Pertemuan 4 Teknik Demografi Metode Evaluasi Kualitas Data

Pertemuan 4 Teknik Demografi (Metode Evaluasi Kualitas Data Kependudukan) Junaidi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jambi

Evaluasi Distribusi Data Penduduk Menurut Umur dan Jenis Kelamin • Peralatan Dasar • Analisis Grafik • Piramida Penduduk • Analisis grafik cohor • Rasio umur dan jenis kelamin • Indeks kesalahan data umur-jenis kelamin • Whipple’s index • Myers’ Blended Method • United Nations Age-sex accuracy index • Menggunakan teori penduduk stabil • Menggunakan sensus yang berurutan

Piramida Penduduk • Prosedur dasar untuk menilai kualitas data sensus mengenai umur-jenis kelamin • Menggambarkan jumlah penduduk berdasarkan kelompok umur (kohor) dan jenis kelamin • Bentuk piramida dipengaruhi oleh tingkat fertilitas, mortalitas dan migrasi

Fertilitas dan Mortalitas Tinggi Penyempitan yg cepat-> Mortalitas tinggi Dasar yg lebar – fertilitas tinggi Source: United Nations Demographic Yearbook

Fertilitas dan Mortalitas Rendah WWII First baby boom Fire horse year Second baby boom Low fertility level Source: United Nations Demographic Yearbook

Deteksi Kesalahan • • • Kurang cacah pada umur < 2 tahun Age heaping pada usia dewasa Tingkat fertilitas tinggi Penduduk lebih sedikit pada umur 20 – 24 – kejadian luar biasa pada tahun 1950 -55? Lebih sedikit laki-laki dibandingkan perempuan pada umur 20 – 44 – migrasi tenaga kerja keluar? Source: Reproduced using data from U. S. Census Bureau, Evaluating Censuses of Population and Housing

Deteksi Kesalahan Age heaping? Kurang cacah anak? Migrasi masuk tenaga kerja Source: United Nations Demographic Yearbook

Analisis Kohor secara Grafik • Penelusuran kohor pada beberapa periode sensus • Jumlah masing-masing kohor akan menurun antara suatu sensus dengan sensus berikutnya karena faktor kematian, jika tidak ada pengaruh migrasi yang signifikan • Struktur umur (garis umur) masing-masing sensus akan memiliki pola yang sama jika tidak ada kesalahan sensus • Dengan mengamati kohor dari waktu ke waktu, dapat dievaluasi pengaruh kejadian luar biasa dan faktor-faktor distorsi lainnya

Analisis Kohor secara Grafik: Contoh • Untuk analisis kita kumpulkan data berdasarkan kohor kelahiran • Mengikuti periode sensus, kohor lebih muda ditambahkan dan kohor lebih tua dihilangkan • Keluarkan kategori umur open-ended Source: United Nations Demographic Yearbook

Analisis Kohor secara Grafik: Contoh Source: United Nations Demographic Yearbook

Rasio Umur (1) • Jika tidak ada perubahan yang signifikan pada fertilitas, mortalitas, migrasi faktor distorsi lainnya, jumlah kohor tertentu hampir sama dengan rata-rata jumlah kohor sebelum dan sesudahnya Age Population 15 - 19 a 20 - 24 b 25 - 29 c

Rasio Umur (2) • Rasio umur untuk kelompok umur x ke x+4 • 5 ARx = rasio umur untuk kelompok umur x ke x+4 • 5 Px = jumlah penduduk kel. umur x ke x+4 • 5 Px-5 = jumlah penduduk kel. umur di bawahnya • 5 Px+5 = jumlah penduduk kel. umur di atasnya

Rasio umur (3) Source: United Nations Demographic Yearbook

Rasio umur (4) Source: United Nations Demographic Yearbook

Rasio Jenis Kelamin (1) 5 Mx = Jumlah laki-laki pada kelompok umur tertentu 5 Fx = Jumlah perempuan pada kelompok umur tertentu yang sama

Rasio Jenis Kelamin (2) Slightly higher mortality among males in younger ages reverses SR – migration could also play a role In most societies the SRB is slightly over 1. 0 Considerable female advantage in mortality at older ages Source: United Nations Demographic Yearbook

Rasio Jenis Kelamin (3) – Analisis Kohor Secara umum, sex ratio menurun mengikuti periode sensus, karena kematian laki-laki lebih tinggi dibandingkan perempuan Source: United Nations Demographic Yearbook

Indeks Whipple • Whipple mengevaluasi kesalahan pelaporan umur dengan anggapan kesalahan sebagian besar terletak pada umur 23 -62 tahun. Antara umur -umur tersebut banyak menyukai umur-umur yang berakhiran angka 0 dan 5. • Jika semua penduduk yang berumur 23 sampai 62 tahun melaporkan umurnya berakhiran angka 0 atau 5, nilai indeks = 500. • Sebaliknya jika pelaporan umur antara 23 tahun sampai dengan 62 tahun tersebut benar, nilai indeks = 100. • Dengan demikian, semakin dekat nilai indeks dengan 100, pelaporan umur makin mendekati kecermatan. Indeks Whipple = Jika heaping terjadi pada angka 0, rumusnya: Indeks Whipple = Source: Shryock and Siegel, 1976, Methods and Materials of Demography

Indeks Whipple (2) • Kategori Indeks Whipple: • Sangat akurat • • Relatif akurat OK Buruk Sangat buruk <= 105 – 109. 9 110 – 124. 9 125 – 174. 9 >= 175

Indeks Whipple Negara-Negara di Dunia Source: United Nations Demographic Yearbook

Contoh Penurunan Indeks Whipple Dalam jangka panjang, umumnya nilai indeks whipple akan menurun, misalnya karena adanya perbaikan pelaporan umur

Indeks Myers’ Blended • Secara konsep sama dengan indeks whipple, kecuali bahwa indeks Myer mempertimbangkan age heaping tidak hanya pada angka 0 dan 5 saja, tetapi pada semua angka (0 – 9) • Indeks Myer antara 0 – 90. Nilai 0 menunjukkan tidak adanya age heaping dan 90 menunjukkan bahwa seluruh umur dilaporkan pada akhiran angka yang sama • Myer memberi patokan bahwa bila hasil indeks lebih kecil dari 10 % berarti pelaporan dan pencatatan umur data cukup baik.

Cara Perhitungan Indeks Myer • Kolom (1) : Dari distribusi umur penduduk umur tunggal, dapat diperoleh kelompok penduduk dengan umur yang berakhiran dengan 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9. Kelompok-kelompok ini disebut Terminal Digit. • Kolom (2) : Jumlahkan penduduk sesuai kelompok terminal digit dimulai dari umur a. Misalnya a = 10 tahun. Untuk terminal digit 5 maka jumlahkan semua penduduk yang berumur 15, 25, 35, 45, 55, 65, dan 75 tahun. • Kolom (3) : Jumlahkan penduduk sesuai kelompok terminal digit dimulai dari umur a+10. Karena a = 10 maka area penjumlahan dimulai dari penduduk umur 20 tahun. Untuk terminal digit 5, jumlahkan semua penduduk yang berumur 25, 35, 45, 55, 65, dan 75 tahun.

Cara Perhitungan Indeks Myer • Kolom (4) : Adalah koeffisien penimbang untuk kolom (2). • Kolom (5) : Adalah koeffisien penimbang untuk kolom (3). • Kolom (6) : Blended Population = Kol (2) * Kol (4) + Kol (3) * Kol (5). • Kolom (7) : Distribusi persentase dari kolom (6) terhadap jumlahnya. • Kolom (8) : Deviasi kolom (7) terhadap 10 % atau kolom (7) – 10, 00. Jumlah. Kolom (8) adalah jumlah mutlak. • Indeks Myer adalah : ½ x Jumlah Kolom (8)

Indeks Myer Provinsi Jambi Tahun 2010 : Contoh Perhitungan

United Nations Age-sex Accuracy Index • Index ini menggabungkan akurasio umur untuk laki-laki dan perempuan dengan akurasi dari ratio jenis kelamin. • Kriteria Indeks • <20: akurat • ≥ 20 and ≤ 40: tidak akurat • >40: sangat tidak akurat

United Nations Age-sex Accuracy Index Provinsi Jambi