Cara Menghitung Proyeksi Penduduk

Proyeksi populasi adalah persamaan matematis yang menghitung perkiraan tingkat pertumbuhan atau perubahan populasi masa depan berdasarkan populasi saat ini. Pemerintah menggunakan proyeksi penduduk untuk perencanaan kesehatan masyarakat, kesiapsiagaan, perumahan, bantuan, dan pembangunan sekolah dan rumah sakit. Informasi tersebut juga membantu bisnis dan pemasaran.

TL; DR (Terlalu Panjang; Tidak Membaca)

Anda dapat menggunakan rumus untuk menghitung populasi saat ini dan tingkat pertumbuhan untuk memprediksi populasi masa depan. Informasi tersebut digunakan untuk perencanaan pemerintah, layanan dan bisnis. Perhitungan yang lebih spesifik untuk proyeksi populasi mungkin diperlukan di tingkat lokal dan untuk mengatasi efek samping.

Persamaan sederhana untuk proyeksi penduduk dapat dinyatakan sebagai:

Nt=Pe^rt

Dalam persamaan ini, (Nt) adalah jumlah orang di masa mendatang, dan (P) sama dengan populasi saat ini. Di sebelah (P) adalah (e), yang merupakan basis logaritma natural dari 2,71828; (r) mewakili tingkat kenaikan dibagi 100, dan (t) mewakili periode waktu.

Proyeksi penduduk dapat digunakan untuk perencanaan penggunaan makanan dan air, dan layanan publik seperti kesehatan dan pendidikan. Zonasi dan batas demografis lainnya bergantung pada proyeksi populasi juga. Bisnis menggunakan proyeksi populasi untuk perencanaan dan pemasaran lokasi toko. Proyeksi semacam itu juga mempengaruhi pendanaan federal dan negara bagian.

Sementara persamaan seperti itu tampak mudah, banyak variabel ikut bermain untuk proyeksi populasi. Ketika ahli demografi sensus membuat proyeksi penduduk, mereka harus menggunakan komponen fertilitas, mortalitas dan migrasi bersih, yang semuanya berkontribusi pada perkiraan dan proyeksi pertumbuhan penduduk. Demografi mendasarkan tingkat kesuburan dan kematian pada statistik kelahiran dan kematian. Proyeksi menggunakan asumsi bahwa tren demografi baru-baru ini akan terus berlanjut. Mereka tidak memprediksi tren masa depan dalam populasi.

Hal ini menimbulkan masalah, seperti proyeksi tren terkini yang cenderung tidak memperhitungkan peristiwa lain yang dapat mengubah bentuk pertumbuhan penduduk. Misalnya, skenario konflik, bencana epidemiologi, bencana alam dan cuaca ekstrem, serta kelangkaan pangan lebih mendesak dalam konteks perubahan iklim. Variabel potensial ini membuat proyeksi populasi lebih sulit, terutama di tingkat lokal (seperti tingkat kabupaten) daripada global atau nasional.

Faktor yang menantang termasuk ukuran negara dan periode waktu. Negara-negara kurang berkembang cenderung memiliki data tingkat kelahiran dan kematian yang kurang dapat diandalkan, dan para analis cenderung bekerja lebih banyak dengan negara-negara yang lebih besar. Proyeksi jangka panjang bergantung pada asumsi tentang masa depan dan tren kesuburan, kematian dan migrasi. Sekali lagi, dengan perubahan iklim, kerusuhan politik, dan peristiwa tak terduga lainnya, pola migrasi dapat berubah secara tak terduga. Epidemi dapat mempengaruhi tingkat kelahiran dan kematian. Pada dasarnya, lebih sulit untuk memproyeksikan ukuran populasi masa depan dengan akurasi tinggi.

Untuk lebih banyak proyeksi penduduk lokal, ahli demografi dapat menggunakan pendekatan berbeda yang memperhitungkan berbagai efek pada distribusi penduduk lokal. Salah satu contohnya adalah pemodelan dasimetri cerdas. Pemodelan proyeksi spasial eksplisit ini menggabungkan pengaruh sosial ekonomi dan budaya pada pertumbuhan populasi spasial pada skala yang lebih kecil.

Ketika populasi manusia mendekati hampir 10 miliar pada tahun 2050, perubahan iklim dan faktor sosial ekonomi akan terus menjadi tantangan bagi para ahli demografi. Kebutuhan akan model proyeksi populasi yang lebih akurat menjadi lebih penting dan lebih berharga bagi semua orang.