SlideShare a Scribd company logo
1 of 44
Pertemuan 4
INDIKATOR PERKAWINAN DAN PERCERAIAN
Mata Kuliah: Teknik Demografi I
2021/2022
Pendahuluan
•Perkawinan merupakan suatu bangunan yang
menyangkut aspek sosial, ekonomi, formal, dan
faktor biologi (berbeda dengan fenomena
demografi seperti mortalitas dan fertilitas).
•Perkawinan  unik, sangat dipengaruhi oleh faktor
kultural dan faktor yang sangat penting kaitannya
dengan fertilitas, migrasi, angkatan kerja, dan faktor
demografi lainnya.
Kegunaan Indikator Perkawinan
dan Perceraian
• Berguna bagi penentu kebijakan dan pelaksana program kependudukan, terutama
dalam hal pengembangan program-program peningkatan kualitas keluarga
dan perencanaan keluarga.
• Diketahuinya berapa besar pasangan usia subur (persentase perempuan usia subur
yang menikah) memudahkan perencana program KB untuk mempersiapkan
pelayanan KB dan Kespro, serta di kemudian hari anak-anak yang dilahirkan para
Ibu ini akan menjadi generasi yang sehat dan berpotensi tinggi sebagai sumber daya
manusia yang handal.
• Dari sisi lain, data mengenai banyaknya pasangan suami isteri serta rata-rata umur
kawin laki-laki dan perempuan akan menjadi bahan utama pengembangan kebijakan
penyediaan pelayanan dasar lainnya seperti pengembangan perumahan, kebutuhan
peralatan rumah tangga disesuaikan dengan kemampuan daya beli, keperluan alat
transportasi dll.
Status Perkawinan
Data mengenai status perkawinan dikumpulkan melalui sensus dan
survei. Ada 4 kategori dari status perkawinan:
1.Belum Kawin
2.Kawin
3.Cerai Hidup
4.Cerai Mati
Pada Survei Demografi Kesehatan Indonesia, Kawin
dibedakan antara Kawin dan Hidup Bersama, sementara
Cerai dibedakan antara Cerai Hidup dan Pisah
Definisi
• Kawin :
mempunyai istri (bagi laki-laki) atau suami (bagi perempuan) pada saat
pencacahan, baik tinggal bersama maupun terpisah.
Dalam hal ini yang dicakup tidak saja yang kawin sah secara hukum (adat,
agama, negara, dsb), tetapi juga mereka yang hidup bersama dan oleh
masyarakat sekelilingnya dianggap suami istri.
• Cerai Hidup :
berpisah sebagai suami istri dan belum kawin lagi.
Dalam hal ini termasuk mereka yang mengaku cerai walaupun belum
resmi secara hukum. Sebaliknya tidak termasuk mereka yang hanya hidup
terpisah tetapi masih berstatus kawin. Misalnya suami/istri ditinggalkan oleh
istri/suami ke tempat lain karena sekolah, bekerja, atau untuk keperluan lain.
Wanita yang mengaku belum pernah kawin tetapi pernah hamil dianggap
cerai hidup.
• Cerai Mati :
ditinggal mati oleh suami atau istrinya dan belum kawin lagi.
Indikator Perkawinan
Misal: M : Jumlah penduduk berstatus kawin
P : Jumlah penduduk pertengahan tahun
P15+ : Jumlah penduduk pertengahan tahun berusia
15 tahun ke atas
Pf
15+ : Jumlah penduduk perempuan pertengahan
tahun berusia 15 tahun ke atas
Pm
15+ : Jumlah penduduk laki-laki pertengahan tahun
berusia 15 tahun ke atas
Angka Perkawinan Kasar / Crude Marriage Rate (CMR)
• Banyaknya penduduk berstatus kawin per 1.000 penduduk
=
𝑀
𝑃
* 1.000
Angka Perkawinan Umum / General Marriage Rate (GMR)
• Banyaknya penduduk berstatus kawin per 1.000 penduduk
berusia 15 tahun ke atas
=
𝑀
𝑃15+
* 1.000
Catatan tentang Indikator Perkawinan
• Kebanyakan ukuran indikator perkawinan adalah “sex
specific”
• Pada indikator pengukuran berikutnya, jika rate dihitung
untuk perempuan, maka cara yang sama juga dapat
dilakukan untuk laki-laki
GMR Perempuan & Laki-laki
• GMR for Women
𝐺𝑀𝑅𝑓
=
𝑀
𝑃𝑓
15+
* 1.000
• GMR for Men
𝐺𝑀𝑅𝑚
=
𝑀
𝑃𝑚
15+
* 1.000
Angka Perkawinan Menurut Umur / Age-
Specific Marriage Rate (ASMR)
• Banyaknya penduduk berstatus kawin per 1.000 perempuan (laki-laki)
berusia “a”
=
𝑀𝑎
𝑊𝑎
* 1.000
Dimana:
Ma : Jumlah penduduk perempuan (laki-laki) berstatus kawin
berusia “a”
Wa : Jumlah penduduk perempuan (laki-laki) berusia “a” pada
pertengahan tahun
Angka Perkawinan Menurut Urutan / Order-
Specific Marriage Rate (OSMR)
• Banyaknya penduduk dengan status perkawinan ke “i” per 1.000
penduduk berusia 15+ dengan status perkawinan ke “i-1”
=
𝑀𝑖
𝑃15+
𝑖−1 * 1.000
Dimana:
Mi : Jumlah penduduk dengan status perkawinan ke “i”
Pi-1
a : Jumlah penduduk berusia 15+ dengan status perkawinan ke
“i-1” pada pertengahan tahun
Angka Perkawinan Total /
Total Marriage Rate (TMR)
Dimana:
: penduduk laki-laki atau perempuan berumur ”a” yang berstatus
kawin
: penduduk laki-laki atau perempuan pada umur ”a” pada
pertengahan tahun



z
a
f
m
a
f
m
a
x
P
M
TMR
15
,
,
1000
f
m
a
M ,
f
m
a
P ,
Singulate Mean Age at Marriage (SMAM)
• adalah perkiraan (estimasi) rata-rata umur kawin pertama (UKP)
berdasarkan jumlah penduduk yang tetap lajang (belum kawin).
• Rata-rata UKP merupakan salah satu indikator untuk menggambarkan
tingkat fertilitas, karena semakin muda seseorang melakukan
perkawinan semakin panjang masa reproduksinya, sehingga semakin
besar peluang untuk melahirkan anak.
• Karena resiko melahirkan hanya pada wanita, maka SMAM lebih
sering digunakan untuk menghitung rata-rata umur perkawinan
pertama wanita.
Kegunaan SMAM
• Memudahkan penentu kebijakan dan perencana pembangunan
untuk mengembangkan program pemberdayaan orang muda agar
meneruskan sekolah, dan bagi yang terpaksa putus sekolah diberikan
pendidikan ketrampilan agar tidak segera memasuki jenjang
pernikahan.
• Bagi pelaksanaan program KB, memudahkan para perencana program
untuk mengembangkan kegiatan penyuluhan penundaan kehamilan
anak pertama dan persiapan menjadi orangtua yang bertanggung
jawab.
• Bagi perencana program peningkatan Kespro, SMAM memberikan
gambaran mengenai berapa besar permintaan akan pelayanan kespro
di suatu daerah pada suatu waktu tertentu. Indikator SMAM juga
berguna untuk pengembangan kespro untuk remaja.
Singulate Mean Age at Marriage (SMAM)
• Sumber Data:
 Data yang diperlukan untuk menghitung SMAM adalah persentase dari
wanita atau pria yang belum kawin menurut kelompok umur.
 Data ini bisa didapat dari hasil sensus penduduk maupun survei
kependudukan lainnya.
• Angka SMAM diperoleh dengan cara menghitung persentase atau
proporsi wanita atau laki-laki single pada kelompok umur berurutan.
: persentase proporsi penduduk belum kawin
pada umur i (dari interval i s/d i+n)
: persentase/proporsi penduduk yang belum
kawin pada usia 50 tahun  ½ (proporsi belum
kawin usia 45-49 tahun dan 50-54 tahun)
Formula SMAM
^
50
49
15
^
50
100
*
50
1500
S
S
S
N
SMAM
i





i
S
50
^
S
Banyaknya tahun hidup yang berstatus single usia 15 s/d 50 dari
seluruh kohor adalah penjumlahan dari proporsi single (dikalikan
5 untuk kelompok umur 5 tahunan).
Ditambahkan dengan 1500 untuk tahun-tahun hidup, yaitu dari
100 orang dalam kohor sebelum ulang tahun mereka ke 15.
Jumlah tahun hidup bagi mereka yang belum kawin sebelum
umur 50 tahun harus dikeluarkan dari total.
Totalnya kemudian dibagi dengan banyaknya yang berstatus
kawin dan hasilnya adalah SMAM.
• Persentase penduduk yang berstatus single pada umur berapapun
secara logika tidak lebih besar dari mereka yang berumur muda,
sebab hal ini tidak pernah terjadi pada kohor yang sesungguhnya. Jadi
SMAM mengasumsikan bahwa pola perkawinan tidak berubah pada
masa yang lalu.
• Semakin cepat polanya berubah, semakin tidak rasional interpretasi
penghitungannya, yaitu rata-rata umur perkawinan.
• Jika data umur perkawinan tidak tersedia dari data registrasi
penduduk maka SMAM merupakan informasi yang bermanfaat
tentang pola perkawinan.
Contoh Kasus 1
• Misalkan kita mempunyai suatu penduduk di Negara A dengan
proporsi single sebagai berikut:
Kelompok Umur Proporsi Single
15 - 19 0.95 5 x 95 = 475
20 - 24 0.75 5 x 75 = 375
25 - 29 0.50 5 x 50 = 250
30 - 34 0.35 5 x 35 = 175
35 - 39 0.25 5 x 25 = 125
40 - 44 0.15 5 x 15 = 75
45 - 49 0.10 5 x 10 = 50
1,525
50 - 54 0.10 5 x 10 = 50
Contoh Kasus 1
 Kita mempunyai 100 wanita pada masing-masing umur,
95 diantaranya single pada umur 15-19 tahun, 75 single
pada umur 20-24 tahun dan seterusnya.
 Wanita kelompok umur 0-14 tahun diasumsikan tidak
ada yang berstatus kawin. Jadi total jumlah tahun hidup
dengan status single adalah 15x100 atau 1500.
 Pada 15-19 tahun tercatat 475 tahun hidup single, pada
umur 20-24 tahun tercatat 375 dst.
Contoh Kasus 1
 Sehingga, dari wanita berumur 0 - 50 tahun terdapat 3025
(1500 + 1525) tahun hidup dengan status single.
 Dari proporsi single umur 45-49 tahun dan 50-54 tahun, kita
dapat memperkirakan proporsi single pada umur 50 tahun,
yaitu 0,10, berarti 10 orang dari 100 yang mencapai umur 50
tahun tetap single, dengan total 500 tahun.
 Kita kurangi angka 500 dari 3025 untuk memperoleh total
tahun hidup dengan status single, diperoleh 2525.
Contoh Kasus 1
 Dibagi dengan banyaknya penduduk yang berstatus
kawin yang mencapai usia 50 tahun maka diperoleh
rata-rata umur perkawinan yaitu 28,06 tahun.
06
,
28
10
100
)
10
(
50
1525
1500





SMAM
Contoh Kasus 2
 Penduduk wanita menurut kelompok umur dan status perkawinan
di Provinsi Bali tahun 2000 adalah sbb:
Golongan Umur Belum kawin Kawin Cerai Hidup Cerai Mati Jumlah
Age Group Single Married Divorced Widowed Total
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
10 - 14 119,565 205 34 15 119,819
15 -19 124,293 12,414 324 90 137,121
20 - 24 74,557 75,967 1,230 372 152,126
25 - 29 34,753 131,615 1,908 806 169,082
30 - 34 14,843 126,191 2,071 1,267 144,372
35 - 39 9,162 110,664 2,274 2,268 124,368
40 - 44 6,080 90,124 1,936 3,836 101,976
45 - 49 4,181 69,064 1,622 5,206 80,073
50 - 54 3,441 55,173 1,515 7,501 67,630
55 -59 2,731 41,671 1,234 8,917 54,553
60 - 64 2,505 31,837 1,241 13,092 48,675
65+ 4,703 45,239 2,383 42,423 94,748
Jumlah/Total 400,814 790,164 17,772 85,793 1,294,543
Contoh Kasus 2
Cara penghitungan:
 Tahap I : Jumlahkan persentase wanita belum kawin kelompok umur
15-19 tahun sampai 45-49 tahun
 Tahap II : Kalikan penjumlahan di atas dengan 5
 Tahap III : Tambahkan hasil pada step II dengan 1500
 Tahap IV : Hitung rata-rata persentase wanita belum kawin kelompok
umur 45-49 dan 50-54 tahun
 Tahap V : Kalikan hasil pada step IV dengan 50
 Tahap VI : Kurangkan hasil pada step III dari hasil pada step V
 Tahap VII : Kurangkan hasil pada step IV dari 100
 Tahap VIII : Bagi, hasil pada step VI dengan hasil pada step VII
Contoh Kasus 2
• Catatan:
Jika umur perkawinan pertama banyak terjadi pada kelompok umur 10-14 (persentase
penduduk yang belum kawin umur 10-14 kurang dari 100), maka:
• Pada tahap I ditambahkan juga persentase penduduk yang belum kawin kelompok
umur 10-14.
• Pada tahap III ditambahkan 1000, bukan 1500.
Contoh Kasus 2
• Dengan mengikuti tahap penghitungan yang diberikan maka:
Belum kawin/Single
Golongan Umur Jumlah
Age Group
N %
Total
(1) (2) (3) (4)
10 - 14 119,565 99.788 119,819
(100.00)
15 -19 124,293 90.645 137,121
(100.00)
20 - 24 74,557 49.010 152,126
(100.00)
25 - 29 34,753 20.554 169,082
(100.00)
30 - 34 14,843 10.281 144,372
(100.00)
35 - 39 9,162 7.367 124,368
(100.00)
40 - 44 6,080 5.962 101,976
(100.00)
45 - 49 4,181 5.221 80,073
(100.00)
50 - 54 3,441 5.088 67,630
(100.00)
55 -59 2,731 54,553
60 - 64 2,505 48,675
65+ 4,703 94,748
Jumlah/Total 400,814 288.828 (10-49) 1,294,543
Contoh Kasus 2
• Hasil penghitungan menunjukkan bahwa SMAM untuk wanita Bali tahun
2000 adalah 23,05 tahun.
Tahap I 99.788 + 90.645 + 49.01 +20.554 + 10.281 + 7.367 + 5.962 + 5.221 = 288.828
Tahap II 288.828 * 5 = 1,444.14
Tahap III 1,444.14 + 1.000 = 2,444.14
Tahap IV (5.221 + 5.088)/2 = 5.1545
Tahap V 5.1545 * 50 = 257.725
Tahap VI 2,444.14 - 257.725 = 2,186.42
Tahap VII 100 - 5.1545 = 94.8455
Tahap VIII 2,186.42/94.8455 = 23.05
• SMAM untuk penduduk laki-laki dapat
dihitung dengan cara yang sama.
• Dengan mengetahui SMAM laki-laki dan
perempuan, maka bisa dianalisis perbedaan
rata-rata umur perkawinan pertama antara
laki-laki dan perempuan,
• Selain itu dapat juga dibandingkan SMAM
antar wilayah dan perkotaan/perdesaan.
Indikator Perceraian
Angka Perceraian Kasar /
Crude Divorce Rate (CDvR)
• Banyaknya penduduk berstatus cerai per 1.000 penduduk
=
𝐷𝑖𝑣
𝑃
* 1.000
Dimana:
Div : Jumlah penduduk berstatus cerai
P : Jumlah penduduk pada pertengahan tahun
Catatan:
CDvR juga bisa dihitung berdasarkan total (cerai hidup + cerai
mati), atau bisa dihitung terpisah (cerai hidup sendiri dan cerai
mati sendiri).
Angka Perceraian Umum /
General Divorce Rate (GDvR)
• Banyaknya penduduk berstatus cerai per 1.000 penduduk berusia 15
tahun ke atas
=
𝐷𝑖𝑣
𝑃15+
* 1.000
Dimana:
Div : Jumlah penduduk berstatus cerai
P15+ : Jumlah penduduk berusia 15 tahun ke atas pada
pertengahan tahun
Divorce Rate Among Married Couples
• Banyaknya penduduk berstatus cerai per 1.000 penduduk berstatus
kawin
=
𝐷𝑖𝑣
𝑃𝑚
* 1.000
Dimana:
Div : Jumlah penduduk berstatus cerai
Pm : Jumlah penduduk berstatus kawin pada pertengahan tahun
Age-Specific Divorce Rate
• Banyaknya penduduk berstatus cerai per 1.000 penduduk perempuan
(laki-laki) berusia “a”
=
𝐷𝑖𝑣𝑎
𝑓
𝑃𝑎
𝑓 * 1.000
Dimana:
Diva
f : Jumlah penduduk perempuan berstatus cerai berusia “a”
Pa
f : Jumlah penduduk perempuan berusia “a” pada pertengahan
tahun
Latihan
Golongan Umur Belum kawin Kawin Cerai Hidup Cerai Mati Jumlah
Age Group Single Married Divorced Widowed Total
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
10 - 14 5,978 9 2 1 5,990
15 -19 6,215 564 18 5 6,802
20 - 24 3,728 3,453 68 21 7,270
25 - 29 1,738 5,983 106 45 7,872
30 - 34 742 5,736 115 70 6,663
35 - 39 458 5,030 126 126 5,740
40 - 44 304 4,097 108 213 4,722
45 - 49 209 3,139 90 289 3,727
50 - 54 172 2,508 84 417 3,181
55 -59 137 1,894 69 495 2,595
60 - 64 125 1,447 69 727 2,368
65+ 235 2,056 132 2357 4,780
Jumlah/Total 20,041 35,916 987 4,766 61,710
Latihan 1
Berikut adalah data jumlah penduduk perempuan berusia 10 th +
dari Kota A. Hitunglah SMAM perempuan untuk Kota A!
Latihan 2
Berikut adalah data jumlah penduduk berusia 15 th + dari Kota B Tahun
2014.
Kelompok
Umur
Status Perkawinan
Belum
Kawin
Kawin
Cerai
Hidup
Cerai Mati Jumlah
15-19 5,691 619 16 2 6,328
20-24 3,338 2,615 67 8 6,028
25-29 1,620 4,698 120 20 6,458
30-34 577 5,252 140 40 6,009
35-39 279 5,115 144 69 5,607
40-44 155 4,577 140 135 5,007
45-49 93 3,829 123 210 4,255
50-54 59 3,022 100 322 3,503
55-59 36 2,094 69 361 2,560
60-64 24 1,330 48 434 1,836
65+ 35 1,938 83 1,576 3,632
Jumlah 11,907 35,089 1,050 3,177 51,223
• Jika diketahui jumlah
penduduk
pertengahan tahun
2014 Kota B sebesar
72.000 jiwa, hitunglah:
Indikator Perkawinan:
CMR
GMR
SMAM
Indikator Perkawinan:
Angka Perceraian
Hidup Kasar
Angka Perceraian
Hidup Umum
Angka Perceraian
Hidup thd Penduduk
Berstatus Kawin
Terima
kasih

More Related Content

What's hot

Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4Az'End Love
 
Analisis tabel-kontingensi
Analisis tabel-kontingensiAnalisis tabel-kontingensi
Analisis tabel-kontingensiDwi Mardiani
 
Bunga Sederhana dan Tingkat Diskon (Matematika Keuangan)
Bunga Sederhana dan Tingkat Diskon (Matematika Keuangan)Bunga Sederhana dan Tingkat Diskon (Matematika Keuangan)
Bunga Sederhana dan Tingkat Diskon (Matematika Keuangan)Kelinci Coklat
 
Distribusi probabilitas
Distribusi  probabilitasDistribusi  probabilitas
Distribusi probabilitasindrayani2002
 
Uji rata rata dua pihak
Uji rata  rata dua pihakUji rata  rata dua pihak
Uji rata rata dua pihakmerisnuspita
 
Analisis Regresi Linier Berganda Marsandi
Analisis Regresi Linier Berganda MarsandiAnalisis Regresi Linier Berganda Marsandi
Analisis Regresi Linier Berganda Marsandisandi marsandi
 
Tabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomialTabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomialrumahbacazahra
 
Bahan tayang 3 mortalitas
Bahan tayang 3   mortalitasBahan tayang 3   mortalitas
Bahan tayang 3 mortalitasPusdiklatKKB
 
Populasi dan sampel validitas dan reliabilitas
Populasi dan sampel   validitas dan reliabilitasPopulasi dan sampel   validitas dan reliabilitas
Populasi dan sampel validitas dan reliabilitasNurul Faqih Isro'i
 
Statistik 1 9 uji hipothesis dua sampel
Statistik 1 9 uji hipothesis dua sampelStatistik 1 9 uji hipothesis dua sampel
Statistik 1 9 uji hipothesis dua sampelSelvin Hadi
 
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f Reza sri Wahyuni
 
chi square 2 sample & k sample
chi square 2 sample & k sample chi square 2 sample & k sample
chi square 2 sample & k sample Ainur
 
13.analisa korelasi
13.analisa korelasi13.analisa korelasi
13.analisa korelasiHafiza .h
 
5. distribusi normal
5. distribusi normal5. distribusi normal
5. distribusi normalNanda Reda
 

What's hot (20)

Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4Pengantar statistika 4
Pengantar statistika 4
 
Analisis tabel-kontingensi
Analisis tabel-kontingensiAnalisis tabel-kontingensi
Analisis tabel-kontingensi
 
DISTRIBUSI SAMPLING & TEOREMA NILAI TENGAH
DISTRIBUSI SAMPLING & TEOREMA NILAI TENGAHDISTRIBUSI SAMPLING & TEOREMA NILAI TENGAH
DISTRIBUSI SAMPLING & TEOREMA NILAI TENGAH
 
Bunga Sederhana dan Tingkat Diskon (Matematika Keuangan)
Bunga Sederhana dan Tingkat Diskon (Matematika Keuangan)Bunga Sederhana dan Tingkat Diskon (Matematika Keuangan)
Bunga Sederhana dan Tingkat Diskon (Matematika Keuangan)
 
Distribusi probabilitas
Distribusi  probabilitasDistribusi  probabilitas
Distribusi probabilitas
 
Uji rata rata dua pihak
Uji rata  rata dua pihakUji rata  rata dua pihak
Uji rata rata dua pihak
 
tugas karya ilmiah tentang peran statistika
tugas karya ilmiah tentang peran statistikatugas karya ilmiah tentang peran statistika
tugas karya ilmiah tentang peran statistika
 
The Time Value Of Money (Analisis Proyek BAB 2)
The Time Value Of Money (Analisis Proyek BAB 2)The Time Value Of Money (Analisis Proyek BAB 2)
The Time Value Of Money (Analisis Proyek BAB 2)
 
Bab 15 regresi
Bab 15 regresiBab 15 regresi
Bab 15 regresi
 
Analisis Regresi Linier Berganda Marsandi
Analisis Regresi Linier Berganda MarsandiAnalisis Regresi Linier Berganda Marsandi
Analisis Regresi Linier Berganda Marsandi
 
Tabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomialTabel distribusi peluang binomial
Tabel distribusi peluang binomial
 
Modul statistika-ii-part-2
Modul statistika-ii-part-2Modul statistika-ii-part-2
Modul statistika-ii-part-2
 
Bahan tayang 3 mortalitas
Bahan tayang 3   mortalitasBahan tayang 3   mortalitas
Bahan tayang 3 mortalitas
 
Populasi dan sampel validitas dan reliabilitas
Populasi dan sampel   validitas dan reliabilitasPopulasi dan sampel   validitas dan reliabilitas
Populasi dan sampel validitas dan reliabilitas
 
Statistik 1 9 uji hipothesis dua sampel
Statistik 1 9 uji hipothesis dua sampelStatistik 1 9 uji hipothesis dua sampel
Statistik 1 9 uji hipothesis dua sampel
 
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
Analisis komparasi, chi kuadrat, uji t, uji f
 
chi square 2 sample & k sample
chi square 2 sample & k sample chi square 2 sample & k sample
chi square 2 sample & k sample
 
UJI Z dan UJI T
UJI Z dan UJI TUJI Z dan UJI T
UJI Z dan UJI T
 
13.analisa korelasi
13.analisa korelasi13.analisa korelasi
13.analisa korelasi
 
5. distribusi normal
5. distribusi normal5. distribusi normal
5. distribusi normal
 

Similar to 4. Indikator Perkawinan & Perceraian.pdf

Demografi 3
Demografi 3Demografi 3
Demografi 3riyan
 
Demografi 3
Demografi 3Demografi 3
Demografi 3riyan
 
Ekonomi_kependudukan_sesi_5_ukuran_kompo.pptx
Ekonomi_kependudukan_sesi_5_ukuran_kompo.pptxEkonomi_kependudukan_sesi_5_ukuran_kompo.pptx
Ekonomi_kependudukan_sesi_5_ukuran_kompo.pptxlianytha
 
Indeks perilaku anti korupsi 2013, Paparan BPS 15 Okt 2014
Indeks perilaku anti korupsi 2013, Paparan BPS 15 Okt 2014Indeks perilaku anti korupsi 2013, Paparan BPS 15 Okt 2014
Indeks perilaku anti korupsi 2013, Paparan BPS 15 Okt 2014Agustanto Imam Suprayoghie
 
Membangun kualitas sumber daya manusia melalui program keluarga berencana di ...
Membangun kualitas sumber daya manusia melalui program keluarga berencana di ...Membangun kualitas sumber daya manusia melalui program keluarga berencana di ...
Membangun kualitas sumber daya manusia melalui program keluarga berencana di ...Irma Damayanti
 
Falsafah Nikah bagi Calon Pengantin Rumah Tangga
Falsafah Nikah bagi Calon Pengantin Rumah TanggaFalsafah Nikah bagi Calon Pengantin Rumah Tangga
Falsafah Nikah bagi Calon Pengantin Rumah TanggaMiftahusSurur14
 
Review Buku Pengantar Kependudukan - K6A.pptx
Review Buku Pengantar Kependudukan - K6A.pptxReview Buku Pengantar Kependudukan - K6A.pptx
Review Buku Pengantar Kependudukan - K6A.pptxGagakMerah
 
Lengkap makalah household economics and fertility
Lengkap makalah household economics and fertilityLengkap makalah household economics and fertility
Lengkap makalah household economics and fertilityRiika Sukmawaty
 
Pencapaian mdg's melalui posdaya
Pencapaian mdg's melalui posdayaPencapaian mdg's melalui posdaya
Pencapaian mdg's melalui posdayaPosdaya Solok
 
Pencapaian mdg's melalui posdaya
Pencapaian mdg's melalui posdayaPencapaian mdg's melalui posdaya
Pencapaian mdg's melalui posdayaPosdaya Solok
 
Paper UAS Final_Tadzkia Dara Ayunda
Paper UAS Final_Tadzkia Dara AyundaPaper UAS Final_Tadzkia Dara Ayunda
Paper UAS Final_Tadzkia Dara AyundaTadzkia Dara Ayunda
 
HASIL EVALUASI KINERJA PEMBANGUNAN DAERAH TAHUN 2009 PROVINSI SUMATERA UTARA
HASIL EVALUASI KINERJA PEMBANGUNAN DAERAH TAHUN 2009 PROVINSI SUMATERA UTARAHASIL EVALUASI KINERJA PEMBANGUNAN DAERAH TAHUN 2009 PROVINSI SUMATERA UTARA
HASIL EVALUASI KINERJA PEMBANGUNAN DAERAH TAHUN 2009 PROVINSI SUMATERA UTARAEKPD
 
Pengaruh umur kawin pertama edited
Pengaruh umur kawin pertama editedPengaruh umur kawin pertama edited
Pengaruh umur kawin pertama editedkerendanker
 
2. fertilitas e learning
2. fertilitas e learning 2. fertilitas e learning
2. fertilitas e learning PusdiklatKKB
 
Analisis dan evaluasi pendataan keluarga 2012
Analisis dan evaluasi pendataan keluarga 2012Analisis dan evaluasi pendataan keluarga 2012
Analisis dan evaluasi pendataan keluarga 2012Aizawa Kakeru
 
02 Komposisi Penduduk_2021 Ilmu Kependudukan.ppt
02 Komposisi Penduduk_2021 Ilmu Kependudukan.ppt02 Komposisi Penduduk_2021 Ilmu Kependudukan.ppt
02 Komposisi Penduduk_2021 Ilmu Kependudukan.pptAghnySalsabila
 
Masalah kesehatan remaja
Masalah kesehatan remajaMasalah kesehatan remaja
Masalah kesehatan remajaJoni Iswanto
 

Similar to 4. Indikator Perkawinan & Perceraian.pdf (20)

Demografi 3
Demografi 3Demografi 3
Demografi 3
 
Demografi 3
Demografi 3Demografi 3
Demografi 3
 
Ekonomi_kependudukan_sesi_5_ukuran_kompo.pptx
Ekonomi_kependudukan_sesi_5_ukuran_kompo.pptxEkonomi_kependudukan_sesi_5_ukuran_kompo.pptx
Ekonomi_kependudukan_sesi_5_ukuran_kompo.pptx
 
12677180.ppt
12677180.ppt12677180.ppt
12677180.ppt
 
Indeks perilaku anti korupsi 2013, Paparan BPS 15 Okt 2014
Indeks perilaku anti korupsi 2013, Paparan BPS 15 Okt 2014Indeks perilaku anti korupsi 2013, Paparan BPS 15 Okt 2014
Indeks perilaku anti korupsi 2013, Paparan BPS 15 Okt 2014
 
Membangun kualitas sumber daya manusia melalui program keluarga berencana di ...
Membangun kualitas sumber daya manusia melalui program keluarga berencana di ...Membangun kualitas sumber daya manusia melalui program keluarga berencana di ...
Membangun kualitas sumber daya manusia melalui program keluarga berencana di ...
 
Falsafah Nikah bagi Calon Pengantin Rumah Tangga
Falsafah Nikah bagi Calon Pengantin Rumah TanggaFalsafah Nikah bagi Calon Pengantin Rumah Tangga
Falsafah Nikah bagi Calon Pengantin Rumah Tangga
 
Review Buku Pengantar Kependudukan - K6A.pptx
Review Buku Pengantar Kependudukan - K6A.pptxReview Buku Pengantar Kependudukan - K6A.pptx
Review Buku Pengantar Kependudukan - K6A.pptx
 
Lengkap makalah household economics and fertility
Lengkap makalah household economics and fertilityLengkap makalah household economics and fertility
Lengkap makalah household economics and fertility
 
Pencapaian mdg's melalui posdaya
Pencapaian mdg's melalui posdayaPencapaian mdg's melalui posdaya
Pencapaian mdg's melalui posdaya
 
Pencapaian mdg's melalui posdaya
Pencapaian mdg's melalui posdayaPencapaian mdg's melalui posdaya
Pencapaian mdg's melalui posdaya
 
Paper UAS Final_Tadzkia Dara Ayunda
Paper UAS Final_Tadzkia Dara AyundaPaper UAS Final_Tadzkia Dara Ayunda
Paper UAS Final_Tadzkia Dara Ayunda
 
HASIL EVALUASI KINERJA PEMBANGUNAN DAERAH TAHUN 2009 PROVINSI SUMATERA UTARA
HASIL EVALUASI KINERJA PEMBANGUNAN DAERAH TAHUN 2009 PROVINSI SUMATERA UTARAHASIL EVALUASI KINERJA PEMBANGUNAN DAERAH TAHUN 2009 PROVINSI SUMATERA UTARA
HASIL EVALUASI KINERJA PEMBANGUNAN DAERAH TAHUN 2009 PROVINSI SUMATERA UTARA
 
Pengaruh umur kawin pertama edited
Pengaruh umur kawin pertama editedPengaruh umur kawin pertama edited
Pengaruh umur kawin pertama edited
 
2. fertilitas e learning
2. fertilitas e learning 2. fertilitas e learning
2. fertilitas e learning
 
Analisis dan evaluasi pendataan keluarga 2012
Analisis dan evaluasi pendataan keluarga 2012Analisis dan evaluasi pendataan keluarga 2012
Analisis dan evaluasi pendataan keluarga 2012
 
02 Komposisi Penduduk_2021 Ilmu Kependudukan.ppt
02 Komposisi Penduduk_2021 Ilmu Kependudukan.ppt02 Komposisi Penduduk_2021 Ilmu Kependudukan.ppt
02 Komposisi Penduduk_2021 Ilmu Kependudukan.ppt
 
Karya ilmiah (ESDM)
Karya ilmiah (ESDM)Karya ilmiah (ESDM)
Karya ilmiah (ESDM)
 
Masalah kesehatan remaja
Masalah kesehatan remajaMasalah kesehatan remaja
Masalah kesehatan remaja
 
kependudukan.pptx
kependudukan.pptxkependudukan.pptx
kependudukan.pptx
 

Recently uploaded

1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...MetalinaSimanjuntak1
 
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptxRefleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptxIrfanAudah1
 
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING...
PELAKSANAAN  + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY &  WAREHOUSING...PELAKSANAAN  + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY &  WAREHOUSING...
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING...Kanaidi ken
 
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 pptppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 pptArkhaRega1
 
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTKeterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTIndraAdm
 
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptxPEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptxsukmakarim1998
 
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SDPPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SDNurainiNuraini25
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...Kanaidi ken
 
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi SelatanSosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatanssuser963292
 
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptxPerumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptxadimulianta1
 
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptxPPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptxssuser8905b3
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAAndiCoc
 
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docxMembuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docxNurindahSetyawati1
 
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdfModul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdfanitanurhidayah51
 
MAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdf
MAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdfMAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdf
MAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdfChananMfd
 
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ikabab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ikaAtiAnggiSupriyati
 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BAbdiera
 
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxKontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxssuser50800a
 
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdf
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdfMODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdf
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdfNurulHikmah50658
 
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)MustahalMustahal
 

Recently uploaded (20)

1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
 
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptxRefleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
 
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING...
PELAKSANAAN  + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY &  WAREHOUSING...PELAKSANAAN  + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY &  WAREHOUSING...
PELAKSANAAN + Link-Link MATERI Training_ "Effective INVENTORY & WAREHOUSING...
 
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 pptppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
ppt-modul-6-pend-seni-di sd kelompok 2 ppt
 
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UTKeterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
Keterampilan menyimak kelas bawah tugas UT
 
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptxPEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
PEMANASAN GLOBAL - MATERI KELAS X MA.pptx
 
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SDPPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
 
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi SelatanSosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
 
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptxPerumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
Perumusan Visi dan Prakarsa Perubahan.pptx
 
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptxPPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
PPT AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH DUA.pptx
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
 
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docxMembuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
 
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdfModul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
 
MAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdf
MAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdfMAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdf
MAKALAH KELOMPOK 7 ADMINISTRASI LAYANAN KHUSUS.pdf
 
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ikabab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
 
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxKontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
 
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdf
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdfMODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdf
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdf
 
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
 

4. Indikator Perkawinan & Perceraian.pdf

  • 1. Pertemuan 4 INDIKATOR PERKAWINAN DAN PERCERAIAN Mata Kuliah: Teknik Demografi I 2021/2022
  • 2. Pendahuluan •Perkawinan merupakan suatu bangunan yang menyangkut aspek sosial, ekonomi, formal, dan faktor biologi (berbeda dengan fenomena demografi seperti mortalitas dan fertilitas). •Perkawinan  unik, sangat dipengaruhi oleh faktor kultural dan faktor yang sangat penting kaitannya dengan fertilitas, migrasi, angkatan kerja, dan faktor demografi lainnya.
  • 3. Kegunaan Indikator Perkawinan dan Perceraian • Berguna bagi penentu kebijakan dan pelaksana program kependudukan, terutama dalam hal pengembangan program-program peningkatan kualitas keluarga dan perencanaan keluarga. • Diketahuinya berapa besar pasangan usia subur (persentase perempuan usia subur yang menikah) memudahkan perencana program KB untuk mempersiapkan pelayanan KB dan Kespro, serta di kemudian hari anak-anak yang dilahirkan para Ibu ini akan menjadi generasi yang sehat dan berpotensi tinggi sebagai sumber daya manusia yang handal. • Dari sisi lain, data mengenai banyaknya pasangan suami isteri serta rata-rata umur kawin laki-laki dan perempuan akan menjadi bahan utama pengembangan kebijakan penyediaan pelayanan dasar lainnya seperti pengembangan perumahan, kebutuhan peralatan rumah tangga disesuaikan dengan kemampuan daya beli, keperluan alat transportasi dll.
  • 4. Status Perkawinan Data mengenai status perkawinan dikumpulkan melalui sensus dan survei. Ada 4 kategori dari status perkawinan: 1.Belum Kawin 2.Kawin 3.Cerai Hidup 4.Cerai Mati Pada Survei Demografi Kesehatan Indonesia, Kawin dibedakan antara Kawin dan Hidup Bersama, sementara Cerai dibedakan antara Cerai Hidup dan Pisah
  • 5. Definisi • Kawin : mempunyai istri (bagi laki-laki) atau suami (bagi perempuan) pada saat pencacahan, baik tinggal bersama maupun terpisah. Dalam hal ini yang dicakup tidak saja yang kawin sah secara hukum (adat, agama, negara, dsb), tetapi juga mereka yang hidup bersama dan oleh masyarakat sekelilingnya dianggap suami istri. • Cerai Hidup : berpisah sebagai suami istri dan belum kawin lagi. Dalam hal ini termasuk mereka yang mengaku cerai walaupun belum resmi secara hukum. Sebaliknya tidak termasuk mereka yang hanya hidup terpisah tetapi masih berstatus kawin. Misalnya suami/istri ditinggalkan oleh istri/suami ke tempat lain karena sekolah, bekerja, atau untuk keperluan lain. Wanita yang mengaku belum pernah kawin tetapi pernah hamil dianggap cerai hidup. • Cerai Mati : ditinggal mati oleh suami atau istrinya dan belum kawin lagi.
  • 6. Indikator Perkawinan Misal: M : Jumlah penduduk berstatus kawin P : Jumlah penduduk pertengahan tahun P15+ : Jumlah penduduk pertengahan tahun berusia 15 tahun ke atas Pf 15+ : Jumlah penduduk perempuan pertengahan tahun berusia 15 tahun ke atas Pm 15+ : Jumlah penduduk laki-laki pertengahan tahun berusia 15 tahun ke atas
  • 7. Angka Perkawinan Kasar / Crude Marriage Rate (CMR) • Banyaknya penduduk berstatus kawin per 1.000 penduduk = 𝑀 𝑃 * 1.000 Angka Perkawinan Umum / General Marriage Rate (GMR) • Banyaknya penduduk berstatus kawin per 1.000 penduduk berusia 15 tahun ke atas = 𝑀 𝑃15+ * 1.000
  • 8. Catatan tentang Indikator Perkawinan • Kebanyakan ukuran indikator perkawinan adalah “sex specific” • Pada indikator pengukuran berikutnya, jika rate dihitung untuk perempuan, maka cara yang sama juga dapat dilakukan untuk laki-laki
  • 9. GMR Perempuan & Laki-laki • GMR for Women 𝐺𝑀𝑅𝑓 = 𝑀 𝑃𝑓 15+ * 1.000 • GMR for Men 𝐺𝑀𝑅𝑚 = 𝑀 𝑃𝑚 15+ * 1.000
  • 10.
  • 11.
  • 12. Angka Perkawinan Menurut Umur / Age- Specific Marriage Rate (ASMR) • Banyaknya penduduk berstatus kawin per 1.000 perempuan (laki-laki) berusia “a” = 𝑀𝑎 𝑊𝑎 * 1.000 Dimana: Ma : Jumlah penduduk perempuan (laki-laki) berstatus kawin berusia “a” Wa : Jumlah penduduk perempuan (laki-laki) berusia “a” pada pertengahan tahun
  • 13.
  • 14.
  • 15. Angka Perkawinan Menurut Urutan / Order- Specific Marriage Rate (OSMR) • Banyaknya penduduk dengan status perkawinan ke “i” per 1.000 penduduk berusia 15+ dengan status perkawinan ke “i-1” = 𝑀𝑖 𝑃15+ 𝑖−1 * 1.000 Dimana: Mi : Jumlah penduduk dengan status perkawinan ke “i” Pi-1 a : Jumlah penduduk berusia 15+ dengan status perkawinan ke “i-1” pada pertengahan tahun
  • 16.
  • 17.
  • 18. Angka Perkawinan Total / Total Marriage Rate (TMR) Dimana: : penduduk laki-laki atau perempuan berumur ”a” yang berstatus kawin : penduduk laki-laki atau perempuan pada umur ”a” pada pertengahan tahun    z a f m a f m a x P M TMR 15 , , 1000 f m a M , f m a P ,
  • 19.
  • 20. Singulate Mean Age at Marriage (SMAM) • adalah perkiraan (estimasi) rata-rata umur kawin pertama (UKP) berdasarkan jumlah penduduk yang tetap lajang (belum kawin). • Rata-rata UKP merupakan salah satu indikator untuk menggambarkan tingkat fertilitas, karena semakin muda seseorang melakukan perkawinan semakin panjang masa reproduksinya, sehingga semakin besar peluang untuk melahirkan anak. • Karena resiko melahirkan hanya pada wanita, maka SMAM lebih sering digunakan untuk menghitung rata-rata umur perkawinan pertama wanita.
  • 21. Kegunaan SMAM • Memudahkan penentu kebijakan dan perencana pembangunan untuk mengembangkan program pemberdayaan orang muda agar meneruskan sekolah, dan bagi yang terpaksa putus sekolah diberikan pendidikan ketrampilan agar tidak segera memasuki jenjang pernikahan. • Bagi pelaksanaan program KB, memudahkan para perencana program untuk mengembangkan kegiatan penyuluhan penundaan kehamilan anak pertama dan persiapan menjadi orangtua yang bertanggung jawab. • Bagi perencana program peningkatan Kespro, SMAM memberikan gambaran mengenai berapa besar permintaan akan pelayanan kespro di suatu daerah pada suatu waktu tertentu. Indikator SMAM juga berguna untuk pengembangan kespro untuk remaja.
  • 22. Singulate Mean Age at Marriage (SMAM) • Sumber Data:  Data yang diperlukan untuk menghitung SMAM adalah persentase dari wanita atau pria yang belum kawin menurut kelompok umur.  Data ini bisa didapat dari hasil sensus penduduk maupun survei kependudukan lainnya.
  • 23. • Angka SMAM diperoleh dengan cara menghitung persentase atau proporsi wanita atau laki-laki single pada kelompok umur berurutan. : persentase proporsi penduduk belum kawin pada umur i (dari interval i s/d i+n) : persentase/proporsi penduduk yang belum kawin pada usia 50 tahun  ½ (proporsi belum kawin usia 45-49 tahun dan 50-54 tahun) Formula SMAM ^ 50 49 15 ^ 50 100 * 50 1500 S S S N SMAM i      i S 50 ^ S
  • 24. Banyaknya tahun hidup yang berstatus single usia 15 s/d 50 dari seluruh kohor adalah penjumlahan dari proporsi single (dikalikan 5 untuk kelompok umur 5 tahunan). Ditambahkan dengan 1500 untuk tahun-tahun hidup, yaitu dari 100 orang dalam kohor sebelum ulang tahun mereka ke 15. Jumlah tahun hidup bagi mereka yang belum kawin sebelum umur 50 tahun harus dikeluarkan dari total. Totalnya kemudian dibagi dengan banyaknya yang berstatus kawin dan hasilnya adalah SMAM.
  • 25. • Persentase penduduk yang berstatus single pada umur berapapun secara logika tidak lebih besar dari mereka yang berumur muda, sebab hal ini tidak pernah terjadi pada kohor yang sesungguhnya. Jadi SMAM mengasumsikan bahwa pola perkawinan tidak berubah pada masa yang lalu. • Semakin cepat polanya berubah, semakin tidak rasional interpretasi penghitungannya, yaitu rata-rata umur perkawinan. • Jika data umur perkawinan tidak tersedia dari data registrasi penduduk maka SMAM merupakan informasi yang bermanfaat tentang pola perkawinan.
  • 26. Contoh Kasus 1 • Misalkan kita mempunyai suatu penduduk di Negara A dengan proporsi single sebagai berikut: Kelompok Umur Proporsi Single 15 - 19 0.95 5 x 95 = 475 20 - 24 0.75 5 x 75 = 375 25 - 29 0.50 5 x 50 = 250 30 - 34 0.35 5 x 35 = 175 35 - 39 0.25 5 x 25 = 125 40 - 44 0.15 5 x 15 = 75 45 - 49 0.10 5 x 10 = 50 1,525 50 - 54 0.10 5 x 10 = 50
  • 27. Contoh Kasus 1  Kita mempunyai 100 wanita pada masing-masing umur, 95 diantaranya single pada umur 15-19 tahun, 75 single pada umur 20-24 tahun dan seterusnya.  Wanita kelompok umur 0-14 tahun diasumsikan tidak ada yang berstatus kawin. Jadi total jumlah tahun hidup dengan status single adalah 15x100 atau 1500.  Pada 15-19 tahun tercatat 475 tahun hidup single, pada umur 20-24 tahun tercatat 375 dst.
  • 28. Contoh Kasus 1  Sehingga, dari wanita berumur 0 - 50 tahun terdapat 3025 (1500 + 1525) tahun hidup dengan status single.  Dari proporsi single umur 45-49 tahun dan 50-54 tahun, kita dapat memperkirakan proporsi single pada umur 50 tahun, yaitu 0,10, berarti 10 orang dari 100 yang mencapai umur 50 tahun tetap single, dengan total 500 tahun.  Kita kurangi angka 500 dari 3025 untuk memperoleh total tahun hidup dengan status single, diperoleh 2525.
  • 29. Contoh Kasus 1  Dibagi dengan banyaknya penduduk yang berstatus kawin yang mencapai usia 50 tahun maka diperoleh rata-rata umur perkawinan yaitu 28,06 tahun. 06 , 28 10 100 ) 10 ( 50 1525 1500      SMAM
  • 30. Contoh Kasus 2  Penduduk wanita menurut kelompok umur dan status perkawinan di Provinsi Bali tahun 2000 adalah sbb: Golongan Umur Belum kawin Kawin Cerai Hidup Cerai Mati Jumlah Age Group Single Married Divorced Widowed Total (1) (2) (3) (4) (5) (6) 10 - 14 119,565 205 34 15 119,819 15 -19 124,293 12,414 324 90 137,121 20 - 24 74,557 75,967 1,230 372 152,126 25 - 29 34,753 131,615 1,908 806 169,082 30 - 34 14,843 126,191 2,071 1,267 144,372 35 - 39 9,162 110,664 2,274 2,268 124,368 40 - 44 6,080 90,124 1,936 3,836 101,976 45 - 49 4,181 69,064 1,622 5,206 80,073 50 - 54 3,441 55,173 1,515 7,501 67,630 55 -59 2,731 41,671 1,234 8,917 54,553 60 - 64 2,505 31,837 1,241 13,092 48,675 65+ 4,703 45,239 2,383 42,423 94,748 Jumlah/Total 400,814 790,164 17,772 85,793 1,294,543
  • 31. Contoh Kasus 2 Cara penghitungan:  Tahap I : Jumlahkan persentase wanita belum kawin kelompok umur 15-19 tahun sampai 45-49 tahun  Tahap II : Kalikan penjumlahan di atas dengan 5  Tahap III : Tambahkan hasil pada step II dengan 1500  Tahap IV : Hitung rata-rata persentase wanita belum kawin kelompok umur 45-49 dan 50-54 tahun  Tahap V : Kalikan hasil pada step IV dengan 50  Tahap VI : Kurangkan hasil pada step III dari hasil pada step V  Tahap VII : Kurangkan hasil pada step IV dari 100  Tahap VIII : Bagi, hasil pada step VI dengan hasil pada step VII
  • 32. Contoh Kasus 2 • Catatan: Jika umur perkawinan pertama banyak terjadi pada kelompok umur 10-14 (persentase penduduk yang belum kawin umur 10-14 kurang dari 100), maka: • Pada tahap I ditambahkan juga persentase penduduk yang belum kawin kelompok umur 10-14. • Pada tahap III ditambahkan 1000, bukan 1500.
  • 33. Contoh Kasus 2 • Dengan mengikuti tahap penghitungan yang diberikan maka: Belum kawin/Single Golongan Umur Jumlah Age Group N % Total (1) (2) (3) (4) 10 - 14 119,565 99.788 119,819 (100.00) 15 -19 124,293 90.645 137,121 (100.00) 20 - 24 74,557 49.010 152,126 (100.00) 25 - 29 34,753 20.554 169,082 (100.00) 30 - 34 14,843 10.281 144,372 (100.00) 35 - 39 9,162 7.367 124,368 (100.00) 40 - 44 6,080 5.962 101,976 (100.00) 45 - 49 4,181 5.221 80,073 (100.00) 50 - 54 3,441 5.088 67,630 (100.00) 55 -59 2,731 54,553 60 - 64 2,505 48,675 65+ 4,703 94,748 Jumlah/Total 400,814 288.828 (10-49) 1,294,543
  • 34. Contoh Kasus 2 • Hasil penghitungan menunjukkan bahwa SMAM untuk wanita Bali tahun 2000 adalah 23,05 tahun. Tahap I 99.788 + 90.645 + 49.01 +20.554 + 10.281 + 7.367 + 5.962 + 5.221 = 288.828 Tahap II 288.828 * 5 = 1,444.14 Tahap III 1,444.14 + 1.000 = 2,444.14 Tahap IV (5.221 + 5.088)/2 = 5.1545 Tahap V 5.1545 * 50 = 257.725 Tahap VI 2,444.14 - 257.725 = 2,186.42 Tahap VII 100 - 5.1545 = 94.8455 Tahap VIII 2,186.42/94.8455 = 23.05
  • 35. • SMAM untuk penduduk laki-laki dapat dihitung dengan cara yang sama. • Dengan mengetahui SMAM laki-laki dan perempuan, maka bisa dianalisis perbedaan rata-rata umur perkawinan pertama antara laki-laki dan perempuan, • Selain itu dapat juga dibandingkan SMAM antar wilayah dan perkotaan/perdesaan.
  • 37. Angka Perceraian Kasar / Crude Divorce Rate (CDvR) • Banyaknya penduduk berstatus cerai per 1.000 penduduk = 𝐷𝑖𝑣 𝑃 * 1.000 Dimana: Div : Jumlah penduduk berstatus cerai P : Jumlah penduduk pada pertengahan tahun Catatan: CDvR juga bisa dihitung berdasarkan total (cerai hidup + cerai mati), atau bisa dihitung terpisah (cerai hidup sendiri dan cerai mati sendiri).
  • 38. Angka Perceraian Umum / General Divorce Rate (GDvR) • Banyaknya penduduk berstatus cerai per 1.000 penduduk berusia 15 tahun ke atas = 𝐷𝑖𝑣 𝑃15+ * 1.000 Dimana: Div : Jumlah penduduk berstatus cerai P15+ : Jumlah penduduk berusia 15 tahun ke atas pada pertengahan tahun
  • 39. Divorce Rate Among Married Couples • Banyaknya penduduk berstatus cerai per 1.000 penduduk berstatus kawin = 𝐷𝑖𝑣 𝑃𝑚 * 1.000 Dimana: Div : Jumlah penduduk berstatus cerai Pm : Jumlah penduduk berstatus kawin pada pertengahan tahun
  • 40. Age-Specific Divorce Rate • Banyaknya penduduk berstatus cerai per 1.000 penduduk perempuan (laki-laki) berusia “a” = 𝐷𝑖𝑣𝑎 𝑓 𝑃𝑎 𝑓 * 1.000 Dimana: Diva f : Jumlah penduduk perempuan berstatus cerai berusia “a” Pa f : Jumlah penduduk perempuan berusia “a” pada pertengahan tahun
  • 42. Golongan Umur Belum kawin Kawin Cerai Hidup Cerai Mati Jumlah Age Group Single Married Divorced Widowed Total (1) (2) (3) (4) (5) (6) 10 - 14 5,978 9 2 1 5,990 15 -19 6,215 564 18 5 6,802 20 - 24 3,728 3,453 68 21 7,270 25 - 29 1,738 5,983 106 45 7,872 30 - 34 742 5,736 115 70 6,663 35 - 39 458 5,030 126 126 5,740 40 - 44 304 4,097 108 213 4,722 45 - 49 209 3,139 90 289 3,727 50 - 54 172 2,508 84 417 3,181 55 -59 137 1,894 69 495 2,595 60 - 64 125 1,447 69 727 2,368 65+ 235 2,056 132 2357 4,780 Jumlah/Total 20,041 35,916 987 4,766 61,710 Latihan 1 Berikut adalah data jumlah penduduk perempuan berusia 10 th + dari Kota A. Hitunglah SMAM perempuan untuk Kota A!
  • 43. Latihan 2 Berikut adalah data jumlah penduduk berusia 15 th + dari Kota B Tahun 2014. Kelompok Umur Status Perkawinan Belum Kawin Kawin Cerai Hidup Cerai Mati Jumlah 15-19 5,691 619 16 2 6,328 20-24 3,338 2,615 67 8 6,028 25-29 1,620 4,698 120 20 6,458 30-34 577 5,252 140 40 6,009 35-39 279 5,115 144 69 5,607 40-44 155 4,577 140 135 5,007 45-49 93 3,829 123 210 4,255 50-54 59 3,022 100 322 3,503 55-59 36 2,094 69 361 2,560 60-64 24 1,330 48 434 1,836 65+ 35 1,938 83 1,576 3,632 Jumlah 11,907 35,089 1,050 3,177 51,223 • Jika diketahui jumlah penduduk pertengahan tahun 2014 Kota B sebesar 72.000 jiwa, hitunglah: Indikator Perkawinan: CMR GMR SMAM Indikator Perkawinan: Angka Perceraian Hidup Kasar Angka Perceraian Hidup Umum Angka Perceraian Hidup thd Penduduk Berstatus Kawin