Proyeksi Eksponensial Modifikasi Sektor Kependudukan

34 hingga mendekati 1, n adalah tahun proyeksi, dan P adalah jumlah penduduk pada tahun dasar.

4. Model Proyeksi yang Lain

Selain model proyeksi di atas masih banyak model proyeksi lain yang tentu saja dengan berbagai kelebihan dan kelemahan masing-masing. Model proyeksi tersebut antara lain proyeksi dobel eksponensial, proyeksi model logistik dan proyeksi model perbandingan comparative model . Untuk kedua model proyeksi yang disebut terdahulu cukup jarang dipergunakan kerena memerlukan perhitungan yang lebih dan data time series yang cukup panjang. Hal ini cukup sulit untuk diterapkan di Indonesia karena lemahnya sistem pendataan dan penyimpanan data, terutama di daerah-daerah di Indonesia. Sedangkan proyeksi model perbandingan tidak realistis dilakukan karena adanya deviasi yang cukup tinggi antara suatu unit wilayah dengan unit wilayah di atas atau dibawahnya, serta tidak meratanya tingkat pertumbuhan penduduk dalam suatu wilayah. Proyeksi tersebut dapat diterapkan apabila laju pertumbuhan relatif merata dan stabil. Model proyeksi lain yang agak berbeda dengan model-model proyeksi di atas adalah proyeksi cohort survival methods . Model proyeksi ini agak unik karena teknis penghitungannya menggunakan matriks. Data yang dibutuhkan juga sangat detil karena harus dirinci dalam rentang umur tertentu cohort dan time series . Data- data tersebut meliputi jumlah kelahiran, jumlah kematian, migrasi ke dalam dan migrasi keluar. Dengan demikian, walaupun model proyeksi ini menghasilkan perhitungan yang cukup akurat, akan tetapi sulit diterapkan di Indonesia karena tidak tersedianya data yang dibutuhkan Oppenheim, 1980. 35 Metode proyeksi penduduk yang akan dipakai dalam penelitian adalah metode komponen cohort survival methods . Faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk, seandainya tidak ada perubahan luas wilayah adalah kelahiran, kematian, migrasi masuk imigrasi dan migrasi keluar emigrasi. Metode komponen menggunakan data base berdasarkan age spesific demographic rates angka demografi menurut kelompok umur cohort untuk memproyeksikan ke masa depan. Langkah-langkah yang ditempuh dalam metode ini adalah sebagai berikut: 1. Menghitung fertility rate Dalam notasi matriks: B = P 1 = B P ………………………………………….. 1 2. Menghitung survival rate Menghitung jumlah yang bertahan hidup pada kelompok umur berikutnya, yaitu dengan mengalikan survival rate kepada masing-masing cohort. Survival rate = 1- mortality rate , b 1 b 2 b 3 b 4 b … b i-3 b i-2 b i-1 b i i umur kelompok penduduk Jml th 1 selama i umur kelompok kelahiran Jml rates Fertility P b b i i i