PROYEKSI PENDUDUK-NURSI
-
Upload
proyeksipenduduk -
Category
Documents
-
view
99 -
download
19
Transcript of 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
Item Tahun 2000Proyeksi
Tahun 2010Perencanaan
Penyediaan Lokal. Penyediaan guru. Penyediaan paket buku.
Penyediaan Lokal. Penyediaan guru. Penyediaan paket buku.
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
Item Tahun 2000Proyeksi
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 diklasifi- kasikan 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
PROSEDUR PERHITUNGAN :
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
PROSEDUR PERHITUNGAN :
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