METODE MENGHITUNG PROYEKSI PENDUDUK KAB. BULUKUMBA TAHUN 2014/2015 dengan menggunakan metode aritmatika Eksponensial dan geometrik

TUGAS KEPENDUDUKAN
( METODE MENGHITUNG PROYEKSI PENDUDUK KAB. BULUKUMBA TAHUN 2014/2015  )

OLEH :

ANDRA ASWANDI

F 231 16 055

FAKULTAS TEKNIK

JURUSAN TEKNIK ARSITEKTUR

PROGRAM STUDI (S1) PWK

UNIVERSITAS TADULAKO
2016/2017

PROYEKSI PENDUDUK DENGAN METODE MATEMATIK

Proyeksi penduduk (population projections) dan peramalan penduduk (population forecast) sering dipergunakan sebagai dua istilah yang sering dipertukarkan. Meskipun demikian, kedua istilah ini sebenarnya memiliki perbedaan yang sangat mendasar. Berbagai literatur menyatakan proyeksi penduduk sebagai prediksi atau ramalan yang didasarkan pada asumsi rasional tertentu yang dibangun untuk kecenderungan masa yang akan datang dengan menggunakan peralatan statistik atau perhitungan matematik. Di sisi lain, peramalan penduduk (population forecast) bisa saja dengan/tanpa asumsi dan atau kalkulasi tanpa kondisi, syarat dan pendekatan tertentu (Smith, et.al 2001). Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa peramalan adalah proyeksi, tetapi tidak semua proyeksi membutuhkan peramalan.

Proyeksi penduduk adalah perhitungan kondisi masa depan yang mungkin terjadi dengan menggunakan beberapa asumsi, seperti bila angka kelahiran, kematian, dan migrasi saat ini tidak berubah.

Berdasarkan dua data tersebut dapat diketahui bahwa pada DATA I jumlah penduduk Kabupaten Bulukumba sebanyak 407.775 juta jiwa pada tahun 2014, kemudian pada DATA II jumlah penduduk di Sulawesi Selatan berjumlah 410.485 juta jiwa pada tahun 2015. Sehingga, apabila menggunakan metode-metode yang ada , dapat digambarkan sebagai berikut:

1. Model Aritmatik

Model linear Aritmatik 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:

U/ Data I (2014) untuk 5 tahun kedepan

P_t         = P₀ (1 + r.t)

            = 407,775 (1+[0,0033 x 5])

            = 407,775 x 1.0165

            = 414.5032875 Jiwa

            = 4.145,032,875 Jiwa saat 5 tahun akan         datang.

            = 4.145,032 jiwa.

U/ Data II (2015) untuk 5 tahun kedepan

P_t         = P₀ (1 + r.t)

            = 410.485 (1+[0,0033 x 5])

            = 410.485 x 1.0165

            = 417,258.0025 Jiwa

            = 4.172,580 Jiwa saat 5 tahun akan datang.

Jadi, berdasarkan 2 data tersebut dapat dikatakan bahwa proyeksi penduduk pada 5 tahun kedapan itu adalah 407,775 jiwa apabila jumlah penduduk yang dimulai dari tahun 2013, sedangkan pada tahun 2015 sebanyak 410.485 jiwa untuk proyeksi 5 tahun kedepannya.

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.

2. Model Geometrik

            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. Menurut Klosterman (1990), proyeksi dengan tingkat pertumbuhan yang tetap ini umumnya dapat diterapkan pada wilayah, dimana pada tahun-tahun awal observasi pertambahan absolut penduduknya sedikit dan menjadi semakin banyak pada tahun-tahun akhir.

Metode geometrik dalam proyeksi penduduk dapat dihitung dengan menggunakan rumus:

U/ Data I (2014) untuk 5 tahun kedepan

P_t         = P₀ (1 + r)^t

            = 407.775 (1+0.0033)⁵

                        = 407.775 x 101,660,926

            = 414,547.84 Jiwa

            = 4.145,478 Jiwa saat 5 tahun akan datang.

U/ Data II (2015) untuk 5 tahun kedepan

P_t         = P₀ (1 + r)^t

            = 410.485 (1+0.0033)⁵

            = 410.485 x 101,660,926

            = 41.730,285 Jiwa saat 5 tahun akan datang.

Jadi, berdasarkan 2 data tersebut dapat dikatakan bahwa proyeksi penduduk pada 5 tahun kedapan itu adalah 407.775 jiwa apabila jumlah penduduk yang dimulai dari tahun 2013, sedangkan pada tahun 2015 sebanyak 410.485 jiwa untuk proyeksi 5 tahun kedepannya.

3. Model Eksponensial

            Metode eksponensial memiliki asumsi bahwa persentase pertumbuhan penduduk sama setiap hari. Hasil proyeksi penduduk dengan menggunakan metode eksponensial akan berbentuk garis lengkung yang lebih terjal daripada garis lengkung pada metode geometrik.

Metode eksponensial dalam proyeksi penduduk dapat dihitung dengan menggunakan rumus:

U/ Data I (2014) untuk 5 tahun kedepan

P_t         = P₀ (2,7182818)^r.t

            = 407.775 (2,7182818)^0.0033.5

            = 407.775 x 1,016637

            = 414.559152 Jiwa

            = 41.455,915 Jiwa saat 5 tahun akan datang.

U/ Data II (2015) untuk 5 tahun kedepan

P_t         = P₀ (2,7182818)^r.t

            = 410.485 (2,7182818)^0.105.5

                        = 410.485 x 1,016637

            = 417,314.23 Jiwa

            = 4.173,142 Jiwa saat 5 tahun akan datang.

Jadi, berdasarkan 2 data tersebut dapat dikatakan bahwa proyeksi penduduk pada 5 tahun kedapan itu adalah 407.775 jiwa apabila jumlah penduduk yang dimulai dari tahun 2013, sedangkan pada tahun 2015 sebanyak 410.485 jiwa untuk proyeksi 5 tahun kedepannya.

Kelebihan dari metode eksponensial, antara lain rumus yang digunakan sederhana, data yang diperlukan mudah dipenuhi, mudah dilakukan, dan model yang digunakan sudah mendekati dinamika yang tidak linear. Sedangkan kelemahan dari metode ini, yaitu mengabaikan rincian komponen dinamika kependudukan.