Analisis Jumlah Penduduk (Proyeksi)
Posted on: April 29, 2019, by : g3wgj

Analisis Jumlah Penduduk (Proyeksi)

Analisis Jumlah Penduduk (Proyeksi)
Analisis Jumlah Penduduk (Proyeksi)

Jumlah dan Pertumbuhan Penduduk

Prosentase rata-rata laju pertumbuhan penduduk adalah prioritas pertambahan penduduk rata-rata tiap tahun. Pertumbuhan penduduk wilayah perencanaan dihasilkan oleh berubahnya jumlah secara alamiah yaitu kelahiran dan kematian serta perubahan jumlah penduduk akibat migrasi (penduduk datang dan pergi). Dalam memperkirakan jumlah penduduk wilayah perencanaan selama 10 tahun yang akan datang akan digunakan komparasi terhadap 3 metode proyeksi penduduk, yaitu:

Metode Bunga Berganda

Dalam metode ini diperkirakan jumlah didasarkan atas adanya tingkat pertambahan penduduk pada tahun sebelumnya yang relatif berganda dengan sendirinya. Perhitungan proyeksi penduduk menurut metode bunga berganda dengan rumus sebagai berikut:

Dimana :

Pt : Jumlah penduduk di daerah yang diselisiki pada tahun t.

Pt + U : Jumlah Penduduk di daerah yang diselidiki pada tahun t+U

R : Tingkat (prosentase) pertambahan penduduk rata-rata setiap tahun ( diperoleh dari data masa lalu).

Metode Kurva Polinomial

Asumsi dalam metode ini adalah kecenderungan dalam laju pertumbuhan penduduk dianggap tetap atau dengan kata lain hubungan masa lampau digunakan untuk memperkirakan perkembangan yang akan datang. Rumus Kurva Polinomial adalah sebagai berikut:

Dimana :

Pt : Jumlah penduduk pada tahun dasar.

Pt – Q : Jumlah penduduk pada tahun (t – Q)

Q : Selang waktu pada tahun dasar ke tahun (t – Q)

b nq -1 = b/ Q-1

b : Rata-rata pertambahan jumlah penduduk tiap tahun

bn : Tambahan penduduk n tahun

Metode Regresi Linear

Metode ini merupakan penghalusan metode polinomial, karena akan memberikan penyimpangan minimum atas data masa lampau dengan rumus:

Dimana :

Pt : Jumlah penduduk daerah yang diselidiki pada tahun t.

X : Nilai yang diambil dari variabel bebas

a,b : Konstanta

Nilai a dan b dapat dicari dengan metode selisih kuadrat minimum yaitu :

 

Keterangan :

N : Jumlah tahun data pengamatan

Sehingga untuk kepentingan proyeksi rumus matematis regresi linier atau ektrapolasi, menjadi:

Baca Juga :