Post on 18-Jul-2015
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 1/31
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Statistika merupakan ilmu yang mempelajari cara pengumpulan, pengolahan, penyajian dan
analisa data serta cara pengambilan keputusan secara umum berdasarkan hasil penelitian. Dan
statistik memainkan peranan penting hampir dalam semua aspek manusia atau tahap usaha
manusia. Peranan statistik seperti di Kecamatan Bilah Barat Kabupaten Labuhan Batu
merupakan urutan kegiatan didalam memperoleh data yang disajikan untuk pembuatan
keputusan.
Data yang diambil di BPS Kabupaten Labuhan Batu adalah data kependudukan
Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006. Data yang diambil adalah selisih dari natalitas,
mortalitas, migrasi penduduk, banyaknya alat kontrasepsi yang digunakan di setiap
PUSKESMAS, banyaknya nikah dan luas wilayah tiap kelurahan di Kecamatan Bilah Barat
pada tahun 2006.
Istilah Natalitas adalah sama dengan kelahiran hidup ( live birth ) yaitu terlepasnya
bayi dari rahim seorang perempuan dengan ada tanda-tanda kehidupan; misalnya berteriak,bernapas, jantung berdenyut, dan sebagainya. Apabila pada waktu lahir tidak ada tanda-tanda
kehidupan disebut dengan lahir mati atau ( still birth ) yang di dalam demografi tidak
dianggap sebagai suatu peristiwa kelahiran.
Kematian atau mortalitas adalah ukuran jumlah kematian (umumnya, atau karena
akibat yang spesifik) pada suatu populasi dalam skala besar suatu populasi. Mortalitas dapat
menimpa siapa saja, tua, muda, kapan dan dimana saja. Kasus kematian terutama dalam
jumlah banyak berkaitan dengan masalah sosial, ekonnomi, adat istiadat maupun masalah
kesehatan lingkungan.
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 2/31
2
Migrasi adalah perpindahan penduduk yang melintasi batas propinsi menuju ke
propinsi lain dan lama tinggal di propinsi tujuan adalah enam bulan atau lebih. Atau dapat
pula disebut migrasi walau seseorang berada di propinsi tujuan kurang dari enam bulan tetapi
orang tersebut berniat tinggal menetap atau tinggal enam bulan atau lebih di propinsi tujuan.
Jenis-jenis migrasi antara lain: transmigrasi, imigrasi, emigrasi, dan mengungsi.
Alat Kontrasepsi adalah usaha untuk mencegah terjadinya kehamilan sementara atau
permanen. Ada beberapa macam alat kontrasepsi seperti dalam rahim (IUD), pil, MOP
maupun suntik.
Luas wilayah adalah ukuran atau besaran yang menandai batasan-batasan suatu
wilayah, mulai dari barat sampai timur dan utara sampai selatan.
Pernikahan adalah upacara pengikatan janji nikah yang dirayakan atau dilaksanakan
oleh dua orang dengan maksud meresmikan ikatan perkawinan secara hukum agama, hukum
negara, dan hukum adat. Pengesahan secara hukum suatu pernikahan biasanya terjadi pada
saat dokumen tertulis yang mencatatkan pernikahan ditanda-tangani. Upacara pernikahan
sendiri biasanya merupakan acara yang dilangsungkan untuk melakukan upacara berdasarkan
adat-istiadat yang berlaku, dan kesempatan untuk merayakannya bersama teman dan keluarga.
Wanita dan pria yang sedang melangsungkan pernikahan dinamakan pengantin, dan setelah
upacaranya selesai kemudian mereka dinamakan suami dan istri dalam ikatan perkawinan.
Oleh karena itu penulis tertarik dan ingin lebih lanjut untuk mengetahui apakah ada
pengaruh selisih dari natalitas, mortalitas, migrasi penduduk, banyaknya alat kontrasepsi yang
digunakan di setiap PUSKESMAS, banyaknya nikah dan luas wilayah tiap kelurahan diKecamatan Bilah Barat pada tahun 2006, untuk ini penulis memilih judul:
“ANALISIS FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH PENDUDUK DI
KECAMATAN BILAH BARAT PADA TAHUN 2006”
1.2 Rumusan Masalah
Bagaimana pengaruh langsung dari selisih dari natalitas, mortalitas, migrasi penduduk,
banyaknya alat kontrasepsi yang digunakan di setiap PUSKESMAS, banyaknya nikah dan
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 3/31
3
luas wilayah tiap kelurahan di Kecamatan Bilah Barat terhadap jumlah penduduk di
Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006. Adapun rumusan masalahnya adalah untuk
mengetahui pola hubungan dari variabel-variabel tersebut dan faktor utama yang
mempengaruhi jumlah penduduk di Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006 dan seberapa
besar pengaruhnya.
1.3 Maksud dan Tujuan
1.3.1 Maksud
Adapun maksud dari penelitian ini adalah untuk mengamati dan memberikan penyajian data
tentang faktor-faktor yang paling mempengaruhi jumlah penduduk di kecamatan Bilah Barat
diantaranya selisih (dari natalitas, mortalitas dan migrasi penduduk), banyaknya Alat
kontrasepsi yang digunakan di setiap PUSKESMAS, banyaknya nikah, dan luas wilayah tiap
kelurahan yang diharapkan dapat dipergunakan bagi pihak-pihak yang membutuhkannya
untuk dapat mengambil suatu keputusan atau kebijakan yang dapat meningkatkan
kesejahteraan rakyat dan agar tercipta masyarakat yang selaras, serasi dan seimbang baik dari
segi pendapatan dan pendidikan.
1.3.2 Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.
Untuk melihat faktor yang paling berpengaruh terhadap jumlah penduduk di KecamatanBilah Barat pada tahun 2006.
2. Untuk melihat perkembangan statistik kependudukan di wilayah Kecamatan Bilah Barat
pada tahun 2006.
3. Agar menjadi acuan untuk penelitian di tahun-tahun berikutnya.
4. Agar pemerintah pusat dan daerah dapat mengambil tindakan dan keputusan berdasarkan
data dalam mengatasi dan mengontrol jumlah penduduk.
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 4/31
4
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Analisa Regresi
Algifari, 2000. Analisa Regresi Teori, Kasus dan Solusi, Edisi 2. Yogyakarta : BPFE. Hal. 4
menyatakan perubahan nilai variabel itu dapat pula disebabkan oleh berubahnya variabel lain
yang berhubungan dengan variabel tersebut. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu
variabel yang disebabkan oleh variabel lain diperlukan alat analisis yang memungkinkan kita
untuk membuat perkiraan nilai variabel tersebut pada nilai tertentu variabel yang
mempengaruhinya.
Dalam ilmu statistika, teknik yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan
antara dua atau lebih variabel adalah analisa regresi. Model matematis dalam menjelaskan
hubungan antara variabel dalam analisis regresi menggunakan persamaan regresi.
Prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah
bahwa antara variabel dependent dengan variabel independent mempunyai sifat hubungan
sebab akibat, baik yang didasarkan pada teori, hasil penelitian sebelumnya, ataupun yang
berdasarkan pada penjelasan logis tertentu.
Bentuk hubungan antara variabel dapat searah atau dapat berlawanan arah. Hubungan
antara variabel searah artinya perubahan nilai yang satu dengan nilai yang lain
searah.Hubungan antara variabel berlawanan arah artinya perubahan nilai yang satu dengan
nilai yang lain berlawanan arah.
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 5/31
5
2.2 Regresi Ganda
Regresi ganda berguna untuk mendapatkan pengaruh dua variabel kriterium atau untuk
mencari hubungan fungsional dua prediktor atau lebih dengan variabel kriteriumnya atau
untuk meramalkan dua variabel prediktor atau lebih terhadap variabel kriteriumnya. Sudjana,
2001. Metode Statistik. Bandung : Tarsito. Hal. 310-311.
Untuk analisa regresi akan dibedakan dua jenis variabel yaitu variabel bebas (variable
predictor) dan variabel tidak bebas (variable respon). Variabel yang mudah didapat atau
tersedia sering digolongkan dalam variabel bebas, sedangkan variabel yang terjadi karena
variabel bebas itu merupakan variabel tidak bebas. Untuk keperluan analisis, variabel bebas
akan dinyatakan dengan )1(...,2,1 k x x x k sedangkan variabel tidak bebas dinyatakan dengan
Y.
k k o xa xa xaaY
....2211
dengan :
Y = variabel tidak bebas (dependent)
k o aa ,..., koefisien regresi
k x x ,...,1
variabel bebas (indpendent)
Koefisien-koefisien k o aa ,..., dapat dihitung dengan menggunakan persamaan :
)(.. .
........
.. .)(
.. .)(
.. .
2211
2
2
2221122
1212
2
1111
22111
kik kiikiikioiki
kiik iiiioii
kiik iiiioii
kik iio
X a X X a X X a X aY X
X X a X a X X a X aY X
X X a X X a X a X aY X
X a X a X anaY
2.3 Kesalahan Standar Estimasi
Algifari, 2000. Analisa Regresi Teori, Kasus dan Solusi, Edisi 2. Yogyakarta : BPFE. Hal. 17.
Untuk mengetahui ketepatan persamaan estimasi dapat digunakan kesalahan standar estimasi
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 6/31
6
(standard error of estimate). Besarnya kesalahan standar estimasi menunjukkan ketepatan
persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas yang sesungguhnya.
Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi, makin tinggi ketepatan persamaan estimasi
yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya,
semakin besar nilai kesalahan standar estimasi, makin rendah ketepatan persamaan estimasi
yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Kesalahan
standar estimasi dapat ditentukan dengan rumus :
1
2
,...,2,1,
k n
Y Y S
i
k y
Dengan : Yi adalah nilai data sebenarnya,
iY adalah nilai taksiran.
2.4 Koefisien Determinasi
Usman, Husaini, R. Purnomo Setiady Akbar, 1995. Pengantar Statistik. Jakarta : Bumi
Aksara. Hal. 215.
Menguji keberartian regresi linier ganda dimaksudkan untuk meyakinkan apakah
regresi yang didapat berdasarkan penelitian ada artinya bila dipakai untuk membuat
kesimpulan mengenai sjumlah peubah yang dipelajari.
Hipotesa :
Ho : Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang
mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
H : Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yangmempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
2.5 Analisa Korelasi
Algifari, 2000. Analisa Regresi Teori, Kasus dan Solusi, Edisi 2. Yogyakarta : BPFE. Hal. 45.
Analisa korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat
hubungan linier antara satu variabel dengan variabel lain.
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 7/31
7
2.6 Koefisien Korelasi
Sujana, 2001. Metode Statistik. Bandung : Tarsito. Hal. 367.
Setelah mengetahui hubungan fungsional antara variabel-variabel di mana persamaan
regresinya telah ditentukan dan telah melakukan pengujian maka persoalan berikutnya yang
dirasakan perlu, jika data hasil pengamatan terdiri dari banyak variabel adalah seberapa kuat
hubungan antara variabel-variabel itu. Dengan kata lain perlu ditentukan derajat hubungan
antara variabel-variabel tersebut.
Studi yang membahas derajat hubunan antara variabel-variabel tersebut dikenal
dengan nama analisis korelasi. Ukuran yang dipakai untuk mengetahui derajat hubungan,
terutama data kuantitatif dinamakan koefisien korelasi.
Untuk menghitung koefisien korelasi (r) antara dua variabel dapat digunakan rumus :
bebastidak VariabelY
bebasVariabel X
X danY antarakorelasiKoefisienr
dengan
Y Y n X X n
Y X Y X nr
i
ki
yx
iikiki
ikiiki
yx
:
})(}{)({
))((
2222
Nilai r selalu terletak antara -1 dan 1, sehingga nilai r tersebut dapat ditulis :
11 r sedangkan untuk r = +1, berarti ada korelasi positip sempurna antara X dan Y,
sebaliknya jika r = -1, berarti korelasi negatip sempurna antara X dan Y, sedangkan r = 0,berarti tidak ada korelasi antara X dan Y.
Iswardono, 1981. Analisa Regresi dan Korelasi. Yogyakarta : BPFE. Hal. 17. Jika
kenaikan didalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan di dalam variabel lain, maka dapat
dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai korelasi yang positif. Tetapi jika
kenaikan di dalam suatu variabel diikuti oleh penurunan di dalam variabel lain, maka dapat
dikatakan bahwa variabel tersebut mempunyai korelasi yang negatif. Dan jika tidak ada
perubahan pada variabel walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 8/31
8
variabel tersebut tidak mempunyai hubungan. Interpretasi harga r akan disajikan dalam tabel
berikut :
Tabel 2.1. : Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r
R Interpretasi
0
0,01 – 0,20
0,21 – 0,40
0,41 – 0,60
0,61 – 0,80
0,81 – 0,99
1
Tidak berkorelasi
Sangat rendah
Rendah
Agak rendah
Cukup
Tinggi
Sangat tinggi
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 9/31
9
BAB III
ANALISIS DATA
Desain dan metode penelitian adalah sebagai berikut :
1. Menetapkan variabel penelitian
2. Data sekunder yaitu data penduduk kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006 yang sudah
ada di BPS kabupaten Labuhan Batu
Y= Jumlah penduduk di setiap desa/kelurahan
X1= Selisih (dari natalitas, mortalitas dan migrasi penduduk)
X2= Banyaknya Alat kontrasepsi yang digunakan di setiap PUSKESMAS
X3= Banyaknya nikah
X4=Luas wilayah tiap kelurahan
3. Membentuk model persamaan regresi linier berganda
4. Menghitung nilai koefisien variabel independent
5. Kesalahan standar estimasi
6. Koefisien determinasi ganda
7. Uji keberartian regresi
8.
Analisa korelasi9. Koefisien korelasi
10. Interpretasi koefisien korelasi.
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 10/31
10
3.1 Analisis Pembahasan
3.1.1 Pengolahan Data
Setiap data merupakan alat bagi pengambilan keputusan untuk dasar pembuatan keputusan
atau untuk memecahkan masalah suatu persoalan. Salah satu kegunaan dari data adalah untuk
memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan atau permasalahan.
Untuk membahas dan memecahkan masalah tentang analisa faktor pengaruh jumlah
penduduk di kecamatan Bilah Barat, maka diambil data – data yang diperlukan dengan
menggunakan data sekunder yang diambil dari BPS kabupaten Labuhan Batu. Data yang
diambil adalah jumlah penduduk di kecamatan Bilah Barat tahun 2006 di setiap
kelurahannya, serta faktor - faktor yang mempengaruhinya, diantaranya selisih (dari natalitas,
mortalitas dan migrasi penduduk), banyaknya Alat kontrasepsi yang digunakan di setiap
PUSKESMAS, banyaknya nikah dan luas wilayah tiap kelurahan. Adapun datanya adalah
sebagai berikut :
Tabel 3.1
Data Jumlah Penduduk Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006, serta Faktor - Faktor
yang Mempengaruhinya, Diantaranya Selisih (dari Natalitas, Mortalitas dan Migrasi
Penduduk), Banyaknya Alat Kontrasepsi yang Digunakan di Setiap PUSKESMAS,
Banyaknya Nikah dan Luas Wilayah Tiap Kelurahan
No Desa/Kel Y X1 X2 X3 X4
1 Sibargot 2483 14 802 25 75,93
2 Bndr. Kumbul 2708 23 968 32 74,81
3 Tjg. Medan 4560 21 875 44 148,05
4 Janji 4777 10 744 42 236,60
5 AFD I R.Prapat 1803 13 619 18 99,07
6 Aek Buru Sltn 479 24 658 6 41,65
7 AFD II R.Prapat 1832 4 546 21 94,92
8 Kampung Baru 4895 35 312 62 515,81
9 TB. Linggahara 4719 0 161 52 460,39
10 TB. Linggahara Baru 3631 25 173 38 253,03
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 11/31
11
3.1.2 Persamaan Regresi Linier Berganda
Untuk mencari persamaan linier berganda terlebih dahulu kita menghitung koefisien –
koefisien regresinya (b0, b1, b2, b3, b4) dengan mencari penggandaan suatu variabel dengan
variabel yang lain. Untuk lebih menyederhanakan tabel 5.1 maka faktor - faktor yang akan
dicari persamaan regresinya diubah ke notasi variabel X dan Y, yaitu Jumlah penduduk di
setiap desa/kelurahan (Y), selisih (dari natalitas, mortalitas, dan migrasi penduduk) (X1),
banyaknya alat kontrasepsi yang digunakan di setiap PUSKESMAS (X2), banyaknya nikah
(X3), dan luas wilayah tiap kelurahan (X4). berikut dapat disajikan dalam tabel :
Tabel 3.2 Nilai –
Nilai Yang Dibutuhkan Untuk Menghitung Koefisien –
Koefisien
No X1 X2 X3 X4 Y X1X2 X1X3 X1X4
1 14 802 25 75.93 2483 11228 350 1063.02
2 23 968 32 74.81 2708 22264 736 1720.63
3 21 875 44 148.05 4560 18375 924 3109.05
4 10 744 42 236.60 4777 7440 420 2366.00
5 13 619 18 99.07 1803 8047 234 1287.91
6 24 658 6 41.65 479 15792 144 999.60
7 4 546 21 94.92 1832 2184 84 379.68
8 35 312 62 515.81 4895 10920 2170 18053.35
9 0 161 52 460.39 4719 0 0 0.00
10 25 173 38 253.03 3631 4325 950 6325.75
Jlh 169 5858 340 2000.26 31887 100575 6012 35304.99
Sambungan tabel 3.2
No X2X3 X2X4 X3X4
YX1
YX2
YX3
1 20050 60895.86 1898.25 34762.00 1991366.00 62075.00
2 30976 72416.08 2393.92 62284.00 2621344.00 86656.00
3 38500 129543.75 6514.20 95760.00 3990000.00 200640.00
4 31248 176030.40 9937.20 47770.00 3554088.00 200634.00
5 11142 61324.33 1783.26 23439.00 1116057.00 32454.00
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 12/31
12
6 3948 27405.70 249.90 11496.00 315182.00 2874.00
7 11466 51826.32 1993.32 7328.00 1000272.00 38472.00
8 19344 160932.72 31980.22 171325.00 1527240.00 303490.00
9 8372 74122.79 23940.28 0.00 759759.00 245388.00
10 6574 43774.19 9615.14 90775.00 628163.00 137978.00
Jlh 181620 858272.14 90305.69 544939.00 17503471.00 1310661.00
Sambungan tabel 3.2
No YX4 X12
X22
X32
X42
Y2
1 188534.19 196 643204 625 5765.36 6165289
2 202585.48 529 937024 1024 5596.54 7333264
3 675108.00 441 765625 1936 21918.80 20793600
4 1130238.20 100 553536 1764 55979.56 22819729
5 178623.21 169 383161 324 9814.86 3250809
6 19950.35 576 432964 36 1734.72 229441
7 173893.44 16 298116 441 9009.81 3356224
8 2524889.95 1225 97344 3844 266059.96 23961025
9 2172580.41 0 25921 2704 211958.95 22268961
10 918751.93 625 29929 1444 64024.18 13184161
Jlh 8185155.16 3877 4166824 14142 651862.75 123362503
Dari tabel 3.2 diperoleh : n = 10
1 X = 169 Y = 31887
2 X = 5858 1 X Y = 544939
3 X = 340 2 X Y = 17503471
4 X = 2000,26 3
X Y = 1310661
21 X X = 100575 4
X Y = 8185155,16
31 X X = 60122
1 X = 3877
41 X X = 35304,992
2 X = 4166824
32 X X = 1816202
3 X = 14142
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 13/31
13
42 X X = 858272,142
4 X = 651862,75
43 X X = 90305.69
2Y = 123362503
Dari persamaan :
Y = 443322110X b X b X b X bnb
1YX = 414313212
2
1110 X X b X X b X X b X b X b
2YX = 424323
2
2212120 X X b X X b X b X X b X b
3YX = 434
2
3323213130 X X b X b X X b X X b X b
4YX =2
4434324214140X b X X b X X b X X b X b
Dapat disubsitusikan ke dalam nilai – nilai yang sesuai sehingga diperoleh :
31887 = 10 b0 + 169 b1 + 5858b2 + 340b3 + 2000,26 b4
544939 = 169b0 + 3877 b1 + 100575b2 + 6012b3 + 35304,99b4
17503471 = 5858b0 + 100575b1 + 4166824b2 + 181620b3 + 858272,14b4
1310661 = 340b0 + 6012b1 + 181620b2 + 14142b3 + 90305,69b4
8185155,16 = 2000,26b0 + 35304,99b1 + 858272,14b2 + 90305,69b3 + 651862,75b4
Setelah persamaan di atas diselesaikan, maka diperoleh koefisien – koefisien regresi
linier berganda sebagai berikut :
b0 = 272.64
b1 = -19.49
b2 = -0.12
b3 = 115.69
b4 = -3.10
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 14/31
14
Dengan demikian, persamaan regresi linier ganda atas X1, X2, X3, dan X4 atas Y
adalah
Y = 272.64 - 19.49X1 - 0.12X2 + 115.69X3 - 3.10X4
Sedangkan untuk menghitung kekeliruan baku taksiran diperlukan harga – harga
Y
yang diperoleh dari persamaan regresi di atas untuk setiap nilai X1, X2, X3, dan X4 yang
diketahui dapat dilihat pada tabel 5.3 berikut :
Tabel 3.3 Harga Penyimpangan
Y
No Y
Y ( Y -
Y ) ( Y -
Y )2
1 2483 2563.17 -80.17 6428.01
2 2708 3181.73 -473.73 224424.69
3 4560 4392.97 167.03 27899.67
4 4777 4116.85 660.15 435800.35
5 1803 1722.49 80.51 6481.81
6 479 293.18 185.82 34527.62
7 1832 2266.33 -434.33 188644.54
8 4895 5128.95 -233.95 54732.34
9 4719 4843.36 -124.36 15465.47
10 3631 3377.63 253.37 64194.31
Jlh 1058598.80
Sehingga kesalahan bakunya dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
1
)(2
2
1234.
k n
Y Y s y
Dengan :
2)(
Y Y = 1058598.80
n = 10
k = 4
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 15/31
15
Diperoleh :
1410
1058598.802
1234.
ys
= 211719.76
Dengan penyimpangan nilai yang didapat ini berarti bahwa jumlah penduduk di
Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006 yang sebenarnya akan menyimpang dari jumlah
penduduk di Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006 yang diperkirakan sebesar 211719,76.
3.1.3 Uji Regresi Linier Ganda
Perumusan hipotesa :
H0 : 04321 ( X1, X2, X3, X4 tidak mempengaruhi Y)
H1 : Minimal ada satu parameter koefisien regresi yang tidak sama dengan nol atau
mempengaruhi Y.
Dengan : H0 diterima jika Fhit ≤ Ftab.
H0 ditolak Jika Fhit > Ftab.
Untuk menguji model regresi yang telah terbentuk, maka dapat diambil :
111 X X x 333X X x
Y Y y
222X X x
444 X X x
Dengan :
1 X = 16.9 3 X = 34 Y = 3188.7
2 X = 585.8 4 X = 200.026
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 16/31
16
Tabel 3.4 Pengujian Regresi Linier Ganda
No x1 x2 x3 x4 Y
1 -2.900 216.200 -9.000 -124.096 -705.700
2 6.100 382.200 -2.000 -125.216 -480.700
3 4.100 289.200 10.000 -51.976 1371.300
4 -6.900 158.200 8.000 36.574 1588.300
5 -3.900 33.200 -16.000 -100.956 -1385.700
6 7.100 72.200 -28.000 -158.376 -2709.700
7 -12.900 -39.800 -13.000 -105.106 -1356.700
8 18.100 -273.800 28.000 315.784 1706.300
9 -16.900 -424.800 18.000 260.364 1530.300
10 8.100 -412.800 4.000 53.004 442.300
Jlh 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Sambungan dari tabel 3.4 :
No x12
x22
x32
x42
y2
1 8.410 46742.440 81.000 15399.817 498012.490
2 37.210 146076.840 4.000 15679.047 231072.490
3 16.810 83636.640 100.000 2701.505 1880463.690
4 47.610 25027.240 64.000 1337.657 2522696.890
5 15.210 1102.240 256.000 10192.114 1920164.490
6 50.410 5212.840 784.000 25082.957 7342474.090
7 166.410 1584.040 169.000 11047.271 1840634.890
8 327.610 74966.440 784.000 99719.535 2911459.690
9 285.610 180455.040 324.000 67789.412 2341818.090
10 65.610 170403.840 16.000 2809.424 195629.290
Jlh 1020.900 735207.600 2582.000 251758.740 21684426.100
Sambungan dari tabel 3.4 :
No yx1 yx2 yx3 yx4
1 2046.530 -152572.340 6351.300 87574.547
2 -2932.270 -183723.540 961.400 60191.331
3 5622.330 396579.960 13713.000 -71274.689
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 17/31
17
4 -10959.270 251269.060 12706.400 58090.484
5 5404.230 -46005.240 22171.200 139894.729
6 -19238.870 -195640.340 75871.600 429151.447
7 17501.430 53996.660 17637.100 142597.310
8 30884.030 -467184.940 47776.400 538822.239
9 -25862.070 -650071.440 27545.400 398435.029
10 3582.630 -182581.440 1769.200 23443.669
Jlh 6048.700 -1175933.600 226503.000 1806926.098
Dari tabel 3.4 dapat dicari :
JKreg = 44332211 x yb x yb x yb x yb
= -19.49x6048,7 - 0.12x-1175933,6 + 115.69x226503 - 3.10x1806926,098
= 20625794,59
Untuk JKres dapat dilihat dari tabel 5.3 yaitu2)(
Y Y = 1058598,80, maka nilai Fhit
dapat dicari dengan rumus :
F =)1 /(
/
k n JK
k JK
res
reg
=)1410 /(1058598,80
4 / 920625794,5
= 24.35506551
Dari tabel distribusi F dengan dk pembilang = 4, dk penyebut = 5, dan α = 0.05,
diperoleh Ftab = 5,19. Karena Fhit lebih besar daripada Ftab maka H0 ditolak dan H1 diterima.
Hal ini berarti persamaan regresi linier berganda Y atas X1, X2, X3, X4 bersifat nyata atau ini
berarti bahwa selisih dari natalitas, mortalitas dan migrasi penduduk, banyaknya Alat
kontrasepsi yang digunakan di setiap PUSKESMAS, banyaknya nikah dan luas wilayah tiap
kelurahan secara bersama – sama mempengaruhi jumlah penduduk di kecamatan Bilah Barat
pada tahun 2006 .
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 18/31
18
3.1.4 Mencari Koefisien Korelasi Linier Ganda
Berdasarkan tabel 5.4 dapat dilihat harga2
y = 21684426,100 sedangkan JKreg yang telah
dihitung adalah 20625794,59. Maka selanjutnya dengan rumus R2
= 2 y
JK reg
. Sehingga
didapat koefisien determinasi :
R2
=0021684426,1
920625794,5
= 0.9511801
Dan untuk koefisien korelasi ganda, kita gunakan :
R =2
R
= 0,9511801
= 0,975284625
= 0,975
Dari hasil perhitungan didapat nilai koefisien determinasi sebesar 0,95 dan dengan
mencari akar dari R2, diperoleh koefisien korelasinya sebesar 0,98. Nilai tersebut digunakan
untuk mengetahui pengaruh variabel independent terhadap perubahan variabel dependent.
Artinya 98% jumlah penduduk di Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006 dipengaruhi oleh
keempat faktor yang dianalisis, sedangkan 2% sisanya dipengaruhi oleh faktor – faktor lain.
3.1.5 Koefisien Korelasi
3.1.5.1 Perhitungan Korelasi antara Variabel Y dengan Xi
1. Koefisien korelasi antara jumlah penduduk di setiap desa/kelurahan (Y) dengan selisih
(dari natalitas, mortalitas dan migrasi penduduk) (X1).
ryx1 = 222
1
2
1
11
Y Y n X X n
Y X Y X n
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 19/31
19
=
223188712336250310169387710
3188716954493910
= 0,040653
= 0,041
Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara jumlah penduduk di
Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006 dengan selisih (dari natalitas, mortalitas dan migrasi
penduduk), artinya penambahan selisih (dari natalitas, mortalitas dan migrasi penduduk) akan
meningkatkan jumlah penduduk di Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006, dan sebaliknya
penurunan selisih (dari natalitas, mortalitas dan migrasi penduduk) akan jumlah penduduk di
Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006, hubungan antara jumlah penduduk di Kecamatan
Bilah Barat dengan selisih (dari natalitas, mortalitas dan migrasi penduduk) tergolong sangat
lemah, ini ditandai dengan nilai r yang rendah yaitu 0,041.
2. Koefisien korelasi antara jumlah penduduk di setiap desa/kelurahan (Y) dengan
banyaknya Alat kontrasepsi yang digunakan di setiap PUSKESMAS (X2).
ryx2 = 222
2
2
2
22
Y Y n X X n
Y X Y X n
=
2231887123362503105858416682410
3188758581750347110
= -0.295
Nilai yang negatif menandakan hubungan yang tidak searah antara jumlah penduduk di Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006 dengan banyaknya Alat kontrasepsi yang
digunakan di setiap PUSKESMAS, artinya penambahan jumlah Alat kontrasepsi yang
digunakan di setiap PUSKESMAS akan menurunkan jumlah penduduk di Kecamatan Bilah
Barat pada tahun 2006, dan sebaliknya penurunan jumlah Alat kontrasepsi yang digunakan di
setiap PUSKESMAS akan jumlah penduduk di Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006,
hubungan antara jumlah penduduk di Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006 dengan
banyaknya alat kontrasepsi yang digunakan di setiap PUSKESMAS tergolong rendah, iniditandai dengan nilai r yang rendah yaitu -0.295.
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 20/31
20
3. Koefisien korelasi antara jumlah penduduk di setiap desa/kelurahan (Y) dengan
banyaknya nikah (X3).
ryx3 = 222
3
2
3
33
Y Y n X X n
Y X Y X n
=
2231887123362503103401414210
31887340131066110
= 0.957
Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara jumlah penduduk di
Kecamatan Bilah Barat dengan banyaknya nikah, artinya penambahan jumlah banyaknya
nikah akan meningkatkan jumlah penduduk di Kecamatan Bilah Barat, dan sebaliknya
penurunan jumlah banyaknya nikah akan menurunkan jumlah penduduk di Kecamatan Bilah
Barat, hubungan antara jumlah penduduk di Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006
banyaknya nikah dengan banyaknya nikah tergolong kuat, ini ditandai dengan nilai r yang
tinggi yaitu 0,957.
4. Koefisien korelasi antara jumlah penduduk di setiap desa/kelurahan (Y) dengan luas
wilayah tiap kelurahan (X4).
ryx4 = 222
4
2
4
44
Y Y n X X n
Y X Y X n
=
22 31887123362503102000,26651862,7510
318872000,268185155,1610
= 0.773
Nilai yang positif menandakan hubungan yang searah antara jumlah penduduk di
Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006 dengan luas wilayah tiap kelurahan, artinya
penambahan luas wilayah tiap kelurahan akan jumlah penduduk di Kecamatan Bilah Barat
pada tahun 2006, dan sebaliknya penurunan luas wilayah tiap kelurahan akan menurunkan
jumlah penduduk di Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006, hubungan antara jumlah
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 21/31
21
penduduk di Kecamatan Bilah Barat pada tahun 2006 dengan luas wilayah tiap kelurahan
tergolong sedang, ini ditandai dengan nilai r yang cukup yaitu 0,773.
3.1.5.2 Perhitungan Korelasi Antar Variabel Bebas
1. Koefisien korelasi antara selisih dari natalitas, mortalitas dan migrasi penduduk (X1)
dengan banyaknya PUSKESMAS yang menggunakan alat kotrasepsi (X2).
r12 =
22
2
2
2
1
2
1
2121
X X n X X n
X X X X n
=
2258584166824101693877.10
585816910057510
= 0.058
Berdasarkan perhitungan di atas dapat dilihat bahwa selisih dari natalitas, mortalitas
dan migrasi penduduk dan banyaknya PUSKESMAS yang menggunakan alat kotrasepsi
memiliki korelasi yang sangat rendah secara positif.
2. Koefisien korelasi antara selisih dari natalitas, mortalitas dan migrasi penduduk (X1)
dengan banyaknya nikah (X3).
r13 =
23
2
3
2
1
2
1
3131
X X n X X n
X X X X n
=
223401414210169387710
340169601210
= 0.164
Berdasarkan perhitungan diatas dapat dilihat bahwa selisih dari natalitas, mortalitas
dan migrasi penduduk dan banyaknya nikah memiliki korelasi yang sangat rendah secara
positif.
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 22/31
22
3. Koefisien korelasi antara selisih dari natalitas, mortalitas dan migrasi penduduk (X1)
dengan luas wilayah tiap kelurahan (X4).
r14 =
24
2
4
2
1
2
1
4141
X X n X X n
X X X X n
=
222000.26651862.7510169387710
2000.2616935304.9910
= 0.094
Berdasarkan perhitungan diatas dapat dilihat bahwa selisih dari natalitas, mortalitas
dan migrasi penduduk dan luas wilayah tiap kelurahan memiliki korelasi yang sangat rendah
secara positif.
4. Koefisien korelasi antara banyaknya PUSKESMAS yang menggunakan alat kotrasepsi
(X2) dengan banyaknya nikah (X3).
r23 = 2
3
2
3
2
2
2
2
3232
X X n X X n
X X X X n
=
2234014142105858416682410
340585818162010
= - 0.403
Berdasarkan perhitungan diatas dapat dilihat bahwa banyaknya PUSKESMAS yang
menggunakan alat kotrasepsi dan banyaknya nikah memiliki korelasi yang rendah secara
negatif.
5. Koefisien korelasi antara banyaknya PUSKESMAS yang menggunakan alat kotrasepsi
(X2) dengan luas wilayah tiap kelurahan (X4).
r24 =
24
2
4
2
2
2
2
4242
X X n X X n
X X X X n
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 23/31
23
=
222000.26651862.75105858416682410
2000.265858858272.1410
= - 0.729
Berdasarkan perhitungan di atas dapat dilihat bahwa banyaknya PUSKESMAS yang
menggunakan alat kotrasepsi dan luas wilayah tiap kelurahan memiliki korelasi yang cukup
secara negatif.
6. Koefisien korelasi antara banyaknya nikah (X3) dengan luas wilayah tiap kelurahan (X4).
r34 =
24
2
4
2
3
2
3
4343
X X n X X n
X X X X n
=
222000.26651862.75103401414210
2000.26340.0090305.6910
= 0.875
Berdasarkan perhitungan di atas dapat dilihat bahwa banyaknya nikah dan luas
wilayah tiap kelurahan memiliki korelasi yang kuat secara positif.
3.1.6 Pengujian Koefisien Regresi Linier Ganda
Y = 272.64 - 19.49X1 - 0.12X2 + 115.69 - 3.10X4
H0 : bi = 0 dimana i = 1, 2, ...k ( variabel bebas Xi tidak berpengaruh terhadap Y )
H1 : bi ≠ 0 dimana i = 1,2, ....k ( variabel bebas X i berpengaruh terhadap Y )
Dimana :
Terima H0 jika thitung < ttabel
Tolak H0 jika thitung > ttabel
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 24/31
24
Dari Perhitungan yang sebelumnya didapat harga – harga :
2
1234. ys = 211719.76,2
1 x = 1020.900,
2
2 x = 735207.600,
2
3 x = 2582.000, dan2
4 x =
251758.740
R1 = r12 = 0.057482, R2 = r12 = 0.057482, R3 = r13 = 0.163837, dan R4 = r14 = 0.0936009
Maka kekeliruan baku Koefisien bi adalah sebagai berikut :
22
2
...12.
1 ii
k y
bi R x
ss
2
1
2
1
2
1234.
11 R x
ss
y
b
= 0.00330411020.9
211719.76
= 7.377583
2
2
2
2
2
1234.
21 R x
ss
y
b
= 0.0033041735207.6
211719.76
= 0.225039859
2
3
2
3
2
1234.
31 R x
ss
y
b
= 0.026842612582
211719.76
= 3.81695321
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 25/31
25
2
4
2
4
2
1234.
41 R x
ss
y
b
= 0.00876111251758.740
211719.76
= 0.567403199
Sehingga diperoleh distribusi ti dengan perhitungani
i
isb
bt sebagai berikut :
1
1
1 sb
b
t
=7.377583
19.49-
= -2.64112
2
2
2sb
bt
=90.22503985
0.12-
= -0.519463531
3
3
3sb
bt
=3.81695321
115.69
= 30.31066761
4
4
4sb
bt
=90.56740319
3.10-
= -5.46101962
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 26/31
26
Dari tabel distribusi t dengan dk = 5 dan α = 0.05 diperoleh ttabel sebesar 2,57dan dari
hasil perhitungan di atas diperoleh :
1. t1 = 2.64112 (nilai mutlak) > ttabel = 2,57
2. t2 = 0.519463531(nilai mutlak) < ttabel = 2,57
3. t3 = 30.31066761 (nilai mutlak) > ttabel = 2,57
4. t4 = 5.46101962 (nilai mutlak) >ttabel = 2,57
Sehingga dari keempat koefisien regresi tersebut variabel X1 (selisih dari natalitas,
mortalitas dan migrasi penduduk), X4 (luas wilayah tiap kelurahan) dan X3 (banyaknya nikah)
memiliki pengaruh yang berarti atau signifikan terhadap persamaan regresi yang didapat,
sedangkan variabel X2 (banyaknya PUSKESMAS yang menggunakan alat kotrasepsi) tidak
memiliki pengaruh yang berarti (signifikan) terhadap Y (jumlah penduduk di setiap
desa/kelurahan).
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 27/31
27
BAB IV
IMPLEMENTASI SISTEM
4.1 Tahapan Implementasi
Tahapan implementasi merupakan tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam
programming. Pada tahapan inilah seluruh hasil desain dituangkan ke dalam bahasa
pemrograman tertentu untuk menghasilkan sebuah sistem yang sesuai dengan hasil desain
tertulis.
Tahapan implementasi harus dapat menentukan basis apa yang akan diterapkan dalam
menuangkan hasil desain tertulis sehingga sistem yang diketik memiliki kelemahan-
kelemahan tersendiri. Contoh dalam hal efisien baik itu efisiensi pemakai maupun dalam
waktu proses mengakses data.
Implementasi yang sudah selesai harus diuji coba kehandalannya sehingga dapat
diketahui kehandalan dari sistem yang ada dan telah sesuai dengan apa yang diinginkan.
Dalam pengolahan data jumlah penduduk, implementasi yang dipergunakan adalah dengan
menggunakan software MATLAB R2007b.
4.2 MATLAB R2007b
MATLAB adalah sebuah lingkungan komputasi numerikal dan bahasa pemrograman
komputer generasi keempat. Dikembangkan oleh The MathWorks, MATLAB memungkinkan
manipulasi matriks, pem-plot-an fungsi dan data, implementasi algoritma, pembuatan
antarmuka pengguna, dan peng-antarmuka-an dengan program dalam bahasa lainnya.
Meskipun hanya bernuansa numerik, sebuah kotak kakas (toolbox) yang menggunakan mesin
simbolik MuPAD, memungkinkan akses terhadap kemampuan aljabar komputer. Sebuah
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 28/31
28
paket tambahan, Simulink, menambahkan simulasi grafis multiranah dan Desain Berdasar-
Model untuk sistem terlekat dan dinamik.
4.3 Langkah-Langkah Pengolahan Data Dengan MATLAB R2007b
Sebelum mengoperasikan software ini, pastikan bahwa pada computer telah terpasang
program MATLAB R2007b. Langkah-langkah memulai pengolahan data dengan MATLAB
R2007b adalah sebagai berikut:
1. Klik MATLAB R2007b pada desktop
2. Setelah itu akan muncul tampilan pada layar seperti dibawah.
Gambar 4.1 Lembar kerja MATLAB R2007b
4.4 Pengisian Data
Dalam pengisian data ke dalam MATLAB tidak bisa sembarangan, harus mengikuti kaidah-
kaidah yang telah ditetapkan dalam penggunaannya. Ada hal-hal yang harus diperhatikan
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 29/31
29
seperti angka, simbol-simbol tertentu dan sebagainya sesuai model yang dibutuhkan. Adapun
langkah-langkah pengisian data dalam bentuk model matriks adalah sebagai berikut:
1. Ketikan koefisien-koefisien dari persamaan-persamaan sebagai matriks ke dalam
lembar kerja MATLAB seperti dibawah ini.
31887 = 10 b0 + 169 b1 + 5858b2 + 340b3 + 2000,26 b4
544939 = 169b0 + 3877 b1 + 100575b2 + 6012b3 + 35304,99b4
17503471 = 5858b0 + 100575b1 + 4166824b2 + 181620b3 + 858272,14b4
1310661 = 340b0 + 6012b1 + 181620b2 + 14142b3 + 90305,69b4
8185155,16 = 2000,26b0 + 35304,99b1 + 858272,14b2 + 90305,69b3 + 651862,75b4
2. Matriks X adalah hasil dari Matriks A dan B yaitu koefisien-koefisien regresi
linier berganda.
b0 = 272.64
b1 = -19.49
b2 = -0.12
b3 = 115.69
b4 = -3.10
BAB V
KESIMPULAN
Gambar 4.2 Pengolahan data matriks dengan MATLAB R2007b
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 30/31
30
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Dengan menggunakan rumus didapat nilai koefisien – koefisien b0 = 272,64, b1 = -19,49,
b2 = -0,12, b3 = 115,69, b4 = -3,10. Sehingga persamaan regresi linier yang didapat adalah
Y = 51,546 – 19,49 X1 - 0,12 X2 + 115,69 X3 - 3,10 X4.
2. Pada uji linier berganda dengan taraf nyata 0.05, dk pembilang = 4, dk penyebut = 5,
maka Ftabel yang didapat sebesar 5,19 dan Fhitung sebesar 24,35506551. Diperoleh Fhitung >
Ftabel dan dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima. Ini menunjukan adanya
hubungan fungsional yang signifikan antara selisih dari natalitas, mortalitas dan migrasi
penduduk(X1), banyaknya alat kontrasepsi yang digunakan di setiap PUSKESMAS (X2),
banyaknya nikah (X3), luas wilayah tiap kelurahan (X4) dan jumlah penduduk di setiap
desa/kelurahan (Y),.
3. Koefisien determinasi (R) sebesar 98%, menunjukan bahwa hanya 98% laju inflasi
dipengaruhi oleh ketiga faktor X1, X2, X3, X4 dan 2% dipengaruhi oleh faktor – faktor
lain.
4. Pada analisis korelasi antara variabel tak bebas dengan variabel bebas, korelasi yang kuat
terjadi antara jumlah penduduk di setiap desa/kelurahan (Y) dengan banyaknya nikah
(X3) yaitu sebesar 0.957.
5/16/2018 hasil tugas metopel^^ - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/hasil-tugas-metopel 31/31
31
5.2 Saran
Adapun saran yang ingin penulis sampaikan dalam laporan penelitian ini yaitu sebagai
berikut:
1. Semoga dengan mengerjakan tugas laporan penelitian ini mahasiswa dapat memiliki
gambaran dalam pengerjaan tugas akhir nantinya.
2. Masyarakat hendaknya menikah pada umur yang tidak terlalu dini agar terjadinya
peningkatan jumlah penduduk yang tidak terlalu besar dan cepat.
3. Masyarakat hendaknya mengikuti progarm KB dari pemerintah dimana penggunaan alat
kontrasepsi harus diperhatikan.
4. Pemerintah dan masyarakat hendaknya memperhatikan pendidikan dimana nantinya akan
berpengaruh dengan kemajuan dan kesehatan masyarakat, setidaknya hal ini akan
mengurangi tingkat kematian dan mengkontrol tingkat kelahiran.