Proyeksi Pertumbuhan Penduduk Kabupaten Lampung Selatan untuk Perencanaan Pembangunan Sumber Daya Manusia Menuju Indonesia Emas Tahun 2045
DOI:
https://doi.org/10.33830/saintek.v1i1.10040.2024Kata Kunci:
proyeksi penduduk, pemodelan, numerik, logistikAbstrak
Kabupaten Lampung Selatan merupakan daerah yang memiliki jumlah penduduk dengan usia produktif yang tinggi. Hal ini menunjukan bahwa Kabupaten Lampung Selatan berada pada masa bonus demografi berdasarkan jumlah penduduk usia produktif. Momentum ini dapat dimanfaatkan untuk persiapan pembangunan era Indonesia emas tahun 2045. Salah satu hal yang menjadi fokus perencanaan adalah tentang pengelolaan pertumbuhan penduduk. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah memprediksi pertumbuhan jumlah penduduk Kabupaten Lampung Selatan pada masa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan model logistik dan model numerik, kedua model tersebut dibangun dengan menggunakan data jumlah penduduk dari Badan Pusat Statistik Kabupaten Lampung Selatan. Setelah itu, akan digunakan data proyeksi Badan Pusat Statistik tahun 2023-2035 sebagai acuan pembanding hasil proyeksi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan secara numerik lebih baik digunakan dalam rentang waktu yang singkat, hal ini dikarenakan pendekatan model numerik pada penelitian ini tidak memiliki batasan sehingga saat disimulasikan untuk rentang waktu yang panjang model numerik ini bertambah lebih pesat dibanding dengan model logistik. Terlepas dari itu pertumbuhan penduduk akan terus bertambah secara signifikan hingga tahun 2045. Oleh karena itu, pemerintah dituntut untuk dapat mengambil tindakan antisipatif dalam pencegahan permasalahan yang akan ditimbulkan. Proyeksi pertumbuhan penduduk dapat menjadi kunci dalam perencanaan jangka panjang terutama dalam aspek pendidikan, kesehatan dan lapangan pekerjaan.
Referensi
Afifah & Arifin, A. Z., 2022. Analisis Pertumbuhan Tanaman Jati di Lahan Reklamasi Dengan Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana. Math Vision, Vol. 04, pp. 51-52.
BPS, 2013. Proyeksi Penduduk Indonesia 2010-2035. Jakarta: Badan Pusat Statistik, Jakarta- Indonesia.
Chapra, S. C. & Canale, R. P., 2010. Numerical Methods for Engineers. 6th penyunt. s.l.:McGraw-Hill.
Dian Pratiwi, C., 2020. APLIKASI PERSAMAAN DIFERENSIAL MODEL POPULASI LOGISTIK UNTUK MENGESTIMASI PENDUDUK DI KOTA BALIKPAPAN. AdMathEdu, Volume 10, pp. 69-72.
Enkekes, Y. & Fauzi, R., 2023. Simulasi Terbentuknya Gelombang Permukaan Akibat Adanya Longsoran Bawah Laut (Metode Lax-Friedrich). Indonesian Journal of Applied Mathematics, 2(2), pp. 40-43.
Fauzi, R. & Wiryanto, L., 2017. On the staggered scheme for shallow water model down an inclined channel. s.l., AIP Conference Proceedings.
Fauzi, R. & Wiryanto, L., 2020. Numerical simulation of roll waves in an inclined channel. Adv. Appl. Fluid Mech, 24(1-2), pp. 1-10.
Fauzi, R. & Wiryanto, L., 2021. Momentum conservative scheme for simulating granular landslide over an inclined rigid bed. Advances and Applications in Fluid Mechanics, Volume 27, pp. 37-45.
Fauzi, R. & Wiryanto, L., 2023. Numerical simulation of granular landslide using predictor- corrector method. s.l., AIP Conference Proceedings.
Ghebyla Najla Ayuni, D. F., 2019. Penerapan Metode Regresi Linier Untuk Prediksi Penjualan Properti Pada PT XYZ. Jurnal Telematika, Vol. 14, p. 2.
Ghozi, A., Aprianti, A., Dimas, A. & Fauzi, R., 2022. Analisis Prediksi Data Kasus Covid-19 di Provinsi Lampung Menggunakan Recurrent Neural Network (RNN). Indonesian Journal of Applied Mathematics, 2(1), pp. 25-32.
Havid Syafwan, M. S. W. R. R. Y., 2018. Pemograman Komputasi Rumus Eksplisit Metode Beda Hingga Untuk Turunan Pertama dengan Menggunakan Matlab. Seminar Nasional Royal (SENAR).
Louisa, L., Fauzi, R. & Nugraha, E., 2022. Forecasting of Retirement Insurance Filled via Internet by ARIMA Models. Journal of Actuarial, Finance, and Risk Management, 1(1- 8), p. 1.
Nabillah, I. & Ranggadara, I., 2020. Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut. Journal of Information System, Volume V, p. 254.
Nafi'iyah, N. & Aulia, N. N., 2022. Prediksi Harga Minyak Sayuran Data Kaggle dengan Regresi Linear Berganda dan Backpropagation. Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA, Volume 12, pp. 142-143.
Nasional, K. P. P. N. P. P., 2024. Rancangan Akhir Rencana Pembangunan Jangka Panjang Nasiobal 2025-2045. Jakarta: BAPPENAS.
Pandu, Y. K., 2020. Prediksi Penduduk Kabupaten Alor dengan Menggunakan Model Pertumbuhan Logistik pada Beberapa Tahun Mendatang. Asimtot: Jurnal Kependidikan Matematika, Volume 2, pp. 78-80.
Puspita, J. W. et al., 2023. Modeling and descriptive analysis of dengue cases in Palu City, Indonesia. Elsevier.
Putra, S., Imran, M., Putri, A. & Marjulisa, R., 2023. Variant of Trapezoidal-Newton Method for Solving Nonlinear Equations and its Dynamics. International Journal of Quantitative Research and Modeling, Volume 4, pp. 230-232.
Putri, S. R., Noviani, E. & Y., 2022. Prediksi Jumlah Penduduk dengan Persamaan Logistik Menggunakan Metode Adams-Bashforth-Moulton (Studi Kasus: Kalimantan Barat). Buletin Ilmiah Mat. Stat dan Terapannya (Bimaster), p. 160.
Sianturi, G. & Fauzi, R., 2023. Pemodelan Kedalaman Laut Pada Perairan Selat Sunda Dan Sekitarnya Menggunakan Neural Network. s.l., Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi" SainTek".
Side, S., Wahyuni, M. S. & A. R., 2019. Solusi Numerik Model Verhulst pada Estimasi Pertumbuhan Hasil Panen Padi dengan Metode Adam Bashforth-Moulton (ABM). Journal of Mathematics, Computations, and Statistics, pp. 93-94.
Sutikno, A. N., 2020. Bonus Demografi di Indonesia. Visioner, p. 421.
