Proyeksi populasi adalah persamaan matematis yang menghitung perkiraan tingkat pertumbuhan atau perubahan populasi di 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 Dibaca)
Anda dapat menggunakan rumus untuk menghitung populasi saat ini dan tingkat pertumbuhan untuk memprediksi populasi masa depan. Informasi tersebut digunakan untuk perencanaan, layanan, dan bisnis pemerintah. Perhitungan yang lebih spesifik untuk proyeksi populasi mungkin diperlukan di tingkat lokal dan untuk mengatasi kejadian buruk.
Persamaan Sederhana untuk Persamaan Populasi
Persamaan sederhana untuk proyeksi penduduk dapat dinyatakan sebagai:
Nt=Pe rt
Dalam persamaan ini, (Nt) adalah jumlah penduduk di masa mendatang, dan (P) sama dengan jumlah penduduk saat ini. Di samping (P) adalah (e), yang merupakan basis logaritma natural dari 2,71828; (r) mewakili tingkat kenaikan dibagi 100, dan (t) mewakili periode waktu.
Penggunaan untuk Proyeksi Penduduk
Proyeksi populasi dapat digunakan untuk perencanaan penggunaan makanan dan air, dan layanan publik seperti kesehatan dan pendidikan. Zonasi dan batasan demografis lainnya juga bergantung pada proyeksi populasi. Bisnis menggunakan proyeksi populasi untuk perencanaan dan pemasaran lokasi toko. Proyeksi semacam itu juga memengaruhi pendanaan federal dan negara bagian.
Variabel dan Tantangan
Meskipun persamaan seperti itu tampak mudah, banyak variabel berperan untuk proyeksi populasi. Ketika ahli demografi sensus membuat proyeksi populasi, mereka harus menggunakan komponen fertilitas, mortalitas, dan migrasi bersih, yang semuanya berkontribusi pada estimasi dan proyeksi pertumbuhan populasi. Para ahli demografi mendasarkan angka fertilitas dan mortalitas pada statistik kelahiran dan kematian. Proyeksi menggunakan asumsi bahwa tren demografi terkini akan terus berlanjut. Mereka tidak memprediksi tren populasi di masa depan.
Hal ini menimbulkan masalah, seperti proyeksi tren terkini yang cenderung tidak memperhitungkan peristiwa lain yang dapat mengubah bentuk pertumbuhan populasi. Misalnya, skenario seperti konflik, bencana epidemiologis, bencana alam dan peristiwa cuaca ekstrem, serta kelangkaan pangan lebih mendesak dalam konteks perubahan iklim. Variabel-variabel potensial ini membuat proyeksi populasi menjadi lebih sulit, khususnya di tingkat lokal (seperti tingkat kabupaten) daripada global atau nasional.
Faktor yang menantang termasuk ukuran negara dan periode waktu. Negara kurang berkembang cenderung memiliki data angka kelahiran dan kematian yang kurang dapat diandalkan, dan analis cenderung bekerja lebih banyak dengan negara yang lebih besar. Proyeksi jangka panjang bergantung pada asumsi tentang masa depan dan tren fertilitas, mortalitas, 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 memproyeksikan ukuran populasi di masa depan dengan akurasi tinggi.
Pendekatan Baru untuk Proyeksi Lokal
Untuk lebih banyak proyeksi populasi lokal, ahli demografi dapat menggunakan pendekatan berbeda yang memperhitungkan berbagai efek pada distribusi populasi lokal. Salah satu contohnya adalah pemodelan dasymetric cerdas. Pemodelan proyeksi spasial yang eksplisit ini menggabungkan pengaruh sosial ekonomi dan budaya terhadap pertumbuhan populasi spasial dalam skala yang lebih kecil.
Saat 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 semakin krusial dan berharga bagi semua orang.
Tzido/iStock/GettyImages
