R. Kasim, Anandita
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Perbandingan Analisis Pengaruh IPM Versi BPS dan UNDP Terhadap TFR di Indonesia Menggunakan Model Koyck: Perbandingan Analisis Pengaruh IPM Versi BPS dan UNDP Terhadap TFR di Indonesia Menggunakan Model Koyck R. Kasim, Anandita
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 3 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol2.iss.3.art26

Abstract

Sebagai salah satu negara berkembang dengan populasi terbesar di dunia, Indonesia menghadapi kompleksitas dalam mengelola pertumbuhan penduduk. Menurut proyeksi BPS dari sensus penduduk 2020, populasi Indonesia mencapai 278.696.200 jiwa pada tahun 2023. Salah satu hal yang sangat berkaitan erat dengan pertumbuhan penduduk adalah angka kelahiran atau fertilitas, yang diukur dengan Total Fertility Rate (TFR). Setiap tahunnya TFR Indonesia menurun 0.01 – 0.02 indeks. Penurunan ini memang tidak terlalu besar, dan jika dilihat dari sisi penerapan kebijakan program Keluarga Berencana yang dilaksanakan oleh Indonesia selama ini, justru memberikan suatu “hal positif”, karena itu artinya penerapan kebijakan tersebut seiring waktu berjalan sesuai target. Akan tetapi, apabila TFR terus dibiarkan menurun, jumlah anak masa depan Indonesia juga akan terus mengalami penurunan, yang kemudian juga pasti akan berdampak pada penurunan jumlah penduduk di masa depan, seperti yang terjadi di Korea Selatan. Dalam permasalahan ini, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) menjadi salah satu tolak ukur yang penting. Penelitian-penelitian sebelumnya menunjukkan hasil yang beragam mengenai hubungan antara IPM dan TFR, sehingga perlu adanya pengkajian lebih lanjut. Terdapat perbedaan metode perhitungan antara IPM yang diukur oleh BPS dan UNDP. Perbedaan tersebut mempengaruhi analisis pengaruh IPM terhadap TFR. Penelitian ini menggunakan metode distributed time lag model koyck dengan memperhitungkan efek lag untuk memberikan gambaran yang lebih dinamis.