kegunaan Angka Kematian Bayi untuk

pengembangan perencanaan berbeda antara kematian neo-natal dan kematian bayi

yang lain. Karena kematian neo-natal disebabkan oleh faktor endogen yang

berhubungan dengan kehamilan maka program-program untuk mengurangi angka

kematian neo-natal adalah yang bersangkutan dengan program pelayanan kesehatan

Ibu hamil, misalnya program pemberian pil besi dan suntikan anti tetanus.

Dalam penerapannya, angka kematian bayi dipakai sebagai angka probabilitas

untuk mengukur resiko kematian dari seorang atau bayi dari saat kelahirannya

sampai menjelang ulang tahunnya yang pertama. Apabila penduduk mempunyai

angka kematian bayi 200 per 1000 kelahiran hidup, ini berarti bahwa probabilitas mati

seorang bayi yang baru lahir pada penduduk tersebut sebelum mencapai ulang

tahunnya yang pertama adalah 20 persen sehingga kalau diterapkan secara agregat,



54

dari 1000 kelahiran misalnya, 200 di antaranya mati sebelum ulang tahun yang

pertama atau dapat juga dikatakan bahwa hanya 800 dari 1000 kelahiran yang dapat

menikmati ulang tahun yang pertama. Dengan perkataan lain, resiko kematian bayi

pada penduduk dengan angka kematian bayi 200 per 1000 kelahiran hidup adalah

kurang dari 13 sampai 14 kali lebih tinggi dibanding dengan resiko kematian bayi

pada penduduk dengan angka kematian bayi 15 per 1000 kelahiran hidup.

4) Tingkat Kematian Anak

Tingkat Kematian Anak didefinisikan sebagai jumlah kematian anak berumur 1-

4 tahun selama satu tahun tertentu per 1000 anak umur yang sama pada

pertengahan tahun. Dengan demikian angka kematian anak tidak menyertakan angka

kematian bayi.

Rumus yang dapat digunakan adalah :

Angka kematian Anak (1−4 )t h=∑ Kematian Ank (1−4 )t h

∑ Penduduk (1−4 ) t h× k

Keterangan :

∑ Kematian Ank (1−4 ) t h = Banyaknya kematian anak berusia 1-4 th (yang belum

tepat berusia 5 thn) pada satu tahun tertentu didaerah

tertentu.

∑ Penduduk (1−4 ) t h = Jumlah penduduk berusia 1-4 th pada pertengahan

tahun tertentu didaerah tertentu

k = konstanta, umumnya 1000



55

Dibandingkan dengan angka kematian bayi, angka kematian anak lebih

merefleksikan kondisi kesehatan lingkunan yang langsung mempengaruhi tingkat

kesehatan anak. Angka ini tinggi pada keadaan salah gizi, hygiene buruk, tingginya

prevalansi penyakit menular pada anak dan insiden kecelakaan di dalam atau di

sekitar rumah. Dalam menunjukkan tingkat kemiskinan, indicator ini lebih unggul

dibandingkan dengan tingkat kematian bayi. Di negara-negara maju, angka kematian

anak dapat serendah 0,4 per 1000 anak, tetapi survey di beberapa kelompok

masyarakat di negara berkembang angka kematian dapat mencapai setinggi 100 per

1000 anak. Kalau angka kematian bayi sekitar 14 kali lipat lebih tinggi di negara

berkembang dibandingkan negara maju, maka angka kematian anak dapat mencapai

250 kali lebih tinggi di negara berkembang dibandingkan negara maju. Perbedaan

angka kematian anak antara berbagai negara atau kelompok masyarakat

menunjukkan adanya perbedaan kondisi lingkungan sosial ekonomi yang

mempengaruhi status kesehatan, karena sebagian besar kematian tersebut dapat

dicegah dengan adanya perbaikan kondisi sosial ekonomi.

5) Tingkat Kematian Anak di Bawah Lima Tahun (BALITA)

Tingkat Kematian Anak Balita didefinisikan sebagai jumlah kematian anak usia

di bawah lima tahun selama satu tahun per 1000 anak usia yang sama (0-4) tahun

pada pertengahan tahun. Angka ini sekaligus merefleksikan tinggi rendahnya

menggunakan angka kematian bayi belum cukup untuk menggambarkan tingkat

kematian anak pada umur di atas satu tahun. Dua penduduk dengan tingkat kematian

bayi yang sama, belum tentu sama dalam hal angka kematian anak di atas satu

tahun. Variasi angka ini, di negara berkembang dapat lebih tinggi dari 100, tetapi di

negara maju dapat lebih rendah dari dua.

Rumus yang dapat digunakan adalah:

Tingkat kematian Balita (0−4 ) t h=∑ Kematian Balita (0−4 )t h

∑ Penduduk Balita (0−4 ) t h× k



56

Dimana:

∑ Kematian Balita (0−4 ) t h = Banyaknya kematian anak berusia 1-4 th (yang

belum tepat berusia 5 thn) pada satu tahun

tertentu didaerah tertentu.

∑ Penduduk Balita (0−4 ) t h = Jumlah penduduk berusia 1-4 th pada

pertengahan tahun tertentu didaerah tertentu

k = konstanta, umumnya 1000

Tabel 3. Tingkat Kematian Anak Balita Tahun 1971, 1980 dan 1990 Menurut Propinsi di Indonesia

No Propinsi Tingkat Kematian Balita per 1000 kelahiran1971 1980 1990

12345678

Daerah Istimewa Aceh Sumatera UtaraSumatera BaratRiauJambiSumatera SelatanBengkuluLampung

214180229220232233250219

138130181163176150171147

8387

10794

107103100100

910111213

DKI JakartaJawa BaratJawa TengahD.I. YogyakartaJawa Timur

193251216151180

11920014189

143

57132945891

14151617

BaliNusa Tenggara BaratNusa Tenggara TimurTimor Timur

195327231

-

136282192

-

73217112124

18192021

Kalimantan BaratKalimantan TengahKalimantan SelatanKalimantan Timur

217194248154

177148184148

11882

13353

22232425

Sulawesi UtaraSulawesi TengahSulawesi SelatanSulawesi Tenggara

170225242251

137195165173

90135102112

2627

MalukuIrian Jaya

216126

184155

111117

INDONESIA 218 162 103

Sumber : Kasto dan H.Sembiring (1995)



57

Sesuai dengan kemajuan di bidang kesejahteran masyarakat, maka angka

kematian anak balita menurun dengan cepat. Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa pada

tahun 1971, 1980 dan 1990, angka kematian anak balita masing-masing sebesar

218, 162 dan 103 per 1000 kelahiran. Di antara propinsi-propinsi di Indonesia,

propinsi Nusa Tenggara Barat mempunyai tingkat kematian anak balita tertinggi yaitu

217 per 1000 kelahiran pada tahun 1990, dan yang terendah adalah DKI Jakarta

disusul DI Yogyakarta yang pada tahun 1990 masing-masing sebesar 57 dan 58. Hal

ini sejalan dengan tingkat kematian bayi di ketiga propinsi tersebut yaitu pada tahun

1990, IMR di Propinsi Nusa Tenggara Barat sebesar 145 sedangkan di DKI Jakarta

dan DI Yogyakarta masing-masing sebesar 40 dan 42 per 1000 kelahiran.

6) Tingkat/Angka Kematian Ibu

Kematian ibu adalah kematian perempuan pada saat hamil atau kematian

dalam kurun waktu 42 hari sejak terminasi kehamilan tanpa memandang lamanya

kehamilan atau tempat persalinan, yakni kematian yang disebabkan karena

kehamilannya atau pengelolaannya, tetapi bukan karena sebab-sebab lain seperti

kecelakaan, terjatuh dll (Budi, Utomo. 1985).

Angka Kematian Ibu (AKI) adalah banyaknya kematian perempuan pada saat

hamil atau selama 42 hari sejak terminasi kehamilan tanpa memandang lama dan

tempat persalinan, yang disebabkan karena kehamilannya atau pengelolaannya, dan

bukan karena sebab-sebab lain, per 100.000 kelahiran hidup. Informasi mengenai

tingginya AKI akan bermanfaat untuk pengembangan program peningkatan

kesehatan reproduksi, terutama pelayanan kehamilan dan membuat kehamilan yang

aman bebas risiko tinggi (making pregnancy safer), program peningkatan jumlah

kelahiran yang dibantu oleh tenaga kesehatan, penyiapan sistem rujukan dalam

penanganan komplikasi kehamilan, penyiapan keluarga dan suami siaga dalam

menyongsong kelahiran, yang semuanya bertujuan untuk mengurangi Angka

Kematian Ibu dan meningkatkan derajat kesehatan reproduksi.

AKI=∑ Kematian Ibu

∑ Kelah iran Hidup× k



58

Keterangan :

Jumlah Kematian Ibu yang dimaksud adalah banyaknya kematian ibu yang

disebabkan karena kehamilan, persalinan sampai 42 hari setelah melahirkan, pada

tahun tertentu, di daerah tertentu.

Jumlah kelahiran Hidup adalah banyaknya bayi yang lahir hidup pada tahun tertentu,

di daerah tertentu.

Konstanta =100.000 bayi lahir hidup.

Contoh.

Berdasarkan data SDKI 2002 - 2003, Angka Kematian Ibu atau Maternal Mortality

Ratio(MMR) di Indonesia untuk periode tahun1998-2002, adalah sebesar 307 per

100.000 kelahiran hidup.

AKI sulit dihitung, karena untuk menghitung AKI dibutuhkan sampel yang besar,

mengingat kejadian kematian ibu adalah kasus yang jarang. Oleh karena itu kita

umumnya dignakan AKI yang telah tersedia untuk keperluan pengembangan

perencanaan program.

7) Standarisasi

Komposisi penduduk menurut umur sangat berpengaruh terhadap Tingkat

Kematian Kasar. Karakteristik-karakteristik penduduk lainnya yang juga mempunyai

pengaruh terhadap tingkat kematian kasar adalah:

a. Antara penduduk daerah pedesaan dan daerah perkotaan

b. Penduduk dengan lapangan pekerjaan yang berbeda

c. Penduduk dengan perbedaan pendapatan

d. Perbedaan jenis kelamin

e. Penduduk dengan perbedaan status kawin



59

Membandingkan Tingkat Kematian Kasar antara dua kelompok penduduk

dengan struktur yang berbeda (misalnya struktur umur), tidak dapat hanya melihat

perbedaan Tingkat Kematian Kasar pada kedua kelompok umur tersebut sebelum

mengadakan penyamaan jumlah penduduk menurut kelompok umur tertentu. Cara

penyamaan ini disebut standarisasi. Penduduk yang dipakai sebagai penduduk

standar, bisa penduduk dari salah satu kelompok yang diperbandingkan atau

penduduk dari negara lain. Angka kematian standarisasi didefinisikan sebagai

seluruh angka kematian yang akan berlaku di dalam suatu jumlah penduduk standar

apabila mempunyai angka kematian penduduk pada setiap umur yang diselidiki. Jadi,

persyaratan khusus yang harus dipenuhi ialah tersedianya penduduk standard dan

angka kematian penduduk yang sedang diselidiki yang kedua-keduanya diterapkan

khusus untuk setiap variabel yang bersangkutan.

Standarisasi terbagi atas dua, yaitu standarisasi langsung dan standarisasi

tidak langsung. Proses standarisasi langsung mencakup penerapan berbagai angka

khusus umur terhadap struktur penduduk standar. Proses standarisasi tidak langsung

adalah penerapan seperangkat standar angka khusus menurut umur terhadap

penduduk yang sedang diselidiki, dan kemudian membandingkan jumlah kematian

yang sebenarnya dengan jumlah yang diharakan dengan dilandasi oleh asumsi

bahwa angka kematian standar memang berlaku.

Contoh.

Hitung Tingkat Kematian Kasar penduduk dari Negara A dan Negara B, dengan

jumlah penduduk Negara A sebagai penduduk standar (Tabel 2.3). Dengan

mempergunakan penduduk Negara A sebagai penduduk standar, maka Tingkat

Kematian Kasar untuk Negara A besarnya 37, dan Negara B sebesar 42. Apabila

perhitungan Tingkat Kematian Kasar di kedua Negara tersebut dengan tiga cara

yaitu: tanpa standar, dengan standar penduduk Negara A, dan dengan standar

penduduk Negara B, maka didapatkan variasi Tingkat Kematian Kasar untuk kedua

Negara tersebut sebagai berikut :



60

Negara A Negara

B

Tidak mempergunakan standar 37 33

Penduduk Negara A sebagai standar 37 42

Penduduk Negara B sebagai standar 28 33

4.3. Penutup

4.3.1. Kesimpulan

1. Mati ialah peristiwa hilangnya semua tanda-tanda kehidupan secara permanen,

yang bisa terjadi setiap saat setelah kelahiran hidup.

2. Pengukuran data kematian diantaranya tingkat kematian kasar (Crude Death

Rate/CDR), tingkat kematian menurut umur (Age Specitic Death Rate/ASDR),

dan tingkat kematian bayi (Infant Death Rate/IDR).

3. Perbandingan tingkat kematian kasar penduduk dengan struktur yang berbeda

dilakukan dengan proses standarisasi melalui standarisasi langsung dan

standarisasi tidak langsung.

4.3.2. Latihan Soal

1. Apa yang membedakan standarisasi langsung dengan standarisasi tidak

langsung dalam menghitung angka kematian?

2. Jumlah penduduk, kematian dan angka kematian pada suatu tahun tertentu di

dua Negara A dan B (tercatat dalam kelompok umur) dinyatakan sebagai berikut:

Negara A Negara BPenduduk Kematian Angka

KematianPenduduk Kematian Angka

Kematian100.00080.00060.00040.00020.000

1.0001.6001.8002.0002.000

… 100.00090.00070.00030.00010.000

2.000900

2.8001.5001.500

…



61

1) Hitunglah angka kematian pada kolom di atas!

2) Hitung angka kematian kasar untuk kedua Negara!

3) Hitung rasio mortalitas yang sudah distandarisasikan untuk Negara B dengan

Negara A sebagai penduduk standar!

4) Hitung angka kematian yang distandarisasikan untuk Negara B!

3. Lengkapilah Tabel Standarisasi Berdasarkan Umur berikut ini:

UmurAngka

kematian standar

A B

PendudukKematian

yang diharapkan

PendudukKematian

yang diharapkan

(1) (2) (3) (4) (5) (6)0 – 4

5 – 1415 – 2425 – 4445 – 64

65 +

4,370,451,021,76

10,4468,74

39,53939,72834,72543,68617,626

3,855

… 267,104504,028401,294597,025487,071201,238

…

Total … … … … …Jumlah seluruh kematian yang benar-benar terdaftar Rasio Kematian yang

distandarisasikan

Kematian yang diharapkan (SMR)

Angka Kematian Kasar (CDR)

Angka kematian yang distandarisasikan secara tidak

langsung

1291

…

8,86

…

22487

…

…

Isilah semua tanda titik-titiak (…) di atas!




62


sesuaikan dengan kunci jawaban yang ada di bagian terakhir Bab IV ini. Hitung

jawaban anda yang benar kemudian gunakan rumus di bawah ini untuk menentukan

tingkat penguasaan anda terhadap materi modul ini.

Rumus:


x100 %

Tingkat Penguasaan:


80% - 89% = Baik

70% - 79% = Cukup

0% - 69% = Kurang





1. Proses standarisasi langsung mencakup penerapan berbagai angka khusus umur

terhadap struktur penduduk standar. Proses standarisasi tidak langsung adalah

penerapan seperangkat standar angka khusus menurut umur terhadap penduduk

yang sedang diselidiki, dan kemudian membandingkan jumlah kematian yang

sebenarnya dengan jumlah yang diharakan dengan dilandasi oleh asumsi bahwa

angka kematian standar memang berlaku.

2. Tabel Standarisasi Angka Kematian Tidak Langsung Berdasarkan Umur berikut

ini:



63

UmurAngka

kematian standar

A B

PendudukKematian

yang diharapkan

PendudukKematian

yang diharapkan

(1) (2) (3) (4) (5) (6)0 – 4

5 – 1415 – 2425 – 4445 – 64

65 +

4,370,451,021,76

10,4468,74

39,53939,72834,72543,68617,626

3,855

173283577

184265

267,104504,028401,294597,025487,071201,238

1167224409

10515085

15070Total 86,28 201,159 762 2475,760 23,009

Jumlah seluruh kematian yang benar-benar terdaftar Rasio Kematian yang

distandarisasikan

Kematian yang diharapkan (SMR)

Angka Kematian Kasar (CDR)

Angka kematian yang distandarisasikan secara tidak

langsung

1291

1,694

8,86

15,01

22487

0,977

8,66

4.4. Daftar Pustaka



Mantra, Ida Bagoes. 2003. Demografi Umum. Yogyarkarta : Pustaka Pelajar.




64

BAB 5TABEL KEMATIAN

5.1. Pendahuluan

5.1.1. Deskripsi

Tabel Kematian dimaknai sebagai model matematika yang digunakan untuk

merepresentasikan kematian dan lama hidup pada suatu populasi tertentu pada saat

tertentu yang tidak terpengaruh oleh distribusi umur penduduk, atau dapat dikatakan

Tabel Kematian berisi peluang seseorang meninggal menurut usianya. Tabel

kematian merupakan alat analisis yang amat penting dalam demografi, dalam hal

pengukuran taraf kematian suatu penduduk. Selain itu, tabel kematian juga banyak

digunakan dalam menganalisis tingkat kelahiran dan pertumbuhan penduduk, migrasi

(perpindahan) penduduk, rata-rata panjang usia penduduk, tingkat kesehatan, dan

masih banyak lagi. Tabel kematian memberikan gambaran kepada kita tentang

sejarah kehidupan suatu kohor yang berangsur-angsur berkurang jumlahnya karena

kematian. Tabel kematian ini mempunyai bentuk yang sangat sederhana disusun

berdasarkan tingkat kematian menurut umur. Dari tabel kematian ini dapat diukur

keadaan kematian anggota kohor, misalnya jumlah mereka yang masih bertahan

hidup pada berbagai tingkatan umur, harapan hidup sejak dilahirkan, atau umur rata-

rata yang dapat dicapai dari suatu kelompok penduduk tertentu.



65

Asumsi-asumsi dalam pembuatan tabel kematian adalah kohor hanya

berkurang secara berangsur-angsur karena kematian dan tidak ada migrasi masuk

dan migrasi keluar, kematian anggota kohor menurut pola tertentu pada berbagai

tingkat umur, kohor berasal dari radiks-radiks tertentu, dan pada tiap tingkat umur

rata-rata orang meninggal mencapai pertengahan antara dua tingkat umur berturut-

turut.

Bab ini memberikan uraian dan langkah-langkah pembuatan Tabel Kematian,

baik Tabel Kematian Lengkap maupun Tabel Kematian Yang Dipersingkat.


Salah satu masalah demografi adalah membuat perkiraan mengenai jumlah orang-

orang yang mungkin masih akan hidup lagi dalam kelompok penduduk semula. Untuk

mengetahu gambaran tersebut, maka dibuatlah Tabel Kematian atau biasa dikenal

Life Tabel, yang sangat bermanfaat dalam memberikan informasi kemungkinan

seseorang dalam usia tertentu dapat mencapai usia tertentu atau meninggal dalam

usia tertentu, atau mengetahui probabilitas hidup atau kematian lain yang sifatnya

kompleks.

Sasaran pembelajaran bagi mahasiswa setelah mempelajari bab ini, diharapkan

mampu memahami dengan baik unsur-unsur, cara pembuatan, dan kegunaan dari

Tabel Kematian, selanjutnya mampu membuat Tabel Kematian berdasarkan jumlah

awal penduduk yang ditentukan.

5.2. Uraian Materi

5.2.1. Tabel Kematian Lengkap (Complete Life Tabel)

Adalah tabel kematian yang dibuat lengkap, terperinci menurut umur satu

tahunan, dimulai dari umur 0 tahun dengan jumlah penduduk tertentu biasanya

100.000. Tabel ini terdiri dari 7 kolom diantaranya menyajikan fungsi tabel kematian.



66

Tabel 4. Bentuk Umum Tabel Kematian

(1)X

(2)nqx

(3)lx

(4)d x

(5)nLx

(6)TX

(7)ex

1

2

3

Keterangan:

x = umur tepat, dalam tahun

Simbol x menunjukkan bahwa anggota kohor yang dimaksud telah menjalani

hidup selama x tahun atau pada saat tersebut berada pada ulang tahun ke−x

.

nqx = kemungkinan meninggalnya penduduk yang berumur x tahun sebelum

berumur x+n tahun.

Contoh:

1. 5q10 , Peluang kematian seseorang antara umur tepat 10 tahun dan 15

tahun, dimana nilai 5q10 ini terletak sejajar dengan nilai x=10.

2. Nilai 5q40 = 0,05558, Artinya Sekitar 6% dari mereka telah mencapai

ulang tahun ke-40 meninggal sebelum mencapai tepat 45 tahun; atau

Probabilitas mereka yang berusia tepat 40 meninggal sebelum mencapai

tepat usia 45 tahun sebesar 0,06.

lx = jumlah penduduk yang hidup pada umur tepat x tahun.

Contoh:



67

1. l0=¿ jumlah orang pada saat tepat lahir, ditentukan secara sembarang,

bilangan radiks biasanya 100.000

2. l1=¿ jumlah orang yang berhasil mencapai ulang tahunnya yang ke-1

3. l5 = jumlah orang yg berhasil mencapai ultah yang ke-5

d x = jumlah kematian antara umur x dan umur x+1

Contoh:

1. Nilai 5d5 =1.229

Artinya jumlah kematian antara umur tepat 5 tahun hingga usia 10 tahun

adalah sebanyak 1.229 orang.

2. Pengurangan radix dengan bayi yang mati (1d0) akan memperoleh jumlah

orang yang tetap hidup pada awal periode berikutnya (l1)

3. Secara umum dapat dikatakan:

d x= ¿n❑ ¿¿

lx +n=l x+ d xn❑

Lx = Tahun Kehidupan antara umur xdan umur x+1

Jumlah tahun hidup yang dilalui oleh populasi (orang) pada kelompok umur

tertentu.

Contoh:

1. Misalnya pada periode 5 tahun, antara ultah ke 5 dan 10, tiap orang

hidup 5 tahun

2. Jika ada 98.000 orang yang berulangtahun, maka mereka semua

menghasilkan 5 x 98.000 = 490.000 tahun antara ultah mereka yang ke 5

dan 10

Karena pada tiap kelompok umur, kecuali kelompok umur yang pertama dan

terakhir, kita mengasumsikan kematian terjadi pada pertengahan interval,

maka jumlah tahun hidup (nLx) dapat diperkirakan dengan formula:



68

Ln❑

x=n (l x+ lx+n )

2

Karena kematian bayi lebih banyak terjadi segera setelah dilahirkan maka

khusus untuk 1L0 dihitung dengan:

1L0 = 0,3 l0 + 0,7l1

T x = Tahun total kehidupan setelah umur tepat x

Merupakan jumlah semua tahun kehidupan yg dijalani kohor sejak umur tepat

x sampai semua anggota meninggal

Contoh:

1. T0 = 1L0 + 5L1 + 5L5 + ………….+ wL75

2. T1 = 5L1 + 5L5 + 5L10 + ………….+ wL75

3. T65 = 5L65 + 5L70 + wL75

Sehingga TX dirumuskan:T x=∑i= x

1=w

Ln❑

x

4. T0 = 4.242.152

Artinya menunjukan bahwa kohort dengan radiks 100.000 orang dari saat

lahir sampai semua anggota kohor meninggal, menjalani 4.242.152 tahun

kehidupan.

5. T5 = 3.847.416

Artinya menunjukan bahwa kohort dengan radiks 100.000 orang dari saat

ultahnya yg kelima sampai semua anggota kohort meninggal menjalani

3.847.416 tahun kehidupan.

ex0 = Angka harapan hidup yaitu rata-rata jumlah tahun kehidupan setelah

mencapai umur tepat x.

Dapat dirumuskan dengan:



69

ex0=

T x

lx

Contoh:

1. e00=

T 0

l0

=42,4 tahun

Bahwa secara rata-rata seorang pada saat lahir akan dapat diharapkan

hidup selama 42,4 tahun

2. e50=

T5

l5

=52,8 tahun

Bahwa secara rata-rata seorang yg telah mencapai ultahnya yg ke-5

secara rata-rata akan hidup selama 52,8 tahun

5.2.2. Tabel Kematian Singkat (Abridged Life Tabel)

Adalah tabel kematian yang meliputi seluruh umur tetapi tidak terperinci per

tahunan, biasanya dikelompokkan menurut kelas interval (5 tahunan, 10 tahunan,

atau yang lainnya).

Tabel 5. Tabel Kematian Singkat untuk Kelompok Umur 5 Tahunan

(1)X

(2)nqx

(3)lx

(4)dx

(5)nLx

(6)TX

(7)ex

0 – 4

5 – 9

10 – 14

15 – 19



70

Tabel kematian singkat merupakan bentuk tabel kematian yang lebih pendek

tetapi ketepatannya hampir sama dengan tabel kematian lengkap. Tabel kematian ini

pada umumnya dihitung atas dasar kelompok umur lima tahunan. Di dalam suatu

populasi yang kurang baik distribusi umurnya, perhitungan dengan Tabel Kematian

singkat lebih tepat.

Beberapa notasi dalam kolom Tabel Kematian singkat ditulis dengan subskrip

sebagai berikut:

nW x, dimana n adalah besarnya jenjang (interval) dan x menyatakan tepat

umur x, dan digunakan sebagai permulaan interval. Sebagai contoh dxn❑

ialah jumlah

kematian di antara umur tepat x dan umur tepat x+n.

Untuk lx,T x dan ex0 tidak mempunyai subskrip pada qxn

❑, dxn❑

, pxn❑

, dan Lxn❑

, karena

mereka berhubungan dengan populasi pada umur tepat x.

Beberapa rumus dari tabel kematian singkat adalah sebagai berikut:

1. l0=100.000

2. pxn❑ =1− qxn

❑

3. dxn❑ = qxn

❑ × lx

4. lx +n=l x− dxn❑

5. L0=0,3 l0+0,7 l1

6. L4❑

1=1,9 l1+2,1l5

7. L5❑

x=52(l x+l x+5)

8. T x=∑i= x

w

Li

9. ex0=

T x

lx

Contoh:



71

Diberikan data seperti pada Tabel 6. Lengkapilah Tabel Kematian Singkat 5 Tahunan

berikut.

Tabel 6. Data peluang kematian penduduk dalam interval umur 5 tahun.

Umur (x) lx dxn❑ qxn

❑ Lxn❑ T x ex

0

0 100000 0,093991-4 0,050015-9 0,01573

10-14 0,0121815-19 0,0173920-24 0,0226825-29 0,0259130-34 0,0294135-39 0,0333740-44 0,0381945-49 0,0457550-54 0,0619055-59 0,0839660-64 0,1246065-69 0,8108270-74 0,2716075-79 0,39481

80 1,000001. Melengkapi tabel lx dan dxn

❑


❑

0 100000 9399 0,093991-4 90601 4531 0,050015-9 86070 1353,9 0,01573

10-14 84716 1031,8 0,0121815-19 83684 1455,3 0,0173920-24 82229 1865 0,0226825-29 80364 2082,2 0,0259130-34 78282 2302,3 0,0294135-39 75980 2535,4 0,0333740-44 73444 2804,8 0,0381945-49 70639 3231,7 0,0457550-54 67408 4172,5 0,0619055-59 63235 5309,2 0,0839660-64 57926 7217,6 0,1246065-69 50708 41115 0,8108270-74 9593 2605,5 0,2716075-79 6987,5 2758,7 0,39481



72

80 4228,8 4228,8 1,00000

Perhitungan:

3) d x=(lx ) (qx )

d0=(l0 ) ( q0 )=(100000 ) (0,09399 )=9399

4) lx +n=l x−dx

l0+1=l0−d0=90601

2. Melengkapi kolom Lxn❑

Perhitungan:

1) L0=0,3 l0+0,7 l1=0,3 (100000 )+0,7 (90601 )=93420,7

2) L4❑

1=0,034 (l0 )+1,184 (l1 )+2,782 (l5 )

¿0,034 (100000 )+1,184 (90601 )+2,782 (86070 )

¿3400+107271+23446,7=350118,3

3) L5❑

5=52

( l5+l10 )=52

(86070+84716 )=426965


❑ Lxn❑

0 100000 9399 0,09399 93420,71-4 90601 4531 0,05001 350118,35-9 86070 1353,9 0,01573 426965

10-14 84716 1031,8 0,01218 42100015-19 83684 1455,3 0,01739 414782,520-24 82229 1865 0,02268 406482,525-29 80364 2082,2 0,02591 39661530-34 78282 2302,3 0,02941 38565535-39 75980 2535,4 0,03337 37356040-44 73444 2804,8 0,03819 360207,545-49 70639 3231,7 0,04575 345117,550-54 67408 4172,5 0,06190 326607,555-59 63235 5309,2 0,08396 302902,560-64 57926 7217,6 0,12460 27158565-69 50708 41115 0,81082 150752,570-74 9593 2605,5 0,27160 41451,25



73

75-79 6987,5 2758,7 0,39481 28040,7580 4228,8 4228,8 1,00000 10572

3. Melengkapi kolom T x


❑ Lxn❑ T x

0 100000 9399 0,09399 93420,7 51058361-4 90601 4531 0,05001 350118,3 50124155-9 86070 1353,9 0,01573 426965 4662297

10-14 84716 1031,8 0,01218 421000 423533215-19 83684 1455,3 0,01739 414782,5 381433220-24 82229 1865 0,02268 406482,5 339954925-29 80364 2082,2 0,02591 396615 299306730-34 78282 2302,3 0,02941 385655 259645235-39 75980 2535,4 0,03337 373560 221079740-44 73444 2804,8 0,03819 360207,5 183723745-49 70639 3231,7 0,04575 345117,5 147702950-54 67408 4172,5 0,06190 326607,5 113191255-59 63235 5309,2 0,08396 302902,5 80530460-64 57926 7217,6 0,12460 271585 502401,565-69 50708 41115 0,81082 150752,5 230816,570-74 9593 2605,5 0,27160 41451,25 8006475-79 6987,5 2758,7 0,39481 28040,75 38612,75

80 4228,8 4228,8 1,00000 10572 10572Perhitungan:

1) T 0=∑i=0

80

Li=93420,7+350118,3+…+28040,75+10572=5105836

2) T 1=∑i=1

80

Li=350118,3+…+28040,75+10572=5012415

4. Melengkapi kolom ex0


❑ Lxn❑ T x ex

0

0 100000 9399 0,09399 93420,7 5105836 51,058361-4 90601 4531 0,05001 350118,3 5012415 55,324065-9 86070 1353,9 0,01573 426965 4662297 54,16866

10-14 84716 1031,8 0,01218 421000 4235332 49,9944715-19 83684 1455,3 0,01739 414782,5 3814332 45,5801820-24 82229 1865 0,02268 406482,5 3399549 41,3424625-29 80364 2082,2 0,02591 396615 2993067 37,24387



74

30-34 78282 2302,3 0,02941 385655 2596452 33,1679235-39 75980 2535,4 0,03337 373560 2210797 29,0970840-44 73444 2804,8 0,03819 360207,5 1837237 25,0154745-49 70639 3231,7 0,04575 345117,5 1477029 20,9095450-54 67408 4172,5 0,06190 326607,5 1131912 16,7919555-59 63235 5309,2 0,08396 302902,5 805304 12,735160-64 57926 7217,6 0,12460 271585 502401,5 8,67316165-69 50708 41115 0,81082 150752,5 230816,5 4,55187570-74 9593 2605,5 0,27160 41451,25 80064 8,34608675-79 6987,5 2758,7 0,39481 28040,75 38612,75 5,525975

80 4228,8 4228,8 1,00000 10572 10572 2,5

Perhitungan:

1) e00=

T 0

l0

=5105836100000

=51,05836

2) e10=

T1

l1

=501241590601

=55,32406

5.3. Penutup

5.3.1. Kesimpulan

1. Tabel kematian merupakan salah satu alat analisis dalam mortalitas yang tidak

memerlukan penggunaan penduduk standar untuk membandingkan tingkat

mortalitas. Life tabel merupakan tabel hipotetis dari sekumpulan orang yang

dilahirkan pada waktu yang sama (kohort) yang karena proses kematian,

jumlahnya semakin lama semakin berkurang dan akhirnya habis.

2. Kegunaan Tabel Kematian adalah untuk membandingkan tingkat mortalitas,

untuk mengukur kemajuan yang diperoleh dari upaya pemeliharaan kesehatan



75

khususnya anak-anak yang tercermin dari angka harapan hidup, dan sebagai

dasar untuk perhitungan bidang asuransi jiwa bagi penentuan premi

3. Bentuk tabel kematian terdiri dari Tabel kematian lengkap (complete life tabel):

tabel kematian yang dibuat lengkap, terperinci menurut umur satu tahunan, dan

Tabel kematian singkat (abridged life tabel): tabel kematian yang meliputi seluruh

umur tetapi tidak terperinci tahunan, tapi menurut kelas interval (5 tahunan, 10

tahunan, dan lainnya).

5.3.2. Latihan Soal

1. Lengkapi Tabel Kematian berikut:

Umur (x ) lx dx qx Lx Tx ex0

0 1000 0,11 0,1112 0,12503 0,14294 0,16675 0,20006 0,25007 0,3338 0,50009 1,000

10 0

2. Buatlah Tabel Kematian Yang Dipersingkat untuk jangka 10 tahun untuk Tabel

Kematian Australia 1961!

3. Jadikan Tabel Kematian Australia Tahun 1961 yang menjadi acuan untuk

menjawab pertanyaan berikut:

Suatu industry di Australia secara konstan merekrut sejumlah pegawai baru

berumur 20 tahun, dan semuanya mengundurkan diri dari pekerjaan pada umur



76

60 tahun. Apabila dimisalkan selama itu di dalam perusahaan tersebut tidak ada

pegawai yang mengundurkan diri.

1) Berapa tahun masa kerja rata-rata setiap pegawai?

2) Hitung rasio antara pengunduran diri yang terjadi setiap ahun dengan

penerimaan pegawai baru?

3) Hitung rasio antara staf yang sudah berumur melebihi 50 tahun dengan jumlah

seluruh staf.

4) Hitung rasio antara pegawai yang sudah berhenti bekerja dengan anggota staf

yang masih aktif.

5) Hitung rasio antara kematian setiap tahun pegawai yang berhenti bekerja

dengan kematian yang pegawai yang masih aktif bekerja.


Jika anda telah selesai mengerjakan soal latihan di atas, maka sesuaikan dengan

kunci jawaban yang ada di bagian terakhir bab ini. Hitung jawaban anda yang benar

kemudian gunakan rumus di bawah ini untuk menentukan tingkat penguasaan anda

terhadap materi modul ini.

Rumus:


x100 %

Tingkat Penguasaan:

90% - 100% = Baik Sekali80% - 89% = Baik70% - 79% = Cukup0% - 69% = Kurang





1. Tabel Kematian



77

Melengkapi tabel lx dan d x

Umur (x ) lx dx qx

0 1000 100 0,11 900 99,9 0,1112 800,1 100,01 0,12503 700,09 100,04 0,14294 600,04 100,03 0,16675 500,02 100 0,20006 400,01 100 0,25007 300,01 99,903 0,3338 200,11 100,05 0,50009 100,05 100,05 1,00010 0 0 0

Perhitungan:

1) d x=(lx ) (qx )

d0=(l0 ) ( q0 )=(1000 ) (0,1 )=100

2) lx +n=l x−dx

l0+1=l0−d0=900

Melengkapi tabel Lx

Umur (x ) lx dx qx Lx

0 1000 100 0,1 9501 900 99,9 0,111 850,052 800,1 100,01 0,1250 750,09383 700,09 100,04 0,1429 650,06624 600,04 100,03 0,1667 550,03125 500,02 100 0,2000 450,01576 400,01 100 0,2500 350,01227 300,01 99,903 0,333 250,05878 200,11 100,05 0,5000 150,08039 100,05 100,05 1,000 200,130210 0 0 0 0

Perhitungan:

1) L0=1 (l0+ l0+1 )

2=1000+900

2=1900

2=950



78

Melengkapi tabel T x

Umur (x ) lx d x qx Lx Tx

0 1000 100 0,1 950 5150,5381 900 99,9 0,111 850,05 4200,5382 800,1 100,01 0,1250 750,0938 3350,4883 700,09 100,04 0,1429 650,0662 2600,3954 600,04 100,03 0,1667 550,0312 1950,3285 500,02 100 0,2000 450,0157 1400,2976 400,01 100 0,2500 350,0122 950,28157 300,01 99,903 0,333 250,0587 600,26928 200,11 100,05 0,5000 150,0803 350,21059 100,05 100,05 1,000 200,1302 200,130210 0 0 0 0 0

Perhitungan:

1) T 0=∑i=0

10

L1❑

i=950+850,05+…+200,1302+0=5150,538

2) T 1=∑i=1

10

L1❑

i=850,05+…+200,1302+0=4200,538

Melengkapi kolom ex0

Umur (x ) lx dx qx Lx Tx ex0

0 1000 100 0,1 950 5150,538 5,1505381 900 99,9 0,111 850,05 4200,538 4,667252 800,1 100,01 0,1250 750,0938 3350,488 4,1875873 700,09 100,04 0,1429 650,0662 2600,395 3,7143854 600,04 100,03 0,1667 550,0312 1950,328 3,2503045 500,02 100 0,2000 450,0157 1400,297 2,8004966 400,01 100 0,2500 350,0122 950,2815 2,3756217 300,01 99,903 0,333 250,0587 600,2692 2,0008278 200,11 100,05 0,5000 150,0803 350,2105 1,7501169 100,05 100,05 1,000 200,1302 200,1302 2,00023210 0 0 0 0 0 0

Perhitungan:

1) e00=

T 0

l0

=5150,5381000

=5,150538



79

5.4. Daftar Pustaka

Caswell, Hal. 2005. Applied Mathematical Demography. New York : John Wiley &

Sons. Inc.



BAB 6FERTILITAS

6.1. Pendahuluan

6.2.1. Deskripsi

Pengukuran statistik fertilitas lebih kompleks dibandingkan dengan pengukuran

statistik mortalitas, karena seorang perempuan hanya meninggal satu kali, tetapi ia



80

dapat melahirkan lebih dari seorang bayi. Di samping itu, seseorang yang meninggal

pada hari dan waktu tertentu, berarti mulai saat itu orang tersebut tidak mempunyai

resiko kematian lagi, sebaliknya seorang perempuan yang telah melahirkan seorang

anak tidak berarti resiko melahirkan dari perempuan tersebut menurun. Kompleksnya

pengukuran fetilitas, karena kelahiran melibatkan dua orang (suami dam istri),

sedangkan kematian hanya melibatkan saru orang saja (orang yang meninggal).

Masalah yang lain yang dijumpai dalam pengukuran fertilitas adalah tidak semua

perempuan mengalami resiko melahirkan karena ada kemungkinan beberapa dari

mereka tidak mendapat pasangan untuk berumah tangga. Juga ada beberapa

perempuan yang bercerai, menjanda. Memperhatikan masalah di atas, terdapat

variasi pengukuran fertilitas yang dapat diterapakan, dan masing-masing mempunyai

keuntungan dan kelemahan, selengkapnya akan diuraikan secara mendetail dalam

Bab 6 ini.

Analisis terhadap fertilitas, pada dasarnya dapat dikelompokan dalam tiga

bagian pembahasan. Pertama, membahas tentang pengertian konsep dasar dan

ukuran-ukuran fertilitas. Pembahasan ini sifatnya hanya sebagai pengantar. Kedua,

membahas tentang teknik-teknik penghitungan ukuran fertilitas tahunan dan

kumulatif. Pembahasan pada kelompok kedua ini lebih mengarah pada demografi

formal tentang berbagai ukuran kuantitatif yang tepat tentang fertilitas. Ketiga,

membahas tentang berbagai hal yang menyangkut penyebab fertilitas dan

dampaknya terhadap berbagai aspek kehidupan. Pembahasan ketiga lebih bersifat

multidisipliner yang mengkaji faktorfaktor yang mempengaruhi fertilitas dan dampak

dari tingkat fertilitas terhadap berbagai aspek kehidupan. Pembahasan tentang teori-

teori fertilitas seringkali berkaitan dengan faktor-faktor yang mempengaruhi fertilitas.


Fertilitas sebagai salah satu komponen demografi yang lebih kompleks, memiliki

berbagai metode pengukuran statistik. Ukuran-ukuran fertilitas yang terdiri atas

fertilitas tahunan dan kumulatif, memberikan gambaran fertilitas dari perempuan.



81

Sasaran pembelajaran pada Bab 6 ini, diharapkan mahasiswa memahami dengan

baik konsep fertilitas dalam demografi dengan berbagai jenis pengukuran statistik

fertilitas dan faktor penyebab tinggi rendahnya fertilitas. Selanjutnya mahasiswa

diharapkan mampu mengaplikasikannya dalam data riil, yaitu data fertilitas yang

diperoleh di lapangan.

6.2. Uraian Materi

6.2.1. Konsep Dasar Fertilitas

Istilah fertiitas adalah sama dengan kelahiran hidup (live birth), yaitu

terlepasnya bayi dari rahm seorang perempuan dengan adanya tanda-tanda

kehidupan, misalnya berteriak, bernapas, menangis, jantung berdenyut, dan

sebagainya. Apabila pada waktu lahir tidak ada tanda-tanda kehidupan disebut

dengan lahir mati (still birth) yang di dalam demografi tidak dianggap sebagai suatu

peristiwa kelahiran. Seorang perempuan yang secara biologis subur (fecund) tidak

selalu melahirkan anak-anak yang banyak, misalnya dia mengatur fertilitas dengan

abstinensi atau menggunakan alat-alat kontrasepsi. Kemampuan biologis seorang

perempuan untuk melahirkan sangat sulit untuk diukur.

Kelahiran dapat diartikan sebagai hasil reproduksi yang nyata dari seorang

wanita atau kelompok wanita. Fertilitas merupakan taraf kelahiran penduduk yang

sesungguhnya berdasarkan jumlah kelahiran yang terjadi. Pengertian ini digunakan

untuk menunjukkan pertambahan jumlah penduduk. Fertilitas disebut juga dengan

natalitas. Konsep-konsep lain yang terkait dengan pengertian fertilitas yang penting

untuk diketahui adalah:

1. Fecunditas adalah kemampuan secara potensial seorang wanita untuk

melahirkan anak.

2. Sterilisasi adalah ketidakmampuan seorang pria atau wanita untuk menghasilkan

suatu kelahiran.

3. Natalitas adalah kelahiran yang merupakan komponen dari perubahan penduduk.



82

4. Lahir hidup (live birth) adalah anak yang dilahirkan hidup (menunjukkan tanda-

tanda kehidupan) pada saat dilahirkan, tanpa memperhatikan lamanya di

kandungan, walaupun akhirnya meninggal dunia.

5. Abortus adalah kematian bayi dalam kandungan dengan umur kehamilan kurang

dari 28 minggu.

6. Lahir mati (still birth) adalah kelahiran seorang bayi dari kandungan yang

berumur paling sedikit 28 minggu tanpa menunjukkan tanda-tanda kehidupan.

Tidak dihitung sebagai kelahiran.

6.2.2. Teknik Pengukuran Statistik Fertilitas

1) Pengukuran Fertilitas Tahunan

1. Tingkat Fertilitas Kasar (CBR)

Tingkat fertilitas kasar didefenisikan sebagai banyaknya kelahiran hidup pada

suatu tahun tertentu tiap 1000 penduduk pada pertengahan tahun. Atau dapat

dituliskan dengan rumus:

Keterangan:

CBR = Tingkat kelahiran kasar B = Jumlah kelahiran pada tahun tertentuPm = Jumlah penduduk pada pertengahan tahun, dan k = Bilangan konstan, biasanya 1000Contoh:

Berdasarkan sensus penduduk Indonesia, pada tahun 1961 ditaksir 4.334.347

bayi yang lahir dalam tahun sensus tersebut dan jumlah penduduk diperkirakan

sebanyak 96.371.421 jiwa pada 1 Juli 1961 sehingga diperoleh:



83

Dengan demikian diperoleh bahwa tingkat kelahiran kasar sebesar 44,975 kelahiran.

Program Keluarga Berencana yang sudah lama diprogramkan pemerintah

sejak Orde Baru, tidak hanya menurunkan jumlah anak yang dilahirkan, tetapi juga

merupakan upaya utama untuk ikut mewujudkan keluarga sejahtera. Menurut

Undang-Undang nomor 10 tahun 1992, keluarga berencana telah mendapatkan

defenisi yang baru dan semakin luas yaitu upaya peningkatan kepedulian dan peran

serta masyarakat melalui pendewasaan usia perkawinan, kelahiran, pembinaan

ketahanan keluarga, dan peningkatan kesejahteraan keluarga untuk mewujudkan

keluarga kecil bahagia dan sejahtera (Siswanto,1996).

Akibat pelaksanaan program ini terjadi penurunan angka kelahiran kasar dari

39,9 persen kelahiran per 1000 penduduk pada taun 1870 menurun menjadi 35,9

pada tahun 1976. Jadi selama enam tahun terjadi penurunan fertilitas sebesar 10

persen. Pada tahun 2005 diperkirakan angka kelahiran kasar sebesar 19,5 kelahiran

per 1000 penduduk (Ananta, 1989).

Berdasarkan data penduduk yang ada, selain penurunan angka kelahiran

kasar, juga terjadi penurunan angka kematian kasar, maka mulai periode tahun 1980-

1990 laju pertumbuhn penduduk menurun (kecuali di Pulau Kalimantan). Pada

periode tahun 1971-1980 laju pertumbuhan penduduk Indonesia sebesar 2,3 persen,

pada periode tahun 1980-1990 dan 1990-2000 laju pertumbuhan penduduk terus

menurun , masing-masing menjadi 1.9 persen dan 1.3 persen.

2. Tingkat Fertilitas Umum (GFR)

Tingkat Fertilitas Kasar masih terlalu kasar untuk ukuran fertilitas karena

membandingkan jumlah kelahiran dengan jumlah penduduk pertengahan tahun.

Sangat perlu untuk mengetahui kondisi penduduk yang mempunyai resiko hamil

adalah perempuan dalam usia reproduksi (umur 15-49 tahun). Sehingga perlu untuk

membandingkan jumlah kelahiran dengan jumlah penduduk perempuan usia subur



84

(15-49 tahun). Tingkat fertilitas penduduk yang dihasilkan dari perhitungan ini disebut

Tingkat Fertilitas Umum yang ditulis dengan rumus:

GFR= BPf (15−49)

x k

Keterangan:

GFR = Tingkat Fertilitas Umum

B = Jumlah kelahiran setahun

Pf(15-49) = Jumlah wanita yang berumur 15-49 tahun

k = Bilangan konstan, biasanya 1000

3. Tingkat Fertilitas Menurut Umur (ASFR)

Tingkat fertilitas penduduk dapat dibedakan berdasarkan jenis kelamin, umur,

status perkawinan, atau kelompok-kelompok penduduk yang lain. Hal ini

menyebabkan terjadi variasi besar kecilnya kelahiran antar kelompok-kelompok

penduduk tertentu. Di antara kelompok perempuan usia reproduksi (15-49) terdapat

variasi kemampuan melahirkan, karena itu perlu dihitung tingkat fertilitas perempuan

pada tiap-tiap kelompok umur (age specific fertility rate). Perhitungan tersebut dapat

dikerjakan dengan rumus sebagai berikut:

ASFRi=B i

Pf i

x k

Keterangan:

ASFRi = tingkat kelahiran untuk kelompok umur

Bi = jumlah kelahiran pada kelompok umur ke-i

Pfi = jumlah perempuan kelompok umur i pada pertengahan tahun

k =angka konstanta



85

Contoh:

Berikut ini disajikan tingkat kelahiran khas umur untuk Indonesia, Tahun 1961, seperti

pada tabel berikut ini:

Tabel 7. Kelompok Umur Jumlah perempuan,jumlah kelahiran tingkat fertilitas menurut umur per 1000 perempuan

Umur Penduduk Wanita Kelahiran menurut umur ibu ASFR

(1) (2) (3) (4)15-19 1.170.505 151.697 129,620-24 859.154 208.001 242,125-29 777.519 186.138 239,430-34 842.807 169.910 201,635-39 810.804 103.621 127,840-44 683.817 44.927 65,745-49 504.942 4.999 9,9

Jumlah ASFR 1.061,1

4. Tingkat Fertilitas Menurut Urutan Kelahiran (BOSFR)

Tingkat fertilitas menurut urutan kelahiran sangat penting untuk mengukur

tinggi rendahnya fertilitas suatu negara. Kemungkinan seorang istri untuk menambah

kelahiran tergantung kepada jumlah anak yang telah dilahirkannya. Seorang istri

mungkin menggunakan alat kontrasepsi setelah mempunyai jumlah anak tertentu,

dan juga umur anak yang masih hidup. Tingkat fertilitas menurut urutan kelahiran

dapat ditulis dengan rumus:

BOSR=∑Boi

Pf (15−49)

x k

Keterangan:

BOSFR = tingkat kelahiran menurut urutan kelahiran

Boi = Jumlah kelahiran urutan ke I

Pf(15-49) = jumlah perempuan umur 15-49 pertengahan tahun



86

k = bilangan konstanta (biasanya 1000)

Penjumlahan dari tingkat fertilitas menurut urutan kelahiran menghasilkan

tingkat fertilitas umum (general fertility rate), yang dirumuskan sebagai berikut:

GFR=∑Boi

Pf (15−49)

x k

Contoh:

Tabel tingkat fertilitas menurut urutan kelahiran dari negara Amerika Serikat

tahun 1942, 1960, dan 1967 (Tabel 8). tingkat fertilitas menurut umur dan menurut

urutan kelahiran, adalah dua buah contoh dari tingkat kelahiran khusus. Ada

beberapa macam variasi lagi, misalnya berdasarkan status perkawinan, pendidikan

yang ditamatkan, pendapatan, dan pekerjaan.

Tabel 8. Tingkat Fertilitas menurut Urutan Kelahiran Di Amerika Serikat Tahun 1942, 1962,1967

Urutan Kelahiran Tingkat Kelahiran per 1000 perempuan umur 15-441942 1960 1967

Pertama 37,5 31,1 30,8Kedua 22,9 29,2 22,6Ketiga 11,9 22,8 13,9

Keempat 6,6 14,6 8,3Kelima 4,1 8,3 4,8

Keenam dan ketujuh 4,6 7,6 4,5kedelapan dan urutan

yang lebih tinggi3,9 4,3 2,7

GFR 91,5 118,0 87,65. Standarisasi Tingkat Fertilitas

Tinggi rendahnya tingkat fertilitas di suatu negara dipengaruhi oleh beberapa

variabel misalnya, umur, status perkawinan, atau karakteristik yang lain. Seperti

halnya dengan mortalitas, kalau kita ingin membandingkan tingkat fertilitas di

beberapa negara, maka pengaruh veriabel-variabel tersebut perlu dinetralisir dengan

menggunakan teknik standarisasi sehingga hanya satu variabel yang berpengaruh.



87

Teknik standarisasi yang digunakan sama dengan teknik standarisasi yang

digunakan untuk pengukuran mortalitas. Kalau diketahui tingkat fertilitas menurut

umur di negara A dan B, dan ingin dibandingkan tingkat kelahiran umum di kedua

negara tersebut, maka tingkat fertilitas menurut umur dikalikan dengan jumlah

penduduk standar dari masing-masing kelompok umur.

2) Pengukuran Fertilitas Kumulatif

1. Tingkat Fertilitas Total (Total Fertility Rates = TFR).

Tingkat Fertilitas Total didefinisikan sebagai jumlah kelahiran hidup laki-laki

dan perempuan tiap 1.000 penduduk yang hidup hingga akhir masa reproduksinya

dengan catatan:

a. Tidak ada seorang perempuan yang meninggal sebelum mengakhiri masa

reproduksinya;

b. Tingkat fertilitas menurut umur tidak berubah pada periode waktu tertentu.

Tingkat Fertilitas Total menggambarkan riwayat fertilitas dari sejumlah

perempuan hipotesis selama masa reproduksinya. Dalam praktek Tingkat Fertilitas

Total dikerjakan dengan menjumlahkan Tingkat Fertilitas perempuan menurut umur,

apabila umur tersebut berjenjang lima tahunan, dengan asumsi bahwa tingkat

fertilitas menurut umur tunggal sama dengan rata-rata tingkat fertilitas kelompok umur

lima tahunan, maka rumus dari Tingkat Fertilitas Total atau TFR adalah sebagai

berikut:

TFR = 5 ∑ ASFRi

Keterangan:

TFR = Total Fertilitas Rate

å = Penjumlah tingkat fertilitas menurut umur

ASFRi = tingkat fertilitas menurut umur ke I dari kelompok berjenjang 5

tahunan.



88

Contoh:

Berdasarkan data Tabel 8, didapat jumlah tingkat fertilitas menurut umur

sebesar 1.016,1 maka besarnya Tingkat Fertilitas Total adalah:

TFR = 5 å

= 5 x 1.016,1

= 5.080,5

Ini berarti tiap 1.000 perempuan setelah melewati masa suburnya akan melahirkan

5.080,5 bayi laki-laki dan perempuan atau setiap perempuan Jawa Tengah pada

periode 1971-1976 melahirkan 5,08 bayi laki-laki dan perempuan.

2. Gross Reproduction Rates (GRR)

Gross Reproduction Rate ialah jumlah kelahiran bayi perempuan oleh 1.000

perempuan sepanjang masa reproduksinya dengan catatan tidak ada seorang

perempuan yang meninggal sebelum mengakhiri masa reproduksinya, seperti

Tingkat Fertilitas Total. Perhitungan Gross Reproduction Rate sebagai di bawah ini

GRR = 5 ∑ ASFRfi

Keterangan:

ASFRfi adalah tingkat fertilitas menurut umur ke-i dari kelompok berjenjang 5

tahunan.

Kelemahan dari perhitungan GRR ialah mengabaikan kemungkinan perempuan

meninggal sebelum masa reproduksinya berakhir. Agar hal ini tidak diabaikan maka

digunakan perhitungan Net Reproduction Rate.

3. Net Reproduction Rate (NRR)



89

Net Reproduction Rate adalah jumlah kelahiran bayi perempuan oleh sebuah

kohor hipotesis dari 1.000 perempuan dengan memperhitungkan kemungkinan

meninggalkan perempuan-perempuan itu sebelum mengakhiri masa reproduksinya.

Misalnya sebuah kohor yang terdiri dari 1.000 bayi perempuan, beberapa dari

perempuan tersebut mempunyai kesempatan melahirkan hingga umur 20, sebagian

hingga umur 30, sebagian hingga umur 40, dan seterusnya dan hanya sebagian yang

dapat melewati usia 50 tahun (usia reproduksi). Jadi dari kohor tersebut dihitung

jumlah perempuan-perempuan yang dapat bertahan hidup pada umur tertentu

dengan mengalikannya dengan kemungkinan hidup dari waktu lahir hingga mencapai

umur tersebut. Dalam prakteknya perhitungan Net Reproduction Rate dapat didekati

dengan rumus di bawah ini:

NRR = ∑ASFR x nLxlo

6.2.3. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Fertilitas Penduduk dan Dampak Fertilitas

Faktor-faktor yang mempengaruhi tinggi rendahnya fertilitas dapat dibagi

menjadi dua yaitu faktor demografi dan faktor non demografi. Faktor demografi

diantaranya adalah: struktur umur, struktur perkawinan, umur kawin pertama, paritas,

disrupsi perkawinan, dan proporsi yang kawin. Sedangkan faktor non demografi

antara lain, keadaan ekonomi penduduk, tingkat pendidikan, perbaikan status

perempuan, urbanisasi dan industrialisasi. Variabel-variabel di atas dapat

berpengaruh secara langsung terhadap fertilitas, ada juga berpengaruh tidak

langsung.

Davis dan Blake (1956) menyebutkan 11 variabel antara yang dikelompokkan

sebagai berikut.

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemungkinan Hubungan kelamin Pada Usia

Reproduksi, adalah:

1. Umur memulai hubungan kelamin



90

2. Selibat permanen, yaitu proporsi perempuan yang tidak pernah mengadakan

hubungan kelamin

3. Lamanya masa reproduksi yang hilang karena:

a. Perceraian, perpisahan, atau tinggal pergi oleh suami

b. Suami meninggal dunia

4. Abstinensi sukarela

5. Abstinensi karena terpaksa (impotensi, sakit, berpisah sementara yang tidak bias

dihindari)

6. Frekuensi hubungan seks (tidak termasuk abstinensi)

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemungkinan Konsepsi, adalah:

1. Kesuburan dan kemandulan biologis (fekunditas dan infekunditas) yang

disengaja.

2. Menggunakan atau tidak menggunakan alat-alat kontrasepsi

a. Cara kimiawi dan cara mekanis

b. Cara-cara lain (seperti metoda ritma, dan senggama terputus)

3. Kesuburan atau kemandulan yang dipengaruhi oleh faktor-faktor disengaja,

misalnya sterilisasi.

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Selama Kehamilan dan Kelahiran, adalah:

1. Kematian janin karena faktor-faktor yang tidak disengaja

2. Kematian janin karena faktor-faktor yang disengaja



91

Gambar 2Suatu Kerangka Dasar Sederhana Untuk Analisa Fertilitas

Menurut Freedman intermediate variables yang dikemukakan Davis-Blake

menjadi variabel antara yang menghubungkan antara “norma-norma fertilitas” yang

sudah mapan diterima masyarakat dengan jumlah anak yang dimiliki (outcome). Ia

mengemukakan bahwa “norma fertilitas” yang sudah mapan diterima oleh

masyarakat dapat sesuai dengan fertilitas yang dinginkan seseorang. Selain itu,

norma sosial dianggap sebagai faktor yang dominan. Secara umum Freedman

mengatakan bahwa:

“Salah satu prinsip dasar sosiologi adalah bahwa bila para anggota suatu masyarakat

menghadapi suatu masalah umum yang timbul berkali-kali dan membawa

konsekuensi sosial yang penting, mereka cenderung menciptakan suatu cara

penyelesaian normatif terhadap masalah tersebut. Cara penyelesaian ini merupakan

serangkaian aturan tentang bertingkah laku dalam suatu situasi tertentu, menjadi

sebagian dari kebudayaannya dan masyarakat mengindoktrinasikan kepada para

anggotanya untuk menyesuaikan diri dengan norma tersebut baik melalui ganjaran

(rewards) maupun hukuman (penalty) yang implisit dan eksplisit. ... Karena jumlah

anak yang akan dimiliki oleh sepasangsuami isteri itu merupakan masalah yang



92

sangat universal dan penting bagi setiap masyarakat, maka akan terdapat suatu

penyimpangan sosiologis apabila tidak diciptakan budaya penyelesaian yang normatif

untuk mengatasi masalah ini”

Jadi norma merupakan “resep” untuk membimbing serangkaian tingkah laku

tertentu pada berbagai situasi yang sama. Norma merupakan unsur kunci dalam teori

sosiologi tentang fertilitas. Freedman juga mengemukakan bahwa tingkat fertilitas

yang cenderung terus menurun di beberapa negara pada dasarnya bukan semata-

mata akibat variabel-variabel pembangunan makro seperti urbanisasi dan

industrialisasi sebagaimana dikemukakan oleh model transisi demografi klasik tetapi

berubahnya motivasi fertilitas akibat bertambahnya penduduk yang melek huruf serta

berkembangnya jaringan-jaringan komunikasi dan transportasi. Menurut Freedman,

tingginya tingkat modernisasi tipe Barat bukan merupakan syarat yang penting

terjadinya penurunan fertilitas. Pernyataan yang paling ekstrim dari suatu teori

sosiologi tentang fertilitas sudah dikemukakan oleh Judith Blake. Ia berpendapat

bahwa “masalah ekonomi adalah masalah sekunder bukan masalah normatif”; jika

kaum miskin mempunyai anak lebih banyak daripada kaum kaya, hal ini disebabkan

karena kaum miskin lebih kuat dipengaruhi oleh norma-norma pro-natalis daripada

kaum kaya.

6.3. Penutup

6.3.1. Kesimpulan

1. Fertilitas diartikan sebagai kelahiran hidup, yaitu terlepasnya bayi dari rahim ibu

dengan ada tanda-tanda kehidupan.

2. Pengukuran fertilitas adalah pengukuran fertilitas tahunan dan pengukuran

fertilitas kumulatif.

3. Pengukuran fertilitas tahunan terdiri dari tingkat fertilitas kasar, tingkat fertilitas

umum, tingkat fertilitas menurut umur, dan tingkat fertilitas menurut urutan

kelahiran.

4. Pengukuran fertilitas kumulatif terdiri dari tingkat fertilitas total, gross reproduction

rates, dan net reproduction rates.



93

6.3.2. Latihan Soal

1. Pada tahun 1964 jumlah penduduk perempuan usia subur umur 15-49 tahun di

Indonesia besarnya 30.351.000 jiwa, sedangkan jumlah kelahiran pada tahun

tersebut sebesar 2.982.000 bayi. Carilah Tingkat Fertilitas Umum untuk Indonesia

tahun 1964.

2. Carilah GRR dari data berikut.

Tabel 9. Perkiraan Gross Reproduction Rate Tahun 1964-1965 Untuk Indonesia

Golongan Umur

Jumlah Perempuan

Jumlah Kelahiran Bayi Perempuan

ASFRfi - per 1000 perempuan

15-19 3.755 199 …20-24 3.675 365 …25-29 4.43 366 …30-34 3.779 267 …35-39 3.303 163 …40-44 2.644 61 …45-49 1.944 14 …

∑ ASFRfi = …GRR = 5 ∑ ASFRfi = …

Sumber: Mantra, 1985

3. Carilah NRR dari data berikut.

Tabel 10. Perhitungan Net Reproduction Rate

Golongan Umur

ASFRfi

per 1.000nLx nLx/lo ASFR x

nLxlo

15-19 52,99 379.868 379,868 …20-24 99,32 370.775 370,775 …25-29 82,62 359.285 359,285 …30-34 70,65 346.825 346,825 …35-39 49,35 334.528 334,528 …40-44 23,07 321.67 321,670 …45-49 7,20 307.228 307,288 …

Jumlah …Sumber: Mantra, 1985



94

4. Untuk suatu jumlah populasi hewan tertentu nilai qx (betina) dan fx (angka fertilitas

menurut umur untuk betina yang dilahirkan oleh betina) adalah sebagai berikut:

X qx fx

0

1

2

3

4

5

0,3

0,1

0,2

0,4

0,7

1,0

0

1

2

2

1

0

a. Hitunglah angka reproduksi bruto (GRR) dari data di atas

b. Hitunglah angka reproduksi neto (NRR) dari data di atas

c. Bagaimana perbandingan kedua angka reproduksi tersebut? Jelaskan

pendapat anda!


Jika anda telah selesai mengerjakan latihan soal di atas, maka sesuaikan dengan

kunci jawaban yang ada di bagian terakhir Bab 6 ini. Hitung jawaban anda yang

benar kemudian gunakan rumus di bawah ini untuk menentukan tingkat penguasaan

anda terhadap materi modul ini.

Rumus:


x100 %

Tingkat Penguasaan:


80% - 89% = Baik

70% - 79% = Cukup



95

0% - 69% = Kurang





1. GFR dapat dihitung seperti berikut:

GFR= 2.982.00030.351.000

x1.000

= 98,25 kelahiran per 1000 perempuan usia 15-49 thn

2. Tabel hasil. Perkiraan Gross Reproduction Rate Tahun 1964-1965 Untuk Indonesia

Golongan Umur

Jumlah Perempuan

Jumlah Kelahiran Bayi Perempuan

ASFRfi - per 1000 perempuan

15-19 3.755 199 52,9920-24 3.675 365 99,3225-29 4.43 366 82,6230-34 3.779 267 70,6535-39 3.303 163 49,3540-44 2.644 61 23,0745-49 1.944 14 7,20

∑ ASFRfi = 385,20GRR = 5 ∑ ASFRfi = 5 x 385,20 = 1926,0

Jadi dalam satu generasi sejumlah 1926,0 perempuan yang akan menggantikan

1.000 perempuan. Population council memperkirakan bahwa pada periode 1970-

1980 angka GRR akan turun dari 1420 menjadi 1360 per 1.000 perempuan.

3. Tabel hasil. Perhitungan Net Reproduction Rate



96

Golongan Umur

ASFRfi

per 1.000nLx nLx/lo ASFR x

nLxlo

15-19 52,99 379.868 379,868 201,2920-24 99,32 370.775 370,775 386,2525-29 82,62 359.285 359,285 296,8430-34 70,65 346.825 346,825 245,0335-39 49,35 334.528 334,528 165,0940-44 23,07 321.67 321,670 74,2145-49 7,20 307.228 307,288 22,12

Jumlah 1.390,83

Angka NRR sebesar 1.390,83 berarti bahwa dari 1.000 perempuan selama periode

masa reproduksinya rata-rata mempunyai 1.391 anak perempuan.

6.3.5. Daftar Pustaka





BAB 7



97

MOBILITAS PENDUDUK

7.1. Pendahuluan

7.1.1. Deskripsi

Perilaku kelahiran dan kematian berbeda dengan mobilitas penduduk. Angka

kelahiran dan kematian pada periode waktu tertentu mempunyai sifat-sifat stabil.

Sebagai contoh pada tahun 1993 di indonesia tingkat kelahiran kasar dan tingkat

kematian kasar masing-masing besarnya 24,1 dan 7,8 per 1000 penduduk

pertengahan tahun. Angka-angka ini besarnya tidak berubah sampai akhir tahun

1995. Tetapi untuk mobilitas penduduk tidak ada sifat keteraturan (kestabilan) seperti

angka kelahiran dan kematian.

Berdasarkan sifat-sifat seperti tersebut diatas, maka perhitungan proyeksi

penduduk tidak mengikutsertakan komponen mobiltas penduduk. Apabila ada yang

mengikutsertakan dalam proyeksi penduduk, mereka mengasumsikan volume dan

arah mobilitas penduduk di suatu wilayah mengikuti rata-rata dari pola yang terjadi

selama beberapa tahun.

Bab 7 ini menguraikan tentang mobilitas penduduk dalam dua pembahasan,

yaitu pertama tentang konsep dasar dan sumber data mobilitas, dan kedua tentang

ukuran statistik mobilitas. Uraian yang diberikan hanya merupakan uraian singkat

untuk kemudian dikembangkan dalam hubungannya dengan dunia riil.


Pemahaman komponen demografi yang telah dipelajari di bab-bab

sebelumnya yaitu mortalitas dan fertilitas, akan menjadi pembanding perbedaan

dengan komponen mortalitas dalam masalah kependudukan. Masalah mobilitas

menjadi salah satu unsur penting yang harus dipahami oleh mahasiswa, karena

setiap saat, masalah ini terjadi di sekitar kita, dan perlu kajian mengkhusus untuk

permasalahan tersebut.



98

Mahasiswa memahami dengan baik tentang mobilitas penduduk, mencakup ruang

lingkup, sumber data, dan ukuran statistik mobilitas, serta mengaplikasikannya dalam

data riil.

7.2. Uraian Materi

7.2.1. Konsep Dasar dan Sumber Data Mobilitas

1) Sensus Penduduk

Sensus terdiri atas dua yaitu sensus lengkap, dan sensus sampel. Sensus

lengkap adalah pencacahan seluruh penduduk dengan responden kepala rumah

tangga. Responden ini memberikan informasi mengenai karakteristik demografi

anggota rumah tangganya.

Tidak banyak informasi mengenai mobilitas penduduk yang dapat diperoleh

dari Sensus Penduduk. Hal ini dapat dimengerti mengingat tujuan dari sensus ini

adalah mengumpulkan informasi yang bersifat umum mengenai keadaan sosial

ekonomi dan demografi penduduk di suatu Negara. Tidak banyak tempat yang

tersedia dalam kuesioner untuk menanyakan aspek tertentu secara mendalam.

Walaupun ada kelemahan-kelemahan, menurut Sundrum (1976), data migrasi

penduduk dari hasil sensus penduduk tahun 1971 merupakan data migasi yang

terbaik di Asia. Batas wilayah (space) yang digunakan oleh Biro Pusat Statistik dalam

penelitian mobilitas penduduk adalah propinsi dan batas waktu (time) ditetapkan

enam bulan. Jadi seseorang dikatakan melakukan migrasi apabila orang tersebut

melakukan gerak melintas batas propinsi mnuju ke propinsi lain dan lamanya berada

di propinsi tujuan adalah enam bulan atau lebih.

2) Registrasi Penduduk

Registrasi penduduk mencatat-mencatat kejasian-kejadian (events)

kependudukan yang terjadi pada setiap saat, misalnya kelahirannya, kematian,

mobilitas penduduk keluar, dan mobilitas penduduk masuk, baik itu permanen

maupun nonpermanent. Di antara mobilitas penduduk permanen dan nonpermanent.

Catatan mobilitas penduduk permanen lebih lengkap disbanding dengan mobilitas



99

penduduk nonpermanent. Orang-orang yang pindah domisili harus mempunyai surat

pindah dari daerah asal, selanjutnya disampaikan pada kantor kelurahan/desa

dimana mereka akan menetap.

3) Survei Penduduk

Data mobilitas penduduk bisa juga didapatkan dari penelitian survey yang

dilaksanakan di suatu wilayah. Misalnya survey mobilitas tenaga kerja dari Lombok

menuju Malaysia. Data mobilitas penduduk yang dihasilkan dari survey ini lebih

bervariasi daripada data yang didapat dari sensus penduduk dan registrasi

penduduk.

Umumnya penelitian mobilitas penduduk yang dilaksanakan oleh intansi,

lembaga tertentu, atau perseorangan berskala mikro. Biasanya yang diteliti adalah

aspek-aspek ekonomi, proses, dan dampak mobilitas terhadap tingkat ekonomi

rumah tangga daerah asal.

Ada dua pendekatan dalam mendapatkan data tentang mobilitas penduduk di

suatu daerah, yaitu pendekatan prospektif. Pendekatan retrospektif adalah

menanyakan riwayat mobilitas penduduk yang dilaksanakan oleh pelaku mobilitas

yang telah kembali ke daerah asal.

7.2.2. Ukuran Statistik Mobilitas

Migrasi Total dapat mengurangi sedikit kesalahan yag terjadi pada analisis

migrasi selama hidup. Jumlah Migrant Masuk Total (MTT) lebih banyak dari jumlah

Migran Masuk Semasa Hidup (MMS). Selisihnya akan didapat Migrant Kembali (MK),

atau dapat dinyatakan dengan rumus sebagai berikut :

MK=MMT−MMS



100

Pada tahun 1990 jumlah migrant masuk total di Indonesia sebanyak 17.830.555 jiwa,

dan jumlah migrant masuk semasa hidup sebesar 14.779.303 jiwa maka pada tahun

1990 jumlah migrant kembali sebesar

MK=17.830 .555−14.779 .303

¿3.051 .252 orang

Walaupun analisis migrant total dapat digunakan untuk menghitung migrant

kembali tetapi data yang ada tidak menginformasikan kapan proses mobilitas itu

tejadi. Untuk mengatasi kelemahan tersebut, maka dibuat analisis migrant risen

(recent migrants). Migran risen masuk ke suatu propinsi adalah mereka yang masuk

ke propinsi yang bersangkutan pada periode waktu 5 tahun yang lalu. Misalnya untuk

Sensus Penduduk tahun 1990, migrant risen adalah mereka yang masuk sebelum

tahun 1985 tidak berstatus migrant risen.

Untuk mengetahui jumlah migrant risen yang masuk ke suatu propinsi maka

kepada responden ditanyakan tempat tinggal 5 tahun yang lalu. Jadi yang

bersangkutan berstatus migrant risen. Sebaliknya ada seseorang yang menjawab

bahwa 5 tahun yang lalu ia sudah berada di propinsi sekarang, orang tersebut bukan

migrant risen.

7.3. Penutup

7.3.1. Kesimpulan

1. Mobilitas penduduk adalah peristiwa pergerakan atau perpindahan penduduk dari

sebuah lokasi ke lokasi yang lain.

2. Mobilitas dibagi menjadi dua yaitu mobilitas vertical dan mobilitas horizontal.

3. Sumber data mobilitas dari sensus penduduk, registrasi penduduk, dan survey

penduduk.

7.3.2. Latihan Soal

1. Ada kecenderungan penduduk yang berpendidikan tinggi biasanya lebih banyak

melaksanakan mobilitas daripada yang berpendidikan rendah. Jelaskan mengapa

demikian?



101

2. Perilaku apa saja yang biasa terjadi pada pelaku mobilitas setelah mencapai

tujuan?

3. Tuliskan satu kasus yang dimaksud mobilitas vertical dan mobilitas horizontal!

4. Uraikan beberapa kesulitan dalam mendata masyarakat jika dihubungkan dengan

masalah mobilitas penduduk!

5. Menurut anda, langkah apa yang harus ditempuh untuk menanggulangi sulitnya

mendata masyarakat dalam hubungannya dengan status migrannya?



kunci jawaban yang ada di bagian terakhir Bab 7 ini. Pertanyan yang lebih banyak

mengarah pada pendapat, sehingga menuntut jawaban yang jelas dan mudah

dimengerti. Hitung jawaban anda yang benar kemudian gunakan rumus di bawah ini

untuk menentukan tingkat penguasaan anda terhadap materi modul ini.

Rumus:


x100 %

Tingkat Penguasaan:


80% - 89% = Baik

70% - 79% = Cukup

0% - 69% = Kurang






102


1. Penduduk yang berpendidikan tinggi memiliki daya saing yang lebih tinggi

dengan tingkat adaptasi yan lebih tinggi pula, Sehingga keinginan untuk

mendapatkan yang lebih juga semakin tinggi karena memiliki kemampuan.

Untuk meraih itu semua, maka mereka melakukan mobilitas, dengan berpindah

ke lokasi lain. Hal lain yang bias menjadi penyebab, karena faktor pekerjaan.

Yaitu penduduk yang berpendidikan tinggi dengan pekerjaan yang bagus, akan

berpeluang untuk selalu dipindah-pindahkan sebagai bagian dari tuntutan karir.

2. Berbagai perilaku yang biasa dilakukan oleh pelaku mobilitas, diantaranya:

1) Di saat baru sampai ke lokasi, biasanya sibuk untuk mengunjungi sanak

saudara

2) Mencari informasi yang berhubungan dengan tujuan perjalanannya.

3) Mulai melakukan interaksi sosial dengan sekitarnya.

4) dll

7.4. Daftar Pustaka







103

BAB 8PROYEKSI PENDUDUK

8.1. Pendahuluan

8.1.1. Deskripsi

Semua perencanaan pembangunan sangat membutuhkan data penduduk

tidak saja pada saat merencanakan pembangunan tetapi juga pada masa-masa

mendatang yang disebut dengan proyeksi penduduk. Proyeksi penduduk bukan

merupakan ramalan jumlah penduduk untuk masa mendatang, tetapi suatu

perhitungan ilmiah yang didasarkan asumsi dari komponen-komponen laju

pertumbuhan penduduk yaitu kelahiran, kematian, dan migrasi penduduk. Ketiga

komponen inilah yang menentukan besarnya jumlah penduduk dan struktur

penduduk di masa yang akan datang.

Ketajaman proyeksi penduduk sangat tergantung pada ketajaman asumsi tren

komponen pertumbuhan penduduk yang dibuat. Menurut BPS(1998), untuk

menentukan asumsi tingkat kelahiran, kematian, dan perpindahan di masa yang akan

datang diperlukan data yang menggambarkan tren di masa lampau hingga saat ini,

faktor-faktor yang mempengaruhi masing-masing komponen, dan hubungan antara

satu komponen dengan yang lain serta target yang akan dicapai atau diharapkan

pada masa yang akan datang.

Uraian pada Bab 8 ini, terfokus pada proyeksi penduduk yang dibagi dalam

dua pembahasan yaitu pertama tentang konsep dasar dan data dasar dalam proyeksi

penduduk, kemudian pada pembahasan kedua tentang pembuatan proyeksi

penduduk. Pada pembahasan kedua ini, diuraikan cara membuat proyeksi penduduk

dengan beberapa landasan demografi yang dapat diperhitungkan.


Pengetahuan tentang proyeksi penduduk sangat penting karena berhubungan

dengan kebijakan-kebijakan yang akan dibuat yang berhubungan dengan penduduk



104

yang ada. Teknik-teknik proyeksi dalam demografi sangat diperlukan mahasiswa,

sehingga pemahaman dan pengaplikasiannya dapat diterapkan sebagai mahasiswa

statistika.

Mahasiswa memahami dengan baik tentang proyeksi, cara dan metode proyeksi,

dengan menggunakan 3 landasan komponen demografi yaitu fertilitas, mortalitas,

dan mobilitas.

8.2. Uraian Materi

8.2.1. Konsep dan Data Dasar dalam Proyeksi Penduduk

1) Evaluasi Data Umur dan Jenis Kelamin

Menurut BPS (1998), data yang diporeleh dari hasil sensus dan survey

biasanya masih mengandung beberapa kesalahan, walaupun telah diusahakan agar

kesalahan tersebut tidak terjadi atau sekecil mungkin. Kesalahan yang paling sering

ditemukan adalah kurang tepatnya pelaporan umur. Kesalahan ini sering terjadi,

antara lain karena banyak penduduk terutama di daerah pedesaan yang tidak

melaporkan umur mereka dengan benar. Hal ini disebabkan karena memang

penduduk tersebut tidak mengetahui tanggal kelahirannya atau umurnya, sehingga

pelaporan umurnya hanya berdasarkan perkiraan dia sendiri atau perkiraan

pencacah. Selain itu walaupun ada penduduk yang mengetahui umurnya secara

pasti tetapi karena alasan-alasan tertentu melaporkan umurnya lebih tua atau lebih

muda dari umur sebenarnya.

Seperti telah disebutkan di atas, salah satu data dasar yang dibutuhkan untuk

membuat proyeksi penduduk dengan metode komponen adalah jumlah penduduk

yang dirinci menurut umur dan jenis kelamin. Oleh karena itu, untuk keperluan

proyeksi ini data dasar yang mengandung beberapa kesalahan perlu dievakuasi

secara cermat, kemudian dilakukan perapihan (adjustment) dengan tujuan untuk

menghapus atau memperkecil berbagai kesalahan yang ditemukan. Mengingat

pentingnya data mengenai umur, maka untuk memperoleh keterangan tentang umur

yang lebih baik dalam sensus penduduk yang lalu dan SUPAS 1995 oleh BPS telah



105

ditempuh berbagai cara. Bagi responden yang tahu tanggal lahirnya, dalam kalender

Masehi, umur responden bisa langsung dihitung, sedangkan bagi responden yang

tahu tanggal kelahirannya dalam kalender Islam, Jawa, dan Sunda, umur responden

dihitung dengan menggunakan tabel konversi kalender yang disediakan dalam buku

pedoman pencacahan. Terakhir, untuk responden yang tidak tahu tanggal

kelahirannya, tetap diupayakan memperoleh keterangan tentang umur dengan

menghubungkan kejadian penting setempat atau nasional, atau membandingkan

dengan umur orang / tokoh setempat yang diketahui waktu kelahirannya (BPS, 1998).

2) Perapihan Umur

Perapihan umur dilakukan dengan tujuan untuk memperkecil kesalahan yang

ada dalam data tersebut. Jika hal tersebut tidak dilakukan maka kesalahan-kesalahan

itu akan terbawa ke dalam perhitungan proyeksi, sehingga akan mempengaruhi

jumlah dan struktur umur penduduk dalam periode proyeksi tersebut. Dalam

melakukan perapihan umur kesulitan yang dihadapi adalah tidak diketahui secara

pasti letak kesalahan-kesalahan yang ada, sehingga sulit menentukan umur-umur

mana saja yang sudah pasti salah dan mana yang benar, sehingga perapihan

dilakukan untuk semua kelompok umur (BPS, 1998).

BPS mengadakan perapihan data dasar penduduk menurut umur dan jenis

kelamin (SUPAS 1995) dilakukan dalam tiga tahapan yang berbeda. Pertama,

merapikan data penduduk umur (10-64) tahun. Kedua, merapikan data penduduk

umur 65 tahun keatas, ketiga tahap terakhir adalah merapikan data penduduk umur

(0-9) tahun. Masing masing tahap perapihan data dasar dilakukan dengan metode

yang berbeda.

Tahap pertama menggunakan metode dari Perserikatan Bangsa-Bangsa (UN,

1956) yang disusun dalam paket computer Micro Computer Programs for

Demographics Anlysis (MCPDA). Secara umum formula yang digunakan adalah

sebagai berikut :

S=1/16 (−Px−2+4 Px−1+10 Px+4 Px+1−Px+2)



106

Contoh :

P25−29=1/16(−P15−19+4 P20−29+10 P25−29+4 P30−34−P35−39)

Tahap kedua adalah perapihan penduduk yang berusia 65 tahun ke atas,

menggunakan distribusi umur penduduk 65 tahun ke atas dari suatu Negara yang

penduduknya sudah stabil. Kelompok penduduk ini tidak besar pengaruhnya

terhadap hasil proyeksi karena jumlahnya relatif kecil dan dalam waktu relatif singkat

akan berkurang dan menjadi nol.

Tahap terakhir adalah merapikan penduduk yang berumur 0-4 dan 5-9 tahun ,

jumlah penduduk kelompok ini, terutama yang berumur 0 dan 1 tahun, jauh lebih kecil

daripada yang diharapkan yang diduga karena lewat cacah. Untuk merapikan

diperlukan data tentang tingkat elahiran total (TFR) masa lampau yang

menggambarkan keadaan paling tidak 10 tahun sebelum pencacahan, dan jumlah

dan susunan umur wanita usia subur serta tingkat kematian dalam kurun waktu yang

sama (BPS, 1998).

8.2.2. Pembuatan Proyeksi Penduduk

1) Metode Komponen dalam Pembuatan Proyeksi Penduduk

Metode komponen merupakan metode proyeksi terhadap komponen-

komponen demografi misalnya kematian (mortalitas), kelahiran (fertilitas), dan migrasi

penduduk. Untuk pembuatan proyesi penduduk dengan metode komponen perlu

dipersiapkan data sebagai berikut.

1. Data Dasar

Data dasar berupa komposisi penduduk menurut umur. Karena pola kematian

menurut umur untuk penduduk laki-laki berbeda dengan penduduk perempuan, maka

pembuatan proyeksi penduduk harus dipisahkan antara penduduk laki-laki dan

penduduk perempuan. Sebagai contoh akan dibuat proyeksi penduduk perempuan

(desa dan kota) untuk Propinsi Jawa Tengah dengan data dasar Sensus Penduduk

tahun 1990 seperti terlihat dalam Tabel 9.



107

Tabel 9. Komposisi Penduduk Perempuan (Desa dan Kota) Menurut Kelompok Umur Propinsi Jawa Tengah Tahun 1990

Kelompok Umur (Desa) Jumlah Kelompok Umur (Kota) Jumlah

0-4 1572492 40-44 683884

5-9 1721002 45-49 691052

10-14 1685712 50-54 583501

15-19 1331491 55-59 504613

20-24 1243806 60-64 381733

25-29 1114547 65-69 230606

30-34 851703 70-74 165885

35-39 659640 75+ 165943

2. Tabel Kematian (Life Tabel)

Hingga kini tabel kematian (life tabel) untuk masing-masing propinsi di

Indonesia belum ada, maka pembuatan proyeksi penduduk di Indonesia juga untuk

masing-masing propinsi digunakan Regional Model Life and Stabel Population

karangan Ansley J. Coale, dan Paul Demeny (1994). Tabel kematian yang sementara

ini cocok digunakan di Indonesia adalah Model West. Selanjutnya dari tabel-tabel ini

dipilih tabel kematian yang sesuai dengan wilayah yang akan dibuat proyeksinya.

Pemilihan tabel kematian didasarkan kepada level of mortality dan angka harapan

hidup waktu lahir. Setelah dipilih tabel kematian yang sesuai, maka kolom yang akan

digunakan untuk keperluan pembuatan proyeksi adalah Survival Ratio (SR) dengan

simbol n Px.

3. Angka Kelahiran

Untuk memproyeksikan penduduk umur (0-4) tahun diperlukan proyeksi angka

kelahiran. Sebagai contoh, kita telah mempunyai jumlah penduduk perempuan (0-4)

tahun pada tahun 1990 sebagai penduduk dasar proyeksi. Untuk menghitung

proyeksi penduduk perempuan (0-4) tahun pada tahun 1995 dibutuhkan angka

kelahiran bayi perempuan antara tahun 1990 hingga tahun 1995. Proyeksi angka



108

kelahiran penduduk ditempuh dengan jalan mengalikan tingkat kelahiran menurut

kelompok umur ( ASBRi ) dengan proyeksi jumlah penduduk perempuan pada

kelompok umur yang bersangkutan dibagi dengan 1000(k).

( ASBRi )=Bi

Pfi

×k atau Bi=( ASBRi ) × P fi

k

Diasumsikan bahwa besarnya angka ( ASBRi ) selama periode waktu proyeksi (mis.

1990-2005) tetap, maka untuk mendapatkan proyeksi angka kelahiran pada 5 tahun

berikutnya didapat dengan mengalikan ( ASBRi ) dengan proyeksi Pfi dibagi dengan k.

Angka Bi ini adalah jumlah kelahiran bayi laki-laki dan perempuan menurut kelompok

umur i. untuk mendapatkan jumlah kelahiran seluruh bayi laki-laki dan perempuan

maka Bi dijumlahkan. Karena proyeksi penduduk yang dibuat adalah proyeksi

penduduk perempuan, maka perlu dicari angka kelahiran bagi perempuan dengan

menggunakan rasio jenis kelamin kelahiran (sex ratio at birth).

4. Rasio Kelahiran Menurut Jenis Kelamin

Pada tahun 1990 untuk Propinsi Jawa Tengah rasio kelahiran menurut jenis

kelamin (sex ratio at birth) adalah 107, yang berarti tiap kelahiran 100 bayi

perempuan terdapat 107 kelahiran bayi laki-laki. Di muka telah disebutkan bahwa kita

telah menghitung seluruh kelahiran bayi laki-laki dan perempuan dengan

menjumlahkan kelahiran menurut kelompok umur, atau dengan rumus ditulis.

( BM+F )=∑ Bi ( M+F )

Dengan memperlihatkan sex ratio at birth (SBR) sebesar 107 maka

kelahiran bayi perempuan dapat ditulis dengan rumus.

BF=100207

× B(M+F)



109

5. Estimasi Migrasi Penduduk

BPS (1998) berdasarkan data SUPAS 1995 mengikutsertakan komponen

migrasi penduduk dalam perhitungan proyeksi penduduk. Untuk keperluan proyeksi

ini data migran yang dipakai adalah migran risen yaitu migran yang dihitung

berdasarkan tempat tinggal 5 tahun yang lalu dibandingkan dengan tempat tinggal

sekarang. Unit migrasi yang dipakai adalah pindah antarpropinsi, sehingga pindah

antar kabupaten/kotamadya tetapi masih dalam satu propinsi dikategorikan bukan

migran. Bagi Indonesia secara keseluruhan angka migrasi internasional dapat

diabaikan (diasumsikan 0). Estimasi migran risen masuk, keluar, dan migran neto,

dikelompok-kelompokkan menurut umur dengan jenjang 5 tahun. Dengan

menerapkan metode Life Tabel Survival Ratio dari buku NM:”Methode of Measuring

Internal Migration Normal VI, dihitung besarnya migran perkelompok umur.

Karena sulit untuk menentukan pola migrasi di masa datang, dan keadaan

migrasi pada masa-masa yang akan datang tidak dapat diperkirakan, maka untuk

keperluan proyeksi diasumsikan bahwa pola atau angka migran per tahun yang

terjadi pada periode 1990-1995 akan sama dengan pola atau migrasi untuk periode

1995-2005. Menurut BPS (1998) mungkin keadaan ini kurang tepat, tetapi karena

belum ada metode estimasi migrasi di masa yang akan datang maka estimasi ini

dapat dipergunakan. Setelah dilakukan perhitungan ternyata pengaruh migrasi

terhadap penduduk di setiap propinsi sangat kecil. Hal ini terjadi karena jumlah atau

angka migrasi masih relatif kecil, sedangkan jumlah penduduk di setiap propinsi

sudah relatif besar.

2) Langkah-langkah Pembuatan Proyeksi Penduduk

1. Langkah Pertama

Dari data dasar penduduk perempuan menurut umur di Propinsi Jawa Tengah,

masing-masing dikalikan dengan Survival Ratio (SR), lalu didapat jumlah penduduk

perempuan pada tahun 1995 tetapi pada kelas yang lebih tinggi. Sebagai contoh

penduduk perempuan kelompo umur (0-4) tahun sebesar 1.572.492 orang dikalikan

dengan Survival Ratio yang besarnya 0,97441 menghasilkan penduduk kelompok



110

umur (5-9) tahun 1995 yang besarnya 1.532.252 (Tabel 4.2). Perlu dijelaskan bahwa

proyeksi penduduk perempuan kelompok umur (0-4) tahun pada tahun 1995 belum

dapat dikerjakan karena harus dihitung lebih dahulu jumlah kelahiran bayi perempuan

tahun 1990/1995.

Sebenarnya ada baiknya terlebih dahulu membuat proyeksi penduduk

perempuan menurut kelompok umur karena akan didapat proyeksi penduduk

perempuan perempuan usia reproduksi. Data ini akan dipergunakan untuk mencari

proyeksi angka kelahiran. Dalam kasus ini diasumsikan bahwa tidak ada migrasi

masuk dan migrasi keluar dan kalau ada, jumlahnya hanya sedikit dan secara

statistik tidak penting (signifinance), tingkat kelahiran dan tingkat kematian turun

dengan moderat setelah tahun 1990.

Tabel 10. Proyeksi Penduduk Perempuan Jawa Tengah 1990-2005 Menurut Umur, Desa+kota

UmurPdd prp

SR 90/95

Pdd prpSR

95/00Pdd prp

SR 00/05

Pdd prp

SP 1990 Level 17 1995 Level 18 2000 Level 19 20050 1670741 0,91708 1900928 0,93240 2102565 0,94282 -

0-4 1572492 0,97441 1532203 0,98003 1768319 0,98514 1982340

5-9 1721002 0,99024 1532252 0,99213 1501605 0,99389 1742042

10-14 1685712 0,98950 1704205 0,99143 1520193 0,99323 1492430

15-19 1131491 0,98553 1668012 0,98803 1689600 0,99036 1509901

20-24 1243806 0,98223 1312224 0,98518 1648046 0,98794 1673312

25-29 1114547 0,97953 1221704 0,98281 1292777 0,98590 1628171

30-34 851703 0.97633 1091732 0,97990 1200703 0,98328 1274549

35-39 659640 0,97210 831543 0,97592 1069788 0,97951 1176100

40-44 683884 0,96600 676232 0,96981 811519 0,97352 104868

45-49 691052 0,95502 660632 0,95928 655817 0,96347 790030

50-54 583501 0,93775 659969 0,94289 633731 0,94796 631860

55-59 504613 0,90968 547178 0,91624 622278 0,92276 600752

60-64 381733 0,86524 45036 0,87338 501346 0,88152 574213

65-69 230606 0,79681 330291 0,80629 400913 0,81584 441947



111

70-74 165885 0,69691 183749 0,70747 266310 0,71816 327081

75+ 165945 0,44309 18915 0,45358 215785 0,46443 291470

2. Langkah Kedua

Untuk mendapatkan angka jumlah kelahiran pada masa-masa mendatang,

maka angka ASBRi yang sudah dipersiapkan dikalikan dengan proyeksi jumlah

penduduk perempuan menurut kelompok umur pada usia reproduksi. Digunakannya

angka ASBRi yang sama untuk seluruh proyeksi penduduk dengan asumsi bahwa

sifat kelahiran dan kematian stabil pada periode waktu-waktu tertentu (dalam kasus

Propinsi Jawa Tengah periode 1990-2005). Perhitungan proyeksi kelahiran pada

periode proyeksi dapat dilihat dalam Tabel 11.

Tabel 11. Proyeksi Jumlah Kelahiran di Propinsi Jawa Tengah pada Tahun 1990 dan 1995

Kelompok Umur (th)

ASBRiPdd prp i 1990

Kelahiran i 1990

Pdd prp i 1995

Kelahiran i 1995

(1) (2) (3) (4)=(2x3)/1000 (5) (6)=(2x5)/100015-19 73 133149

197199 1668012 121765

20-24 176 1243806

218910 1312224 230951

25-29 153 1114547

170526 1221704 186921

30-34 111 851703 94539 1091732 12118235-39 65 659640 45217 831543 5405040-44 25 683884 17097 676232 1690645-49 6 691052 4146 660632 3964

647634(B1990) 735739(B1995)

3. Langkah Ketiga

Dalam Tabel 11 telah dihitung jumlah kelahiran total tahun 1990 sebesar

647634 kelahiran dan pada tahun 1995 diproyeksikan sebesar 735739 kelahiran.

Pada periose tahun 1990-1995 jumlah kelahiran total (L+P) sebesar :



112

5 x=647634+7357392

=3458433 orang

4. Langkah Keempat

Setelah memproyeksikan jumlah kelahiran total (lk+pr), pada periode 1990-

1995 perlu dihitung jumlah kelahiran bayi perempuan saja. Untuk ini perlu

diperhatikan rasio jenis kelamin kelahiran, yang besarnya 107. Jadi jumlah kelahiran

bayi perempuan pada periode 1990-1995 sebesar :

100207

× 3458433 kelahiran=1670741 kelahiranbayi perempuan

Letakkan angka ini pada kolom 2 (tabel 5) pada kelahiran (umur 0 tahun).

Kerjakan hal yang sama untuk kelahiran bayi perempuan periode 1995-2000 dan

2000-2005 tahun.

5. Langkah Kelima

Angka kelahiran pada kolom 2 (tabel 5) lalu dikalikan dengan Survival Ratio di

kolom 3 yang besarnya 0,91708 (lihat tabel 3) didapatkan proyeksi penduduk

perempuan umur 0-4 tahun sebesar 1.532.203 orang tahun 1995.

6. Langkah Keenam

Proyeksi penduduk pada kelompok terakhir (75+) digunakan rumus :

( P70−74 ) × ( SR70−74 )+¿

Contoh :

Penduduk perempuan umur 75+ pada tahun 1995

(165.885 ×0,69691 )+(165.934 × 0,44309 )=115.607+73.528=18913

3) Landasan Untuk Proyeksi

1. Landasan Mortalitas Untuk Proyeksi

Turunnya angka mortalitas merupakan salah satu gambaran demografis yang

menandai abad ke-20. Di semua Negara penurunan tersebut harus

berlangsungmeskipun angkanya berebeda dan dalam menyusun proyek biasanya



113

sudah diasumsika bahwa angka kematian akan tetap menurun. Proyeksi yang

sebenarnya menyangkut penggunaan faktor orang-orang yang masih hidup,dan

apbila mortalitas diasumsikan tetap konstan maka faktor proyeksi tersebut dihiutng

dari suatu life tabel.Model life tabel yang dipersiapkan oleh PBB dapat digunakan

untuk proyeksi ini.

2. Landasan Fertilitas Untuk Proyeksi

Dalam menghitung proyeksi penduduk biasanya digunakan angka fertilitas

khusus menurut umur. Angka fertlitas tersebut diasumsikan senantiasa tetap konstan

untuk masa akan datang atau mengikuti suatu kecendrungan tertentu.Unutk setiap

kelompok umur lima tahun, perkiraan jumlah penduduk dikalikan dengan angka

kelahiran khusus menurut umru yang diasumsikan,dan kemudian dijumlahkan untuk

semua umur agar dapat diproleh jumlah seluruh kelahiran. Untuk menyusun proyeksi

selanjutnya disarankan agar jumlah kelhiran dibagimenjadi kelompok pria dan wanita

dengan mengasumsikan nilai terbaik nilai untuk rasio jenis kelamin pada saat

kelahiran. Di samping itu dapat pula diterapkan prosedur yang sama untuk

menghitnung jumlah kelahiran apabila dpergunakan fertilitas yang lebih kasar,yakni

angka fertilitas umum atau angka kelhairan kasar. Di pihak lain apabila tersedia data

penduduk menurut klasifikasi umur,jenis kelmain status perkawinan dan lamanya

masa perkawinan, dan kemudian dikehendaki untuk menggunakan fertilitas dalam

perkawinan yang sah dan tidak sah dan yang terkhir ini dispesifikasikan menurut

umum dan lamanya masa perkawinan,maka system pendekatan umum dapat

dimodifikasi untuk memproleh nilai jumlah kelhiran.

Perkiraan mengenai kecendrungan fertilitas pada masa akan datang pada

hakekanya jauh lebih sulit dibandingkan dengan angka mortalitas.Kita dapat

mengasumsikan adanya penurunan angka mortalitas,namununtuk tingkat fertilitas

terganutng dari kebiasaan sosial dan sukap masyarakat,faktor tersbut secara

kompratif dapat berubah cepat.Apabila sampai sebegitu jauhdapat disusun perkiraan

yang wajar meliputi jangka waktu yang singkat dengan menggunakan

analisakecendrungan masa lampau,kadang-kadang timbul kekeliruan yang cukup



114

besar bagi perkiraan fertilitas mencakup masa akan datang cukuo lama.Kekliruan

perkiraan fertilitas akan banyak membawa pengaruh terhadap perkiraan

pertumbuhan penduduk maupun komposisi penduduk dibandingkan denga kekeliruan

yang terjadi dalam perkiraan mortalitas.

3. Landasan Migrasi Untuk Proyeksi

Bagi banyak Negara migrasi neto tidak dianggap begitu penting, dan kadang-

kiadang malah tidak diperhitungkan di dalam penyusunan proyeksi

penduduk.Terlepas dari anggapan tersebut sesungguhnya, masalah migarsi neto

perlu juga diperhitungkan.Terlepas dari pengaruhnya terhadap jumlah seluruh

penduduk,pada haekatnya migrasi mempengaruhi juga distribusi umur-jenis kelamin

karena struktur umur,jenis kelamin para migrant biasanya berbeda. Di samping itu

para migrant mempunyai karakteristik mortalitas dan fertilitas yang berbeda pula,

yang pada akhirnya akan mempengaruhi jumlah penduduk.

8.3. Penutup

8.3.1. Kesimpulan

1. Proyeksi penduduk bukan merupakan ramalan jumlah penduduk untuk masa

mendatang, tetapi suatu perhitungan ilmiah yang didasarkan asumsi dari

komponen-komponen laju pertumbuhan penduduk yaitu kelahiran, kematian, dan

migrasi penduduk.

2. Data dasar yang diperlukan untuk pembuatan proyeksi penduduk adalah sebagai

berikut :

a) Jumlah penduduk menurut kelompok umur dan jenis kelamin sebagai data

dasar pembuatan proyeksi penduduk.

b) Besar dan perkembangan angka kelahiran, kematian, dan migrasi penduduk.

c) Tabel kematian yang sesuai dengan perkembangan komponen demografi

3. Adapun landasan – landasan yang dipakai dalam proyeksi penduduk yaitu :

mortalitas, fertilitas, dan migrasi.



115

8.3.2. Latihan Soal

1. Jelaskan pengertian proyeksi penduduk?

2. Sebutkan 3 landasan proyeksi dalam demografi, jelaskan perbedaannya!

3. Adakah metode terbaik yang harus digunakan dalam kepentingan proyeksi

demografi?

4. Apa perbedaan proyeksi penduduk dengan proyeksi penjualan?

5. Sebutkan metode-metode analisis statistik yang dapat digunakan dalam

kepentingan proyeksi demografi?

6. Menurut anda, apakah masalah demografi memang mutlak harus diproyeksi?



kunci jawaban yang ada di bagian terakhir Bab 8 ini. Pertanyan yang lebih banyak

mengarah pada pendapat, sehingga menuntut jawaban yang jelas dan mudah

dimengerti. Hitung jawaban anda yang benar kemudian gunakan rumus di bawah ini

untuk menentukan tingkat penguasaan anda terhadap materi modul ini.

Rumus:


x100 %

Tingkat Penguasaan:


80% - 89% = Baik

70% - 79% = Cukup

0% - 69% = Kurang





116



1. Proyeksi penduduk adalah perhitungan ilmiah yang didasarkan asumsi dari

komponen-komponen laju pertumbuhan penduduk yaitu kelahiran, kematian, dan

migrasi penduduk. Ketiga komponen inilah yang menentukan besarnya jumlah

penduduk dan struktur penduduk di masa yang akan datang.

2. Landasan mortalitas, landasan fertilitas, dan landasan migrasi.

3. Pemilihan metode analisis dalam proyeksi tergantung kepentingan dan landasan

yang digunakan.

8.4. Daftar Pustaka






117

BAB 9SAMPEL SURVEY DEMOGRAFI DENGAN ANALISIS STATISTIK

9.1. Pendahuluan

9.1.1. Deskripsi

Survey sampel demografi sudah dilakukan oleh banyak negara, bertujuan

untuk mendapatkan data demografis tambahan yang tidak diperoleh melalui sensus,

juga untuk menguji ketepatan sumber data demografis tradisional, yakni sensus

penduduk dan sistem pendaftaran vital. Beberapa masalah yang biasanya menjadi

penelitian survey adalah bidang sosial, ekonomi, psikologi, dan faktor-faktor lain yang

berpengaruh terhadap fertilitas, mortalitas, dan mobilitas penduduk.

Pembahasan dalam bab ini, mencakup tiga hal pokok, yaitu pertama

membahas tentang konsep dasar pelaksanaan survey dalam demografi, pengertian

mendasar tentang pengambilan sampel dengan survey. Hal kedua membahas

tentang tahapan dalam survey demografi, langkah-langkah dalam pengambilan data

survey hingga pada pembuatan laporan akhir tentang hasil pendataan demografi

yang dilakukan. Selanjutnya hal ketiga membahas tentang pendekatan atau analisis

statistik dalam data survey demografi, menunjukkan beberapa metode analisis

statistik yang dapat digunakan dalam menganalisis data survey yang diperoleh dalam

pendataan demografi. Hasil analisis statistik yang diperoleh masuk ke dalam tahapan

analisis data survey.


Materi sampel survey demografi sangat penting bagi mahasiswa dalam proses

pengambilan data demografi yang selanjutnya sampai pada tahap pengambilan

keputusan dan analisis kondisi demografi. Kemampuan mahasiswa dalam materi

lainnya, misalnya kemampuan dalam metode statistika, pemodelan statistika dengan



118

beberapa analisis statistika akan sangat membantu dalam tahap analisis data

demografi.

Selanjutnya diharapkan mahasiswa mampu membuat laporan hasil tentang Survai

Demografi dengan tahapan-tahapan dan ukuran yang telah dipelajari, dengan

memanfaatkan software statistik yang tersedia.

9.2. Uraian Materi

9.2.1. Konsep Dasar Survey Sampel Demografi

Sampel survey demografi adalah sampel yang terpilih dalam survey demografi

yang dilakukan dan berhubungan dengan masalah fertilitas, mortalitas, dan mobilitas

penduduk. Pemilihan sampel berdasarkan dengan tujuan survey, dan biasanya

adalah yang terpilih adalah rumah tangga yang diwawancarai sesuai dengan tujuan

survey. Pelaksanaan survey demografi karena beberapa informasi yang lebih

mendetail lagi tentang ukuran-ukuran dan masalah demografi belum diperoleh

melalui kegiatan sensus yang dilaksanakan pemerintah. Sehingga, kegiatan survey

demografi dilakukan dengan tujuan melengkapi informasi dari sensus penduduk.

Kegiatan survey bertujuan untuk mendapatkan keterangan tentang

kependudukkan yang lebih rinci, dan biasanya dilakukan dengan menggunakan

sampel, yaitu sekelompok penduduk yang dipilih untuk diwawancarai, yang dianggap

dapat mewakili populasi. Karena dilakukan terhadap suatu wilayah tertentu saja,

maka data yang tersedia juga hanya mencerminkan sifat populasi di wilayah tersebut.

Sebagai akibat pemakaian sampel, maka data survei tidak terlepas dari adanya

kesalahan sampel (sampling error). Contohnya Survei Demografi dan Kesehatan

Indonesia (SDKI) tahun 1991, 1994, 1997.

Survei adalah salah satu metode menjaring data penduduk dalam beberapa

peristiwa demografi atau ekonomi dengan tidak menghitung seluruh responden yang

ada di suatu negara, melainkan dengan cara penarikan sampel (contoh daerah)

sebagai kawasan yang bisa mewakili karakteristik negara tersebut, berdasarkan


http://www.hprory.com/pengertian-demografi-1/

http://www.hprory.com/populasi-dan-sampel/


119

kriteria yang bisa dijadikan syarat suatu wilayah bisa ditetapkan sebagai kawasan

sampel survei. Berdasarkan tipenya, survei demografi dapat dikelompokkan ke

dalam tiga jenis,yaitu sebagai berikut.

1) Survei bertahap tunggal (single round surveys). Survei ini adalah survei untuk

menjaring data berbagai peristiwa demografi seperti kelahiran, kematian, dan

migrasi dengan cara mengajukan pertanyaan kepada responden mengenai

berbagai kejadian demografi yang dialami di masa lalu dalam periode tertentu.

2) Survei bertahap ganda (multiround surveys). Survei ini dilakukan oleh petugas

pencacah jiwa di lapangan dengan melakukan kunjungan kepada responden

tertentu berulang-ulang untuk mencatat berbagai peristiwa demografi yang

terjadi, seperti kelahiran, kematian, atau migrasi. Tentunya kunjungan itu

dilakukan dalam kurun waktu tertentu, apakah per tahun, per dua tahun, per tiga

tahun, dan seterusnya.

3) Survei bertipe kombinasi. Survei ini dilakukan dengan cara menggabungkan

cara survei tahap tunggal atau ganda dengan cara registrasi. Seperti yang

diketahui, registrasi adalah proses pencatatan peristiwa demografi yang diambil

dari beberapa peristiwa penting yang terjadi. Hasil dari registrasi ini kemudian

digabungkan dan sekaligus dilakukan kros cek dengan hasil kedua jenis tipe

survei di atas, yaitu survei tunggal dan ganda.

9.2.2. Tahapan Survey Demografi

1) Tahap Persiapan

1. Menentukan sasaran dan ruang lingkup

Hal ini dimaksudkan untuk penentuan secara tepat sasaran penyelenggaraan

survey, kegunaan hasil survey, cakupan sampel, cakupan masalah dan hasil yang

akan dicapai. Dalam menentukan sasaran dan ruang lingkup harus pula diperhatikan

beberapa faktor, khususnya dalam masalah keterbatasan dana, waktu, tenaga dan

fasilitas.



120

Sebagai contoh dalam Survey Formasi Keluarga, sasaran survey untuk

menyelidiki:

a. Hubungan antara fertilitas dengan berbagai faktor, misalnya faktor sosial,

faktor ekonomi, pendidikan, dan lain-lain.

b. Interval kelahiran dalam keluarga

c. Aspirasi awal pasangan suami isteri dalam menentukan jumlah anak yang

diinginkan

d. Praktek beberapa metode keluarga berencana

e. Pendapat tentang keluarga yang ideal

2. Desain kuesioner

Desain kuesioner sangat penting, karena berhubungan dengan masalah biaya,

waktu, kesesuaian dengan tujuan survey, dan hasil akhir. Penyajian bentuk kuesioner

yang kurang tepat dengan survey, dapat memakan waktu yang lama, biaya yang

tinggi, kekaburan tujuan survey, dan perhitungan menjadi tidak tepat.

Kuesioner yang baik, harus memuat berbagai pertanyaan yang ringkas dan

mudah dipahami responden. Isi pertanyaan sesuai dengan tujuan survey, sehingga

dalam perhitungan atau analisis data juga tepat dalam menemukan sebuah hasil

akhir. Pertanyaan memuat pengertian jelas, mengandung pengertian yang sama baik

untuk peneliti maupun responden sendiri, mencerminkan satu dimensi, secara

absolute harus mengandung relevansi dengan permasalahan yang sedang diteliti,

dan tidak diwarnai oleh sugesti yaitu bukan merupakan pertanyaan yang sifatnya

menjurus ke arah sesuatu maksud tertentu (not a leading question), dan harus pula

secara langsung dapat diterapkan kepada responden.

Pertanyaan dapat diperoleh melalui dua cara yaitu pertanyaan terbuka dan

tertutup. Pertanyaan tertutup biasanya memerlukan jawaban yang sudah ditentukan

dalam pertanyaan kuesioner, dimana jawabannya meliputi sejumlah jawaban yang

secara timbal balik bersifat eksklusif, dan tuntas yang dapat bebas dipilih responden.

Pertanyaan terbuka mendorong responden untuk bercerita, sehingga banyak



121

informasi dan data yang dapat diperoleh dari wawancara tersebut. Jawaban

pertanyaan terbuka sulit diramalkan ruang lingkupnya, karena responden bebas

untuk mengemukakan pendapatnya, sehingga pewawancara harus bekerja lebih

lama dan diperlukan kecakapan yang lebih mantap, bahkan biasanya jawaban

responden meragukan dan tidak mempunyai ide atau pendapat. Akibatnya, dalam

sebuah kuesioner, terkadang digabungkan antara pertanyaan tertutup dan terbuka.

3. Desain sampel

Desain sampel adalah proses dalam menentukan atau mengambil keputusan

akan sampel yang diambil dalam survey. Keputusan ini harus berdasarkan beberapa

faktor tertentu, diantaranya besarnya populasi, bentuk sampling, jumlah

pengelompokkan, karateristik yang akan diperkirakan. Beberapa desain alternatif

sudah tersedia, tetapi para peneliti harus memilih desain yang paling tepat dengan

survey.

Tujuan utama penyusunan desain sampel adalah untuk menghasilkan data

statistik yang seakurat mungkin dalam waktu, biaya, dan hasil. Setelah jelas desain

sampel yang dgunakan, biasanya langkah selanjutnya harus menentukan besar

sampel yang akan diambil. Beberapa desain sampel dapat dilihat kembali dalam

mata kuliah teknik sampling.

4. Organisasi tugas lapangan

Survey memerlukan tim atau tenaga kerja. Pertama, adalah merekrut

pewawancara, kemudian melatihnya. Selain pewawancara juga diperlukan pengawas

lapangan atau supervisor. Diperlukan pembagian tugas yang jelas, dan dalam

bekerja awal diperlukan biaya yang harus diberikan kepada semua anggota tim.

Dalam proses kerjanya, perlu pantaua dan monitoring pekerjaan survey, untuk

menghindari kesalahan dalam pengambilan data di lapangan, mengingat terbatasnya

waktu dan kesalahan responden akan mempengaruhi hasil penelitian. Namun,



122

sebuah survey terkadang harus diulangi karena beberapa alas an, misalnya ada

informasi baru yang dibutuhkan, atau kesalahan data yang besar.

2) Tahap Pengambilan Data Survey

Setelah terbentuk tim atau tenaga, maka dilakukan pengambilan data di

lapangan, berdasarkan desain dan besar sampel yang sudah ditentukan. Kuesoner

yang digunakan sebelumnya sudah harus diperiksa, dan biasanya ada yang

melakukan uji validasi dan reliabilitas.

Beberapa penelitian juga, pewawancaranya membutuhkan showcard sebagai

kartu bantu dalam bertanya keada responden. Waktu pengambilan data seurvey

tergantung waktu yang sudah ditentukan.

3) Tahap Analisis Data

Setelah data terkumpul, selanjutnya ditabulasi dan dianalisis dengan

menggunakan pendekatan statistika yang sudah ditentukan untuk memperoleh

keputusan dari kegiatan survey yang dilakukan. Untuk survey demografi, beberapa

pendekatan yang sudah dipelajari di modul sebelumnya dapat digunakan dan

dikembangkan dengan model statistika yang sudah dipelajari pada mata kuliah lain di

Prodi Statistika.

4) Tahap Pembuatan Laporan

Tahap terakhir dalam sebuah survey adalah pembuatan laporan. Pembuatan

laporan ini bertujuan untuk menguraikan semua kegiatan, mulai dari tujuan hingga

hasil dan keputusan yang diperoleh dari survey. Poin-poin dalam laporan, tergantung

dari peneliti.

9.2.3. Analisis Statistik pada Data Survey Demografi

1) Analisis Regresi Linear dan Korelasi



123

Gujarati (2006) mendefinisikan analisis regresi sebagai kajian terhadap

hubungan satu variabel yang disebut sebagai variabel yang diterangkan (the

explained variabel) dengan satu atau dua variabel yang menerangkan (the

explanatory). Variabel pertama disebut juga sebagai variabel tergantung dan variabel

kedua disebut juga sebagai variabel bebas. Jika variabel bebas lebih dari satu, maka

analisis regresi disebut regresi linear berganda. Disebut berganda karena pengaruh

beberapa variabel bebas akan dikenakan kepada variabel tergantung. Tujuan

menggunakan analisis regresi ialah:

1. Membuat estimasi rata-rata dan nilai variabel tergantung dengan didasarkan

pada nilai variabel bebas.

2. Menguji hipotesis karakteristik dependensi.

3. Untuk meramalkan nilai rata-rata variabel bebas dengan didasarkan pada nilai

variabel bebas di luar jangkaun sampel.

Dalam pembahasan ini, sengaja tidak dituliskan secara mendetail akan model dari

regresi linear, karena menjadi tugas bersama mahasiswa untuk membuka kembali

materi mata kuliah Analisis Regresi yang sudah dipelajari.

2) Analisis Regresi Nonparametrik (Spline, Kernel, Wavelet, dll)

Regresi nonparametric adalah salah satu bentuk regresi yang belum diketahui

bentuk kurva regresinya, hanya diasumsikan termuat dalam sebuah Ruang Sobolev

dan sifatnya mulus. Pendekatan regresi nonparametric terdiri dari beberapa

diantaranya Spline, Kernel, Wavelet, Deret Ortogonal, dan lain-lain.

Sifat regresi nonparametric yang sangat fleksibel, sangat memungkinkan

menganalisis data demografi yang bisa saja berubah setiap waktu, atau tidak ada

kecenderungan trend yang terjadi akibat faktor-faktor yang sangat banyak

mempengaruhi pertumbuhan penduduk, misalnya bencana alam.

3) Analisis Regresi Logistik



124

Regresi logistic merupakan regresi dengan peubah respon yang kualitatif atau

dalam bentuk kategori. Misalnya kejadian mortalitas dan fertilitas, yaitu hidup dan

mati. Hidup disandikan “1” dan Mati disandikan “0”.

Materi ini selanjutnya menjadi tugas bersama untuk membuka materi mata

kuliah Analisis Data Kategori.

4) Beberapa pendekatan statistik yang lain.

Masih banyak pendekatan analisis statistik yang dapat digunakan, yang

terpenting adalah menyesuaikan tujuan, data, dengan pendekatan statistik yang akan

digunakan. Kesalahan penggunaan pendekatan statistik, berarti kesalahan dalam

interpretasi masalah demografi yang dianalisis. Dan akan sangat berdampak besar

pada penetapan kebijakan selanjutnya oleh sebuah wilayah atau negara.

9.3. Penutup

9.3.1. Kesimpulan

1. Survey demografi adalah kegiatan survey yang berhubungan dengan masalah

kependudukan atau demografi, yang biasanya meliputi mortalitas, fertilitas, dan

mortalitas.

2. Survey demografi dilakukan untuk melengkapi informasi data kependudukan

yang diperoleh melalui sensus penduduk.

3. Tahapan survey demografi dibagi dalam 4 tahapan, yaitu tahap persiapan, tahap

pengambilan data, tahap analisis data, dan tahap pembuatan laporan.

9.3.2. Latihan Soal

Buatlah sebuah illustrasi penelitian atau survey demografi, uraikan tahap persiapan,

tahap pengambilan data, dan tahap analisis data.



tentukan tingkat penguasaan anda terhadap materi modul ini. Tingkat penguasaan



125

hanya diukur dari kemampuan membuat laporan dari data, baik dari illustrasi survey

demografi pada latihan soal, dan tugas pada tes formatif. Jika semua tahapan dapat

dilakukan dengan baik berarti penguasaan anda sudah sangat baik. Sebaliknya, jika

ada satu tahap yang tidak selesai berarti harus membaca kembali materi modul ini

maupun referensi lain.

9.4. Daftar Pustaka


Gujarati. 2006. Econometrics. New York: John Wiley & Sons Inc.



Ryan. 2006. Modern Regression Method. New York: John Wiley & Sons Inc.


Bahan-Ajar-Demografi.docx

Documents

Transcript of Bahan-Ajar-Demografi.docx