PROYEKSI PENDUDUK-NURSI

PROYEKSI PENDUDUK DAN PEMANFAATANNYA

DIREKTORAT PENYERASIAN KEBIJAKAN DAN PERENCANAAN KEPENDUDUKAN

PROYEKSI PENDUDUKPROYEKSI PENDUDUK

Proyeksi merupakan perkiraan penduduk dimasa mendatang berdasarkan keadaan masa lalu dengan menggunakan perhitungan matematis, asumsi dan skenario terbaik

bukanlah suatu ramalan (predection) ttg karekteristik penduduk

catatan:

Asumsi adalah perkiraan perubahan faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan (Kelahiran, Kematian dan Migrasi)

Dalam penentuan asumsi haruslah secara ilmiah berdasarkan data/info yang telah tersedia dari berbagai sumber baik bersifat kuantitatif maupun kualitatif

Kapan perlu disusun Proyeksi Penduduk ?

Setiap 5 (lima) tahun.

Sumber Data Proyeksi Penduduk : Regristrasi Sensus Supas

Siapa yang menyusun Proyeksi Penduduk Kab./Kota ?

Kantor Pengelola Kependudukan dengan melibatkan instansi terkait.

Pemanfaatan Proyeksi Penduduk DalamPerencanaan Pelayanan Publik

(Contoh: Batam)

Item Tahun 2000Proyeksi

Tahun 2010Perencanaan

Kelahiran = 10.000 29.983

Akte Kelahiran. Imunisasi. Pembinaan gizi balita.10.757

Jumlah Balita = 10.000

136.912

Akte Kelahiran. Imunisasi. Pembinaan gizi balita.49.120

Penduduk Wajib KTP

=100.000 1.195.667

Pelayanan KTP.

428.972

Usia Sekolah SLTA

= 10.00047.22216.949

Usia SekolahSD

= 10.00078.373

Penyediaan Lokal. Penyediaan guru. Penyediaan paket buku.

28.118

Usia Sekolah SLTP

=10.000 47.22211.949


Tahun 2010Perencanaan



Jumlah Penduduk

=100.0001.219.044

Pengaturan tata ruang Penyediaan Pangan. Penyediaan saranaair bersih. Penyediaan perumahan. Penyediaan Infrastruktur

437.359

Penduduk Lansia.

=1.000 15.1575.438

Penduduk Usia Kerja.

= 100.000 943.786

Pembinaan Lansia. Pemberdayaan Lansia

437.359

Wanita Usia Subur.

= 100.000 482.578173.000


Tahun 2010 Perencanaan

Penyediaan Lap. Kerja. Pembinaan

Kewirausahaan.

Penyediaan Kontrasepsi.

Bina KB. Bina kesehatan

reproduksi.

METODE PERHITUNGAN PROYEKSI METODE PERHITUNGAN PROYEKSI

Mathematical MethodePada perhitungan ini digunakan kalau tidak diketahui data komponen pertumbuhan penduduk, jadi hanya menggunakan data penduduk keseluruhan.Dipakai untuk periode proyeksi < 5 tahun- Arithmetic : Pn = Po (1 + rn)- Geometric : Pn = Po (1 + rn)- Eksponensial : Pn = Po.e r.n

Dimana:-Pn = Jml pddk pd thn n Po = Jml pddk pd thn awal- r = Angka pertumbuhan n = Periode waktu dalam tahun- e = Bilangkan log natural 2,7182818

Component MethodeMenggunakan data komponen pertumbuhan penduduk yaitu fertilitas, Mortalitas dan MigrasiDipakai untuk periode proyeksi 25 – 30 tahun

Contoh Mathematical MethodeJumlah penduduk tahun 1970 = 40.400 jiwa, jumlah penduduk tahun 1995 = 59.539 jiwaBerapa angka pertumbuhan 1990 – 2000 ?

Jawab :

ARITMATIKPn = Po + Po rn r = (Pn – Po) / (Po n)r = (59.539 – 40.400) / (40.400 x 25) = 1,89%

GEOMETRIKPn = Po (1 + n)n (log Pn – log Po) /n = log (1 + r)[log 59.539 – log 40.400] /25 = log (1 + r)1 + r = Anti log 0.006736512 r = 1.0156323 – 1 = 1,56%

EXPONENSIALPn = Po.er.n Pn/Po = er.n

Log Pn/Po = r.n log e log 59538/40400 = r.n log 2,71828180.16841288 = r.25 x 0.43429419 r = 0.16841288/10.85735475 = 1.55%

A. Data yang diperlukan ( Input ) :

1. Data dasar penduduk : penduduk menurut umur dan jenis kelamin (kohor-kelompok 5 tahunan).

2. Data Kelahiran untuk menghitung tingkat kelahiran (Level of Fertility).

3. Data Kematian Bayi untuk menghitung tingkat kematian (Level of Fertility).

4. Data Sex Ratio at birth (perbandingan jumlah bayi laki-laki dan perempuan).

5. Data migrasi atau perpindahan penduduk (menurut kelompok umur)

B. Skenario kedepan.

*Asumsi-asumsi : Trend Kelahiran, Trend Kematian dan Trend Migrasi.

PROYEKSI PENDUDUK METODE PROYEKSI PENDUDUK METODE KOMPONEN KOMPONEN

Proses Perhitungan Proyeksi Penduduk.Proses Perhitungan Proyeksi Penduduk.

1. Data

Dasar

2. Data

Kelahiran

3. Data

Kematian

4. Data

Migrasi

INPUT P R O S E S

Perapihan

Umur

Estimasi

tingkat

kelahiran

TFR & ASFR

Estimasi

tingkat

kematian

IMR & level

kematian

Estimasi

Migrasi Netto

per kelompok

umur

O U T P U T

Perumusan

asumsi

migrasi

netto

Perumusan

asumsi IMR

Perumusan

asumsi TFRPerhitungan

Proyeksi

Software

Fivsin

Pemecahan

Umur

Data Perkiraan/Proyeksi :

1. Prakiraan jmlh pnddk menurut umur & jenis kelamin menurut wilayah.

a. Pnddk menurut umur tunggal. b. Pnddk menurut kelompok

umur tertentu. Penduduk menurut :

* Bayi (0)* Balita (0 – 4)* Usia muda (0 – 14)* Usia sekolah (7 – 18)* Usia kerja (15 – 64)* Lanjut usia ( > 65 )* Usia pemilik KTP Pertama* Usia > 17 tahun.

2. Pnddk menurut wilayah adminitrasi.

3. Data prakiraan : tingkat kelahiran (TFR), NRR kematian kasar, angka harapan hidup, angka pertumbuhan alamiah dan ratio jenis kelamin.

4.Angka ketergantungan/depenancy ratio usia (0 – 14)+>64.

Usia 15 - 64

PERAPIHAN UMURPERAPIHAN UMUR

Data penduduk menurut umur sebelum digunakan sebagai data dasar dalam membuat proyeksi penduduk, data tersebut harus dievaluasi secara cermat, kemudian dilakukan perapihan umur (adjusment). Perapihan umur ini didasarkan pada manual X UN halaman 241

Faktor-faktor yang menyebabkan masalah ini antara lain penduduk tidak mengetahui dengan tepat tanggal kelahirannya atau umurnya, sehingga pelaporan umurnya berdasarkan perkiraan sendiri atau perkiraan pencacah.

DATA : Penduduk Kelompok Umur Lima Tahunan Akan dirapihkan menjadi data menurut umur limatahunan

PROSES PERHITUNGAN :

1. Ps(0-4) = P(0-4)

2. Ps(5-9) = ¼ [ P(0-4) + 2 P(5-9) + P(10-14)]

3. Ps(i) = 1/16 [ P(i-2) + 4 P(i-1) + 6 P(i) + 4

P(i-1) + P(i+2) ]

4. Ps(k-2) = ¼ [ P(k-3) + 2 P(k-2) + P(k+1) ]

5. Ps(k-1) = Ps

(k-1)

6. Ps(k+) = Ps

(k+)

Piramida Punduduk Kabupaten Kupang, 1990

-40000 -30000 -20000 -10000 0 10000 20000 30000 40000

Perempuan Laki-Laki

Gambar 1b. Piramida Penduduk Umur Tunggal,

Propinsi Nusa Tenggara Timur, Sensus Penduduk 2000

75 +

70

65

60

55

50

45

40

35

30

25

20

15

10

5

00.210.220.230.240.250.2 0.2 10.2 20.2 30.2 40.2 50.2

Ribuan

Umur

Laki-laki Perempuan

PIRAMIDA SEBELUM DAN SESUDAH DIRAPIHKAN

ESTIMASI KEMATIANESTIMASI KEMATIAN

Ukuran tingkat kematian yang dipakai adalah Angka Kematian Bayi (IMR).

D0 – 11

AKB = ----------- x 1000

B

D0 – 11 = jumlah kematian bayi 0-11 bulan pada tahun tertentu

B = jumlah kelahiran hidup pada tahun yang sama

Format data yang dibutuhkan untuk estimasi tingkat kematian dengan metode langsung tertera pada tabel 2 dimuka.

Metode Langsung

METODE TIDAK LANGSUNG : TRUSSEL

DATA YANG DISIAPKAN :1. Jumlah anak yang dilahirkan, yang diklasifikasikan menurut jenis kelamin dan kelompok umur ibu lima-tahunan.2. Jumlah anak yang hidup (atau jumlah anak yang mati), yang diklasifikasikan menurut jenis kelamin dan kelompok umur ibu lima-tahunan.3. Jumlah keseluruhan perempuan (tidak dibatasi dengan status menikah), yang diklasifikasikan menurut kelompok umur lima-tahunan. Catatan, bahwa dalam jumlah keseluruhan perempuan, perempuan yang sama sekali tidak pernah menikah, harus diberi pertimbangan khusus.

177Kel UmurJumlah Wanita

Laki-Laki Perempuan Total

Anak Lahir Hidup

Anak Masih Hidup

Anak Lahir Hidup

Anak Masih Hidup

Anak Lahir Hidup

Anak Masih Hidup

(1) (2) (3) (7) (8) [12] [13]

15 - 19 14520 212 204 219 213 431 417

20 - 24 15688 2350 2279 2431 2372 4781 4651

25 - 29 12145 6223 6003 6439 6248 12662 12250

30 - 34 10008 9968 9555 10312 9946 20280 19501

35 - 39 7784 11136 10640 11521 11075 22657 21715

40 - 44 5604 9632 9115 9966 9487 19598 18602

45 - 49 3757 7073 6603 7318 6872 14391 13475

Jumlah 69506 46594.2 44399.39 48205.8 46211.61 94800 90611

Anak yang lahir dan anak yang hidup, menurut jenis kelamin dan kelompok umur ibu lima tahunan, Kabupaten Kupang

2000

a. Hitung jml kematian anak dengan mengurang- kan anak lahir hidup dengan anak yang hidup.b. Hitung proporsi anak mati (Pi) = jml mati (i) /

jml lahir (i)c. Hitung IMR = rata-rata proporsi mati x 1000d. Hitung factor pengali (Ki) = a(i)+b(i)

P(1)/P(2)+c(i) P(2)/P(3) (Nilai a,b,c, diambil dari manual X hal 77)

e. Hitung Probabilitas mati (q(x)) = K(i)/D(i)f. Cari level kematian berdasarkan probabilitas

mati dengan acuan west model. g. Cari Eo dengan memperhatikan level kematian.

PROSEDUR PERHITUNGAN :

ESTIMASI KELAHIRANESTIMASI KELAHIRAN

Ukuran Angka Kelahiran yang dipkai adalah TFR & ASFR

METODE LANGSUNG : DATA REGISTRASI

DATA YANG DISIAPKAN :Data yang dibutuhkan pada metode langsung perhitungan ASFR danTFR adalah penduduk wanita menurut kelompok umur wanita padausia reproduksi dan jumlah kelahiran pada masing-masingkelompok umur menurut jenis kelamin kelahiran. Selanjurnyadilakukan perhitungan seperti berikut ini sehingga diperoleh ASFRdan TFR pada tahun yang dimaksud.

UMURPENDUD

UK WANITA

KELAHIRAN KELAHIRAN JUMLAH

WANITA

ANAK LAKI-LAKI

ANAK PEREMPUAN

KELAHIRAN

15 - 19 264960 6336 9504 15840

20 - 24 208080 16416 24624 41040

25 - 29 200880 20160 30240 50400

30 - 34 163440 19872 29808 49680

35 - 39 151200 7200 10800 18000

40 - 44 110160 2880 4320 7200

45 - 49 66960 288 432 720

Total 1165680 73152 182880 182880

UMURPENDUD

UK WANITA

KELAHIRAN KELAHIRAN JUMLAH

WANITA

ANAK LAKI-LAKI

ANAK PEREMPUAN

KELAHIRAN

15 - 19 264960 6358 9537 15895

20 - 24 208080 16438 24657 41095

25 - 29 333333 20182 30273 50455

30 - 34 163440 19894 29841 49735

35 - 39 151200 7222 10833 18055

40 - 44 110160 2902 4353 7255

45 - 49 66960 310 465 775

Total 1298133 73306 109959 183265

Jumlah Kelahiran berdasarkan Kelompok Umur Kabupaten X, Tahun 1990

Jumlah Kelahiran berdasarkan Kelompok Umur Kabupaten X, Tahun 2000


UmurWanita

PendudukWanita

(1)

Kelahiran(2)

ASFR(3) = [ (2) : (1) ] x 1000

15 – 19 18,884 1109 59

20 – 24 23,939 3094 129

25 – 29 26,868 2851 106

30 – 34 20,557 1293 63

35 – 39 15,348 644 42

40 – 44 12,617 488 39

45 – 49 7,502 313 42

479

TFR 2.397

METODE TIDAK LANGSUNG : OWN CHILDREN

DATA YANG DISIAPKAN :1. Jumlah Anak Menurut Kelompok Umur Tunggal (dibawah 15 tahun)2. Jumlah ibu Menurut Kelompok Umur Tunggal (14– 65 th)3. Jumlah Wanita pernah kawin4. Jumlah Kelahiran dan Kematian menurut Jenis Kelamin

UmurWanita JumlahWanitaUmur Anak

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

15 195 0 44 0 0 0 0 0 0 0 22 0 22 0 0 0

16 302 86 0 0 0 21 0 0 0 21 0 0 21 0 0 0

17 762 152 131 43 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

18 2021 368 344 176 88 22 0 0 22 0 22 0 0 21 0 0

19 2086 433 391 328 151 66 44 0 21 44 0 22 0 0 0 0

20 4529 982 711 751 434 284 87 88 22 22 0 63 0 22 0 0

21 2682 487 574 387 389 304 193 106 22 44 43 0 20 22 0 0

22 3751 661 550 921 729 554 344 212 64 43 22 0 0 0 0 0

23 2984 322 735 514 639 604 302 431 324 107 44 22 0 22 21 0

24 3409 486 509 593 578 708 571 515 280 110 88 0 22 19 0 0

25 6007 1075 884 1056 1011 1052 1302 1105 801 519 368 328 130 109 0 0

26 3764 486 516 788 643 987 622 690 553 622 366 346 151 153 42 22

27 3640 513 550 515 511 594 614 477 683 682 513 318 261 217 87 130

28 3921 489 599 652 807 395 858 831 953 681 581 798 298 297 238 44

29 3032 254 337 451 382 534 596 764 582 590 599 597 538 365 328 152

30 5962 729 540 983 1093 986 880 1110 1159 1168 1444 1173 836 985 724 648

31 2766 360 484 338 633 314 502 586 677 428 712 512 568 425 427 442

32 2991 275 464 410 294 554 477 570 658 663 619 675 659 727 556 527

33 2310 258 189 234 209 423 382 451 430 467 419 481 408 592 489 323

34 3043 399 413 482 362 401 541 446 664 439 555 691 679 701 492 511

35 4921 346 435 516 729 697 693 640 1049 1050 833 969 942 812 795 754

36 2377 168 85 284 105 254 326 448 387 365 531 428 515 364 467 451

37 2178 215 253 149 148 341 170 465 467 319 465 431 406 590 576 442

38 2641 232 130 319 273 293 381 277 483 466 385 565 430 615 441 399

39 1814 151 193 22 190 240 260 304 283 338 363 188 218 494 276 255

40 4648 128 86 131 315 449 194 595 684 451 684 707 603 965 539 828

41 2043 21 86 87 149 108 197 253 110 212 335 317 380 379 310 405

42 2221 110 108 65 105 192 212 342 278 259 344 381 343 190 527 318

43 1901 20 22 107 106 127 172 257 170 260 298 364 507 379 298 490

44 1734 108 22 39 63 21 105 168 260 127 277 253 169 296 319 233

45 3564 44 22 167 166 169 169 343 475 343 303 452 471 638 429 422

46 1725 0 0 43 19 65 42 170 254 194 167 209 64 208 297 252

47 1702 22 44 65 22 108 64 110 171 103 212 210 206 232 250 168

48 1634 0 0 22 81 60 105 42 152 84 127 215 126 256 169 358

49 1217 0 0 44 0 0 44 108 82 65 128 128 110 127 192 125

50 3040 0 22 0 88 44 85 108 214 150 216 237 364 234 274 409

51 982 0 0 0 0 0 22 43 0 63 61 104 131 86 108 151

52 1272 0 0 0 0 0 0 22 44 65 65 107 108 83 63 107

53 1003 0 0 0 0 43 0 0 87 0 22 41 107 63 105 107

54 659 0 0 0 0 0 0 42 21 0 21 22 59 87 84 0

55 1958 0 0 0 43 0 0 44 0 0 0 0 41 66 84 171

56 618 0 0 0 0 22 0 0 22 0 22 0 64 22 22 83

57 665 0 0 0 0 22 0 0 64 0 22 0 22 0 44 44

58 660 0 0 0 0 0 0 0 0 44 0 0 66 64 22 21

59 671 0 0 0 0 0 0 41 0 44 0 0 65 44 87 0

60 1708 0 0 0 22 0 0 0 0 44 22 0 87 64 66 109

61 538 0 0 22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 22 0 22

62 340 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

63 428 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 22 22

64 192 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

65 537 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

DATA OWN-CHILDREN DENGAN ANAK YANG DIKLASIFIKASIKAN DALAM SATU-TAHUNAN DAN UMUR IBU DALAM SATU-TAHUNAN, KABUPATEN X, TAHUN 1990 DAN2000


1. Tentukan non own Children, diasumsikan 0,01 % mengacu BPS.

2. Non Own Children didistribusikan ke kelompok umur anak

dengan menghitung expantion factor

(Ki) = 1 + non own children umur X

own children umur X

3. Estimasi probabilitas kelangsungan hidup anak

a) Tentukan koefisien & sesuai level kematian anak mengacu

manual X Model West

b) Hitung invers logit transformation

(x) = + s (x)

(s = nilai logit standard, tertera pada lampiran 3e)

c) Hitung probabilitas hidup anak (lx)1

lx = 1 + exp ()

d) Menentukan 1Lx Contoh :

l(7) + l(8)

1L7 = 2

4) Estimasi probabilitas hidup wanita dewasa

a) Tentukan koefisien & sesuai level kematian

perempuan dewasa tertera pada Lampiran 3f.

b) Tentukan invers logit transformation

(x) = + s (x)

(s = nilai logit standard tertera pada Lampiran 3e)

c) Hitung probabilitas hidup wanita l(x)

d) Menentukan 1Lx Contoh :

1lx =

1 + exp ()

l(35) + l(36)

1L35 = 2

5) Memperkirakan Jumlah Kelahiran Anak Masa Lalu

Misalkan akan diestimasi jumlah kelahiran anak yang terjadi di suatu daerah pada tahun 1990 dari perempuan yang berumur 28 tahun melalui data anak kandung pada tahun 2000 sebagai berikut :

Tabel 7. Data Own-Children Dengan Anak Yang Diklasifikasikan Dalam Satu-Tahunan Dan Umur Ibu Dalam Satu- Tahunan, Kabupaten Kupang, 2000

JUMLAH PEREMPU

AN

UMUR ANAK

UMUR PEREMPUAN 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

15

16

17

..

38 2501 414

39 2319 376

..

64

65

NOC

Total

Jika kelahiran terjadi pada tahun 1990 dari perempuan berumur 28 tahun maka pada tahun 2000 perempuan tersebut berumur 38 tahun dan anak berumur 10 tahun sehingga perhitungan selanjutnya adalah :

M 199028 = K8 ( C10

38 / 1L10 )

M 199029 = K8 ( C10

39 / 1L10 )

B 199028 = ( M1990

28 + M 199029 ) / 2

Dalam hal ini C1038 = 414 dan C10

39 = 376

K8 adalah expansion faktor dan 1L10 = probabilitas kelangsungan hidup anak.

Misalkan akan dicari jumlah perempuan berumur 28 tahun pada pertengahan tahun ( 1989 / 1990 ). Berarti pada pada tahun 2000 perempuan tersebut berumur antara 38 dan 39 tahun sehingga perhitungan selanjutnya adalah :

W 199028 = W 2000

38 (1L28

/ 1L38 )

W 198929 = W 2000

39 (1L28 / 1L39 )

Jumlah perempuan dihitung secara rata – rata

N 199028 = ( W1990

28 + W 198928 ) / 2

1L28 = Probabilitas hidup perempuan sampai

Umur 28 tahun

1L38 = Probabilitas hidup perempuan sampai

Umur 38 tahun

6) Memperkirakan Jumlah Perempuan Di Masa Lalu.

7) Menghitung Fertilitas (TFR & ASFR) berdasarkan saat kejadian kelahiran

ESTIMASI MIGRASIESTIMASI MIGRASI

Angka migrasi antar Kabupaten/ Kota yang variasinya cukup besar, sehingga harus dipertimbangkan dalam perhitungan proyeksi. Namun karena kecenderungan migrasi di masa depan tidak mudah diperkirakan, maka biasanya diasumsikan bahwa migrasi yang terjadi selama periode proyeksi sama dengan rata-rata migrasi netto per tahun periode tertentu, misalnya 1995 – 2000 atau 1990 – 2000.

METODE LANGSUNG : DATA REGISTRASI

DATA YANG DISIAPKAN :Perhitungan Migrasi Langsung adalah denganmencari selisih Migrasi Masuk dan Migrasi Keluar.MIGRASI MASUK TAHUN 2000

UmurMigran Masuk

TotalLaki-laki

Perempuan

0 - 4 2223 2213 4,436

5 - 9 2364 2354 4,718

10 - 14 445 435 880

15 - 19 1775 1765 3,540

20 - 24 1756 1746 3,502

25 - 29 1258 1248 2,506

30 - 34 1568 1558 3,126

35 - 39 1475 1465 2,940

40 - 44 859 849 1,708

45 - 49 785 775 1,560

50 - 54 352 342 694

55 - 59 548 538 1,086

60 - 64 265 255 520

65 - 69 145 135 280

70 - 74 142 132 274

75+ 16 6 22

Total 15976. 15816. 31,792

UmurMigran Keluar

Total

Laki-lakiPeremp

uan

0 - 4 2451 2461 4,912

5 - 9 2451 2461 4,912

10 - 14 354 364 718

15 - 19 1542 1552 3,094

20 - 24 1156 1166 2,322

25 - 29 1457 1467 2,924

30 - 34 1345 1355 2,700

35 - 39 756 766 1,522

40 - 44 256 266 522

45 - 49 124 134 258

50 - 54 254 264 518

55 - 59 215 225 440

60 - 64 154 164 318

65 - 69 124 134 258

70 - 74 136 146 282

75+ 24 34 58

Total 12799 12959 25,758

MIGRASI KELUAR TAHUN 2000

(Jml Migrasi masuk –Jml Migrasi keluar)

Angka Migrasi Neto = X 1000

Jumlah Penduduk

(Migrasi masuk – Migrasi keluar (15-19) )

ASNMR 15-19 = X 1000

Jumlah Penduduk (15-19)

RUMUS PERHITUNGAN ANGKA MIGRASI

METODE TIDAK LANGSUNG : LIVE TABEL SURVIVAL RATIO (LTSR)

DATA YANG DISIAPKAN :

Perhitungan Asumsi migrasi didasarkan pada perhitungan Life Table Survival Ratio (LTSR) pada manual III, yaitu perhiutngan didasarkan pada umur probabilitas kelangsungan hidup 10 tahunan atau survivors ratio, dengan perhitungan migrasi didasarkan kelangsungan hidup pada life table.

Sedangkan untuk kelompok umur 0 – 4 dan 5 – 9 tahun dilakukan asumsi sebagai berikut ;0,25 x (rasio penduduk 0 – 4 tahun dengan penduduk perempuan 15-44 th) 0,75 x (rasio penduduk 5 – 9 tahun dengan penduduk perempuan 20 - 49 th)

UmurTen Year LTSR Expected survivors Net Migration 1990-2000 ASNMR 1990-2000

Laki-laki Perempuan Laki-laki Perempuan Laki-laki Perempuan Laki-laki Perempuan

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)

0 - 4 0.9545 0.9898 35,488 34,548 -3455 -4069 -0.11 -0.13

5 - 9 0.9779 0.9939 34,628 32,148 -7245 -6727 -0.26 -0.26

10 - 14 0.9710 0.9918 30,868 28,395 -4958 -4192 -0.19 -0.17

15 - 19 0.9617 0.9892 27,896 24,031 -4676 -582 -0.20 -0.02

20 - 24 0.9575 0.9870 27,038 23,581 -3537 8899 -0.15 0.27

25 - 29 0.9546 0.9842 24,366 21,420 -994 3430 -0.04 0.14

30 - 34 0.9477 0.9797 19,191 17,012 809 675 0.04 0.04

35 - 39 0.9339 0.9723 13,216 12,867 3199 1525 0.19 0.11

40 - 44 0.9107 0.9596 10,579 10,179 3023 1588 0.22 0.13

45 - 49 0.8759 0.9400 8,827 8,900 1411 110 0.14 0.01

50 - 54 0.8251 0.9094 7,262 7,663 995 -101 0.12 -0.01

55 - 59 0.7513 0.8571 5,236 5,775 1237 294 0.19 0.05

60 - 64 0.6484 0.7711 3,711 4,553 2076 931 0.36 0.17

65 - 69 0.5164 0.6454 1,891 2,807 2161 1258 0.53 0.31

70 - 74 0.3655 0.4873 1,234 1,415 1748 1551 0.59 0.52

75+ 0.2650 0.3975 806 1,249 2410 1747 0.75 0.58

Total 252,237 236,543 -5796 6337

ESTIMASI MIGRASI MENURUT METODE LIFE TABLE SURVIVAL RATIO (LTSR), MALE AND FEMALE POPULATION UNTUK KABUPATEN X, 1990-2000

Perhitungan proyeksi penduduk dengan menggunakan metode komponen secara manual mengikuti rumus berikut:

Pt = Po + B - D + Min – Mout, dimana :

Pt = Jumlah penduduk pada tahun proyeksi (t)

Po = Jumlah penduduk pada tahun dasar

B = Jumlah kelahiran

D = Jumlah kematian

Min = Jumlah migrasi masuk

Mout = Jumlah migrasi keluar

Untuk menghitung proyeksi penduduk juga tersedia piranti lunak FIVSIN.

E. Perhitungan Proyeksi

PROYEKSI PENDUDUK-NURSI

Documents

Transcript of PROYEKSI PENDUDUK-NURSI