Teknik Estimasi Fertilitas secara Tidak Langsung

Dengan mempertimbangkan kesulitan responden dalam mengingat kejadian masa lalu maka dicari pendekatan lain yang bebas dari masalah tadi. Metode-metode yang dikembangkan kemudian mengandalkan pada pertanyaan-pertanyaan yang mudah dijawab, misalnya umur, jenis kelamin atau jumlah kumulatif peristiwa (kelahiran/kematian) yang terjadi tanpa menanyakan kapan peristiwa tersebut terjadi.

Ada beberapa teknik estimasi fertilitas secara tidak langsung, yaitu metode reverse, metode anak kandung (own children), metode anak lahir terakhir (last live birth), metode rele, metode palmore dan metode gunasekaran-palmore. Disamping metodemetode itu ada pula metode lain yang digunakan untuk melihat tren fertilitas yaitu Coale Index. Berikut akan diuraikan secara sekilas tentang beberapa metode tersebut.

A. Metode reverse (reverse survival)

Dasar perhitungan metode ini sangat sederhana. Jika susunan umur (Px) dan level of mortality (LM) diketahui, maka tingkat kelahiran beberapa tahun sebelum pencacahandapat dihitung. Nilai LM dihitung berdasarkan data tentang rata-rata anak yang pernah dilahirkan dan yang masih hidup oleh wanita yang pernah kawin, yang kemudian dipakai untuk memilih Tabel Kematian (life table) yang sesuai. Dari tabel tersebut dapat dihitung survival ratio (SR) yang artinya berapa persen anak yang lahir dalam kurun waktu tertentu yang hidup pada waktu sensus atau survey.

Dalam penghitungan selama ini anak-anak berumur 0 tahun tidak diikut sertakan dalam perhitungan karena nilainya sangat rendah. Rendahnya jumlah penduduk yang berumur 0 tahun ini terutama disebabkan karena adanya under enumeration dan kesalahan dalm pelaporan umur.

B. Metode Anak Kandung (Own Children Method)

Metode anak kandung merupakan perkembangan dari metode "reverse survival". Ukuran fertilitas yang dihasilkan adalah angka kelahiran menurut umur wanita (Age Spesific Age Rate, ASFR). Untuk itu diperlukan matriks tabulasi silang menurut anak terhadap ibu kandung. Ibu yang dimaksud adalah wanita usia 15 hingga 55 tahun dan anak usia 0 hingga 15 tahun (UN, 1983). Setiap sel pada matriks y dinotasikan dengan Px(t), menunjukkan anak kandung usia x yang ibunya berusia y tahun pada waktu t. Anak yang dilahirkan (t-x) tahun yang lalu, pada waktu itu ibunya berusia (y-x) tahun. Jumlah wanita yang diperlukan dalam penghitungan angka kelahiran menurut umur, diperoleh dari daftar rumah tangga. Metode reverse survival dapat digunakan untuk menghitung jumlah wanita maupun jumlah kelahiran sebelum saat pencacahan berdasarka pola kematian pada masa lalu.

Masalah utama pada penggunaan metode ini adalah kesalahan pelaporan umur yang dapat timbul baik pada umur anak maupun pada umur ibu. Salah satu cara untuk mengatasinya adalah dengan membuat matriks menurut kelompok umur. Dengan demikian, tingkat kelahiran yang diperoleh berdasarkan kelompok umur pada tahun tertentu.

Masalah lain adalah pelaporan jumlah anak kandung yang kerap kali terlupakan atau justru berlebihan. Umumnya, wanita 40 tahun keatas cenderung sukar mengingat jumlah anak yang pernah dilahirkan hidup. Hal ini dapat terjadi misalnya karena ada anak kandung yang ternyata tidak tinggal bersama ibunya pada saat pencacahan. Tetapi karena penelitian ini berdasarkan kelahiran di masa lalu yang tidak terlalu jauh dari saat pencacahan yaitu anak-anak berumur 5 tahun yang dilahirkan oleh wanita yang relative masih muda maka diperkirakan persentase anak-anak seperti ini yang tinggal di luar rumah tangga berpisah dengan ibunya relatif sangat kecil.

C. Metode Anak Lahir Hidup Terakhir (Last Live Birth)
Metode ini dapat dikategorikan sebagai suatu cara yang berada diantara cara langsung dan cara tidak langsung dalam memperkirakan kelahiran dan kematian. Keterangan yang digunakan adalah tentang kelahiran terakhir atau tanggal lahir dan kelangsungan hidup. Istilah kelahiran terakhir perlu dibedakan dengan pengertian anak yang hidup terakhir. Kelahiran terakhir adalah jumlah kelahiran yang terjadi baik lahir hidup maupun lahir mati. Sedangkan anak yang hidup terakhir adalah jumlah kelahiran hidup dan tidak termasuk lahir mati.

Dua jenis data kelahiran biasanya dapat diperoleh dari satu survei kependudukan. Pertama, adalah dari suatu rangkaian pertanyaan tentang kelahiran hidup terakhir. Kedua, adalah riwayat kelahiran. Tanggal lahir anak dicatat sebagai kelengkapan dari keterangan tentang urutan lahir, jenis kelamin, kelangsungan hidup dan apakah anak tinggal di rumah yang sama dengan ibu kandungnya. Berdasarkan tanggal lahir jumlah kelahiran dapat diubah menjadi tingkat kelahiran tahunan.

Untuk memperkirakan tingkat kelahiran, beberapa penyesuaian perlu dilakukan, termasuk penyesuaian anak kembar, kelahiran yang tidak diketahui tanggalnya, dan kelahiran yang jaraknya terlalu dekat. Prakiraan angka kelahiran dengan menggunakan data tahun kelahiran anak terakhir banyak bertumpu pada penyesuaian-penyesuaian. Pada dasarnya metode ini terdiri dari dua tahap perhitungan yaitu tahap penyesuaian data tahun kelahiran anak terakhir (tahun LLB) yang diperoleh dan tahap penghitungan angka kelahiran menurut ibu (ASFR) dan angka kelahiran total (TFR) berdasarkan data hasil penyesuaian pada tahap pertama. Cara pengumpulan data ini diawali dengan keinginan untuk memperoleh jumlah kejadian kelahiran atau kematian selengkap mungkin. Pendekatan yang ditempuh adalah memberi batas waktu yang lebih mudah diingat responden, dan tidak menanyakan mengenai semua anaknya, tetapi membatasi pada anak yang lahir hidup terakhir. Dengan begitu diharapkan kesalahan yang timbul karena memory lapse dapat diperkecil, bahkan kalau bisa, dihilangkan sama sekali.

Pendekatan yang dipakai BPS adalah membatasi kurun waktu acuan dengan "Lebaran" yang merupakan salah satu hari besar yang dirayakan oleh sebagian besar rakyat Indonesia. Meskipun perayaan hari ini mungkin tidak merata di seluruh Negara naun diharapkan cukup dirasakan oleh segenap penduduk, termasuk yang tidak memeluk agama Islam. Jumlah kejadian selama kurun acuan kemudian dikonversikan menjadi kejadian selama satu tahun.

Keuntungan Metode LLB dapat dipergunakan untuk membuat perkiraan fertilitas untuk tahun yang berdekatan dengan tahun pencacahan atau bahkan untuk tahun pencacahan. Apabila data yang diperlukan untuk penyesuaian dikumpulkan juga pada survei yang sama, berarti penggunaan sumber data lain tidak perlu lagi. Selain itu metode LLB juga dapat mengetahui pola fertilitas menurut umur dan perhitungan dengan data kelahiran anak terakhir dapat dilakukan dengan manual. Kelemahan metode LLB adalah terlalu banyak diperlukan penyesuaian dan asumsi dimana untuk melakukan penyesuaian tersebut diatas seringkali harus mengambil informasi dari sumber data lain. Disamping itu penyesuaian yang harus dilakukan sangat tergantung kepada waktu pengumpulan data berarti bersifat khusus untuk setiap data kelahiran anak terakhir. Apabila informasi tentang tahun kelahiran anak terakhir hanya dilakukan melalui Sensus dan Supas saja, berarti tingkat fertilitas dengan data dasar tahun kelahiran anak terakhir hanya dapat setiap 5 tahun sekali.

D. Metode Rele

Metode Rele sebenarnya merupakan pengembangan dari teori penduduk stabil. Dikatakan bahwa pada hampir semua populasi, dapat dijumpai hubungan linear antara rasio ibu anak (child women ratio) dengan tingkat kelahiran kasar (gross reproduction rate) yang kemudian dapat diubah menjadi tingkat kelahiran total TFR (total fertility rate).

Keuntungan utama dari metode ini adalah kesederhanaannya, karena hanya memerlukan sebaran umur penduduk dan perkiraan kematian. Berdasarkan komposisi penduduk menurut umur dan jenis kelamin dapat dihasilkan rasio ibu-anak. Denganmengetahui perkiraan kasar atas harapan hidup saat lahir, jumlah ini dapat diubah menjadi perkiraan TFR. Dengan demikian, metode ini menghasilkan suatu cara yang cepat dan mudah dalam memperkirakan kelahiran, utamanya untuk daerah-daerah kecil.

Kelemahannya, metode ini sensitif terhadap perbedaan tingkat lewat cacah antara ibu dan anak. Selain itu, dalam perhitungannya diperlukan informasi tentang tingkat kematian. Rele mendasarkan diri pada konsep penduduk stabil (stable population). Prinsip yang menjadi dasar konsep penduduk stabil adalah jika pengaruh migrasi internasional terhadap suatu penduduk suatu negara dapat diabaikan, maka komposisi umur penduduk merupakan akibat dari kecenderungan fertilitas dan mortalitas di masa lalu.

Langkah pertama adalah menghitung child woman ratio (CWR) dengan salah satu rumus sebagai berikut:
                  P0-4
CWR 1 =  ------
                 W15-44

                 P0-4
CWR 2 =  ------
                 W15-49

                  P5-9
CWR 3 =  ------
                 W20-49

                  P5-9
CWR 4 =  ------
                  W20-54

Di mana:
P0-4 = penduduk yang berumur 0-4 tahun
P5-9 = penduduk yang berumur 5-9 tahun
W15-44 = wanita yang berumur 15-44 tahun
W15-49 = wanita yang berumur 15-49 tahun
W20-49 = wanita yang berumur 20-49 tahun
W20-54 = wanita yang berumur 20-54 tahun

Rele (1967) telah menghitung serangkaian faktor pengali yang dirinci menurut tingkat kematian yang dapat dipakai untuk merubah CWR menjadi GRR (gross reproduction rate) dan TFR (total fertility rate). Seperti halnya dalam metode reverse dan anakandung, terlebih dahulu harus diketahui mortality level yang biasanya dihitung dengan metode Brass (1968) atau modifikasinya berdasarkan rata-rata anak yang pernah dilahirkan dan yang masih hidup. Masalah utama yang dihdapi adalah sering terjadinya under enumeration dan kesalahan pelaporan umur pada ank-anak umur 0-4 tahun, terutama yang berumur 0 tahun, sehingga CWR lebih rendah dari yang diharapkan. Oleh karena itu sebelum memulai perhitungan perlu diadakan adjustment.

Keuntungan metode Rele adalah kesederhanaanya. Kebutuhan data terbatas pada persebaran penduduk menurut umur dan jenis kelamin, serta indikasi tentang tingkat mortalitas dalam bentuk angka harapan hidup saat lahir. Tabulasi umur dan jenis kelamin boleh dikatakan selalu tersedia pada survei yang dilakukan oleh BPS seperti SP, Supas, Susenas. Dengan demikian CWR selalu dapat dihitung di setiap propinsi.

Keuntungan lainnya adalah tidak diperlukannya bantuan komputer dalam perhitungannya. Begitu tersedia tabel persebaran penduduk menurut umur dan jenis kelamin, maka proses perhitungan TFR dapat dikerjakan. Kelemahannya adalah kualitas data sangat mempengaruhi hasil perhitungan. Dalam hal ini, faktor yang penting adalah cakupan penduduk dalam survei atau sensus dan pelaporan umur. Jika tingkat lewat cacah penduduk usia muda dan wanita usia subur sama, maka CWR tidak terpengaruh, demikian pula konversinya menjadi TFR. Jika tingkat cakupan anak dan balita berbeda, maka hasil perhitungan TFR akan dipengaruhi. Pada umumnya penduduk muda (P0-4) lebih besar kemungkinannya untuk kurang cacah dari pada wanita usia reproduksi, sehingga TFR yang diperoleh akan cenderung lebih rendah. Demikian pula dengan kelompok umur.

Jika terdapat kecenderungan untuk melaporkan umur lebih tua dari yang sebenarnya, maka akan terjadi akan terjadi pergeseran pada jumlah anak berusia 0-4 tahun. Jika jumlah anak usia 0 tahun yang dilaporkan berumur 1 tahun lebih banyak dari jumlah anak 4 tahun yang dilaporkan berumur 5 tahun, maka secara keseluruhan P0-4 akan lebih rendah dari pada angka yang sebenarnya. Penyesuaian seperti ini tidak terlalu besar pengaruhnya pada wanita karena selain jumlah umur yang dikelompokkan cukup banyak, juga jumlahnya tidak terlalu terpengaruh terhadap W15-49 secara keseluruhan.

E. Metode Palmore

Metode ini diperkenalkan oleh Bogue dan Palmore pada tahun 1964, yang mendasarkan asumsi adanya hubungan linear antara rasio anak dan wanita CWR (child women ratio), ukuran kematian dan TFR. Dalam perhitungannya diperlukan beberapa indikator lain seperti perbedaan pola perkawinan. Bila dibandingkan dengan metode Rele, metode ini memerlukan lebih banyak data yang biasanya tersedia dalam sensus maupun survei terutama untuk melengkapi perkiraan kelahiran pada tingkat administrasi di bawah propinsi. Metode ini menggunakan tingkat kematian bayi sebagai pengganti harapan hidup waktu lahir.

Palmore memperbaiki persamaan yang digunakan dengan menggunakan data yang lebih akhir, dan persamaannya adalah sebagai berikut:

TFR = 12,0405 + 13,5277 IMR + 11,1042 CWR - 176,4889 CP - 6,4698 PEM

Keterangan:
TFR = tingkat kelahiran total per 1000 wanita
IMR = tingkat kematian bayi per 1000 kelahiran hidup
CP = persentase anak berusia kurang dari lima tahun
PEM = persentase wanita pernah kawin usia 20-24
Metode ini sensitif terhadap kualitas data, utamanya bayi dan anak-anak.

F. Metode Gunasekaran - Palmore

Metode Gunasekaran - Palmore dapat dikatakan sebagai metode baru dalam estimasi fertilitas. Metode ini menekankan cara perhitungan TFR pada hubungan antara kelahiran, kematian dan sebaran umur penduduk. Dimensi penting dalam hubungan ini adalah pengaruh atau efek dominan fertilitas terhadap struktur umur penduduk dan pengaruh marginal mortalitas terhadap hal serupa.

Pendekatan Gunasekaran - Palmor dalam estimasi fertilitas juga didasarkan pada teori statistik yang menunjukkan bahwa dua momen pertama (mean dan varian) peka terhadap perubahan yang terjadi dalam frekuensi sebaran. Adapun ukuran kemencengan dan kelancipan (momen ketiga dan keempat) menunjukkan konsentrasi relatip dan letak bilangan dalam suatu sebaran umur penduduk. Dengan demikian, momen dari suatu sebaran merupakan indikator dari kondisi hubungan fertilitas dengan sebaran umur, sehingga dapat menunjukkan tingkat fertilitas pada tahun yang merujuk sebaran tersebut. Metode ini juga memerlukan keterangan tentang angka harapan hidup wanita pada saat dilahirkan.

G. Indeks Coale

Penurunan tingkat fertilitas dapat pula dilihat dari Indeks Coale. Coale Indices of Marital Fertility merupakan salah satu cara untuk mengukur penurunan fertilitas secara keseluruhan dan untuk mengetahui pula berapa besar kontribusi dari penurunan fertilitaskarena pemakaian alat kontrasepsi dan berapa penurunan karena peningkatan usia kawin atau proporsi kawin. Indeks Coale terdiri dari tiga komponen yaitu If, Ig dan Im. If (indeks fertilitas secara keseluruhan) adalah rasio dari jumlah kelahiran yang diamati dalam suatu populasi dengan jumlah kelahiran yang akan terjadi atau diharapkan jika wanita dalam setia kelompok umur mengalami fertilitas standar atau fertilitas maksimum. Coale menggunakan tingkat fertilitas wanita Hutterite yang berstatus kawin periode 1921-1930 sebagai fertilitas standar karena menurut Coale, angka fertilitas wanita Hutterite sepanjang pengamatan merupakan yang tertinggi. Ig (indeks fertilitas dari wanita kawin) adalah rasio antara jumlah kelahiran yang terjadi dari wanita yang pernah kawin dengan jumlah kelahiran yang akan terjadi (diharapkan) jika wanita yang pernah kawin mengalami fertilitas standaratau fertilitas maksimum. Jadi, indeks ini menggambarkan fertilitas yang berasal dari wanita berstatus kawin (legitimate births).

Im (indeks fertilitas dari proporsi wanita kawin) adalah rasio antara jumlah kelahiran yang diharapkan dari wanita yang kawin jika mengalami tingkat fertilitas standar dengan jumlah kelahiran yang diharapkan dari seluruh wanita yang mengalami fertilitas standar. Jika diketahui bahwa banyaknya anak yang lahir di luar perkawinan sangat kecil atau dapat diabaikan, maka hubungan antara If, Ig dan Im dapat dituliskan sebagai berikut:

If = Ig x Im

Keterangan:
Ig menunjukkan sejauh mana fertilitas marital gagal mencapai tingkat maksimum
Im menunjukkan sejauh mana perkawinan tidak meluas

DATA UNTUK ESTIMASI FERTILITAS SECARA TIDAK LANGSUNG

Hasil survei atau sensus yang dilakukan BPS yang biasa dipakai untuk estimasi fertilitas adalah:

a. Susunan umur dan jenis kelamin penduduk
b. Jumlah anak yang pernah dilahirkan dan yang masih hidup oleh wanita yang pernah kawin menurut umur
c. Kelahiran anak terakhir menurut tahun kelahiran dan umur
d. Kelahiran selama kurun waktu tertentu sebelum survey
e. Data lain yang ada hubungannya dengan kelahiran seperti perkawinan, keluarga berencana dan lain-lain

Berdasarkan data tersebut, tingkat kelahiran dapat diestimasi dengan beberapa metode. Hasil estimasi suatu metode bisa berbeda tetapi bisa pula sama. Walaupun hasilnya sama, belum tentu hasil estimasi tersebut benar. Sebelum sampai pada suatu kesimpulan setiap hasil estimasi perlu dievaluasi secara cermat, baik yang menyangkut kualitas data dasar, asumsi, metode yang dipakai maupun berbagai ukuran fertilitas yang dihasillkan.

Salah satu cara untuk mengevaluasi hasil estimasi adalah dengan teknis "balancing equation (BE)", baik dalam arti sempit maupun dalam arti luas. BE dalam arti sempit dirumuskan sebagai berikut:

Pn = Po + B - D + I - E

Keterangan:
Pn = jumlah penduduk pada akhir kurun waktu
Po = jumlah penduduk pada awal kurun waktu
B = banyaknya kelahiran selama kurun waktu
D = banyaknya kematian selama kurun waktu
I = banyak orang yang masuk selama kurun waktu
E = banyaknya orang yang keluar selama kurun waktu yang sama

Dari persamaan diatas terlihat bahwa dalam mengevaluasi hasil estimasi kelahiran harus dikaitkan dengan jumlah penduduk hasil dua sensus atau survei, angka kematian dan angka perpindahan. Untuk mengevaluasi fertilitas tingkat nasional, angka perpindahan diabaikan karena banyaknya orang keluar atau masuk relatif sangat kecil dan jumlahnya hamper seimbang. Evaluasi tingkat kelahiran untuk propinsi sedikit lebih sulit sebab harus menghitung angka perpindahan. Jumlah penduduk hasil sensus atau survei diasumsikan benar atau besarnya under atau over enumeration yang terjadi pada sensus atau survei yang pertama sama dengan yang berikutnya. Singkatnya, jumlah penduduk, susunan umur, laju pertumbuhan, kematian dan perpindahan harus seimbang satu sama lain.

Evaluasi tingkat kelahiran dengan cara BE dalam arti yang lebih luas, selain memperhatikan unsur-unsur tersebut diatas perlu dikaitkan dengan berbagai faktor yang mempengaruhi fertilitas itu sendiri, misalnya perkawinan, keluarga berencana dan lainlain. Tingkat kelahiran hasil estimasi harus sesuai dengan berbagai faktor yang mempengaruhinya. Salah satu contoh adalah persamaan Bongaarts:

TFR = Cm x Cc x Ci x TF

Dimana:
TFR = Total Fertility Rate
Cm = proportion married
Cc = contraceptive use
Ci = postpartum infecundability
TF = total fecundity rate

Kalau hasil estimasi tingkat kelahiran sudah sesuai dengan susunan umur, jumlah penduduk dan laju pertumbuhan penduduk dan berbagai faktor yang mempengaruhi yang dihasilkan oleh survei atau sensus maka langkah berikutnya adalam mempelajari perubahan(tren) fertilitas yang terjadi di masa lalu. Pertanyaan yang ingin dijawab adalah apakah perubahan tingkat fertilitas yang terjadi selama kurun waktu tertentu sesuai dengan perubahan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Evaluasi terakhir ini sering sulit dilakukan karena rincian faktorfaktor yang dihasilkan dari suatu survei tidak sama dengan hasil survei lainnya. Begitu pula mutu serta cakupannya tidak selalu sama sehingga sulit untuk dibandingkan.


MASALAH DALAM ESTIMASI FERTILITAS SECARA TIDAK LANGSUNG

Banyak metode estimasi fertilitas secara tidak langsung (indirect estimate) yang telah dirumuskan oleh para demografer. Untuk memilih metode mana yang akan dipakai perlu diperhatikan hal-hal sebagai berikut:

a. Setiap metode estimasi memerlukan data dasar dengan rincian tertentu. Kalau rincian ini tidak dipenuhi maka hasil estimasi akan kurang tepat.

b. Kualitas data dasar yang dipakai sangat mempengaruhi hasil estimasi. Kualitas data atau tabel hasil suatu survei belum tentu sama. Begitu pula variasi kualitas antar daerah sering berbeda tergantung pada mutu pencacah, pelaksanaan dilapangan dan pengolahan.

c. Setiap metode estimasi dilandasi asumsi tertentu. Kalau asumsi tidak terpenuhi atau tidak sesuai dengan keadaan demografis Indonesia maka hasil estimasi akan kurang baik.


HASIL ESTIMASI

Estimasi fertilitas dengan menggunakan berbagai metode yang dilakukan oleh BPS menunjukkan adanya penurunan fertilitas secara berarti dalam kurun waktu 1967- 1994. Hasil estimasi menggunakan Gunasekaran-Palmore menghasilkan angka fertilitas tertinggi