DAFTAR PUSTAKA. [Anonim], Indirect Techniques for Demographic Estimation. New York: United Nations Publication.
|
|
|
- Yuliani Tanudjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 54 DAFTAR PUSTAKA [Anonim], 983. Indirect Techniques for Demographic Estimation. New York: United Nations Publication. Anton H Aljabar Linear Elementer. Ed ke-5. Terjemahan Pantur Silaban dan I Nyoman Susila. Jakarta: Erlangga [BPS] Biro Pusat Statistik Estimasi fertilitas, mortalitas dan migrasi. Hasil Survei Penduduk Antar Sensus SUPAS 995. Jakarta: CV. Putra Jaya Brown RL Introduction to The Mathematics of Demography. Ed ke-3, Winsted: Acte Publication Chotib Skedul model migrasi dari DKI Jakarta/Luar DKI Jakarta: analisis data SUPAS 995 dengan pendekatan demografi multiregional [tesis]. Depok: Program Pascasarjana, Universitas Indonesia. Coale AJ, Demeny P Regional Model Life Tables and Stable Population. Ed ke- 2, New York:Academic Press. Jatminingtias N Peran akar ciri dominan matriks leslie pada sebaran umur stabil [skripsi]. Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Komzsik L Approimation Techniques for Engineers. California: Cypress Ledent J, Rees P Life Tables. In Migration and Settlement: A Multiregional Comparative Study. A. Rogers and F. Willekens, eds.pp Dordrecht: D. Reidel. Ledent J, Termote M Migration and Demographic Growth in Jakarta: A multidimensional Approach. Montreal: Urbanization and Development- Montreal Interuniversity Group. Purcell EJ, Varberg D Kalkulus dan Geometri Analitis. Ed ke-4. Jakarta:Erlangga. Rees P, Wilson AG Spatial Population Analysis. London:Edward Arnold. Rogers A Introduction to Multiregional Mathematical Demography. New York: John Wiley Rogers A, Raquillet R, Castro LJ Model Migration Schedules and Their Application, Environment and Planning A.Vol.0: pp
2 55 Rogers A Migration, Urbanization, and Spatial Population Dynamics, USA: Westview Press. Rogers A Multiregional Demography: Principles Method, and Etensions, New York: John Wiley & Sons Ltd. Rogers A, Ledent J Increment-decrement life tables: a comment. Demography. 3: Stewart J Kalkulus. Ed ke-4. Jakarta:Erlangga Wei WWS Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods, New York: Addison-Wesley Publishing Company.
3 LAMPIRAN 56
4 Lampiran Tabel Migran Keluar dari Wilayah Jawa Bali menuju Luar Jawa Bali No Umur Migran Penduduk ASMR Est-ASMR , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
5 No Umur Migran Penduduk ASMR Est-ASMR , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,89579E ,7252E ,35603E ,7056E , , , , , ,
6 Lampiran 2 Tabel Migran Keluar dari Wilayah Luar Jawa Bali menuju Jawa Bali: No Umur Migran Penduduk ASMR Est-ASMR , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
7 No Umur Migran Penduduk ASMR Est-ASMR , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,3854E ,53447E ,4800E ,9499E , , , , , , , , ,
8 Lampiran 3 Data Jumlah Penduduk Jawa Bali dan Luar Jawa Bali Menurut Kelompok Umur SUPAS, 2005 Kelompok Umur Jawa-Bali Luar Jawa-Bali Jumlah
9 Lampiran 4. Data Penduduk Wanita Usia Reproduksi Menurut Kelompok Umur SUPAS, 2005 Umur Jumlah Wanita Proporsi Wanita , , , , , , , ,
10 Lampiran 5 Data Angka Harapan Hidup e 0 penduduk Indonesia menurut propinsi dan jenis kelamin SUPAS 2005 Kode Jenis Kelamin Total Propinsi Prop Laki-laki Wanita NAD 65, 69,03 67,3 2 Sumatera Utara 64,7 68,06 66,7 3 Sumatera Barat 62,06 65,87 64,02 4 Riau 63,23 67,08 65,2 5 Jambi 62,06 65,87 64,02 6 Sumatera Selatan 62,06 65,87 64,02 7 Bengkulu 62,06 65,87 64,02 8 Lampung 63,23 67,08 65,2 9 Kep. Bangka Belitung 62,06 65,87 64,02 3 DKI Jakarta 69,2 73,03 7,3 32 Jawa Barat 6,3 64,9 63,07 33 Jawa Tengah 64,7 68,06 66,7 34 DI Yogyakarta 69,2 73,03 7,3 35 Jawa Timur 63,23 67,08 65,2 36 Banten 59,4 62,8 6,03 5 Bali 66,04 70,0 68,08 52 Nusa Tenggara Barat 54,4 57,79 56,5 53 Nusa Tenggara Timur 6,3 64,9 63,07 6 Kalimantan Barat 6,3 64,9 63,07 62 Kalimantan Tengah 63,23 67,08 65,2 63 Kalimantan Selatan 58,28 6,9 60,5 64 Kalimantan Timur 65, 69,03 67,3 7 Sulawesi Utara 68,23 72,7 70,26 72 Sulawesi Tengah 59,4 62,8 6,03 73 Sulawesi Selatan 6,3 64,9 63,07 74 Sulawesi Tenggara 62,06 65,87 64,02 75 Gorontalo 6,3 64,9 63,07 8 Maluku 60,25 63,97 62,6 82 Maluku Utara 57,24 60,8 59,07 94 Papua 6,3 64,9 63,07
11 Lampiran 6 Data Angka Kelahiran Menurut Umur Wanita, Daerah, Periode, dan Propinsi SUPAS, 2005 Umur Wanita Kelahiran per 000 Wanita Kode TFR Referensi Waktu Prop NAD ,2 2 Sumatera Utara ,52 3 Sumatera Barat ,59 4 Riau ,39 5 Jambi ,28 6 Sumatera Selatan ,48 7 Bengkulu ,43 8 Lampung ,37 9 Babel ,9 3 DKI Jakarta ,63 32 Jawa Barat ,35 33 Jawa Tengah ,95 34 DI Yogyakarta ,43 35 Jawa Timur ,64 36 Banten ,33 5 Bali ,77 52 NTB ,58 53 NTT ,63 6 Kalimantan Barat ,39 62 Kalimantan Tengah ,34 63 Kalimantan Selatan ,06 64 Kalimantan Timur ,28 7 Sulawesi Utara ,9 72 Sulawesi Tengah ,7 73 Sulawesi Selatan ,2 74 Sulawesi Tenggara ,73 75 Gorontalo ,3 8 Maluku ,48 82 Maluku Utara ,46 94 Papua ,73
12 Lampiran 7 Perhitungan Life Table Uniregional Perhitungan life table di mulai dengan penentuan nilai l berdasarkan Brass logit. Dari tabel l diketahui : l = jumlah orang yang bertahan hidup dari lahir hingga tepat umur l0 = asumsi awal l5 = 95002,4286 l = 96278,074 l0 = 94620,743 d = l l+ d0 = l0 l5 = ,4286 = 4997,574 q = q =. = 0,0500 L0 = L0+ L = [0,3 l0 + 0,7 l] + 4 [0,4 l + 0,6 l5] = [ 0, , ,074] + 4 [ 0, , , ,4286] = ,3929 L5 = 5 [0,5 l5 + 0,5 l0] = 5 [ 0, , , ,743] = ,857 T = = ,357 e = e0 = =, = 67,7207 m = m = =,, = 0,004 Proses perhitungan dilakukan dengan cara yang serupa hingga diperoleh tabel sebagai berikut:
13 Life Table untuk wilayah Jawa Bali Umur q l d L T e m 0-4 0, , , , ,357 67,7207 0, , , , , , ,2364 0, , , , , ,07 6,4936 0, , , , , , ,9377 0, , , , , , ,3270 0, , , , , , ,8055 0, , ,357 93, , , ,372 0, , , , , ,074 38,8576 0, , , , , , ,4259 0, , , , , , ,0258 0, , , , , ,607 25,6824 0, , , , , ,2500 2,4779 0, , , , , ,743 7,4345 0, , , , , ,857 3,6803 0, , , , , ,0000 0,2697 0, , , , , ,607 7,370 0, , , , , ,4286 5,0539 0, , , , , ,8929 3,367 0,2376
14 Life Table untuk wilayah Luar Jawa Bali Umur q l d L T e m 0-4 0, , , , ,37 65,009 0, , , , , ,087 64,564 0, , ,087 85, , ,565 59,9349 0, , , , , ,065 55,4666 0, ,020 94, , , ,293 50,9507 0, , , , , ,848 46,544 0, , , , , ,685 42,683 0, , , , , ,859 37,825 0, , , , , ,783 33,5097 0, , , , , ,652 29,2254 0, , , , , ,728 25,0004 0, , , , , ,054 20,9274 0, , , , , ,77 7,0248 0, , , , , ,76 3,4260 0, , , , , ,707 0,688 0, , , , , ,85 7,3992 0, , , , , ,89 5,430 0, , , , , ,85 3,849 0,2279
15 Lampiran 8 Hasil perhitungan tingkat migrasi menurut kelompok umur Tingkat migrasi menurut kelompok umur dari Jawa Bali ke Luar Jawa Bali: M =, M =, dan seterusnya, dan jumlah tingkat migrasi dari Luar Jawa Bali ke Jawa Bali: M =, M =, dan seterusnya, Dengan M adalah model skedul migrasi pada masing-masing wilayah. Proses perhitungan dibantu program mathematica 6.0 sehingga diperoleh hasil sebagai berikut: Umur M 2 M ,003 0, , , , , ,0054 0, ,0030 0, , , , , , , , , ,0022 0, ,008 0, ,0074 0, ,007 0, ,0055 0, ,0022 0, , , , , ,0003 0,00006
16 Lampiran 9 Perhitungan Matriks Peluang Transisi P Perhitungan matriks peluang transisi P yang melibatkan data migrasi dan tingkat kematian adalah : P = [ I + A ]- [I + A ] A0 = 0,0354 0,00635 = 0,003 0,0204 M 0 = Mortalitas m jb + M 2 = 0, ,003 = 0,0354 M 22 0 = Mortalitas m ljb + M 2 = 0, ,00635 = 0,0204 P0 = [ I + A0 ]- [I - A0 ] = [ I + 0,0354 0, ,003 0,0204 ]- [I - 0,0354 0, ,003 0,0204 ] 0, ,02925 = 0,0433 0,9032 Proses perhitungan dilakukan dengan cara yang serupa hingga diperoleh tabel sebagai berikut: Umur M 2 M M 2 M 22 p 2 p p 2 p ,003 0,0354 0, ,0204 0,0433 0, , , , , , , ,0426 0,987 0,0295 0, , , ,0035 0, ,0333 0,9799 0,054 0, ,0054 0, ,0072 0, , ,9685 0, , ,0030 0,022 0,0736 0,0978 0, , , , , , ,0588 0,0870 0,0347 0,9546 0,074 0, , , ,034 0,0462 0, ,9628 0, , , , ,0077 0,055 0,0749 0, , , , , ,0056 0, ,03 0, , , ,0022 0, , , ,002 0, ,0684 0, ,008 0, , ,0078 0, ,9585 0,0288 0, ,0074 0,057 0, ,04 0,0087 0,9438 0,096 0, ,007 0,0773 0, , , ,957 0,026 0, ,0055 0, , ,0364 0, , , , ,0022 0, ,0046 0, ,0048 0, , , , , ,0008 0,0883 0, ,957 0,026 0, , ,50 0, ,4639 0,002 0,4588 0, , ,0003 0, , ,2279 0, , ,000 0,27406
17 Lampiran 0 Perhitungan Life Table Multiregional Misalkan diketahui : 0l 0 = 20 l 2 0 = l 2 0 = 20 l 0 = 0 Maka diperoleh : 0l 5 = p 0 0 l 0 + p 2 0 0l 2 0 = 0, , = 93475,2366 0l 2 5 = p l 0 + p l 2 0 = 0, , = 432,7442 0l5 = 0 l l 2 5 = 93475, ,7442 = 94907, l 5 = p 0 20 l 0 + p l 2 0 = 0, , = 2924, l 2 5 = p l 0 + p l 2 0 = 0, , = 9032, l5 = 20 l l 2 5 = 2924, ,2322 = 93236,848 0L 0 = [ 0l l 5] = [ ,2366] = ,8092 0L 2 0 = [ 0l l 2 5] = [ ,7442] = 358, L 0 = [ 20l l 5] = [ ,5825] = 73, L 2 0 = [ 20l l 2 5] = [ ,2322] = ,5806 q i = -p ii p ij q 0 = -p 0 p 2 0 = 0, ,0433 = 0,05092 q 2 0 = -p 22 0 p 2 0 = 0,9032 0,02925 = 0,06763 it j = 0T 0 = 0 = ,2736 0T 2 0 = 0 = 80433,547 20T 0 = 0 = 43630, T 2 0 = 0 = ,9523
18 ie j = 0e 0 = 0e 2 0 = 20e 0 = 20e 2 0 = =, =, =, =, = 60,6795 = 8,043 = 4,363 = 52,457 Proses perhitungan dilakukan dengan cara yang serupa hingga diperoleh tabel sebagai berikut:
19 Life Table Multiregional untuk wilayah Jawa Bali Umur p p 2 q 0l 0l 2 l 0L 0L 2 0T 0T 2 0e 0e 2 0e 0 4 0, ,0433 0, , , , ,547 60,6795 8,043 68, ,987 0,0426 0, , , , , , , ,30 58,8387 8, , ,9799 0,0333 0, , , , , , , , ,784 8,363 62, ,9685 0, , , , , , , , , ,7467 8, , , , , , , , , , , , ,353 8, , ,9546 0,0347 0, , , , , , , ,2807 4,935 7, , ,9628 0, , , , , , , , ,422 37,225 7,26 44, , ,0749 0, , , , , , , , ,3684 6, , , ,03 0, , , , , , , , ,600 6,080 35, , ,002 0, , , , , , , ,860 25,9027 5,3594 3, ,9585 0, , , , , , , , ,7 22,2894 4, , ,9438 0,0087 0, , , , , , , ,3574 8,8295 4, , ,957 0, , , , , , , , ,609 5,5443 3,355 8, , , , , , , , , , ,0843 2,560 2,7392 5, , ,0048 0, , , , , , , ,7908 9,966 2,969 2, ,957 0, , , , , , , , ,2838 8,030,794 9, ,4588 0,002 0, , , , , , , ,5466 4,425,0092 5, , , , , , , , , , ,5875 3,822 0,7558 3,9380
20 Life Table Multiregional untuk wilayah Luar Jawa Bali Umur P 22 P 2 q 2 20l 20l 2 l 2 20L 20L 2 20T 20T 2 20e 20e 2 20e 0 4 0,9032 0, , , , , , , ,9523 4, ,457 66, ,9724 0,0295 0, , , , , , , ,377 5, , , , ,054 0, , , , , , , ,949 5, ,399 6, , , , , , , , , , ,380 5, ,093 57, , , , , , , , , , ,6036 4,773 37, , ,996 0,074 0, , , , , , , ,8224 4, , , ,9302 0, , , , , , , , ,3939 3, , , , , , , , ,697 84, , , ,2748 2, , , , , , , , , , , , ,5767,345 23, , , ,0684 0, , , , , , , ,3494 0,3 20, , , ,0288 0, , , , , , , ,5858 8,8429 7, , ,9388 0,096 0, , , , , , , ,8600 7,588 4, , , ,026 0, , , , , , , ,627 6,3639 2,2999 8, , , , , , , , , , ,3007 5,2270 9,9265 5, , , , , , , , , , ,5604 4,238 7,8836 2, , ,026 0, , , , , , , ,568 3,4440 6,3765 9, ,4644 0, , , , , , , , ,836,922 3,5708 5, , ,000 0, , , , , , , ,0936,368 2,6282 3,9963
21 Lampiran Perhitungan Matriks Survivorship S Perhitungan matriks Survivorship dilakukan berdasarkan data perhitungan Life Table multiregional. Berikut ini perhitungan matriks S: s ij = i,j =,2 s 0 = =,,,,,,,, = 0,9574 s 2 0 = =,,,,,,,, = 0,0456 Proses perhitungan dilakukan dengan cara yang serupa hingga diperoleh tabel sebagai berikut: Umur s s 2 s 22 s ,9574 0,0456 0, , , ,038 0, , , ,0890 0, , , , , , , ,048 0, , , ,0294 0, , , , ,9368 0, , ,0538 0, , , ,069 0,9538 0, , , ,9539 0, ,954 0, , , , , ,9690 0, ,8930 0,0076 0, , , , ,8455 0, , , ,728 0, , ,0099 0, , , ,0008 0, , , , , ,00000
22 Lampiran 2 Perhitungan Matriks Kelahiran B : F i = βi, ρ i b ji = 2 m 0 Li 0 Fj + S l 0 j j k = jk k 0 Li 0 Fk + 5 lk 0 Bayi yang lahir di daerah-2 pada waktu t, dan bertahan hidup di daerah- pada waktu t+. b 2 = [ F 2 + S 2 F +5 + S 22 F 2 +5] b 2 20 = [0,073 F , ,83687F , ,073 F 2 25] dengan F 2 20 = 0,0593, F 25 = 0,70, F 2 25 = 0,3528 Dalam menentukan jumlah bayi lahir dari wanita usia reproduksi selama selang interval waktu, maka harus dikalikan dengan proporsi penduduk wanita usia reproduksi. Proses perhitungan dilakukan dengan cara yang serupa hingga diperoleh tabel sebagai berikut:
23 Berdasarkan rumus di atas maka diperoleh F i dan B seperti pada tabel berikut ini: Umur F F 2 b b 2 b 22 b ,0343 0, ,0346 0, , ,0288 0,3998 0, ,4796 0, , ,0593 0, , , , ,70 0,3528 0,2486 0, , , , ,054 0,63 0, , , ,0460 0,0625 0, ,0005 0,0339 0, ,095 0, ,0399 0, , , , ,0047 0, , ,0222 0,
24 Lampiran 3 Menentukan formula matriks transisi P Diketahui : m = L d m = A Akan ditunjukkan bahwa : p = ] 2 5 [ A I + - ] 2 5 [ A I Jawab: m = L d d = m L = m ] [ l l = l m l m Disisi lain d juga didefinisikan sebagai d= l-l+, sehingga: = + l m l m l l = l m l l m l ] 2 [ ] 2 [ + + = l m l m Sehingga:. 2 2 l m m l + = + Karena l p l = +, maka ] 2 [ ] 2 [ 2 2 m m m m p + = + = Sehingga untuk sebaran umur kelompok 5 tahunan formula di atas menjadi: ] 2 5 [ ] 2 5 [ m m p + = Untuk kasus multiregional berlaku: ] 2 5 [ ] 2 5 [ A I A I p + =
25 Lampiran 4 Bukti Sistem Logit Life Table Diketahui : λl* = α + βλl Dimana untuk setiap nilai, maka λ didefinisikan secara spesifik sebagai : λl = logit.0 l = 0,5 ln. Akan dibuktikan : l* =.0 + ep2α + 2βλl - Bukti : Karena λl = 0,5 ln. untuk semua nilai Maka berlaku λl* = 0,5 ln. λl* = α + βλl diketahui 0,5 ln. = α + βλl ln. = 2α + 2βλl. = ep2α + 2βλl = +ep2α + 2βλl l* = l* =.0 + ep2α + 2βλl -
26 Lampiran 5 Tabel Nilai α dan β dalam menentukan l dengan sistem Brass logit United Nation, 983 Level Angka harapan hidup e 0 Female Male α β 20 8,034,343, ,5 20,444,22, ,852,0922, ,5 25,26 0,9833, ,667 0,8825, ,5 30,073 0,788, ,479 0,6988, ,5 34,885 0,637, ,29 0,538, ,5 39,695 0,4523 0, , 0,3747 0, ,5 44,504 0,2983 0, ,082 0,2232 0, ,5 49,546 0,532 0, ,86 0,0783 0, ,5 54,22 0,002, ,46-0,0787, ,5 58,828-0,622, ,222-0,2500, ,5 63,637-0,3429, ,03-0,446, ,5 68,57-0,5697, ,204-0,733, ,5 73,905-0,8866, ,647 -,0599,8867
27 Lampiran 6 Contoh perhitungan l menggunakan Brass Logit Akan ditentukan: l*5 untuk nilai angka harapan hidup female e 0 = 68,06 Dengan cara interpolasi dapat ditentukan nilai α dan β untuk e 0 = 68,06 e 0 level α β 67,5 20-0,3429,09 68,06 20,224-0,3660, ,446,53 l yang digunakan sebagai standar adalah level 6 λl = logit.0 l = 0,5 ln. l* = Misalkan l5 = pada level 6 Maka berlaku λl5 = 0,5 ln = 0,5 ln = -0,99404 Sehingga l*5 = =,,, = 95027
28 Lampiran 7 Uji Maksimum Kurva Angkatan Kerja Akan diuji menggunakan turunan kedua bahwa kurva angkatan kerja mempunyai maksimum lokal di f 2 h Kurva angkatan kerja berupa persamaan: f 2 = a 2 ep{-α 2 - µ 2 ep[-λ 2 -µ 2 ]} Turunan pertama dari f 2 adalah : = [a 2 ep{-α 2 - µ 2 ep[-λ 2 -µ 2 ]}] [ λ 2 ep [-λ 2 -µ 2 ]-α 2 ] Turunan kedua dari f 2 adalah : = [a 2 ep{-α 2 - µ 2 ep[-λ 2 -µ 2 ]}] [ λ 2 ep [-λ 2 -µ 2 ]-α 2 ] 2 + [a 2 ep{-α 2 - µ 2 ep[-λ 2 -µ 2 ]}] [ -λ 2 2 ep [-λ 2 -µ 2 ]] Dengan mensubstitusikan h = µ 2 - ln[ ] pada maka diperoleh: = [a 2 ep{-α 2 µ 2 - ln[ ] - µ 2 ep[-λ 2 µ 2 - ln[ ] - µ 2 ]}] [ λ 2 ep [-λ 2 µ 2 - ln[ ] - µ 2 ]-α 2 ] 2 + [a 2 ep{-α 2 µ 2 - ln[ ] - µ 2 ep[-λ 2 µ 2 - ln[ ] - µ 2 ]}] [ - λ 2 2 ep [-λ 2 µ 2 - ln[ ] - µ 2 ]] = [a 2 ep{ ln[ ] ep[ln[ ] ]}] [ λ 2 ep [ln[ ] ] - α 2 ] 2 + [a 2 ep{ ln[ ] ep[ ln[ ] ]}] [ -λ 2 2 ep [ ln[ ] ]] = [a 2 ep[ ] [ λ 2 [ ] - α 2 ] 2 + [a 2 ep[ ] [ -λ 2 2 [ ] ] = 0 + [a 2 ep[ ] [ - λ 2 ] Sehingga < 0 Menurut teorema uji turunan kedua, karena < 0 maka f 2 adalah maksimum lokal pada kurva angkatan kerja ada.
29 Lampiran 8 Matriks Pertumbuhan G dan Hasil Proyeksi Kt
30 =
31 Program Pendugaan Parameter Model Skedul Keluar wilayah JB > Model Penuh data = Import@"d:\\dataJB.csv"D; data êê TableForm; data = data; fgs = a Ep@ αd + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + a3 Ep@H α3 H μ3l Ep@ λ3 H μ3ldld + c; f = FindFit@data, fgs, 88a, 0<, 8a2, 0.2<, 8a3, 0<, 8α, 0.7<, 8α2, 0.2<, 8α3, 0.4<, 8μ2, 8<, 8μ3, 77<, 8λ2, 0.4<, 8λ3, 0.<, 8c, 0<<, D 8a , a , a , α , α , α , μ2 8.56, μ , λ , λ , c < a = ListPlot@data, PlotRange 880, 00<, , 0.02<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D ASMR umurhthl M@_D := a Ep@ αd + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + a3 Ep@H α3 H μ3l Ep@ λ3 H μ3ldld + c ê. f b = Plot@M@D, 8, 5, 95<, PlotLabel "Model Penuh", PlotRange 880, 00<, , 0.02<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D 0.02 Model Penuh ASMR umurhthl
32 2 data-jb-gab.nb b, Frame True, FrameLabel ASMR<D ASMR umurhthl dataasli = data@@all, 2DD; dataduga = Table@M@D, 8, 5, 95<D; atas = i= bawah = i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld dataasli@@idd i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld 00 i= dataasli@@idd FindMinimum@8M@D, 5 95<, 8, 20<D , << FindMaimum@8M@D, 5 95<, 8, 9<D , << FindMaimum@8M@D, 5 95<, 8, 65<D , << NIntegrate@M@D, 8, 0, 5<D > Model Tidak Penuh fgs = a Ep@ αd + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + a3 Ep@α3 D + c; f = FindFit@data, fgs, 88a, 0.4<, 8a2, 0.5<, 8a3, 0.0<, 8α, 0.<, 8α2, 0.<, 8α3, 0<, 8μ2, 8<, 8λ2, 0.3<, 8c, 0<<, D 8a , a , a , α , α , α , μ , λ , c <
33 data-jb-gab.nb 3 M2@_D := a Ep@ αd + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + a3 Ep@α3 D + c ê. f c = Plot@M2@D, 8, 5, 95<, PlotLabel "Model tdk Penuh", PlotRange 880, 00<, , 0.02<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D 0.02 Model tdk Penuh ASMR umurhthl Show@a, c, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D ASMR umurhthl dataasli = data@@all, 2DD; dataduga = Table@M2@D, 8, 5, 95<D; atas = i= bawah = i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld dataasli@@idd i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld 00 i= dataasli@@idd
34 4 data-jb-gab.nb 3> Model Sederhana fgs = a Ep@ αd + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + w; f = FindFit@data, fgs, 88a, 0.<, 8a2, 0.3<, 8α, 0.<, 8α2, 0.3<, 8μ2, 8<, 8λ2, 0.2<, 8w, 0<<, D 8a , a , α , α , μ , λ , w < M3@_D := a Ep@ α D + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + w ê. f d = Plot@M3@D, 8, 5, 95<, PlotLabel "Model Sederhana", PlotRange 880, 00<, , 0.02<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D 0.02 Model Sederhana ASMR umurhthl Show@a, d, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D ASMR umurhthl dataasli = data@@all, 2DD; dataduga = Table@M3@D, 8, 5, 95<D; atas = i= bawah = i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld dataasli@@idd
35 data-jb-gab.nb 5 i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld 00 i= dataasli@@idd > Model Polinom derajat-7 fgs = a0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 + a6 6 + a7 7 ; f = FindFit@data, fgs, 8a0, a, a2, a3, a4, a5, a6, a7<, D 9a , a , a , a , a , a ,a ,a = M4@_D := a0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 + a6 6 + a7 7 ê. f e = Plot@M4@D, 8, 5, 95<, PlotLabel "Model Polinom der 7", PlotRange 880, 00<, , 0.02<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D 0.02 Model Polinom der ASMR umurhthl Show@a, e, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D ASMR umurhthl dataasli = data@@all, 2DD; dataduga = Table@M4@D, 8, 5, 95<D;
36 6 data-jb-gab.nb atas = Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld i= bawah = dataasli@@idd i= i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld 00 i= dataasli@@idd > Model Polinom derajat-5 fgs = a0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 + a6 6 + a7 7 + a8 8 + a9 9 + a0 0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 ; f = FindFit@data, fgs, 8a0, a, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a0, a, a2, a3, a4, a5<, D 9a , a , a , a , a , a , a , a ,a ,a , a , a , a , a , a , a = M5@_D := a0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 + a6 6 + a7 7 + a8 8 + a9 9 + a0 0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 ê. f f = Plot@M5@D, 8, 5, 95<, PlotLabel "Model polinom der 5", PlotRange 880, 00<, , 0.02<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D 0.02 Model polinom der ASMR umurhthl
37 data-jb-gab.nb 7 Show@a, f, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D ASMR umurhthl dataasli = data@@all, 2DD; dataduga = Table@M5@D, 8, 5, 95<D; atas = i= bawah = i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld dataasli@@idd i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld 00 i= dataasli@@idd
38 Program Pendugaan Parameter Model Skedul Keluar wilayah LJB > Model Penuh data = Import@"d:\\dataLJB.csv"D; data êê TableForm; data = data; fgs = a Ep@ αd + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + a3 Ep@H α3 H μ3l Ep@ λ3 H μ3ldld + c; f = FindFit@data, fgs, 88a, 0<, 8a2, 0.<, 8a3, 0<, 8α, 0.2<, 8α2, 0.5<, 8α3, 0.<, 8μ2, 8<, 8μ3, 77<, 8λ2, 0.<, 8λ3, 0.<, 8c, 0<<, D 8a , a , a , α , α , α , μ , μ , λ , λ , c < a = ListPlot@data, PlotRange 880, 00<, , 0.025<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D ASMR umurhthl M@_D := a Ep@ αd + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + a3 Ep@H α3 H μ3l Ep@ λ3 H μ3ldld + c ê. f b = Plot@M@D, 8, 5, 95<, PlotLabel "Model Penuh", PlotRange 880, 00<, , 0.025<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D Model Penuh ASMR umurhthl
39 2 data-ljb-gab.nb b, Frame True, FrameLabel ASMR<D ASMR umurhthl dataasli = data@@all, 2DD; dataduga = Table@M@D, 8, 5, 95<D; atas = i= bawah = i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld dataasli@@idd i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld 00 i= dataasli@@idd FindMinimum@8M@D, 5 95<, 8, 20<D , << FindMaimum@8M@D, 5 95<, 8, 9<D , << FindMaimum@8M@D, 60 70<, 8, 65<D , << NIntegrate@M@D, 8, 0, 5<D > Model Tidak Penuh fgs = a Ep@ αd + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + a3 Ep@α3 D + c; f = FindFit@data, fgs, 88a, 0<, 8a2, 0.3<, 8a3, 0.2<, 8α, 0.<, 8α2, 0.<, 8α3, 0.<, 8μ2, 8<, 8λ2, 0.3<, 8c, 0<<, D 8a , a , a , α 0.363, α , α , μ , λ , c <
40 data-ljb-gab.nb 3 M2@_D := a Ep@ αd + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + a3 Ep@α3 D + c ê. f c = Plot@M2@D, 8, 5, 95<, PlotLabel "Model tdk Penuh", PlotRange 880, 00<, , 0.025<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D Model tdk Penuh ASMR umurhthl Show@a, c, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D ASMR umurhthl dataasli = data@@all, 2DD; dataduga = Table@M2@D, 8, 5, 95<D; atas = i= bawah = i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld dataasli@@idd i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld 00 i= dataasli@@idd
41 4 data-ljb-gab.nb 3> Model Sederhana fgs = a Ep@ αd + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + w; f = FindFit@data, fgs, 88a, 0.<, 8a2, 0.5<, 8α, 0.2<, 8α2, 0.4<, 8μ2, 8<, 8λ2, 0.2<, 8w, 0<<, D 8a , a , α , α , μ , λ , w < M3@_D := a Ep@ α D + a2 Ep@H α2 H μ2l Ep@ λ2 H μ2ldld + w ê. f d = Plot@M3@D, 8, 5, 95<, PlotLabel "Model Sederhana", PlotRange 880, 00<, , 0.025<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D Model Sederhana ASMR umurhthl Show@a, d, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D ASMR umurhthl dataasli = data@@all, 2DD; dataduga = Table@M3@D, 8, 5, 95<D; atas = i= bawah = i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld dataasli@@idd
42 data-ljb-gab.nb 5 i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld 00 i= dataasli@@idd > Model Polinom derajat-7 fgs = a0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 + a6 6 + a7 7 ; f = FindFit@data, fgs, 8a0, a, a2, a3, a4, a5, a6, a7<, D 9a , a , a , a , a , a ,a ,a = M4@_D := a0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 + a6 6 + a7 7 ê. f e = Plot@M4@D, 8, 5, 95<, PlotLabel "Model Polinom der 7", PlotRange 880, 00<, , 0.025<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D Model Polinom der ASMR umurhthl Show@a, e, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D ASMR umurhthl dataasli = data@@all, 2DD; dataduga = Table@M4@D, 8, 5, 95<D;
43 6 data-ljb-gab.nb atas = Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld i= bawah = dataasli@@idd i= i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld 00 i= dataasli@@idd > Model Polinom derajat-5 fgs = a0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 + a6 6 + a7 7 + a8 8 + a9 9 + a0 0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 ; f = FindFit@data, fgs, 8a0, a, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a0, a, a2, a3, a4, a5<, D 9a , a , a , a , a , a , a , a ,a ,a , a , a , a , a , a , a = M5@_D := a0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 + a6 6 + a7 7 + a8 8 + a9 9 + a0 0 + a + a2 2 + a3 3 + a4 4 + a5 5 ê. f f = Plot@M5@D, 8, 5, 95<, PlotLabel "Model polinom der 5", PlotRange 880, 00<, , 0.025<<, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D Model polinom der ASMR umurhthl
44 data-ljb-gab.nb 7 Show@a, f, Frame True, FrameLabel 8umur@thD, ASMR<D ASMR umurhthl dataasli = data@@all, 2DD; dataduga = Table@M5@D, 8, 5, 95<D; atas = i= bawah = i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld dataasli@@idd i= Abs@HdataAsli@@iDD dataduga@@iddld 00 i= dataasli@@idd
45
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
23 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Model Migrasi Secara umum persamaan model skedul migrasi model penuh yang dikemukakan oleh Rogers (1978) dapat digambarkan menjadi sebuah grafik yang diberikan
DAFTAR ALAMAT MADRASAH TSANAWIYAH NEGERI TAHUN 2008/2009
ACEH ACEH ACEH SUMATERA UTARA SUMATERA UTARA SUMATERA BARAT SUMATERA BARAT SUMATERA BARAT RIAU JAMBI JAMBI SUMATERA SELATAN BENGKULU LAMPUNG KEPULAUAN BANGKA BELITUNG KEPULAUAN RIAU DKI JAKARTA JAWA BARAT
PENDUGAAN LIFE TABLE PENDUDUK WANITA INDONESIA DAN PENGEMBANGANNYA MENJADI LIFE TABLE KONTINU
PENDUGAAN LIFE TABLE PENDUDUK WANITA INDONESIA DAN PENGEMBANGANNYA MENJADI LIFE TABLE KONTINU T. PURWIANTI 1, H. SUMARNO 2, E. H. NUGRAHANI 3 Abstrak Data mortalitas suatu negara biasanya disajikan dalam
ANALISIS MODEL PELUANG BERTAHAN HIDUP (SURVIVAL) DAN APLIKASINYA 1 PENDAHULUAN
ANALISIS MODEL PELUANG BERTAHAN HIDUP (SURVIVAL) DAN APLIKASINYA S. FAJARIYAH 1, H. SUMARNO, N. K. K. ARDHANA Abstract Up till now, models of demography mathematics usually use discrete approximation.
Populasi Ternak Menurut Provinsi dan Jenis Ternak (Ribu Ekor),
Babi Aceh 0.20 0.20 0.10 0.10 - - - - 0.30 0.30 0.30 3.30 4.19 4.07 4.14 Sumatera Utara 787.20 807.40 828.00 849.20 871.00 809.70 822.80 758.50 733.90 734.00 660.70 749.40 866.21 978.72 989.12 Sumatera
Tabel Lampiran 1. Produksi, Luas Panen dan Produktivitas Padi Per Propinsi
Tabel., dan Padi Per No. Padi.552.078.387.80 370.966 33.549 4,84 4,86 2 Sumatera Utara 3.48.782 3.374.838 826.09 807.302 4,39 4,80 3 Sumatera Barat.875.88.893.598 422.582 423.402 44,37 44,72 4 Riau 454.86
MODEL SKEDUL MIGRASI DAN APLIKASINYA DALAM PROYEKSI PENDUDUK MULTIREGIONAL MUSLIMAH
MODEL SKEDUL MIGRASI DAN APLIKASINYA DALAM PROYEKSI PENDUDUK MULTIREGIONAL MUSLIMAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya
PERTUMBUHAN PENDUDUK 1. Jumlah dan Laju Pertumbuhan Penduduk Propinsi (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
PERTUMBUHAN PENDUDUK 1. Jumlah dan Laju Pertumbuhan Penduduk Hasil proyeksi menunjukkan bahwa jumlah penduduk Indonesia selama dua puluh lima tahun mendatang terus meningkat yaitu dari 205,1 juta pada
KULIAH UMUM PROYEKSI PENDUDUK INDONESIA
BADAN PUSAT STATISTIK KULIAH UMUM PROYEKSI PENDUDUK INDONESIA 2010-2035 Pembicara: Drs. Razali Ritonga, MA Kepala Pusat Pendidikan dan Latihan, BPS-RI Kampus FEB UNAIR, Surabaya 08 Maret 2018 PENYUSUNAN
PREVALENSI BALITA GIZI KURANG BERDASARKAN BERAT BADAN MENURUT UMUR (BB/U) DI BERBAGAI PROVINSI DI INDONESIA TAHUN Status Gizi Provinsi
LAMPIRAN 1 PREVALENSI BALITA GIZI KURANG BERDASARKAN BERAT BADAN MENURUT UMUR (BB/U) DI BERBAGAI PROVINSI DI INDONESIA TAHUN 2013 Status Gizi No Provinsi Gizi Buruk (%) Gizi Kurang (%) 1 Aceh 7,9 18,4
TABEL 1 GAMBARAN UMUM TAMAN BACAAN MASYARAKAT (TBM) KURUN WAKTU 1 JANUARI - 31 DESEMBER 2011
TABEL 1 GAMBARAN UMUM No. Provinsi Lembaga Pengelola Pengunjung Judul Buku 1 DKI Jakarta 75 83 7.119 17.178 2 Jawa Barat 1.157 1.281 72.477 160.544 3 Banten 96 88 7.039 14.925 4 Jawa Tengah 927 438 28.529
RUMAH KHUSUS TARGET ANGGARAN TARGET ANGGARAN TARGET ANGGARAN TARGET ANGGARAN TARGET ANGGARAN TARGET ANGGARAN
Pembangunan Perumahan Dan Kawasan Permukiman Tahun 2016 PERUMAHAN PERBATASAN LAIN2 00 NASIONAL 685.00 1,859,311.06 46,053.20 4,077,857.49 4,523.00 359,620.52 5,293.00 714,712.50 62,538.00 1,344,725.22
TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK MALUKU SEPTEMBER 2016 MENURUN
BADAN PUSAT STATISTIK No.06/02/81/Th.2017, 6 Februari 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK MALUKU SEPTEMBER 2016 MENURUN GINI RATIO MALUKU PADA SEPTEMBER 2016 SEBESAR 0,344 Pada September 2016,
. Keberhasilan manajemen data dan informasi kependudukan yang memadai, akurat, lengkap, dan selalu termutakhirkan.
S ensus Penduduk, merupakan bagian terpadu dari upaya kita bersama untuk mewujudkan visi besar pembangunan 2010-2014 yakni, Terwujudnya Indonesia yang Sejahtera, Demokratis dan Berkeadilan. Keberhasilan
TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK MALUKU UTARA SEPTEMBER 2016
No. 11/02/82/Th. XVI, 1 Februari 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK MALUKU UTARA SEPTEMBER 2016 GINI RATIO DI MALUKU UTARA KEADAAN SEPTEMBER 2016 SEBESAR 0,309 Pada September 2016, tingkat ketimpangan
Λ = DATA DAN METODE. Persamaan Indeks XB dinyatakan sebagai berikut. XB(c) = ( ) ( )
Indeks XB (Xie Beni) Penggerombolan Fuzzy C-means memerlukan indeks validitas untuk mengetahui banyak gerombol optimum yang terbentuk. Indeks validitas yang digunakan dalam penelitian ini adalah Indeks
Jumlah Akomodasi, Kamar, dan Tempat Tidur yang Tersedia pada Hotel Bintang Menurut Provinsi,
yang Tersedia pada Menurut, 2000-2015 2015 yang Tersedia pada ACEH 17 1278 2137 SUMATERA UTARA 111 9988 15448 SUMATERA BARAT 60 3611 5924 RIAU 55 4912 7481 JAMBI 29 1973 2727 SUMATERA SELATAN 61 4506 6443
Estimasi Kesalahan Sampling Riskesdas 2013 (Sampling errors estimation, Riskesdas 2013)
Lampiran Estimasi Kesalahan Sampling Riskesdas 2013 (Sampling errors estimation, Riskesdas 2013) Berikut ini beberapa contoh perhitungan dari variabel riskesdas yang menyajikan Sampling errors estimation
BAB I PENDAHULUAN. Padahal sumber data penduduk yang tersedia hanya secara periodik, yaitu Sensus Penduduk
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Para pemakai data kependudukan, khususnya para perencana, pengambil kebijaksanaan, dan peneliti sangat membutuhkan data penduduk yang berkesinambungan dari tahun ke
PROFIL PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI OLEH MASYARAKAT
No. 42 / IX / 14 Agustus 2006 PROFIL PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI OLEH MASYARAKAT Hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 2005 Dari hasil Susenas 2005, sebanyak 7,7 juta dari 58,8 juta rumahtangga
DATA PENDUDUK SASARAN PROGRAM KESEHATAN TAHUN
DATA PENDUDUK SASARAN PROGRAM KESEHATAN TAHUN 2007-2011 PUSAT DATA DAN INFORMASI DEPARTEMEN KESEHATAN RI JAKARTA 2009 KATA PENGANTAR Salah satu permasalahan yang dihadapi saat ini adalah belum ada kesepakatan
TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SUMATERA UTARA SEPTEMBER 2016 MENURUN
BPS PROVINSI SUMATERA UTARA No. 13/02/12/Th. XX, 06 Februari 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SUMATERA UTARA SEPTEMBER 2016 MENURUN GINI RATIO PADA SEPTEMBER 2016 SEBESAR 0,312 Pada ember
Nusa Tenggara Timur Luar Negeri Banten Kepulauan Riau Sumatera Selatan Jambi. Nusa Tenggara Barat Jawa Tengah Sumatera Utara.
LAMPIRAN I ZONA DAN KOEFISIEN MASING-MASING ZONA Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Zona 6 Koefisien = 5 Koefisien = 4 Koefisien = 3 Koefisien = 2 Koefisien = 1 Koefisien = 0,5 DKI Jakarta Jawa Barat Kalimantan
BPS PROVINSI SUMATERA SELATAN
BADAN PUSAT STATISTIK BPS PROVINSI SUMATERA SELATAN No.53/09/16 Th. XVIII, 01 September 2016 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SUMATERA SELATAN MARET 2016 GINI RATIO SUMSEL PADA MARET 2016 SEBESAR
MIGRASI. Oleh : CHOTIB Donovan Bustami
MIGRASI Oleh : CHOTIB Donovan Bustami 1. Konsep dan Definisi Migrasi Migrasi merupakan salah satu dari tiga komponen dasar dalam demografi. Komponen ini bersama dengan dua komponen lainnya, kelahiran dan
JUMLAH PENEMPATAN TENAGA KERJA INDONESIA ASAL PROVINSI BERDASARKAN JENIS KELAMIN PERIODE 1 JANUARI S.D 31 OKTOBER 2015
JUMLAH PENEMPATAN TENAGA KERJA INDONESIA ASAL PROVINSI BERDASARKAN JENIS KELAMIN NO PROVINSI LAKI-LAKI PEREMPUAN Total 1 ACEH 197 435 632 2 SUMATERA UTARA 1,257 8,378 9,635 3 SUMATERA BARAT 116 476 592
Jumlah Ternak yang dipotong di rumah potong hewan (RPH) menurut Provinsi dan Jenis Ternak (ekor),
Sapi ACEH 25055 25902 18002 23456 22172 19693 9931 27698 26239 35601 36014 36287 30145 11316 10986 13231 SUMATERA UTARA 22557 22578 17050 21686 20380 19275 20816 24077 19676 28901 31926 32163 21761 24434
Jumlah Akomodasi, Kamar, dan Tempat Tidur yang Tersedia pada Hotel Bintang Menurut Provinsi,
Menurut, 2000-2016 2015 ACEH 17 1.278 2.137 20 1.503 2.579 SUMATERA UTARA 111 9.988 15.448 116 10.732 16.418 SUMATERA BARAT 60 3.611 5.924 61 3.653 6.015 RIAU 55 4.912 7.481 58 5.206 7.832 JAMBI 29 1.973
2
2 3 c. Pejabat Eselon III kebawah (dalam rupiah) NO. PROVINSI SATUAN HALFDAY FULLDAY FULLBOARD (1) (2) (3) (4) (5) (6) 1. ACEH
Pembimbing : PRIHANDOKO, S.Kom., MIT, Ph.D.
ANALISIS BENCANA DI INDONESIA BERDASARKAN DATA BNPB MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING DATA MINING MAHESA KURNIAWAN 54412387 Pembimbing : PRIHANDOKO, S.Kom., MIT, Ph.D. Bencana merupakan peristiwa yang dapat
TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK BANTEN SEPTEMBER 2016 MENURUN
No.12/02/Th.XI, 6 Februari 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK BANTEN SEPTEMBER 2016 MENURUN GINI RATIO PADA SEPTEMBER 2016 SEBESAR 0,392 Pada ember 2016, tingkat ketimpangan pengeluaran penduduk
TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SULAWESI TENGGARA MARET 2017 MENURUN TERHADAP MARET 2016
BADAN PUSAT STATISTIK BADAN PUSAT STATISTIK No.39/07/Th.XX, 17 Juli 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SULAWESI TENGGARA MARET 2017 MENURUN TERHADAP MARET 2016 GINI RATIO PADA MARET 2017 SEBESAR
DATA PENDUDUK SASARAN PROGRAM PEMBANGUNAN KESEHATAN TAHUN
DATA PENDUDUK SASARAN PROGRAM PEMBANGUNAN KESEHATAN TAHUN 2011-2014 PUSAT DATA DAN INFORMASI KEMENTERIAN KESEHATAN RI JAKARTA 2011 KATA PENGANTAR Dalam rangka pemantauan rencana aksi percepatan pelaksanaan
DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA
DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA Drs. Razali Ritonga, MA (Direktur Statistik Kependudukan dan Ketenagakerjaan BPS RI) Disampaikan di Lokakarya
ii Kematian Bayi dan Angka Harapan Hidup Penduduk Indonesia Kematian Bayi dan Angka Harapan Hidup Penduduk Indonesia HASIL SENSUS PENDUDUK 2010 ISBN : No. Publikasi: 04000.1 Katalog BPS: Ukuran Buku: B5
MOBILITAS PENDUDUK Pertemuan ke 1,2,3,4 MIGRASI. Drs. CHOTIB, M.Si
MOBILITAS PENDUDUK Pertemuan ke 1,2,3,4 MIGRASI Drs. CHOTIB, M.Si chotib@ldfeui.org Kajian Kependudukan dan Ketenagakerjaan Program Pascasarjana Universitas Indonesia . Konsep dan Definisi Migrasi (1)
TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK PROVINSI BENGKULU MARET 2016 MULAI MENURUN
No.54/09/17/I, 1 September 2016 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK PROVINSI BENGKULU MARET 2016 MULAI MENURUN GINI RATIO PADA MARET 2016 SEBESAR 0,357 Daerah Perkotaan 0,385 dan Perdesaan 0,302 Pada
Analisis Data Eksploratif. Sri Siska Wirdaniyati
Berdasarkan data pada kasus berikut, tentukan a. Objek yang diamati b. Atribut/variabel yang diamati c. Skala Pengukuran masing-masing variabel d. Cara pengumpulan e. Analisis yang bisa dilakukan (masalah
untuk penduduk Sumatera Utara pada tahun 2000.
92 Gambar 4.15 Tampilan Layar General Life Table Penduduk Wanita Sumatera Utara Tahun 2000 Menggunakan Data Kombinasi Kedua Jenis Kelamin Dengan menggunakan data yang diklasifikasi menurut jenis kelamin
Fungsi, Sub Fungsi, Program, Satuan Kerja, dan Kegiatan Anggaran Tahun 2012 Kode. 1 010022 Provinsi : DKI Jakarta 484,909,154
ALOKASI ANGGARAN URUSAN PEMERINTAHAN BIDANG PENDIDIKAN YANG DILIMPAHKAN KEPADA GUBERNUR (Alokasi Anggaran Dekonsentrasi Per Menurut Program dan Kegiatan) (ribuan rupiah) 1 010022 : DKI Jakarta 484,909,154
Tabel Lampiran 39. Produksi, Luas Panen dan Produktivitas Bawang Merah Menurut Propinsi
Tabel 39., dan Bawang Merah Menurut 6.325 7.884 854.064 7,4 7,4 2 Sumatera 25.43 9.70 3.39 2.628 7,50 7,50 3 Sumatera Barat 8.57 3.873.238.757 6,59 7,90 4 Riau - - - - - - 5 Jambi.466.80 79 89 8,9 6,24
KEPUTUSAN BADAN AKREDITASI NASIONAL ( BAN PAUD DAN PNF ) NOMOR: 024/BAN PAUD DAN PNF/AK/2017
KEPUTUSAN BADAN AKREDITASI NASIONAL PENDIDIKAN ANAK USIA DINI DAN PENDIDIKAN NONFORMAL ( BAN PAUD DAN PNF ) NOMOR: 024/BAN PAUD DAN PNF/AK/2017 TENTANG ALOKASI KUOTA AKREDITASI BAP PAUD DAN PNF TAHUN 2018
Antar Kerja Antar Daerah (AKAD)
Antar Kerja Antar Daerah (AKAD) Konsep Antar Kerja Antar Daerah (AKAD) merujuk pada mobilitas pekerja antar wilayah administrasi dengan syarat pekerja melakukan pulang pergi seminggu sekali atau sebulan
Laporan Keuangan UAPPA-E1 Ditjen Penyelenggaraan Haji dan Umrah Tahun 2014 (Unaudited) No Uraian Estimasi Pendapatan
Realisasi Pendapatan Negara dan Hibah Rp2.334.880.785 B. PENJELASAN ATAS POS-POS LAPORAN REALISASI ANGGARAN B.1 Pendapatan Negara dan Hibah Realisasi Pendapatan Negara dan Hibah pada Tahun Anggaran 2014
DIREKTORAT JENDERAL PRASARANA DAN SARANA PERTANIAN REALISASI KEGIATAN DIREKTORAT PENGELOLAAN AIR IRIGASI
DIREKTORAT JENDERAL PRASARANA DAN SARANA PERTANIAN REALISASI KEGIATAN DIREKTORAT PENGELOLAAN AIR IRIGASI Oleh : Direktur Pengelolaan Air Irigasi Lombok, 27 29 November 2013 1 REALISASI KEGIATAN PUSAT DIREKTORAT
Historical cakupan lokasi sasaran PNPM Mandiri Perkotaan
Historical cakupan lokasi sasaran PNPM Mandiri Perkotaan A. Tahun 2006 Pada tahun 2006 merupakan lokasi P2KP yang terdiri dari lokasi P2KP-I, P2KP-II DAN P2KP-III. Adapun pembagian lokasi sasaran adalah
Pertumbuhan Simpanan BPR Dan BPRS
Pertumbuhan Simpanan BPR Dan BPRS Semester II Tahun 2013 GROUP PENJAMINAN DIREKTORAT PENJAMINAN DAN MANAJEMEN RISIKO 0 DAFTAR ISI Jumlah BPR/BPRS Peserta Penjaminan Grafik 1 3 Pertumbuhan Simpanan pada
TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SUMATERA BARAT MARET 2016 MULAI MENURUN
No.54/9/13/Th. XIX, 1 ember 2016 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN PENDUDUK SUMATERA BARAT MARET 2016 MULAI MENURUN GINI RATIO PADA MARET 2016 SEBESAR 0,331 Pada 2016, tingkat ketimpangan pengeluaran penduduk
WORKSHOP (MOBILITAS PESERTA DIDIK)
WORKSHOP (MOBILITAS PESERTA DIDIK) KONSEP 1 Masyarakat Anak Pendidikan Masyarakat Pendidikan Anak Pendekatan Sektor Multisektoral Multisektoral Peserta Didik Pendidikan Peserta Didik Sektoral Diagram Venn:
HASIL Ujian Nasional SMP - Sederajat. Tahun Ajaran 2013/2014
HASIL Ujian Nasional SMP - Sederajat Tahun Ajaran 213/21 Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Jakarta, 13 Juni 21 1 Ringkasan Hasil Akhir UN - SMP Tahun 213/21 Peserta UN 3.773.372 3.771.37 (99,9%) ya
I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang dan Masalah
I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang dan Masalah Sektor pertanian merupakan sektor yang penting dalam pembangunan Indonesia, yaitu sebagai dasar pembangunan sektor lainnya. Sejalan dengan itu, sektor pertanian
DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA
DATA STATISTIK TENTANG PERKAWINAN DI INDONESIA Drs. Razali Ritonga, MA (Direktur Statistik Kependudukan dan Ketenagakerjaan BPS RI) Disampaikan di Lokakarya Perkawinan Anak, Moralitas Seksual, dan Politik
KEPUTUSAN MENTERI PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 041/P/2017 TENTANG
SALINAN KEPUTUSAN MENTERI PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 041/P/2017 TENTANG PENETAPAN ALOKASI DANA DEKONSENTRASI KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN TAHUN ANGGARAN 2017 MENTERI PENDIDIKAN
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 ISTILAH-ISTILAH 2.1.1 Dinamika Penduduk [Population Dynamics] Dinamika penduduk adalah proses perubahan yang terjadi secara terus menerus yang mempengaruhi jumlah penduduk
- 1 - KEPUTUSAN MENTERI SOSIAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 5/HUK/2018 TENTANG PENETAPAN PENERIMA BANTUAN IURAN JAMINAN KESEHATAN TAHUN 2018
- 1 - KEPUTUSAN MENTERI SOSIAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 5/HUK/2018 TENTANG PENETAPAN PENERIMA BANTUAN IURAN JAMINAN KESEHATAN TAHUN 2018 MENTERI SOSIAL REPUBLIK INDONESIA, Menimbang : bahwa untuk melaksanakan
KEPUTUSAN SEKRETARIS JENDERAL KEMENTERIAN KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA, NOMOR HK.03.01/VI/432/2010 TENTANG
KEPUTUSAN SEKRETARIS JENDERAL KEMENTERIAN KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR HK.03.01/VI/432/2010 TENTANG DATA SASARAN PROGRAM KEMENTERIAN KESEHATAN TAHUN 2010 DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA SEKRETARIS
STATISTIK PENDUDUK PUSAT DATA DAN SISTEM INFORMASI PERTANIAN KEMENTERIAN PERTANIAN 2014
STATISTIK PENDUDUK 1971-2015 PUSAT DATA DAN SISTEM INFORMASI PERTANIAN KEMENTERIAN PERTANIAN 2014 Statistik Penduduk 1971-2015 Ukuran Buku : 27 Cm x 19 Cm (A4) Jumlah Halaman : 257 halaman Naskah : Pusat
BAB II DESKRIPSI DAN PROFIL PENDERITA DIABETES
BAB II DESKRIPSI DAN PROFIL PENDERITA DIABETES 2.1 Deskripsi Diabetes Diabetes adalah penyakit yang disebabkan oleh pola makan/nutrisi, kebiasaan tidak sehat, kurang aktifitas fisik, dan stress. Penderita
PEMBANGUNAN MANUSIA BERBASIS GENDER TAHUN 2015
BPS PROVINSI MALUKU No. 05/010/81/Th. I, 3 Oktober 2016 PEMBANGUNAN MANUSIA BERBASIS GENDER TAHUN 2015 Untuk melngkapi penghitungan IPM, UNDP memasukan aspek gender ke dalam konsep pembangunan manusia.
BERITA RESMI STATISTIK
BERITA RESMI STATISTIK BPS PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR No. 05/09/5300/Th. XX, 4 September 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN NTT TAHUN 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN NTT TAHUN 2017 SEBESAR 68,98 PADA SKALA 0-100 Indeks
BAB 1 PENDAHULUAN. Jumlah penduduk adalah salah satu input pembangunan ekonomi. Data
1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN Jumlah penduduk adalah salah satu input pembangunan ekonomi. Data jumlah penduduk Indonesia tahun 2010 sampai 2015 menunjukkan kenaikan setiap tahun. Jumlah penduduk
INDEKS KEBAHAGIAAN KALIMANTAN TIMUR TAHUN 2017
BPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR No. 69/08/Th. XX, 15 Agustus 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN KALIMANTAN TIMUR TAHUN 2017 Kebahagiaan Kalimantan Timur tahun 2017 berdasarkan hasil Survei Pengukuran Tingkat Kebahagiaan
INDEKS KEBAHAGIAAN KEP. BANGKA BELITUNG TAHUN 2017
No. 56/08/19/Th.II, 15 Agustus 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN KEP. BANGKA BELITUNG TAHUN 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN KEP. BABEL TAHUN 2017 SEBESAR 71,75 PADA SKALA 0-100 Indeks Kebahagiaan Provinsi Kepulauan Bangka
ESTIMASI TINGKAT KEMATIAN BAYI DAN HARAPAN HIDUP BAYI PROVINSI LAMPUNG TAHUN 2005 DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRUSSEL
ESTIMASI TINGKAT KEMATIAN BAYI DAN HARAPAN HIDUP BAYI PROVINSI LAMPUNG TAHUN 2005 DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRUSSEL Ahmad Iqbal Baqi Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang ahmadiqbalbaqi@gmail.com
SURVEI NASIONAL LITERASI DAN INKLUSI KEUANGAN 2016
SURVEI NASIONAL LITERASI DAN INKLUSI KEUANGAN 2016 1 PILAR 1 PILAR 2 PILAR 3 SURVEI NASIONAL 2013 Undang-undang Nomor 21 Tahun 2011 tentang Otoritas Jasa Keuangan mengamanatkan Otoritas Jasa Keuangan untuk
RILIS HASIL AWAL PSPK2011
RILIS HASIL AWAL PSPK2011 Kementerian Pertanian Badan Pusat Statistik Berdasarkan hasil Pendataan Sapi Potong, Sapi Perah, dan Kerbau (PSPK) 2011 yang dilaksanakan serentak di seluruh Indonesia mulai 1-30
INDEKS KEBAHAGIAAN SULAWESI BARAT TAHUN 2017
BPS PROVINSI SULAWESI BARAT No. 79/08/Th. XX, 15 Agustus 2017 No. 51/08/76/Th.XI, 15 Agustus 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN SULAWESI BARAT TAHUN 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN SULAWESI BARAT TAHUN 2017 SEBESAR 70,02
INDONESIA Percentage below / above median
National 1987 4.99 28169 35.9 Converted estimate 00421 National JAN-FEB 1989 5.00 14101 7.2 31.0 02371 5.00 498 8.4 38.0 Aceh 5.00 310 2.9 16.1 Bali 5.00 256 4.7 30.9 Bengkulu 5.00 423 5.9 30.0 DKI Jakarta
U r a i a n. Dukungan Manajemen dan Pelaksanaan Tugas Teknis Lainnya Pendidikan Nonformal dan Informal
SALINAN LAMPIRAN PERATURAN MENTERI PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN NOMOR 26 TAHUN 2013 TENTANG PELIMPAHAN SEBAGIAN URUSAN PEMERINTAHAN BIDANG PENDIDIKAN KEPADA GUBERNUR DALAM PENYELENGGARAAN DEKONSENTRASI TAHUN
ESTIMASI FERTILITAS DENGAN MODEL COALE- TRUSSELL DAN APLIKASINYA TERHADAP DATA INDONESIA
ESTIMASI FERTILITAS DENGAN MODEL COALE- TRUSSELL DAN APLIKASINYA TERHADAP DATA INDONESIA A. RAMADHANI 1, H. SUMARNO 2, I W. MANGKU 3 Abstrak Model fertilitas Coale-Trussell merupakan salah satu metode
w tp :// w ht.b p w.id s. go ii Umur dan Jenis Kelamin Penduduk Indonesia Umur dan Jenis Kelamin Penduduk Indonesia HASIL SENSUS PENDUDUK 2010 ISBN : 978-979-064-314-7 No. Publikasi: 04000.1109 Katalog
POLICY UPDATE WIKO SAPUTRA
POLICY UPDATE Arah dan Strategi Kebijakan Penurunan Angka Kematian Ibu (AKI), Angka Kematian Bayi (AKB) dan Angka Kematian Balita (AKABA) di Indonesia WIKO SAPUTRA Peneliti Kebijakan Ekonomi dan Publik
Universitas Gadjah Mada
Minggu ke 4 Determinan, Kondisi, Perkembangan Fertilitas di Indonesia Selama periode 1967-1999, tren fertilitas di Indonesia menunjukkan kecenderungan penurunan. Penurunan cepat terjadi selama periode
BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA BPKP. Pembinaan. Pengawasan. Perubahan.
No.1562, 2014 BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA BPKP. Pembinaan. Pengawasan. Perubahan. PERATURAN KEPALA BADAN PENGAWASAN KEUANGAN DAN PEMBANGUNAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 23 TAHUN 2014 TENTANG PERUBAHAN
BKN. Kantor Regional. XIII. XIV. Pembentukan. Pencabutan. PERATURAN KEPALA BADAN KEPEGAWAIAN NEGARA
No.1058, 2014 BKN. Kantor Regional. XIII. XIV. Pembentukan. Pencabutan. PERATURAN KEPALA BADAN KEPEGAWAIAN NEGARA NOMOR 20 TAHUN 20142014 TENTANG PEMBENTUKAN KANTOR REGIONAL XIII DAN KANTOR REGIONAL XIV
BAB 2 ANALISIS LINGKUNGAN MAKRO
BAB 2 ANALISIS LINGKUNGAN MAKRO Baik di industri furniture maupun industri lainnya, akan ada faktor eksternal yang akan mempengaruhi keberlangsungan bisnis perusahaan. Ada 5 faktor eksternal yang turut
2016, No Indonesia Tahun 2014 Nomor 244, Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia Nomor 5587) sebagaimana telah beberapa kali diubah terakh
No.1368, 2016 BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA KEMENAKER. Hasil Pemetaan. PERATURAN MENTERI KETENAGAKERJAAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 28 TAHUN 2016 TENTANG HASIL PEMETAAN URUSAN PEMERINTAHAN DAERAH DI BIDANG
INDEKS KEBAHAGIAAN BANTEN TAHUN 2017
No. 49/08/36/Th. XI, 15 Agustus 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN BANTEN TAHUN 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN BANTEN TAHUN 2017 SEBESAR 69,83 PADA SKALA 0-100 Indeks Kebahagiaan Banten tahun 2017 berdasarkan hasil Survei
INDEKS KEBAHAGIAAN MALUKU UTARA TAHUN 2017
No. 48/08/82/Th XVI, 15 Agustus 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN MALUKU UTARA TAHUN 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN MALUKU UTARA TAHUN 2017 SEBESAR 75,38 PADA SKALA 0-100 Kebahagiaan Maluku Utara tahun 2017 berdasarkan
Analisis Hasil Ujian Nasional Madrasah Tsanawiyah Tahun 2008
Analisis Hasil Ujian Nasional Madrasah Tsanawiyah Tahun 2008 Oleh : Asep Sjafrudin, M.Si 1. Pendahuluan 1.1. Latar Belakang Sebagai jenjang terakhir dalam program Wajib Belajar 9 Tahun Pendidikan Dasar
INDEKS KEBAHAGIAAN KALIMANTAN UTARA TAHUN 2017
BPS PROVINSI KALIMANTAN TIMUR No. 70/08/64/Th.XX, 15 Agustus 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN KALIMANTAN UTARA TAHUN 2017 Penghitungan Kebahagiaan Kalimantan Utara tahun 2017 merupakan yang pertama berdasarkan
BERITA RESMI STATISTIK
BERITA RESMI STATISTIK BPS PROVINSI SUMATERA SELATAN No. 47/08/16/Th. XIX, 15 Agustus 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN SUMSEL TAHUN 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN SUMSEL TAHUN 2017 SEBESAR 71,98 PADA SKALA 0-100 Kebahagiaan
PANDUAN. Aplikasi Database Tanah, Bangunan/Gedung, dan Rumah Negara Gol. 2
PANDUAN Aplikasi Database Tanah, Bangunan/Gedung, dan Rumah Negara Gol. 2 Bagian Pengelolaan Barang Milik Negara Sekretariat Direktorat Jenderal Cipta Karya DIREKTORAT JENDERAL CIPTA KARYA KEMENTERIAN
PROYEKSI PENDUDUK INDONESIA PER PROPINSI
PROYEKSI PENDUDUK INDONESIA PER PROPINSI MENURUT KELOMPOK UMUR DAN JENIS KELAMIN 2005 2015 Badan Pusat Statistik, Jakarta - Indonesia PROYEKSI PENDUDUK INDONESIA 2005 2015 PROYEKSI PENDUDUK INDONESIA PER
ALOKASI ANGGARAN. No Kode Satuan Kerja/Program/Kegiatan Anggaran (Ribuan Rp) (1) (2) (3) (4) 01 Dinas Pendidikan Provinsi DKI Jakarta
SALINAN LAMPIRAN PERATURAN MENTERI PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN NOMOR 103 TAHUN 2013 TENTANG PELIMPAHAN SEBAGIAN URUSAN PEMERINTAHAN BIDANG PENDIDIKAN KEPADA GUBERNUR DALAM PENYELENGGARAAN DEKONSENTRASI TAHUN
Visi, Misi Dan Strategi KALTIM BANGKIT
Awang Faroek Ishak Calon Gubernur 2008-2013 1 PETA KABUPATEN/KOTA KALIMANTAN TIMUR Awang Faroek Ishak Calon Gubernur 2008-2013 2 BAB 1. PENDAHULUAN Kalimantan Timur (Kaltim) merupakan propinsi terluas
ESTIMASI JUMLAH PENDUDUK INDONESIA TAHUN Estimasi Jumlah Penduduk Indonesia :
ESTIMASI JUMLAH PENDUDUK INDONESIA TAHUN 2015 Estimasi Jumlah Penduduk Indonesia : 255.461.686 Sumber : Pusdatin, 2015 ESTIMASI JUMLAH PENDUDUK PROVINSI BANTEN TAHUN 2015 Estimasi Jumlah Penduduk Banten
Pertumbuhan Simpanan BPR Dan BPRS
Pertumbuhan Simpanan BPR Dan BPRS Semester I Tahun 2014 Divisi Statistik, Kepesertaan, dan Premi Penjaminan Direktorat Penjaminan dan Manajemen Risiko DAFTAR ISI Jumlah BPR/BPRS Peserta Penjaminan Grafik
INDEKS KEBAHAGIAAN SULAWESI UTARA TAHUN 2017
No. 77/08/71/Th. XI, 15 Agustus 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN SULAWESI UTARA TAHUN 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN SULAWESI UTARA TAHUN 2017 SEBESAR 73,69 PADA SKALA 0-100 Kebahagiaan Sulawesi Utara tahun 2017 berdasarkan
BERITA RESMI STATISTIK
BERITA RESMI STATISTIK BPS PROVINSI KALIMANTAN TENGAH No. 17/08/62/Th. II, 15 Agustus 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN KALIMANTAN TENGAH TAHUN 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN KALIMANTAN TENGAH TAHUN 2017 SEBESAR 70,85
POTRET PENDIDIKAN PROVINSI JAWA TENGAH (Indikator Makro)
POTRET PENDIDIKAN PROVINSI JAWA TENGAH (Indikator Makro) Pusat Data dan Statistik Pendidikan - Kebudayaan Setjen, Kemendikbud Jakarta, 2015 DAFTAR ISI A. Dua Konsep Pembahasan B. Potret IPM 2013 1. Nasional
KATA PENGANTAR. Jakarta, November 2008 Kepala Pusat Data dan Informasi. DR. Bambang Hartono, SKM, MSc. NIP
KATA PENGANTAR Peta Kesehatan Indonesia Tahun 2007 ini disusun untuk menyediakan beberapa data/informasi kesehatan secara garis besar pencapaian program-program kesehatan di Indonesia. Pada edisi ini selain
Action Script. Halaman Enter Layout. fscommand("fullscreen",true); Halaman Menu Utama. Pada Frame 50 Stop(); Halaman Pulau Jawa
Action Script Halaman Enter Layout fscommand("fullscreen",true); Halaman Menu Utama Pada Frame 50 Stop(); Halaman Pulau Jawa on(release){ loadmovienum("pulau jawa.swf",0); back_btn.onrelease = function(){
INDEKS KEBAHAGIAAN KALIMANTAN BARAT TAHUN 2017
BPS PROVINSI KALIMANTAN BARAT No. 51/09/Th. XX, 4 September 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN KALIMANTAN BARAT TAHUN 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN KALIMANTAN BARAT TAHUN 2017 SEBESAR 70,08 PADA SKALA 0-100 Kebahagiaan
DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA KEPALA ARSIP NASIONAL REPUBLIK INDONESIA,
PERATURAN KEPALA ARSIP NASIONAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 19 TAHUN 2016 TENTANG PERUBAHAN ATAS PERATURAN KEPALA ARSIP NASIONAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 12 TAHUN 2016 TENTANG PELAKSANAAN DANA DEKONSENTRASI
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil dan pembahasan, dapat disimpulkan bahwa : 1. Indikasi adanya ledakan penduduk di Indonesia yang ditunjukkan beberapa indikator demografi menjadikan
TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN KONSUMSI MARET 2017
No. 41/07/36/Th.XI, 17 Juli 2017 TINGKAT KETIMPANGAN PENGELUARAN KONSUMSI MARET 2017 GINI RATIO PROVINSI BANTEN MARET 2017 MENURUN Pada 2017, tingkat ketimpangan pengeluaran penduduk Banten yang diukur
INDEKS KEBAHAGIAAN INDONESIA TAHUN 2017
BADAN PUSAT STATISTIK INDEKS KEBAHAGIAAN INDONESIA TAHUN 2017 No. 79/08/Th. XX, 15 Agustus 2017 INDEKS KEBAHAGIAAN INDONESIA TAHUN 2017 SEBESAR 70,69 PADA SKALA 0 100 Kebahagiaan Indonesia tahun 2017 berdasarkan
KATA PENGANTAR. Kepala Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan. dr. Pattiselanno Roberth Johan, MARS NIP
KATA PENGANTAR Keberhasilan pembangunan kesehatan membutuhkan perencanaan yang baik yang didasarkan pada data dan informasi kesehatan yang tepat dan akurat serta berkualitas, sehingga dapat menggambarkan
ESTIMASI JUMLAH PENDUDUK INDONESIA TAHUN Estimasi Jumlah Penduduk Indonesia :
ESTIMASI JUMLAH PENDUDUK INDONESIA TAHUN 2015 Estimasi Jumlah Penduduk Indonesia : 255.461.686 Sumber : Pusdatin, 2015 ESTIMASI JUMLAH PENDUDUK PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT TAHUN 2015 Estimasi Jumlah Penduduk