Review Makalah: Piramida Populasi untuk Tingkat Kesuburan Total

Piramida Populasi Menghasilkan Perkiraan Akurat Tingkat Kesuburan Total

Ditulis oleh Miara Dare Marvela

Makalah aslinya ditulis oleh Mathew E. Hauer dan Carl P. Schmertmann yang berafiliasi dengan Departemen Sosiologi dan Pusat Demografi dan Kesehatan Penduduk, Florida State University, Tallahassee, Florida, AS. Mereka mengeksplorasi metode baru untuk memperkirakan Tingkat Kesuburan Total (Total Fertility Rates) menggunakan piramida populasi.

IDE UTAMA

TFR adalah ukuran penting yang menunjukkan jumlah rata-rata anak yang lahir dari seorang wanita selama hidupnya. Menghitung TFR secara akurat sangat penting untuk memahami dinamika populasi.

Metode tradisional untuk menghitung TFR dapat menjadi tantangan, terutama di daerah atau periode tanpa catatan kelahiran yang terperinci.

Oleh karena itu studi ini memperkenalkan metode baru untuk memperkirakan TFR menggunakan piramida populasi.

POIN KUNCI

Mengapa piramida populasi? Piramida populasi menyediakan data visual mengenai distribusi umur dan jenis kelamin dalam suatu populasi. Informasi ini bisa menggambarkan pola kelahiran dan kematian yang telah terjadi di masa lalu, yang secara tidak langsung berkaitan dengan tingkat fertilitas.

Penelitian ini menggunakan struktur usia yang ditampilkan dalam piramida populasi untuk memperkirakan berapa banyak rata-rata anak yang dilahirkan oleh seorang wanita. Hal ini didasarkan pada asumsi bahwa pola distribusi umur dalam populasi adalah hasil dari tingkat kelahiran dan kematian di masa lalu.

Para penulis mengembangkan lima cara berbeda (varian) untuk memperkirakan TFR menggunakan piramida populasi:

1. Metode sederhana: Metode ini mungkin tidak memerlukan data tambahan atau asumsi kompleks, sehingga cocok untuk situasi dengan ketersediaan data yang terbatas.

2. Metode yang menyesuaikan dengan mortalitas: Menggunakan data mortalitas bisa memberikan estimasi TFR yang lebih akurat di populasi dengan tingkat kematian yang tinggi atau bervariasi.

3. Metode dengan data historis: Pendekatan ini mungkin menggunakan data historis tentang kelahiran dan kematian untuk memperbaiki estimasi. Sangat berguna dalam mempelajari populasi di masa lalu atau di daerah dengan pencatatan data yang kurang lengkap.

4. Metode gabungan dengan sumber data lain: Metode ini mungkin menggabungkan data piramida populasi dengan sumber data eksternal, seperti survei atau sensus. Penggabungan data ini dapat meningkatkan keakuratan dalam kondisi tertentu, seperti pada sub-populasi khusus.

5. Metode analitik atau model matematika kompleks: Varian ini mungkin melibatkan penggunaan model matematika lanjutan atau teknik analisis statistik yang lebih rumit.

Mereka menguji 5 metode ini menggunakan lebih dari 2400 jadwal kesuburan (kumpulan data) dari berbagai sumber, termasuk populasi manusia dan bahkan spesies non-manusia. Metode paling sederhana menunjukkan kesalahan median hanya 0,09 kelahiran per wanita, menunjukkan akurasi tinggi.

Metode baru dapat diterapkan pada berbagai situasi, termasuk sub-populasi, wilayah geografis yang berbeda, dan data historis, di mana metode tradisional tidak layak.

KENAPA DIPERLUKAN?

Penelitian ini dapat secara signifikan berdampak pada studi demografi, terutama di daerah yang tidak memiliki data kelahiran dan kesuburan yang terperinci.

Ini juga dapat membantu dalam memahami dinamika populasi dalam konteks historis, di daerah dengan data terbatas, dan bahkan dalam mempelajari pola kesuburan pada spesies non-manusia.

Metode-metode ini dapat berkontribusi pada pembuatan kebijakan dan perencanaan yang lebih baik, karena mereka menyediakan cara yang lebih mudah diakses dan fleksibel untuk memperkirakan tingkat kesuburan.

Untuk makalah asli dan detail lebih lengkapnya silahkan kunjungi link di bawah ini:

Sumber