1. FAHARUDDIN, M.Si.
Kasi Statistik Kesra
Badan Pusat Statistik
Provinsi Sumatera Selatan

2. Definisi
 Kesehatan
WHO :
“ Health is a state of complete physical,
mental, and social well-being and not
merely the absence of disease or
infirmity”
UU no. 36 Tahun 2009 :
adalah keadaan sehat, baik secara fisik,
mental, spritual maupun sosial yang
memungkinkan setiap orang untuk hidup
produktif secara sosial dan ekonomis.

3. Dinamika Status Kesehatan Masyarakat:
kaitan pelbagai determinan
DETERMINAN SOSIAL-EKONOMI
KONTAMINASI KURANG
FAKTOR IBU CEDERA
LINGKUNGAN GIZI
Framework Mosley and Chen
STATUS
SEHAT KESEHATAN SAKIT
KURATIF TAMBAH
PARAH
KONTROL PREVENTIF
KESEHATAN KEMATIAN
PRIBADI

4. Kebutuhan Informasi untuk Kebijakan
 Jenis Informasi untuk perumusan kebijakan, perencanaan,
monitoring, dan evaluasi
 Cakupan permasalahan: derajat dan status kesehatan
masyarakat, upaya (pemeliharaan) kesehatan,
pembiayaan pemeliharaan kesehatan, kesehatan
lingkungan
 Monitoring target MDGs, misal:
 Angka kematian bayi 19 per 1000 kelahiran
 Angka Kematian Maternal 110 per 100.000 kelahiran hidup
 Prevalensi Gizi Kurang 18 persen

5. Investasi Kesehatan  MDGs
Millenium Declaration oleh General Assembly PBB tahun
2000, dengan goals sebagai berikut:
 Menghilangkan kemiskinan dan kelaparan
 Pendidikan dasar yang universal
 Kesetaraan gender & pemberdayaan
perempuan
 Penurunan kematian anak
 Penurunan kematian ibu
 Penanggulangan HIV/AIDS, tbc, malaria, dll
 Keserasian lingkungan yg
berkesinambungan + air bersih
 Kemitraan global untuk pembangunan

6. Pencapaian Indikator Utama
Pembangunan Kesehatan
Indikator utama Target Target Kondisi Kondisi
MDG’s RPJMN saat ini Saat ini
20151) 2009 Nas Sumsel
(2007) (2007)
Umur Harapan Hidup - 70,6 69,2
(Tahun)
Angka Kematian bayi 19 26 342)
(per 1000 KLH)
Angka Kematian 110 226 2282)
Maternal (per 100 ribu
KLH)
Prevalensi Gizi Kurang 18 20 13
(%)
1). Lets Speak Out for MDGs: Achieving the Millennium Development Goals in Indonesia. Bappenas, 2008
2). SDKI 2007 (preliminary report)

7. Jenis Informasi Statistik
 Status dan derajat kesehatan masyarakat
 Kematian: bayi, balita, ibu melahirkan,
 Morbiditas: penyakit spesifik, penyakit menular, kesehatan lingkungan,
malaria, tuberkulosa,
 Perilaku hidup sehat: merokok, makanan, olahraga
 Upaya perbaikan gizi masyarakat
 Status gizi: balita, WUS, ibu hamil dan menyusui
 Pemenuhan gizi seimbang dan konsumsi garam iodium
 Upaya kesehatan masyarakat
 Kesehatan reproduksi: ANC (K4), persalinan oleh nakes,
 Pemeliharaan kesehatan dan pengobatan: preventif dan kuratif
 Pendanaan kesehatan: asuransi kesehatan
 Pemanfaatan fasilitas kesehatan: imunisasi, layanan KB

8. INDIKATOR KESEHATAN (1)
 Indikator Rujukan  Jumlah penduduk
 Jumlah bayi
 Jumlah balita
 Jumlah wanita usia subur
 Jumlah wanita usia 15-24 tahun
 Jumlah lansia
 Jumlah rumah tangga
 Rata-rata jumlah anggota rumah
tangga
 Jumlah penduduk yang dilindungi
asuransi kesehatan

9. INDIKATOR KESEHATAN (2)
 Indikator Rujukan  Rata-rata pengeluaran rumah tangga
untuk kesehatan (Rp per kapita per
tahun)
 % belanja pembangunan sektor
kesehatan
 % belanja daerah untuk
pembangunan
 % belanja pembangunan sektor
kesehatan terhadap belanja
pembangunan
 satuan biaya penyelenggaraan
pemeliharaan kesehatan dasar

10. INDIKATOR KESEHATAN (3)
 Indikator Status dan  Angka kematian bayi
 Angka kematian balita
derajat kesehatan
 Angka kematian ibu
 Prevalensi malaria
 Prevalensi tuberkulosa
 % penduduk dengan keluhan
kesehatan
 Status gizi balita
 Status gizi wanita usia subur
 % Bayi dengan Berat Lahir Rendah
(< 2,5 kg)
 Rata-rata lama sakit (hari)
 % penduduk tidak mencapai usia
40 tahun

11. INDIKATOR KESEHATAN (4)
 Indikator Upaya  Jumlah tenaga kesehatan (dokter, bidan,
kesehatan paramedis) per 10.000 penduduk
 Jumlah tempat tidur RS per 10.000
penduduk
 Angka kunjungan ke fasilitas kesehatan
 Angka kontak ke fasilitas kesehatan
 Angka kunjungan K4
 % ibu hamil mendapat imunisasi TT
 % persalinan dibantu nakes
 % bayi mendapat imunisasi dasar
lengkap

12. INDIKATOR KESEHATAN (5)
 Indikator Kesehatan  % rumah mempunyai saluran
lingkungan pembuangan limbah rumah
permukiman tangga
 % rumah dengan saluran
pembuangan limbah rumah
tangga yang buruk [tergenang]
 % rumah tangga dengan sistem
DEFINISI AIR BERSIH: pembuangan sampah
air kemasan, PAM, sumber air  % rumah tangga dengan jamban
terlindung [mata air dan sumur] tangki septik
dengan jarak dari penampungan
limbah rumah tangga > 10 meter  % rumah tangga mengkonsumsi
air bersih*

14. Apa Itu Demografi?
 Bogue, 1969: Studi statistik dan matematik mengenai
ukuran, komposisi dan distribusi wilayah dari populasi
manusia serta perubahan aspek-aspek ini dari waktu
ke waktu yang dipengaruhi oleh lima proses berupa
fertilitas, mortalitas, perkawinan, migrasi dan mobilitas
sosial
 Swanson and Siegel, 2004: Studi ilmiah mengenai
populasi manusia meliputi
ukuran, distribusi, komposisi, serta faktor-faktor yang
mempengaruhi perubahan pada ukuran, distribusi
dan komposisinya.

15. Cakupan Demografi
Demografi menitikberatkan pada lima
aspek mengenai populasi manusia :
a. Ukuran atau jumlah penduduk
b. Distribusi penduduk antar wilayah
c. Komposisi penduduk
d. Perubahan penduduk
e. Determinan sosial ekonomi serta dampak dari
perubahan penduduk

16. Sumber Data
Kependudukan
 Registrasi Penduduk
 Sensus Penduduk:
 Periode 10 tahunan
 1961, 1971, 1980, 1990, 2000, 2010
 Survei
 Survei Penduduk Antar Sensus (SUPAS)
 1985, 1995, 2005
 Estimasi dan Proyeksi

17. Jenis Data Kependudukan
yang Dihasilkan BPS
1. Jumlah Penduduk
2. Laju Pertumbuhan Penduduk
3. Distribusi Penduduk Antar Wilayah Administrasi
4. Komposisi Penduduk:
• Menurut Umur
• Menurut Jenis Kelamin
• Menurut Pendidikan
• Menurut Status Perkawinan
• Menurut Agama
5. Migrasi
• Life-time Migration
• Recent Migration
• Total Migration
6. Angka-Angka Estimasi
• ASFR, TFR, IMR, MMR, dll.

18. Tiga faktor yang mempengaruhi
perubahan jumlah penduduk suatu
daerah
 Kejadian kematian (Mortalitas)
 Kejadian kelahiran (Fertilitas)
 Migrasi masuk/keluar
Tiga faktor ini sering disebut sebagai
komponen pertumbuhan penduduk

19. Faktor-faktor lain :
* Status perkawinan, perceraian
* Perubahan status dan kondisi sosial tidak
mempengaruhi jumlah penduduk tetapi
menentukan struktur dan komposisi penduduk

20. MORTALITAS
Ukuran yang sering dipakai adalah
 CDR(Crude Death Rate)
CDR= Σ Kematian Selama 1 Tahun X 1000
Σ Penduduk Pertengahan Tahun
 ASDR (Age Spesific Death Rate)
ASDR = Σ Kematian Umur (X) Slm 1 Tahun X 1000
Σ Penduduk Umur(X)Pertengahan Thn
 IMR (Infant Mortality Rate)
IMR = Σ Kematian Bayi(umur<12bln) slm 1 thn X 1000
Σ Kelahiran selama satu tahun

21. Expectation Of Life
 Angka harapan hidup adalah rata-rata
jumlah tahun/umur yang diharapkan dilalui
oleh seseorang sejak ia lahir.
 Angka ini sangat dipengaruhi oleh kematian
bayi dan anak karena kematian pada saat itu
berarti hilangnya peluang untuk hidup yang
lebih panjang

22. FERTILITAS
Ukuran-ukuran fertilitas
 CBR(Crude Birth Rate)
CBR= Σ Kelahiran hidup selama 1 thn X 1000
Σ penduduk pertengahan tahun
 ASFR (Age Spesific Fertility Rate)
ASFR = Σ Kelahiran pada ibu umur (x) X 1000
Σ Jumlah wanita umur (x)
 TFR (Total Fertility Rate) yaitu rata-rata anak yang
dilahirkan oleh perempuan sepanjang kemampuan
reproduksinya. Biasanya umur reproduksi adalah 15-49
tahun. Secara Matematis, TFR adalah jumlah ASFR.

23. MIGRASI
Berbeda dengan kelahiran atau kematian yang
hanya terjadi sekali pada setiap individu, migrasi
dapat terjadi berulang-ulang
Migrasi semasa hidup(tempat tinggal sekarang
dan tempat lahir)
Migrasi Risen
Migrasi tempat tinggal sekarang dan
sebelumnya

24. 2. Data Demografi/Kependudukan
•Sensus untuk menetukan jumlah dan komposisi
•Survei
•Registrasi Vital menentukan perubahan

25. 3. Sumber Data
 Sensus Penduduk (SP)
adalah suatu proses
pengumpulan, evaluasi, analisis dan publikasi
data demografi, sosial dan ekonomi seluruh
penduduk area tertentu yang punya batas jelas
untuk saat tertentu pula.
SP merupakan pekerjaan besar, kompleks, mahal
dan biasanya dilakukan oleh pemerintah.

26.  Registrasi Vital
Registrasi vital adalah pencatatan yang terus
meneru, permanen dari kejadian dan karakteristik
terutama untuk mendapatkan dokumen resmi sebagai
sumber data statistik. Hampir semua negara maju
pencatatan kelahiran, kematian, perkawinan dan
perceraian itu WAJIB. Di negara sedang
berkembang, sistem registrasi tidak berjalan baik.

27.  Sampel Survei
Kegunaan dari sampel survei adalah:
* Untuk mengumpulkan statistik vital dimana registrasi
penduduk tidak berjalan baik atau tidak sama sekali,
seperti di negara berkembang
* Mengumpulkan data demografi tambahan yang
tidak memungkinkan dikumpulkan melalui sensus
* Untuk menguji akurasi dari sumber data misalnya
menguji daftar pertanyaan sensus atau post
enumaration survey
* Melakukan sampel sensus yaitu mengumpulkan
data hanya untuk sebagian penduduk; Misal informasi
umur dan jenis kelamin untuk seluruh penduduk tetapi
sosio-ekonomi data utuk penduduk sampel saja

28. 4. Jenis-jenis Ukuran Dasar
 Angka absolut dan relatif
Hampir semua data demografi dalam angka
absolut. Angka absolut kelahiran harus
dihubungkan dengan jumlah penduduk total.
Dengan menghubungkan jumlah absolut kelahiran
dengan jumlah absolut orang dari suatu penduduk
didapat yang disebut angka relatif dari kelahiran.
Angka relatif ini dapat digunakan dalam
membandingkan kelahiran dari beberapa negara.

29.  Ratio, Rate, Persentase dan Proporsi
Ratio adalah perbandingan dari dua jumlah dan
dapat dinyatakan sebagai persen, perseribu atau
persejuta.
Contoh: sex ratio atau rasio jenis kelamin
yaitu perbandingan jumlah penduduk
perempuan dan penduduk laki-laki di
suatu negara/daerah.
Rate adalah perbandingan dua jumlah per waktu
tertentu. Rate memungkinkan kita untuk melihat
arah perkembangan suatu gejala berdasarkan time
series.
Contoh: Crude Birth Rate(Angka Kelahiran
Kasar) yaitu angka yang menunjukkan
banyaknya jumlah kelahiran yang
terjadi selama satu tahun di suatu daerah
per seribu penduduk daerah tersebut.

30. 5. Komposisi Jenis Kelamin
Penduduk
 Merupakan karakteristik seseorang yang tidak
berubah sejak lahir hingga mati.
 Ketidakseimbangan dalam struktur jenis kelamin
merupakan salah satu masalah kependudukan
yang dapat menyebabkan masalah sosial
ekonomi.
 Ukuran paling umum digunakan untuk melihat
struktrur jenis kelamin adalah sex ratio, yaitu
jumlah penduduk laki-laki per 100 penduduk
perempuan.
Sex Ratio = Jumlah Penduduk Laki-laki X 100
Jumlah Penduduk Perempuan

31. Analisa Rasio Jenis Kelamin
 Sex Ratio = 100, berarti jumlah penduduk laki-
laki seimbang dengan jumlah penduduk
perempuan
 Sex Ratio < 100, berarti jumlah penduduk laki-
laki lebih kecil daripada jumlah penduduk
perempuan
 Sex Ratio > 100, berarti jumlah penduduk laki-
laki lebih besar daripada jumlah penduduk
perempuan

32. 6. Dependency Ratio
 Dependency ratio sangat penting dalam studi
ekonomi, yaitu jumlah orang yang secara
ekonomi tidak aktif per seratus penduduk yang
aktif secara ekonomi. Jika informasi mengenai
aktivitas ekonomi tidak tersedia, biasanya
digunakan ratio antara penduduk 0-14 tahun dan
65+ terhadap penduduk 15-64 tahun. Oleh karena
itu dapat dihitung dari distribusi penduduk
menurut umur

33. Dependency ratio dibedakan menjadi
tiga :
 Total Dependency Ratio
= Σ pddk 0-14 thn + penduduk 65+ X 100
Σ penduduk 15-64
 Youth Dependency Ratio
= Σ Penduduk 0-14 thn X 100
Σ penduduk 15-64
 Aged Dependency Ratio
= Σ Penduduk 65 + X 100
Σ penduduk 15-64

35. Proyeksi Penduduk:
 adalah bukan merupakan ramalan
jumlah penduduk tetapi suatu
perhitungan ilmiah yang didasarkan
pada asumsi dari komponen-komponen
laju pertumbuhan penduduk, yaitu
kelahiran, kematian dan perpindahan
(migrasi). Ketiga komponen inilah yang
menentukan besarnya jumlah penduduk
dan struktur umur penduduk dimasa
yang akan datang

36. Metode Penghitungan Proyeksi
 Metode Komponen
Pt = Po + B – D + Min -Mout
 Geometrik
Pt = Po (1+r)t

37. Komponen yang diperlukan dalam
penghitungan proyeksi penduduk
 Data penduduk pada tahun dasar
 Tingkat kelahiran
 Tingkat kematian
 Angka migrasi netto

38. Penduduk Tahun Dasar
 Data harus mempunyai reference waktu
tertentu pertengahan tahun (31 Juni)
atau akhir tahun (31 Desember)
 Data penduduk menurut jenis kelamin
dan kelompok umur dengan komposisi
yang baik
 Data penduduk menurut daerah
perkotaan dan perdesaan
 Evaluasi data

39. Evaluasi Data
Kependudukan
Adanya Kesalahan dalam Pelaporan
Umur:
 Kesalahan Penuturan Umur (Age Misstatement)
 Digit Preference (Kecenderungan untuk
melaporkan umur yang berakhiran nol atau lima)
 Under-estimate untuk kelompok umur tertentu
misalnya pada kelompok 0-4, 5-9 dan kelompok
umur tua.

40. Metode Evaluasi Umur
1. Piramida Penduduk untuk melihat adanya age-
heaping (penumpukan umur)
2. Menghitung Indeks Keakurasian Pelaporan
Umur:
• Whipple’s Index (umur 0 atau 5)
• Myer’s Index (umur 1 s.d. 9)
• UN Index
3. Intercensal Cohort Analysis
4. Perbandingan dengan estimasi kependudukan
berdasarkan statistik kelahiran

41. Piramida Penduduk Umur Tunggal Sumsel
(SUPAS 2005)
90
85
80
75
70
65
60
55
50
Perempuan
45
Laki-laki
40
35
30
25
20
15
10
5
0
100.000 80.000 60.000 40.000 20.000 0 20.000 40.000 60.000 80.000 100.000

42. Piramida Penduduk Sumsel
(SUPAS 2005)
75 +
70-74
65-69
60-64
55-59
50-54
45-49
40-44 Perempuan
Laki-laki
35-39
30-34
25-29
20-24
15-19
10-14
5-9
0-4
500.000 400.000 300.000 200.000 100.000 0 100.000 200.000 300.000 400.000 500.000

43. Kelahiran
TFR, ASFR
 Tingkat kelahiran dimasa lampau
 Tingkat kelahiran dimasa mendatang
sesuai dengan target pemerintah seperti
target MDG’s
 Memperhatikan angka prevalensi
kontrasepsi

44. Kematian
IMR
 Tingkat kematian bayi dimasa lampau
 Tingkat kematian bayi dimasa
mendatang sesuai dengan target
pemerintah seperti target dalam MDG’s

45. Migrasi
 Migrasi masuk dimasa lampau,
menghitung penduduk dari daerah lain
yang tinggal sebagai penduduk didaerah
yang akan kita hitung proyeksinya
 Migrasi keluar dimasa lampau,
menghitung penduduk di daerah lain
yang berasal dari daerah yang akan kita
hitung proyeksinya
 Perkiraan angka migrasi masuk dan
keluar dimasa mendatang

46. Tahapan Perhitungan Proyeksi Penduduk
dengan Metode KOmponen
 Penentuan dan perapihan data dasar
 Penentuan asumsi kelahiran, kematian,
dan perpindahan
 Perhitungan proyeksi total
 Iterasi
 Perhitungan proyeksi penduduk daerah
perkotaan dan perdesaan

47. Penentuan dan Perapihan Data
Dasar
 Data dasar proyeksi adalah penduduk hasil
Sensus Penduduk 2000.
 Perapihan umur dilakukan dalam tiga tahap:
1. Kelompok umur 10-64 tahun dengan metode UN
yang disusun dalam paket komputer Micro Computer
Programs for Demographic Analysis (MCPDA).
2. Kelompok umur 65 tahun ke atas dengan
menggunakan distribusi penduduk 65 tahun ke atas
dari suatu negara yang penduduknya sudah stabil.
3. Kelompok umur 0-4 dan 5-9 tahun dengan
menggunakan data kelahiran waktu lampau

48. Penentuan Asumsi Kelahiran 1
 Asumsi fertilitas dibuat berdasarkan tren tingkat
fertilitas di masa lalu dan kebijakan pemerintah yang
berhubungan dengan tingkat fertilitas.
 Data yang digunakan untuk memperkirakan tingkat
fertilitas adalah data Sensus Penduduk 1971
(SP71), SP80, SP90, dan SP2000, serta data Survei
Penduduk Antar Sensus 1985 (SUPAS85) dan
SUPAS95.
 Selain menggunakan data kecenderungan tingkat
fertilitas masa lalu, juga digunakan informasi mengenai
target pencapaian tingkat fertilitas di masa yang akan
datang.

49. Penentuan Asumsi Kelahiran 2
 TFR Indonesia menurun sesuai dengan tren di
masa lampau, dan diproyeksikan akan mencapai
Net Reproduction Rate (NRR)=1 pada tahun 2015
dengan menggunakan fungsi logistik.
 TFR di setiap propinsi menurun dengan
kecepatan yang berbeda sesuai dengan tren di
masa lampau masing-masing propinsi dan
diproyeksikan dengan menggunakan rumus fungsi
logistik seperti proyeksi TFR Indonesia.

50. Penentuan Asumsi Kematian 3
 Penghitungan tingkat mortalitas (IMR) di masa yang akan
datang diproyeksikan dengan menggunakan rumus fungsi
logistik.
 Untuk tingkat propinsi hanya disiapkan satu set asumsi
mortalitas.
 Tingkat mortalitas (IMR) di setiap propinsi menurun dengan
kecepatan yang berbeda sesuai dengan tren di masa
lampau masing-masing propinsi dan diproyeksikan dengan
menggunakan rumus fungsi logistik seperti proyeksi IMR
Indonesia.

51. Mortalitas
k
Y=L+
1 + beat
dimana:
Y = Perkiraan IMR
L = Perkiraan asymtot bawah
k = Suatu besaran, dimana k+L=180 adalah
asymtot atas
a dan b = koefisien kurva logistik
t = waktu sebagai variabel bebas
e = konstanta eksponensial

52. Migrasi
 Migrasi Internasional neto dapat diabaikan
(diasumsikan sama dengan nol), karena orang
yang keluar-masuk Indonesia diperkirakan
seimbang dan relatif sangat kecil
dibandingkan dengan jumlah penduduk
Indonesia
 Sedangkan asumsi pola migrasi provinsi
dianggap sama dengan pola migrasi data
dasar yaitu pola migrasi berdasarkan data
SP2000.
 Pola migrasi yang dipakai adalah pola migrasi
risen tahun 1995-2000 dan dihitung dengan
metode Age Specific Net Migration Rate
(ASNMR) menurut umur dan jenis kelamin.

53. Migrasi
 ASNMR untuk penduduk 5 tahun ke atas baik laki-
laki maupun perempuan dihitung dengan rumus:
ASNMRi = Mig-Ini Mig-Outi / ( 5 x Pi mid 95-00 ) x 1000
dimana :
Mig-Ini = Migrasi masuk di provinsi i
Mig-Outi = Migrasi keluar di provinsi i
Pi mid 95-00 = Penduduk pertengahan tahun 1995-
2000

54. Perhitungan proyeksi
 Perhitungan proyeksi penduduk dilakukan secara
berjenjang. Mula-mula dihitung proyeksi penduduk
Indonesia, kemudian proyeksi penduduk per propinsi
untuk setiap periode.
 Jumlah penduduk hasil proyeksi per propinsi menurut
umur harus sama dengan jumlah penduduk hasil
proyeksi Indonesia.
 Untuk menyamakan hasil proyeksi penduduk per
propinsi menurut umur dan proyeksi tingkat nasional
menurut umur, harus dilakukan iterasi
 Selanjutnya dihitung proyeksi penduduk per
kabupaten/kota dan dilakukan iterasi agar jumlahnya
sama dengan proyeksi penduduk provinsi

55. Hasil Proyeksi
Hasil Proyeksi dengan program “Fivsin”
adalah :
 Penduduk menurut kelomok umur dan
jenis
kelamin
 Parameter Demografi :
- Total Fertility Rate (TFR)
- Infant Mortality Rate (IMR) menurut jenis
kelamin
- Expectation of Life at birth (E0) menurut jenis
kelamin
- Crude Birth Rate (CBR)
- Crude Death Rate (CDR)
- Rate of Natural Increase (RNI)