proyeksi penduduk

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar belakang

Dalam rangka perencanaan pembangunan disegala bidang,diperlukan informasi mengenai

keadaan penduduk seperti jumlah penduduk,persebaran penduduk,dan susunan penduduk

menurut umur. Informasi yang harus tersedia tidak hanya menyangkut keadaan pada saat

perencanaan disusun,tetapi juga iformasi masa lalu dan masa kini sudah tersedia dari hasil

sensus dan survei survei. Sedangkan untuk masa yang akan datang informasi tersebut perlu

dibuat suatu proyeksi yaitu perkiraan jumlah penduduk dan komposisinya di masa

mendatang.

Hasil proyeksi penduduk sangat bermanfaat untuk penyediaan beras,fasilitas

keseluruhan,fasilitas pendidikan,fasilitas perumahan dan fasilitas kesempatan kerja. Dewasa

ini BPS sedang melakukan proses finansialisasi perhitungan hasil sensus penduduk. Proyeksi

penduduk,karena didasarkan atas berbagai asumsi biasanya dilakukan dengan melihat

berbagai kecendrungan yang terjadi pada tahun-tahun sebelumnya. Khusus dalam proyeksi

penduduk maka skenario optimisis,moderat dan pesimis.

Sebagaimana diketahui, pertambahan jumlah penduduk tidak hanya desebabkan oleh

pertambahan secara alamiah (selisih kelahiran dengan kematian) melainkan juga disebabkan

oleh pertambahan akibat migrasi (selisih antara jumlah penduduk yang pindah keluar dan

penduduk pendatang). Ternyata pertambahan penduduk pendatang banyak terjadi di kota-

kota besar di Indonesia, seperti Jakarta, Surabaya, Semarang, Bandung, Medan, dan Makasar.

PROYEKSI PENDUDUK KEL 2

1.2 Rumusan Penulisan

1. Mengetahui definisi dari proyeksi penduduk

2. Mengetahui kegunaan proyeksi penduduk

3. Mengetahui Model Ektrapolasi Trand

1.3 Tujuan penulisan

Tujuan penulisan ini adalah dikhusukan kepada para rekan-rekan mahasiswa agar lebih

mengetahui lebih jauh lagi mengenai proyeksi penduduk dan menjadi suatau ilmu yang

bermanfaat untuk para pembaca


BAB II

PEMBAHASAN

2.1 Devinisi Proyeksi Penduduk

Proyeksi penduduk adalah perhitungan jumlah penduduk (menurut komposisis umur

dan jenis kelamin) di masa yang akan datang berdasarkan asumsi arah perkembangan

fertilitas, mortalitas dan migrasi. Proyeksi penduduk bukan merupakan ramalan jumlah

penduduk tetapi suatu perhitungan ilmiah yang didasarkan pada asumsi dari komponen-

komponen laju pertumbuhan penduduk, yaitu kelahiran, kematian, dan perpindahan

(migrasi). Data penduduk Indonesia yang dapat dipakai dan dipercaya untuk keperluan

proyeksi adalah berasal dari sensus penduduk (SP) yang diselenggarakn pada tahun yang

berakhir “0” dan survei antar sensus (SUPAS) pada tahun yang berakhir “5” Sumber data

proyeksi = SENSUS PENDUDUK & SUPAS.

2.2 Kegunaan Proyeksi Penduduk

Dalam menentukan perencanaan wilayah penduduk menjadi faktor penting yang perlu

diperhatikan. Jumlah penduduk misalnya, adalah faktor utama untuk menentukan banyaknya

permintaan bahan konsumsi yang perly disediakan, begitu juga fasilitas umum yang perlu

dibangun disuatu wilayah. Analisis kompisisi penduduk, misalnya dalam bentu umur, jenis

kelamin, jenis pekerjaan/pendapatan, tingkat pendidikan dan jenis perumahan yang dimiliki

aka memberi implikasi yang lebih rinci baik terhadap tingkat kebutuhan maupun terhadap

kegiatan produksi yang dapat disumbangkan. Mislanya, klasifikasi atas umur dapat diapkai

untuk menentukan jumlah fasilitas pendidikan yang dibutuhan untuk tingkat TK, SD, SMP,

SMA, dan universitas.

Klasifikasi tingkat pendidikan dapat mengindikasikan tentang jenis langan kerja yang

dibutuhkan dan jenis pelatihan yang dapat diserap selanjutnya untuk meningkatkan mutu

sumber daya manusia (SDM). Pada dasarnya klasifikasi-klasifika pendudu berdasarkan

berbagai macam kiteria mulai dari umur, tingkat pendidikan, jenis pekerjaan, maupun lokasi

bertujuan untuk memberika gambaran bahwa masalah kependudukan adalah suau aspek yang

penting dalam perencanaan wilayah. Di dalam kontes wilayah, maka perencanaan adalah


melihat ke depan dalam kurun waktu tertentu, misalnya 1 tahun, 5 tahun, 10 tahun, atau 25

tahun maka perlu memprediksi tentang besarnya jumlah penduduk pada wilayah perencanaan

dimasa yang aan datang.

2.3 Sumber Data

Di Indonesia sumber data tentang penduduk yang paling dipercaya adalah hadil

sensus penduduk yang dilakuka 10 tahun sekali oleh Badan Pusat Statisti (BPS). Selain itu

juga melakukan perhitugan jumlah penduduk pada pertengahan antara dua sensus, namun

data ini bukan mencakup pencecehan lengkap, melainkan hanya melalui sampel. Data hasil

sensus ini disebarluaskan melalui penerbitan BPS, baik penerbitan khusus maupun penerbitan

yang mencakup berbagai data sekaligus. Angka jumlah penduduk diluar tahun sensus dan

tahun antara sensus diperoleh melalui registrasi. Angka registrasi berdasarkan laporan kepala

desa/kelurahan.

Ketepatan dari laporan kepala dea/kelurahan sangat tergantung kepada keaktifan

aparat desa/kelurahan untuk mendata perubahan penduduk di lingkungan masing-masing dan

melaporkannya secara benar kepada kepala desa/kelurahan. Namun angka yang dilaporkan

kepala desa.kelurahan cenderung lebih rendah dari keadaan yang sebenarnya. Maka dari itu

data kependudukan dari hasil registrasi tidak ada yang menyajikan umur dalam bentuk range

pertahun artinya, apabila kita ingin menggunakan tahun dasar yang bukan tahun sensus,

terebih dahullu diperlukan penyesuaian/estimasi jumlah penduduk pada dasar tersebut.

2.4 Metode Proyeksi Penduduk

Metode proyeksi penduduk dapat dibagi atas proyeksi secara global, proyeksi secara

kategori, dan proyeksi menurut lokasi. Proyeksi secara global tidak membuat kategori atas

penduduk yang diproyeksikan. Jadi semua penduduk dianggap memiliki karakteristik yang

sama. Dalam hal ini yang diproyeksikan hanya jumlahnya saja. Proyeksi secara kategori

adalah membagi penduduk atas berbagai kategori atau cohort atau gabungan dari keduanya.

Ketgori,mislanya berupa jenis kelamin, status perkawinan, suku, tingkat pendapatan dan

lainnya.


Proyeksi secara global antara lain menggunakan metode ekstrapolasi/trend, metode

rasio, dan metode regresi. Proyeksi secara cohort antar lain menggunakanmetode growth

composition analysis atau ada juga yang menyebutnya cohort survival method. Dalam

analisis cohort ini terkadang dimasukkan pula unsur kategori, sehingga lebih rinci. Proyeksi

menurut lokai antara lain: metode distribusi dengan alokator tertentu, metode kapasitas lahan,

gravitasi.

1. Metode Ekstralpolasi/trend

Metode Ekstralpolasi adalah melihat kecenderungan pertumbuhan penduduk dimasa

lalu dan melanjutkan kecenderunga tersebut untuk masa yang akan dating sebagai

proyeksi. Metode Ekstralpolasi mengasumsikan laju pertumbuhan penduduk masa

lalu akan berlanjut dimasa yang akan dating. Metode ini dapat dibagi dua, yaitu teknik

grafik dan metode trend.

2. Metode regresi

Dalam metode regresi, jumlah penduduk dianggap variabel dependen yang dikaitkan

dengan variabel independen lain berdasarkan pengalaman empiris seperti tahun,

lapangan kerja, dan lainnya.

3. Proyeksi penduduk dengan analisis pertumbuhan komposisi

Dalam analisis pertambahan penduduk berdasarkan pertumbuhan komposisi, semua

faktor perubahan jumlah penduduk harus diperhatikan. Perubahan jumlah penduduk

disebabkan oleh :

Pertambahan dan pengurangan secara alami;

Migrasi masuk dan migrasi keluar;

Perubahan batas administrasi wilayah, yaitu pengurangan (abandonment) di

satu pihak dan penambahan (annexation) di lain pihak.

Semua unsur tersebut sangat dipengaruhi oleh faktor sosial ekonomi dan keputusan

pemerintah. Dalam kenyataannya, perubahan jumlah penduduk memang disebabkan oleh

berbagai faktor yang kait-mengait secara pelik. Perubahan secara alami sendiri sudah

menyangkut berbagai aspek sosial, ekonomi, dan politik; begitu pula halnya perubahan


karena migrasi. Di samping itu, faktor kejadian luar biasa yang sukar diramalkan, seperti

bencana alam dan perang, juga berpengaruh atas perkembangan jumlah penduduk.

2.5 Model Ektrapolasi Trend

Model ekstrapolasi trend secara sederhana menggunakan trend penduduk masa yang

lalu untuk memperkirakan jumlah penduduk masa yang akan datang. Metode ini adalah

metode yang mudah digunakan dalam rangka proyeksi penduduk. Selain itu, metode ini juga

digunakan untuk menghitung tingkat dan ratio pada masa yang akan datang berdasarkan

tingkat dan ratio pada masa yang lalu. Model ekstrapolasi trend yang banyak digunakan

adalah model linear, geometric dan parabolic. Asumsi dasar dari model linear, geometric dan

parabolik adalah pertumbuhan atau penurunan akan berlanjut tanpa batas.

Namun demikian, asumsi tersebut tidak mungkin diberlakukan jika proyeksi yang

disusun adalah proyeksi jangka panjang. Misalnya jika populasi di suatu daerah berkurang,

dalam jangka panjang model ini akan memproyeksikan penduduk menjadi nol, dan bahkan

menjadi negative. Demikian juga, jika jumlah penduduk di suatu daerah yang meningkat,

tidak mungkin akan meningkat pada jumlah yang tanpa batas. Dalam kenyataannya,

penduduk hanya akan meningkat sampai suatu tingkat dengan kapasitas yang maksimum dan

kemudian akan kembali turun atau stabil dalam kaitannya dengan kepadatan penduduk, biaya

hidup dan kualitas hidup. Oleh karenanya, penggunaan model ekstrapolasi trend

membutuhkan pemahaman yang baik tentang kecenderungan pertumbuhan masa lalu untuk

membuat estimasi dengan batasan yang masuk akal (reasonable).

a. Model Linear (Aritmethic)

Model linear menurut Klosterman (1990) adalah teknik proyeksi yang paling sederhana

dari seluruh model trend. Model ini menggunakan persamaan derajat pertama (first degree

equation). Berdasarkan hal tersebut, penduduk diproyeksikan sebagai fungsi dari waktu,

dengan persamaan:

Pt =α + βT

Dimana : Pt = penduduk pada tahun proyeksi t


α = intercept = penduduk pada tahun dasar

β = koefisien = rata-rata pertambahan penduduk

T = periode waktu proyeksi = selisih tahun proyeksi dengan tahun dasar

Hasil proyeksi akan berbentuk suatu garis lurus. Model ini berasumsi bahwa

penduduk akan bertambah/berkurang sebesar jumlah absolute yang sama/tetap (β) pada masa

yang akan datang sesuai dengan kecenderungan yang terjadi pada masa lalu. Ini berarti

bahwa, jika Pt+1 dan Pt adalah jumlah populasi dalam tahun yang berurutan, Pt+1 – Pt yang

adalah perbedaan pertama yang selalu tetap (konstan). Klosterman (1990), mengacu pada

Pittengar (1976), mengemukakan bahwa model ini hanya digunakan jika data yang tersedia

relatif terbatas, sehingga tidak memungkinkan untuk menggunakan model lain. Selanjutnya,

Isserman (1977) mengemukakan bahwa model ini hanya dapat diaplikasikan untuk wilayah

kecil dengan pertumbuhan yang lambat, dan tidak tepat untuk proyeksi pada wilayah-wilayah

yang lebih luas dengan pertumbuhan penduduk yang tinggi.

b. Model Geometri

Asumsi dalam model ini adalah penduduk akan bertambah/berkurang pada suatu tingkat

pertumbuhan (persentase) yang tetap. Misalnya, jika Pt+1 dan Pt adalah jumlah penduduk

dalam tahun yang berurutan, maka penduduk akan bertambah atau berkurang pada tingkat

pertumbuhan yang tetap (yaitu sebesar Pt+1/Pt ) dari waktu ke waktu

2.6 Model Ratio

Menurut Smith, Tayman dan Swanson (2001), model ratio-sebagaimana model

ekstrapolasi trend- juga didasarkan pada trend masa lalu. Model ratio menggunakan konsep

bahwa penduduk (atau perubahan penduduk) pada suatu wilayah yang lebih kecil (wilayah

studi) merupakan proporsi dari penduduk (perubahan penduduk) dari wilayah yang lebih luas,

atau wilayah basis (base area). Model ini sederhana dan mudah dalam perhitungannya serta

membutuhkan data yang relative lebih sedikit. Meskipun demikian, model ini membutuhkan

proyeksi penduduk dari wilayah basis tersebut. Model ratio mencakup model constant share,

shift share dan model share of growth


1. Model Constant Share

Model ini berasumsi bahwa share penduduk dari daerah studi merupakan suatu proporsi

yang konstan dari daerah basis dan proyeksi dilakukan berdasarkan proporsi konstan tersebut.

Jika data wilayah studi menunjukkan kecenderungan yang sama seperti wilayah basis,

penggunaan model ini akan menghemat waktu dan lebih sederhana dalam penerapannya.

Namun demikian, jika daerah studi dan daerah basis memiliki trend pertumbuhan yang

berlawanan, artinya jika daerah studi mengalami penurunan penduduk dan daerah basis

mengalami peningkatan penduduk, atau sebaliknya, proyeksi ini tidak dapat diaplikasikan

2. Model Shift Share

Model shift share mencoba mengoreksi kelemahan dari model constant share dengan

memasukkan indeks pergeseran (shift term) untuk menghitung perubahan share penduduk

dari waktu ke waktu. Jika pertumbuhan daerah studi lebih cepat dari daerah basis maka shift

term akan positif. Sebaliknya jika pertumbuhan daerah studi lebih lambat dari daerah basis,

maka shift termnya akan negative. Satu kelemahan utama dari metode ini adalah jika terjadi

pertumbuhan atau pengurangan yang tinggi pada tahun dasar, hal ini dapat menyebabkan

bertambahnya atau berkurangnya penduduk dalam jumlah yang sangat besar pada tahun

proyeksi. Oleh karenanya, penggunaan metode ini untuk proyeksi penduduk jangka panjang

harus dilakukan secara hati-hati

3. Metode “share of growth”

Metode ini menggunakan share dari pertumbuhan penduduk bukannya share dari jumlah

penduduk seperti yang digunakan dua model ratio sebelumnya. Asumsi dasar dari model ini

adalah bahwa share pertumbuhan penduduk daerah studi pada periode observasi akan berlaku

sama dalam periode proyeksi. Metode ini akan lebih tepat diterapkan jika trend pertumbuhan

penduduk pada daerah studi sama dengan trend pertumbuhan pada daerah basis. Misalnya

jika pertumbuhan penduduknya sama-sama meningkat atau sama-sama menurun.

4. Metode Rasio

Metode rasio atau metode alokasi adalah metode untuk mendistribusikan pernduduk ke

berbagai subwilayah (lokasi). Dalam hal ini terlebih dahulu usdah ada proyeksi total untuk


keseluruhan wilayah dan ingin dilihat proyeksi untuk subwilayah tertentu. Metode rasio

adalah proyeksi penduduk secara tidak langsung melainkan dikaitkan dengan satu variabel

lain, misalnya pertumbuhan ekonomi, pertumbuhan lapangan kerja, atau pertumbuhan

penduduk dari suatu wilayah yang lebih luas yang wilayah analisisnya merupakan salah satu

subwilayah. Jadi, dalam hal ini dibuat angka banding masa lalu dan apabila variable

independen telah di proyeksikan, maka angka banding tersebut digunakan untuk menaksir

jumlah penduduk pada wilayah analisis.

5. Proyeksi Penduduk Berdasarkan Proyeksi Jumlah Rumah

Metode proyeksi ini masuk dalam kategori proyeksi penduduk menurut lokasi karena

proyeksi langsung terkait dengan potensi (daya tarik) lokasi yang diproyeksikan. Untuk suatu

wilayah perkotaan atau pinggiran kota yang sudah terbangun atau sebgaian besar sudah

terbangun, proyeksi penduduk tidak perlu terikat kepada pertumbuhan

demografis/pertumbuhan masa lalu tetapi terkadang lebih tepat apabila dikaitkan dengan

kapasitas lahan ataupun proyeksi jumlah rumah yang akan tersedia di lokasi tersebut di masa

yang akan datang.

6. Menaksir Migrasi Penduduk

Taksiran migrasi masa lalu diperlukan agar dapat membuat proyeksi untuk masa depan

yang lebih tepat. Namun demikian, metodenya adalah berbeda karena analisisnya

membutuhkan faktor-faktor yang berbeda sehingga pembahasannya dipisahkan.

Taksiran Migrasi Masa Lampau

Ada beberapa cara untuk mengetahui besarnya migrasi masa lalu. Pemilihan cara

akan digunakan tergantung pada jenis data yang digunakan/yang dapat diperoleh.

Metode Sisa

Metode ini menggunakan cara bahwa pada tahap awal kita mengabaikan

migrasi pendudk. Dengan demikian, pertambahan penduduk suatu daerah

dalam kurun waktu tertentu adalah sama dengan selisih antara jumlah

kelahiran dan jumlah kematian di daerah tersebut. Ketepatan metode ini


tergantung pada ketelitian pencatatan pertambahan secara alamiah selama

kurun waktu analisis.

Sensus

Metode ini adalah dengan menganalisis data kependudukan yang diperoleh

melalui sensus. Dalam sensus berbagai data/karakteristik penduduk turut

ditanyakan seperti Data tangal dan tempat kelahiran untuk

membandingakn tempat lahir dan tempat tinggal sekarang dll.

Pencatatan penduduk (registrasi)

Registrasi adalah pencatatan oenduduk secara berkeseinambungan dan

mencatat setiap perpindahan penduduk dari suatu daerah ke daerah yang

lain. Keuntungan pemakaian metode ini adalah data dapat di klasifikasikan

menurut berbagai macam cara misalnya tempat asal, umur pada saat

pindah, alsan pindah dan lain-lain, sehingga lebih berguna dalam

menganalisis terjadinya migrasi karena dapat menjelaskan arah, ciri

migran, dan penyebab migrasi.

Taksiran Migrasi Pada Masa Yang Akan Datang

Perkiraan jumlah penduduk maupun besarnya migrasi pada masa mendatang tidak

mudah di proyeksikan, namun untuk kepentingan perencanaan, pengetahuan akan

arah dan ciri pergerakan penduduk sangat diperlukan. Mengetahui arah dan ciri

pegerakan penduduk di masa lalu merupakan dasar bagi perencana untuk dapat

menduga atau meramalkan tingkat dan arah migrasi pada masa yang akan datang.

Ekstrapolasi

Metode ini merupakan cara yang paing sederhana untuk menentukan

migrasi yang akan datang, Metode ekstrapolasi haruslah dikaitkan dengan

berbagai pertimbangan lain. Untuk memperkirakan migrasi di masa yang

kan datang, banyak sekali faktor penentu (determinant) yang

mempengaruhi pergerakan penduduk, seperti sosial ekonomi, dan

keamanan..


Proyeksi subjektif

Metode ini memperkirakan berbagai macam perubahan dalam bidang

sosial, ekonomi, dan fisik di wilayah kita dan wilayah tetangga. Dari

berbagai perubahan tersebut dilihat mana yang cukup relevan

mempengaruhi migrasi ke wilayah analisis dan diperkirakan besar

dampaknya.

Metode gravitasi

Dalam model ini dibuat asumsi bahwa migrasi sangat dipengaruhi oleh

daya tarik suatu wilayah. Sejalan dengan itu, migrasi dapat diprediksi

dengan menggunakan merode gravitasi. Logika dasar yang digunakan

ialah bahwa daya tarik suatu daerah, misalnya pembukaan lapangan kerja

baru, dapat menarik sejumlah migrasi dari daerah lain. Tetapi arus

besarnya migrasi dipengaruhi oleh jumlah penduduk pada daerah asal dan

jarak dari daerah asal ke darah tujuan.

BAB III

PENUTUP

KESIMPULAN

Proyeksi penduduk adalah perhitungan jumlah penduduk (menurut komposisis umur dan

jenis kelamin) di masa yang akan datang berdasarkan asumsi arah perkembangan fertilitas,

mortalitas dan migrasi. Proyeksi penduduk bukan merupakan ramalan jumlah penduduk

tetapi suatu perhitungan ilmiah yang didasarkan pada asumsi dari komponen-komponen laju

pertumbuhan penduduk, yaitu kelahiran, kematian, dan perpindahan (migrasi). Menurut

Smith, Tayman dan Swanson (2001), model ratio-sebagaimana model ekstrapolasi trend- juga


didasarkan pada trend masa lalu. Model ratio menggunakan konsep bahwa penduduk (atau

perubahan penduduk) pada suatu wilayah yang lebih kecil (wilayah studi) merupakan

proporsi dari penduduk (perubahan penduduk) dari wilayah yang lebih luas, atau wilayah

basis (base area)

DAFTAR PUSTAKA

Prof.Drs.Robinson Tarigan,M.R.P, Perencanaan Pembangunan Wilayah, Bumi

Aksara.Jakarta 2012


proyeksi penduduk

Documents