• Tidak ada hasil yang ditemukan

Estimasi Tingkat Kematian Dewasa dengan Menggunakan Metode Preston-Coale dan Pertumbuhan Seimbang Brass.

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Estimasi Tingkat Kematian Dewasa dengan Menggunakan Metode Preston-Coale dan Pertumbuhan Seimbang Brass."

Copied!
32
0
0

Teks penuh

(1)

ESTIMASI TINGKAT KEMATIAN DEWASA DENGAN

MENGGUNAKAN METODE PRESTON-COALE DAN

PERTUMBUHAN SEIMBANG BRASS

ROMADONA SABILA HATI

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(2)
(3)

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Estimasi Tingkat Kematian Dewasa dengan Menggunakan Metode Preston-Coale dan Pertumbuhan Seimbang Brass adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, Februari 2015

Romadona Sabila Hati

(4)

ABSTRAK

ROMADONA SABILA HATI. Estimasi Tingkat Kematian Dewasa dengan Menggunakan Metode Preston-Coale dan Pertumbuhan Seimbang Brass. Dibimbing oleh HADI SUMARNO dan ALI KUSNANTO.

Pendugaan life table memerlukan data yang handal pada tingkat kematian penduduk berdasarkan kelompok umur. Pada kenyataannya, estimasi tingkat kematian di banyak negara berkembang masih berfokus pada estimasi kematian bayi daripada kematian dewasa. Hal ini dikarenakan data kematian menurut kelompok umur di negara berkembang sulit diperoleh. Sehingga, perhitungan kematian menurut kelompok umur di Indonesia masih menggunakan pola yang sudah ada yaitu dari life table Coale-Demeny yang menganggap bahwa pola kematian di Indonesia mirip dengan pola kematian di negara Barat. Dalam tugas akhir ini, tingkat kematian dewasa penduduk wanita Indonesia diestimasi menggunakan dua metode, yakni metode tidak langsung atau metode Preston-Coale dan metode pertumbuhan seimbang Brass. Kedua metode tersebut menggunakan informasi data kematian menurut kelompok umur untuk memperkirakan tingkat kematian dewasa melalui perkiraan kelengkapan pendaftaran kematian penduduk wanita Indonesia pada tahun 2000. Life table yang diduga dengan menggunakan metode Preston-Coale dan metode pertumbuhan seimbang Brass akan dibandingkan dengan pola life table di negara Barat. Simpulan yang didapat dari perbandingan tersebut adalah pola bertahan hidup menggunakan metode Preston-Coale dan metode pertumbuhan seimbang Brass tidak sepenuhnya sama dengan pola model Barat yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS).

Kata kunci: kematian dewasa, life table, metode Preston-Coale, metode pertumbuhan seimbang Brass.

ABSTRACT

ROMADONA SABILA HATI. Estimation of Adult Mortality Rate Using the Preston-Coale and the Brass Growth Balance Methods. Supervised by HADI SUMARNO and ALI KUSNANTO.

(5)

were compared with the life table of western countries. The conclusion obtained from this comparison is the pattern of survival using the Preston-Coale method and Brass growth balance method are not completely similar with that of western countries as obtained through the Statistic Bureau of Indonesia (BPS).

(6)
(7)

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains

pada

Departemen Matematika

ESTIMASI TINGKAT KEMATIAN DEWASA DENGAN

MENGGUNAKAN METODE PRESTON-COALE DAN

PERTUMBUHAN SEIMBANG BRASS

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR 2015

(8)
(9)
(10)

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam karya ilmiah ini ialah demografi, dengan judul Estimasi Tingkat Kematian Dewasa dengan Menggunakan Metode Preston-Coale dan Pertumbuhan Seimbang Brass.

Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir Hadi Sumarno, MS dan Bapak Drs Ali Kusnanto, MSi selaku pembimbing, serta Ibu Dr Ir Endar H Nugrahani, MS selaku penguji yang telah banyak memberi saran. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada kedua orang tua penulis Bapak Sukatman dan Alm. Ibu Yoyoh, Kakak dan Adik Suci Mustika Hati, Tedi Hariadi dan Muchammad Takdir Sholehati atas segala doa dan kasih sayangnya. Terima kasih juga penulis ucapkan kepada seluruh dosen dan staf penunjang Departemen Matematika IPB atas segala ilmu dan bantuannya serta terima kasih penulis sampaikan kepada teman-teman seperjuangan Matematika 47 yang telah memberikan semangat dan motivasi.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Februari 2015

(11)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL vii

DAFTAR GAMBAR vii

PENDAHULUAN 1

Latar Belakang 1

Tujuan Penelitian 2

LANDASAN TEORI 2

Metode Preston-Coale 3

Metode Pertumbuhan Seimbang Brass 5

METODE PENELITIAN 6

Metode Preston-Coale 6

Metode Pertumbuhan Seimbang Brass 7

HASIL DAN PEMBAHASAN 8

Estimasi Life Table Menggunakan Metode Preston-Coale 9 Estimasi Life Table Menggunakan Metode Pertumbuhan Seimbang Brass 14 Perbandingan Metode Preston-Coale dengan Pertumbuhan Seimbang Brass 18

SIMPULAN DAN SARAN 18

Simpulan 18

Saran 19

DAFTAR PUSTAKA 19

(12)

DAFTAR TABEL

1 Koefisien untuk estimasi faktor usia interval terbuka, � , dari rasio kematian di atas usia 45 tahun dan kematian di atas usia 10 tahun 4 2 Data populasi dan kematian penduduk wanita Indonesia tahun 2000 9 3 Tingkat pertumbuhan antar sensus untuk penduduk wanita Indonesia

pada tahun 1990-2010 10 4 Nilai kematian yang dilaporkan, estimasi populasi untuk berbagai usia

wanita Indonesia pada 2000 12 5 Rasio estimasi penduduk wanita Indonesia tahun 2000 yang dilaporkan 12 6 Life table penduduk wanita Indonesia yang diduga menggunakan

metode Preston-Coale 14 7 Elemen untuk memperkirakan kelengkapan pendaftaran kematian

penduduk wanita Indonesia tahun 2000 15 8 Angka kematian dan kelahiran parsial wanita Indonesia tahun 2000 16 9 ASDR sebelum dan setelah penyesuaian wanita Indonesia tahun 2000 17 10 Life table penduduk wanita Indonesia yang diduga menggunakan

metode pertumbuhan seimbang Brass 17

DAFTAR GAMBAR

(13)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Mortalitas atau kematian adalah keadaan hilangnya semua tanda-tanda kehidupan secara permanen yang dapat terjadi setiap saat setelah kelahiran hidup.

Kematian dapat menimpa siapa saja, tua maupun muda. Mortalitas atau kematian merupakan salah satu dari tiga komponen demografi selain fertilitas dan migrasi, yang dapat mempengaruhi perubahan penduduk.

Menurut penelitian yang dilakukan Muhidin (2010), di Indonesia dan negara-negara Asia lainnya, pengumpulan data demografi telah membaik dari waktu ke waktu. Saat ini, sensus penduduk dan survei demografi dalam cakupan nasional telah dilakukan dalam waktu yang teratur. Ketersediaan berbagai data demografi menunjukkan kemajuan yang tinggi dalam metode pengumpulan data demografi. Namun, analisis kematian di negara berkembang secara tradisional masih berfokus pada estimasi kematian bayi dibandingkan dengan kematian orang dewasa. Hal ini dikarenakan kurangnya data yang tersedia seperti sistem pendaftaran yang masih jarang digunakan sebagai sumber data utama untuk mengukur parameter demografi Indonesia, khususnya untuk memperkirakan indikator kematian orang dewasa.

Sensus penduduk secara tradisional telah digunakan sebagai sumber data utama di Indonesia untuk memperkirakan indikator demografi, seperti ukuran populasi, jumlah tingkat kesuburan, tingkat kematian bayi, dan jumlah migran. Sumber data yang tersedia seperti sensus dan survei secara rutin menanyakan pertanyaan sederhana tentang anak-anak yang pernah dilahirkan dan kelangsungan hidup mereka serta sejarah kelahirannya. Hal ini akan menyebabkan peningkatan informasi pada tingkat dan trend dalam kematian anak di negara berkembang. Namun sayangnya, hal yang sama tidak dapat dikatakan tentang tingkat dan trend

dalam kematian orang dewasa, karena masih ada ketidakpastian tentang tingkat kematian orang dewasa. Dalam hal ini, Indonesia merupakan salah satu negara dimana life table orang dewasa tidak tersedia.

(14)

2

Tujuan Penelitian

Berdasarkan latar belakang tersebut, adapun tujuan dari penelitian ini adalah 1 Mempelajari metode Preston-Coale dan metode pertumbuhan seimbang Brass. 2 Mengestimasi tingkat kematian dewasa penduduk wanita Indonesia dengan

menggunakan metode Preston-Coale dan metode pertumbuhan seimbang Brass. 3 Membandingkan hasil dari metode Preston-Coale dan metode pertumbuhan

seimbang Brass dengan pola life table model Barat.

LANDASAN TEORI

Life table adalah sarana dalam penyajian informasi mengenai probabilitas bertahan hidup dan mortalitas pada sebagian interval waktu, berdasarkan usia, dan dengan cara sedemikian rupa sehingga kesimpulan tentang kemungkinan kematian dan bertahan hidup dapat dengan mudah diperoleh (Keyfitz 1968). Adapun komponen-komponen yang terdapat dalam life table antara lain

�, �, ��, �, �, ��, ė�, dengan

= umur,

� = banyaknya orang yang bertahan hidup hingga mencapai umur tepat , � = banyaknya orang yang meninggal antara umur x hingga + ,

�� = peluang bertahan hidup dari umur hingga + ,

� = peluang seseorang berumur meninggal sebelum mencapai + , � = banyaknya tahun hidup yang dijalani antara umur dan + oleh

penduduk berumur ,

�� = total waktu yang dijalani penduduk berumur sampai akhir hayatnya, ė� = rata-rata tahun hidup yang akan dijalani oleh seseorang yang telah berhasil

mencapai umur tersebut dalam situasi kematian yang berlaku di lingkungan masyarakatnya atau biasa disebut angka harapan hidup umur

(Schoen dan Romo 2005).

Selain komponen-komponen life table di atas, ada beberapa notasi lain yang perlu diketahui antara lain

� = banyaknya orang yang meninggal antara umur dan + ,

��

� = peluang bertahan hidup dari umur hingga + �,

� = peluang seorang berumur meninggal sebelum mencapai + , � = level kematian bagi penduduk berumur ,

� = banyaknya tahun hidup yang dijalani antara umur dan + oleh

penduduk berumur ,

� = usia maksimal seseorang pada life table.

Berikut adalah rumus untuk mencari nilai dari komponen pada suatu life table

a = �+ ,

b = �

� =

�−�+1

� ,

c = = + �+ ,

g ė� =��

�,

h = �+ ,

i = �

� =

�−�+�

(15)

3

d � = �+1

� , e = �

��,

f � = ∑� ,

j = = + �+ ,

k �= �+� �

� ,

(Brown 1997). Pada bab ini akan dijelaskan metode Preston-Coale dan metode pertumbuhan seimbang Brass. Preston-Coale dan Brass mengusulkan metode untuk memperkirakan tingkat kematian dewasa melalui perkiraan kelengkapan pendaftaran kematian orang dewasa. Metode tersebut menggunakan informasi tentang distribusi kematian penduduk oleh usia yang mengasumsikan bahwa populasi penduduk stabil dan tingkat kelengkapan pendaftaran kematian kurang lebih sama di segala usia setelah masa kanak-kanak yaitu di atas usia 5 tahun atau 10 tahun (UN 1983).

Metode Preston-Coale

Metode Preston-Coale merupakan metode untuk memperkirakan tingkat kematian dewasa melalui perkiraan kelengkapan pendaftaran kematian dengan menggunakan model yang ada regional life table, yaitu model Coale-Demeny untuk menyesuaikan tingkat kematian yang diamati. Jumlah kematian yang akan terjadi setelah waktu � dapat diperkirakan dari jumlah kematian yang dilaporkan selama satu tahun tertentu, perbandingan jumlah yang dilaporkan dari orang di usia tertentu dengan perkiraan jumlah kematian di masa yang akan datang untuk kelompok usia harus memberikan perkiraan kelengkapan dengan kematian yang terdaftar.

Jumlah kematian yang akan dialami oleh orang-orang yang saat ini berusia tahun (secara teoritis akan sama dengan jumlah orang-orang tersebut) dapat diperkirakan dari saat ini jumlah kematian yang tercatat pada setiap usia di atas usia . Jika � adalah jumlah orang pada usia , adalah tingkat pertumbuhan dan adalah jumlah kematian pada usia . Maka, perkiraan nilai

� yang dilambangkan dengan �̂ dapat dinyatakan sebagai berikut

�̂ = ∑ exp −

�=�

.

Jika populasi adalah benar-benar stabil, tingkat pertumbuhan benar ditentukan dan jumlah kematian serta jumlah penduduk secara akurat dilaporkan, maka � akan sama dengan �̂ . Masalah yang timbul dalam mengestimasi �̂ terdapat pada rentang usia interval terbuka dimana jumlah kematian dan jumlah penduduk yang ditabulasikan dalam kategori usia yang tak terbagi. Jika batas bawah dari interval terbuka dilambangkan dengan �, maka estimasi �̂ � dari �+ dan tingkat pertumbuhan perlu prosedur khusus karena distribusi kematian dalam interval terbuka tidak tersedia sehingga estimasi penduduk pada usia � adalah

�̂ � = ∑ exp − �

�=�

.

(16)

4

� + exp � = ∑ exp − �

�=�

.

Jadi, jumlah penduduk berusia � dapat dihitung dari jumlah kematian di atas usia

� adalah sebagai berikut

�̂ � = � + exp( � ).

Nilai � dihitung untuk berbagai kasus yang memiliki tingkat pertumbuhan berbeda, tingkat kematian, pola mortalitas dan nilai �. Regresi kuadrat terkecil digunakan untuk menghubungkan nilai � dengan beberapa parameter yaitu tingkat pertumbuhan dan nilai eksponensial dari rasio kematian di atas usia 45 tahun dan kematian di atas usia 10 tahun exp [� +

� + ]. Koefisien yang ditunjukkan

dalam Tabel 1 memungkinkan untuk memperkirakan nilai � pada usia � berkisar 45-85 tahun dari setiap keluarga life table Coale-Demeny dengan menggunakan persamaan

� = � + � + � exp [ ++ ].

Berikut merupakan koefisien untuk estimasi faktor usia interval terbuka, � , dari rasio kematian di atas usia 45 tahun dan kematian di atas usia 10 tahun ditunjukkan dalam Tabel 1.

Tabel 1 Koefisien untuk estimasi faktor usia interval terbuka, � , dari rasio kematian di atas usia 45 tahun dan kematian di atas usia 10 tahun

Usia Nilai �̂ dihitung dari kematian pada interval usia terbuka dengan menggunakan persamaan rekursif untuk menghitung �̂ � − dari �̂ � , �̂ � − dari

�̂ � − dan seterusnya, sehingga

�̂ = �̂ + exp + �exp . ,

(17)

5 Karena �̂ adalah estimasi jumlah penduduk pada usia tepat tidak dapat dibandingkan secara langsung dengan jumlah penduduk yang dilaporkan menurut kelompok umur 5 tahun , maka untuk memperkirakan nilai �̂� dapat diperkirakan sebagai berikut

�̂� = . �̂ + �̂ + .

Dengan demikian, rasio �̂/ � adalah perkiraaan kelengkapan pendaftaran kematian yang dilambangkan dengan dapat dinyatakan sebagai berikut

=∑��= �̂�

∑��= ��,

dengan

�̂� = estimasi jumlah penduduk yang berusia tahun hingga + , �� = jumlah penduduk yang dilaporkan pada usia tahun hingga + .

Tingkat kematian yang disesuaikan dari usia hingga + dilambangkan dengan � � dapat dihitung langsung untuk interval kelompok umur 10-14, ..., 75-79, 80+ dengan cara

�� � = � . .

�� untuk = , … ,

dan

�− �� � = + . . + untuk = +.

Nilai-nilai � � diubah menjadi nilai dengan cara

� = . �

� �

. + . � �.

Metode Pertumbuhan Seimbang Brass

Pada tahun 1975 dalam buku Manual X: Indirect Techniques for Demographic Estimation, Brass mengusulkan metode untuk memperkirakan kelengkapan pendaftaran kematian orang dewasa. Kematian orang dewasa secara langsung diperkirakan dengan menggunakan analisis life table (United Nations 1983).

Metode pertumbuhan seimbang Brass didasarkan pada persamaan berikut

� + = +� + , ∗ +

dengan

� = jumlah orang yang berusia tahun,

� + = jumlah orang yang berusia tahun ke atas,

+ = jumlah kematian yang terjadi pada orang-orang usia tahun ke

(18)

6

= tingkat pertumbuhan.

Persamaan tersebut adalah tepat stabil pada populasi tertutup. Misalkan dengan mengamati ∗ + (jumlah total kematian di atas usia ) hanya sebagian dari mereka yang tercatat, itu artinya data kematian yang diamati hanya sebagian dari data real, yaitu + dimana

+ = . ∗ + ,

dengan merupakan faktor yang mewakili kelengkapan data kematian yang diamati pada usia tahun ke atas. Jika kemudian diasumsikan bahwa kelengkapan pendaftaran kematian tetap sama pada semua umur, setidaknya pada usia 5 atau 10 tahun, maka dapat diganti dengan konstanta menggunakan = / dan persamaan , persamaan dapat dinyatakan sebagai berikut

� + = + .� + . +

METODE PENELITIAN

Estimasi tingkat kematian orang dewasa dalam penelitian ini menggunakan data sekunder dari Susenas (Survei Sosial Ekonomi Nasional) pada tahun 2000 yang disusun oleh Departemen Kesehatan Indonesia (Kosen et al 2002). Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah penduduk wanita Indonesia dengan kelompok usia 5 tahun. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah Microsoft OfficeExcel 2013. Metode yang digunakan untuk memperkirakan tingkat kematian dewasa penduduk wanita Indonesia adalah dengan dua metode penyesuaian berikut

Metode Preston-Coale

Berikut merupakan langkah-langkah untuk memperkirakan tingkat kematian dewasa menggunakan metode Preston-Coale

Langkah 1: estimasi laju pertumbuhan. Karena metode ini diterapkan hanya untuk orang dewasa, perkiraan sementara tingkat pertumbuhan dapat diperoleh sebagai tingkat pertumbuhan antar sensus penduduk di atas usia 10 atau 15 tahun. Namun, perkiraan yang lebih baik biasanya dapat ditemukan dengan mengambil rata-rata tingkat pertumbuhan penduduk penduduk di atas usia 10, 15, 20,...,60. Jika, sensus yang diambil pada waktu � dan � , dan penduduk yang bersangkutan pada waktu � adalah � dan pada saat � adalah � , maka tingkat pertumbuhan dihitung sebagai

= ln � /� / � − � .

(19)

7 bahwa penduduk tumbuh pada tingkat pertumbuhan yang diperkirakan pada langkah 1. Jadi, nilai-nilai populasi yang sesuai dapat dihitung sebagai

��� � = ��exp( � − � ),

dengan

��� � = jumlah penduduk yang disesuaikan pada usia hingga + , �� = jumlah penduduk yang dilaporkan pada usia tahun hingga + ,

= tingkat pertumbuhan,

� = tanggal yang sesuai ke tengah periode atau tahun yang merujuk data kematian,

� = tanggal referensi dari sensus.

Langkah 3: estimasi penduduk dari kematian terdaftar. Populasi diperkirakan pada usia yang tepat , �̂�, dapat dinyatakan dengan cara rekursif yaitu dengan menggunakan persamaan . Untuk memperkirakan kematian dalam interval terbuka dapat diselesaikan dengan menggunakan model. Jika � merupakan batas bawah dari interval terbuka, maka jumlah orang yang berusia � dapat dihitung menggunakan persamaan . Perkiraan nilai � untuk nilai � berkisar 45-85 untuk setiap keluarga dari life table Coale-Demeny dengan menggunakan persamaan . Nilai �̂ � telah dihitung dari kematian dalam interval usia terbuka. Selanjutnya, dimulai dengan interval terbuka dan terus ke bawah dengan menggunakan persamaan rekursif berikut untuk menghitung �̂ � − dari �̂ � ,

�̂ � − dari �̂ � − dan seterusnya dengan menggunakan persamaan .

Estimasi penduduk dari usia ke + , �̂� dapat dihitung menggunakan persamaan .

Langkah 4: estimasi kelengkapan pendaftaran kematian. Kelengkapan pendaftaran kematian, , dapat diambil sebagai urutan tingkat rata-rata nilai

�̂ /� atau urutan �̂ ke � /� ke � .

Langkah 5: penyesuaian tingkat kematian yang dilaporkan dan perhitungan tabel kehidupan untuk orang dewasa. Jika pada interval usia misalnya, 10-14, ..., 75-79, 80+, maka penyesuaian angka kematian dihitung dengan cara langsung menggunakan persamaan . Setelah itu, nilai-nilai � � diubah menjadi nilai

� dengan cara biasa untuk kelompok usia 10-14 ke 75-79 dengan menggunakan

persamaan . Sehingga life table penduduk wanita dewasa Indonesia tahun 2000 dapat dibentuk.

Metode Pertumbuhan Seimbang Brass

Berikut merupakan langkah-langkah untuk memperkirakan tingkat kematian dewasa menggunakan metode pertumbuhan seimbang Brass

Langkah 1: tahun seseorang hidup dengan subjek populasi risiko kematian. Dengan menyesuaikan populasi dilaporkan ke titik pertengahan periode pada data kematian yang tersedia adalah persis sama dengan langkah 2 dari metode Preston-Coale.

Langkah 2: Perhitungan populasi pada usia yang tepat. Menurut definisi,

(20)

8

berdasarkan usia dibuat dalam kelompok usia lima tahun dan � adalah jumlah orang dalam kelompok usia dari ke + pada saat sensus atau survei, maka

� dapat diperkirakan sebagai

� = ��− + ��.

Langkah 3: Perhitungan penduduk pada usia tahun ke atas. Jumlah orang yang berusia tahun lebih dinotasikan dengan � + . Dengan demikian, bila data yang tersedia untuk kelompok usia lima tahun, maka

� + = ∑ ��+ � � + .

�−

�=�

Langkah 4: Perhitungan jumlah kematian setelah usia tahun ke atas. Perhitungan jumlah kematian dari usia seterusnya sangat mirip dengan � + .

+ merupakan jumlah kematian yang dicatat yang terjadi pada orang-orang berusia tahun ke atas. Jadi jika kematian diklasifikasikan menurut kelompok umur lima tahun, maka

+ = ∑ �+ � + ,

�−

�=�

dengan � + menunjukkan kematian pada interval tak hingga usia � tahun ke atas.

Langkah 5: Menentukan tingkat kematian dan kelahiran parsial. Perhitungan nilai + /� + dan � /� + menggunakan jumlah yang dihitung pada langkah-langkah sebelumnya. Titik koordinat adalah + /

� + dan titik koordinat adalah � /� + . Hasilnya ditampilkan secara grafis. Poin dari titik koordinat tersebut diplot idealnya harus mengikuti trend linear.

Langkah 6: penyesuaian tingkat kematian. Kemiringan garis yang didefinisikan oleh titik-titik + /� + dan � /� + merupakan nilai faktor penyesuaian . Nilai dianggap sebagai faktor penyesuaian hanya untuk tingkat kematian di atas usia 5 atau 10 tahun. Cara untuk mendapatkan tingkat kematian yang disesuaikan adalah persis sama dengan perhitungan pada metode Preston-Coale.

HASIL DAN PEMBAHASAN

(21)

9 Tabel 2 Data populasi dan kematian penduduk wanita Indonesia tahun 2000

Umur

Sumber: Data kependudukan dan data kematian penduduk wanita Indonesia tahun 2000 yang diperoleh dari Departemen Kesehatan Indonesia (Kosen et al

2002).

Data tersebut akan digunakan untuk memperkirakan tingkat mortalitas dengan menggunakan metode Preston-Coale dan pertumbuhan seimbang Brass. Hal ini bertujuan untuk melihat apakah ada perbedaan dalam pola mortalitas penduduk wanita di Indonesia jika dihitung dengan kedua metode tersebut. Kelengkapan pendaftaran kematian dalam cakupan populasi adalah salah satu parameter estimasi yang dihasilkan oleh kedua metode tersebut.

Estimasi Life Table Menggunakan Metode Preston-Coale

Berikut ini langkah-langkah untuk menggambarkan rasio �̂/� yang dapat digunakan untuk memperkirakan kelengkapan pendaftaran kematian menggunakan metode Preston-Coale.

Langkah 1: estimasi laju pertumbuhan. Di Indonesia, populasi penduduk wanita pada tengah tahun yang berusia 10 tahun ke atas adalah sebanyak 67245928 pada tahun Juni 1990 menjadi 77545309 pada Januari 2000. Periode antar sensus dengan demikian adalah 9 tahun 7 bulan, atau setara dengan 9.58333 tahun. Sehingga, tingkat pertumbuhan antar sensus penduduk wanita Indonesia yang berusia 10 tahun ke atas adalah

(22)

10

Hasilnya ditunjukkan dalam Tabel 3 bersama dengan nilai ratanya. Nilai rata-rata (yang kira-kira sesuai dengan tingkat pertumbuhan pada tahun 2000) untuk usia mulai dari 10 sampai 40 maka, dipilihlah 0.023602591sebagai median.

Tabel 3 Tingkat pertumbuhan antar sensus untuk penduduk wanita Indonesia pada 1990- 2010

Umur (1)

Tingkat pertumbuhan antar sensus 1990-2000

Langkah 2: penyesuaian penduduk dilaporkan ke titik tengah periode. Jumlah penduduk yang sesuai dengan tanggal referensi Susenas adalah pada Januari 2000, sementara kematian yang berpusat pada Juli 2000. Perbedaan waktu antara pertengahan tahun dan tanggal sensus adalah 182 hari atau 0.498630137 tahun. Dengan demikian, faktor penyesuaian yang harus diterapkan pada data populasi

adalah exp[ . . ] = . .

Langkah 3: estimasi penduduk dari kematian terdaftar. Dalam hal ini, interval terbuka adalah kelompok usia 75 tahun ke atas, sehingga � diambil sama dengan 75. Jadi, untuk memulai perhitungan rekursif dari nilai �̂ dibutuhkan estimasi . Tingkat pertumbuhan telah diperkirakan 0.023602591, dan pola kematian dianggap cocok dengan model Barat, sehingga semua rasio yang diperlukan untuk memperkirakan adalah rasio kematian pada usia 45 tahun dan kematian pada usia 10 tahun ke atas. Diakumulasi dari Tabel 2 pada kolom (3), sehingga

+ = �− + + ⋯ +

= + + ⋯ + = .

Nilai + dapat diperoleh dengan mengurangi kematian dibawah usia 10 tahun dari semua kematian, sehingga

+ = + − − ⋯ −

= − − = .

(23)

11

+

+ = = . ,

dan nilai eksponensial yang ditemukan,

exp [ ++ ] = exp . = . .

Dengan menggunakan koefisien dari Tabel 1 dalam persamaan , maka

= + + exp [ ++ ]

= − . + . . + . .

= . .

�̂ kemudian diperoleh dengan menerapkan persamaan

�̂ = + exp

= + exp[ . . ]

= . .

Maka, �̂ dihitung dengan menggunakan persamaan rekursif

�̂ = �̂ exp + exp .

= . exp [ . +

exp[ . . ]

= . .

Perkiraan �̂ untuk semua nilai yang diperlukan ditunjukkan dalam kolom (3) dari Tabel 4. Berikutnya, �̂ dapat dihitung sebagai

�̂ = . �̂ + �̂

= . . + .

= . .

(24)

12

Tabel 4 Nilai kematian yang dilaporkan, estimasi populasi untuk berbagai usia wanita Indonesia tahun 2000

Usia Tabel 5 Rasio estimasi penduduk wanita Indonesia tahun 2000 yang dilaporkan

Usia

(1)

Estimasi rasio penduduk yang dilaporkan

�̂�/ � Langkah 4: estimasi kelengkapan pendaftaran kematian. Nilai

�̂�/ � dan �̂ /� ditunjukkan pada kolom (2) dan (3) dari

(25)

Rata-13 rata dari rasio �̂ ke /� ke adalah 0.366735731, dipilih sebagai perkiraan dari , kelengkapan pendaftaran kematian. Penyesuaian diperlukan untuk membuat penyisihan perbedaan yang ada antara tanggal pencacahan penduduk dan pertengahan tahun seperti pada langkah 2. Dengan demikian, penyesuaian kelengkapan pendaftaran kematian adalah

̂ = .. = . .

Gambar 1 Grafik Rasio Estimasi Penduduk Wanita Indonesia tahun 2000 Langkah 5: penyesuaian angka kematian yang dilaporkan. Tingkat kematian usia spesifik dapat disesuaikan dengan cara langsung menggunakan persamaan dengan estimasi penyesuaian . Misalnya, tingkat kematian yang disesuaikan untuk kelompok usia 50-54 diberikan oleh

� � =

� = . = . .

Nilai-nilai � � diubah menjadi nilai untuk melengkapi life table untuk kelompok usia 10 tahun sampai 75+, sebagai contoh

= .

� �

. + . � � =

. .

. + . . = . .

Kemudian dengan menggunakan hubungan + = − , nilai dapat ditentukan mulai dari radiks . Tabel 6 menampilkan life table yang dibentuk menggunakan yang sudah didapat terlebih dahulu.

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6

5 1 0 1 5 2 0 2 5 3 0 3 5 4 0 4 5 5 0 5 5 6 0 6 5 7 0

RA

S

IO

ES

T

IM

A

S

I

P

ENDU

DU

K W

A

NIT

A

UMUR X

5N^x / 5Nx N^(x ke 75) / N(x ke 75)

R

asio esti

masi

pe

nduduk wa

nit

a

Umur

̂ � ke � ke

�̂�

(26)

14

Tabel 6 Life table penduduk wanita Indonesia yang diduga menggunakan metode Preston-Coale

Estimasi Life Table Menggunakan Metode Pertumbuhan Seimbang Brass Berikut ini langkah-langkah untuk memperkirakan nilai � yang dapat digunakan untuk memperkirakan kelengkapan pendaftaran kematian menggunakan metode pertumbuhan seimbang Brass.

Langkah 1: tahun seseorang hidup dengan subjek populasi risiko. Pada langkah ini, kasus populasi wanita Indonesia pada tahun 2000 akan kembali dianalisis. Jumlah kematian wanita yang diklasifikasikan berdasarkan usia telah disajikan dalam tabel 2. Langkah 1 dihilangkan di sini, seperti penyesuaian untuk tanggal sensus tidak diperlukan pada langkah ini.

Langkah 2: perhitungan populasi pada usia yang tepat. Nilai � , jumlah orang pada usia tepat ke , diperoleh dengan menambahkan jumlah orang dalam dua kelompok usia berdekatan dan membaginya dengan jumlah tahun yang direntang oleh kelompok-kelompok umur (biasanya 10). Dalam hal ini, � yang diperoleh dari

� = + = .

Kolom (2) dari Tabel 7 menunjukkan nilai yang diperoleh untuk semua nilai . Langkah 3: Perhitungan penduduk pada usia tahun ke atas. Jumlah orang yang berusia tahun ke atas, dinotasikan dengan � + , dihitung dengan akumulasi jumlah orang yang dilaporkan dalam beberapa kelompok usia dari yang awal dengan usia tahun ke atas. Sebagai contoh,

(27)

15

Tabel 7 Elemen untuk memperkirakan kelengkapan pendaftaran kematian penduduk wanita Indonesia tahun 2000

(1) Menggunakan nilai yang diperoleh pada langkah sebelumnya, rasio + /

� + dan � /� + dihitung. Nilai-nilai mereka ditunjukkan dalam tabel 8. Perhitungan angka kelahiran parsial, � /� + hanya membagi entri yang tercantum dalam kolom (2) dan (3) dari Tabel 7. Sebagai contoh,

� + = = . .

Demikian pula, perhitungan angka kematian parsial + /� + , melibatkan pembagian entri dalam kolom (4) oleh orang-orang dalam kolom (3) dari Tabel 7. Jadi,

+

(28)

16

Tabel 8 Angka kematian dan kelahiran parsial wanita Indonesia tahun 2000 Umur

(1)

Nilai kematian parsial

+ /� +

(2)

Nilai kelahiran parsial

� /� +

pada Gambar 2 di bawah ini.

Gambar 2 Grafik Tingkat Kematian Parsial dan Kelahiran Parsial

Dengan melihat garis yang diperoleh dari poin + /� + dan � /� + menunjukkan bahwa garis yang paling sesuai dengan poin yang diamati berasal dari data kelompok usia diatas 10 tahun. Perkiraan koefisien regresi akan digunakan sebagai faktor penyesuaian dari angka kematian, sehingga faktor penyesuaian untuk tingkat kematian wanita adalah . . Nilai menyiratkan bahwa kelengkapan pendaftaran kematian adalah = . / = . atau %.

Langkah 6: penyesuaian tingkat kematian. Untuk mendapatkan tingkat kematian yang disesuaikan atau angka kematian usia tertentu yang disesuaikan, faktor penyesuaian = . digunakan untuk penyesuaian angka kematian pada

(29)

17 kelompok usia diatas 10 tahun. Tabel 9 pada kolom 4 dan 5 menunjukkan angka kematian sebelum dan setelah penyesuaian.

Tabel 9 ASDR sebelum dan setelah penyesuaian wanita Indonesia pada 2000 Umur

ASDR yang sudah didapat terlebih dahulu.

Tabel 10 Life table penduduk wanita Indonesia yang diduga menggunakan metode pertumbuhan seimbang Brass

(30)

18

Perbandingan Metode Preston-Coale dengan Pertumbuhan Seimbang Brass Jika hasil dari life table di atas dibandingkan menggunakan Angka Harapan Hidup wanita pada tahun ke 10 ̇ , maka dengan menggunakan metode 1 yaitu metode Preston-Coale didapat AHH sebesar 54.41 sedangkan, metode 2 yaitu metode pertumbuhan seimbang Brass didapat AHH sebesar 53.85. Diketahui AHH wanita pada tahun ke 10 ̇ yang didapat oleh BPS adalah sebesar 53.36.

Sementara itu, untuk melihat pola yang didapat dari metode Preston-Coale dan metode pertumbuhan seimbang Brass serta perhitungan BPS disajikan pada Gambar 3 di bawah ini.

Gambar 3 Grafik banyak wanita bertahan hidup pada kelompok umur ,

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Hasil estimasi pola mortalitas ̇ yang menggunakan data jumlah penduduk dan kematian penduduk wanita Indonesia berdasarkan kelompok umur 5 tahun pada Susenas 2000 dengan metode Preston-Coale dan metode pertumbuhan seimbang Brass berturut turut adalah sebesar 54.41 dan 53.85. Hasil ̇ yang diperoleh dari kedua metode tersebut sedikit lebih tinggi jika dibandingkan dengan

̇ yang diperoleh BPS yaitu sebesar 53.36. Pola bertahan hidup menggunakan kedua metode tersebut tidak sepenuhnya sama dengan pola model Barat yang diperoleh dari BPS.

(31)

19 Saran

Kelengkapan pendaftaran kematian di Indonesia pada Susenas 2000 masih tergolong rendah sehingga masih diperlukan perbaikan dalam pengumpulan data mortalitas agar mempunyai life table yang sesuai dengan kondisi di Indonesia. Jika menginginkan life table yang penuh dari usia 0 tahun, maka perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut mengenai angka kematian bayi dan anak dengan mengestimasi tingkat kematian bayi dan anak menggunakan informasi anak yang pernah lahir dan anak yang bertahan hidup menurut usia ibu.

DAFTAR PUSTAKA

Brown RL. 1997. Introduction to the Mathematics of Demography. Connecticut (USA): ACTEC Publications Inc.

Keyfitz N. 1968. Introduction to the Mathematics of Population. Cambridge (MA): Addison Wesley.

Kosen S, Soemantri S, Ananta A, Kosdiatmono W, Moehidin S, Setyowati T, Bisara D, Isfandari S, Djaiman SPH, Indriasih E. 2002. The 2000 Indonesian Life Table. Indonesia: Center for Health Services and Technological Research and Development.

Muhidin S. 2010. Indonesian Demographic Data: Challenges and Opportunities in Analyzing Adult Mortality. Australia: The University of Queensland.

Schoen R, Romo VC. 2005. Changing Mortality and Average Cohort Life Expectancy. Demographic Research. 13(5):117-142. doi: 10.4054/ DemRes.2005.135

(32)

20

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 27 Maret 1992. Penulis adalah anak kedua dari tiga bersaudara dari pasangan Bapak Sukatman dan Alm. Ibu Yoyoh. Tahun 2010 penulis lulus dari SMA Negeri 5 Bogor dan pada tahun yang sama penulis lulus seleksi masuk Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB dan diterima di Departemen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.

Referensi

Dokumen terkait

1) Mengakses Informasi tentang perbaikan sistem pengapian sepeda motor dengan benar. 2) Melakukan pengujian kinerja sistem pengapian sesuai petunjuk buku manual

Stimulasi sensori adalah terapi aktivitas kelompok yang diadakan dengan meemberikan stimulus tertentu kepada klien sehingga terjadi perubahan prilaku adaptif kepada

Pengaruh Jumlah Asam Sitrat dan Waktu Kempa Panas Terhadap Sifat Papan Partikel dari Ampas Tebu.. Fakultas Kehutanan Universitas Gadjah

Tujuan penelitian ini adalah mensimulasikan stik golf wood Wilson yang mengalami beban dinamik dengan menggunakan software ansys 14.0 untuk mengetahui distribusi

Dari sini, kita dapat mengetahui bahwa MSPE merupakan ukuran yang lebih tidak reliabel untuk mengevaluasi kecocokan suatu model regresi dibandingkan dengan MSE, terutama

16 Berdasarkan pengertian putusan tersebut jika dikaitkan dengan inkonsistensi putusan MKRI maka MKRI sebagai pelaku kekuasaan kehakiman yang diberikan kewenangan

Adanya kristal yang masih berukuran nano pada hasil uji SEM tersebut, dapat disimpulkan sintesis ZnO:Co telah berhasil menghasilkan ukuran kristal nanometer, sehingga

Teknik analisis data dilakukan dengan menggunakan validitas uji, uji reliabilitas, uji asumsi klasik, analisis regresi linier berganda, uji hipotesis t dan uji