Indonesi a Journa of El ect ri cal Engineer ing  an d  Comp ut er  Scie nce   Vo l.   9 , No .   3 Ma rch   201 8 ,  pp 637 ~ 642   IS S N:  25 02 - 4752 DOI: 10 .11 591/ ijeecs . v9.i 3 . pp 637 - 642          637       Journ al h om e page http: // ia es core.c om/j ourn als/i ndex. ph p/ij eecs   Tracing  Math ematical Fu nction  of Age Spe cific Fe rtil ity Rate in  Penin sular M alaysia       No rs yel a Muh amm ad   N oo r   Mathi vanan , P uz zi awat i A b Ghani ,  Nor  Az ura Md.Gh an i   Ce nter fo Stat ist ic al   and   Dec isi on   Scie nces  Stud ie s , F ac ulty  o f  Com pu te r & Ma them at ical Sciences     Un i ver sit i Te knol og i M ARA Sela ngor Ma la ysi a       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   J un   9 , 201 7   Re vised  N ov   2 0 , 2 01 7   Accepte Dec  11 , 201 7       The  siz e,  str uc ture,   a nd   c ompo sit io of  popula ti on   a re  a ff ect ed  by   the  fer ti li ty   rates  at   any  po i nt  of   ti m e.  M any  researc he r took  the  opport un it to   ex plo it   the  fe rtil it rates  in  obta inin bette fe rtil it patte rn s   f or   t he ir  co un t ry.  T he   curve  for  t he   age  s pecific  f erti li ty   rat e   is  consi ste nt,  a nd  this  featur e   al lows   t he  c urve  to   be  m at ched   with  a   m at he m at ic a l   m od el Thi pap e ai m ed  to  ide ntif the  best  m at he m at ic a m od el   that  fits  the  recent  a ge   sp eci fic  fe rtil it rate  in  Peninsular   Ma la ysi a.  This  st u dy  fitt ed  the   f erti li ty   data  of   Peninsular   Ma la ysi fr om  1996   to  2014  to  the  four   m ath em atical   m od el s,  wh ic wer Hadwige r,   Gam m a,  B et a,  and   Go m per tz   m od el s.   Fr om   the  com par isons  of  the  four   m od el s,  it   was  fo un that  the  best  fitt ed  m at he m at ic a m od el   is   H ad wige m od el In   relat io to  the  data  of  early   21 st  ce ntury there  was  an  i nclin at ion   f or   t he   best  fitt ed   m at he m at ic a m od el   fr om   Had wi ger   m od el   to  Be ta   m od el Hen ce th e   best  m at he m atical   m od el   f or   each   ye ar  ca be  us e t conve rt  a   fer ti li ty   sched ule  cl assifi ed  in  five - ye ar  age  gro up  into   fer ti li ty   sche du le   f or   sing le - ye a of  age  in  Pe nin s ul ar  Ma la ysi a.  This  m od el   al so   ca be  he lpf ul  f or  po pu l at ion   pro j ect io ns   by  us in li m it ed  and  def ect ive  d at a.   Ke yw or d s :   Be ta   m od el   Fertil it y   Gam m m od el   Go m per tz   m odel   Hadwige m odel     Cop yri gh ©  201 8   I ns ti tute of  Ad v anced  Eng ineeri ng  and S ci ence   All  righ ts re ser ved .   Corres pond in Aut h or :   Nor Azu ra M d.Gh a ni   Ce nter fo Stat ist ic al  an d Dec isi on   Scie nces  Stud ie s     Faculty  of Com pu te & Mat hem atical  Sciences U niv e rsiti  Tekno l og i M ARA    40450 S hah A l a m , S el ango r   Ma la ysi a   Em a il azur a@ t m sk .u it m .ed u.m y       1.   INTROD U CTION     Fertil it play an  im po rtant  r ole  in  the   gro wth  of   a   po pu l at ion T he  siz e struc ture a nd  com po sit i on   of   popula ti on   are  aff ect ed  by   the  birth   rate  at   any  po int  of  tim e.  Ther efore,  resea rch e rs  took  the  oppo r tun it to  ex plo it   the  f erti li ty   rates  in   the  effor to  obta in  the  bette r   fer ti li ty   patte rn f or   t heir  co un t ry.  Fertil it can  be   def i ned   as  th e   product  or  ou tpu of  re pro duct ion   i ns te ad  of   the  a bili ty   t ha ve  chil dr e [ 1].  The  c om m on   m easur of  fe r ti lity   rates  incl ud e the   cr ude   birt rate  (CB R),  ge ner al   fert il i ty   rate  ( GFR ),   t otal  fer ti li ty   rate  (TFR),  gross  r epro du ct io ra te   (G RR ) ne reprod uction  r at (N RR ) a nd  a ge - s pecific  fer ti li ty   rate  ( AS FR ).  Fertil it rates  can  ei ther  be  per i od   base or  co hort  based  and   are  ref e rred  as  ben c hm ark   or  in dica tor  to   descr i be  the  be hav i our of fe rtil it y i a p op ula ti on .   Most  of   the  ti m e,  CB R   is  u sefu in  deter m ining   the  grow t rate  for  the  popula ti on   of   co un try .   Howe ver,  TFR   is  com m on ly   us e as  natio nal  ind ic at or  f or   th fam ily  s iz in  countr y,  and   i m any   cases ,   age - s pecific  fe rtil it rates  (A SFRs)  a re  the   m os fav ou re m easur em en du to  the  i m pact  of   wom en’ s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a J  E le c Eng &  Co m Sci,   Vo l.   9 ,  No.  3 Ma rc h 201 8   :   637     642   638   reprod uctive  a ge  t ow a rds  fe rt il ity  beh a vio ur s.  T he  baseli ne   f or  the  re producti ve  a ge  of  wo m en  is  in   th ra nge   of   15  to  49  ye ars  old.  This  m easur is  m or su it able  to  descr i be  fer ti li ty   becau se  it   i m or gear e to  tho s e   who  wer dire ct ly   inv olv e in  the  birth   pro cess  [2 ] In   Ma la ysi a,  the  TFR  has  decli ne qu it ra pid ly   f ro m   4.0   childre pe w om an  in  1980  t 3.0  c hildr e per  w om an  in  2000,  a nd  t he  l at est   sta ti sti cs  sh owe t hat  in   2014,   the  rate  reac he the  popula ti on   r eplace m e nt  le vel  of  2.1   childre [ 3].  These  decli ning  fe rtil it rate have   raised  c oncer ns  reg a r ding  th po te ntial   i m plica ti on on  the  po pu la ti on  structu re.  Be si des  that,  Ma la ysi is  al so   faci ng  po pu la ti on  a gein as  t her e   are   m or people  w it hin   the  a ge  ra ng e   of  60  ye ar old  an a bove rat her  than  c hildr e who  are  y ounger  tha fi ve  ye ars   ol d.   T his  sit uation  co ul le ad  to  the  ph eno m enon  of  agein popula ti on . H e nce,  the TFR  is  an  im po rtant  f erti li ty   m easur e m ent  in  m on it or i ng   t he  fe rtil i ty   beh avi or a r ou nd   the g l ob e .   Althou gh   m os stud ie ha ve  pro vid e a naly sis  on   t he  TFR  in  unde rsta nd i ng   fer ti li ty   transiti on,  thi s   m easur em ent  i act ually   bu il fr om   the  AS FRs.  More ove r,   the  distri bu t ion   of  the  TF is  sensiti ve  to  the  tim ing   e ff ect s.   cl ose l ook  at   the  ti m i ng  of  birth s e.g . m oth er’ s   age  is  nee de to  obta in  a   m or com pr ehe ns ive   view  of  th fe rtil it beh a vio r   and   c hanges  over  ti m e.  The  patte rn of   fer t il ity  acro ss  dif fer e nt   age  gro up s   m a var al th ough  the   sam TFRs  are  pro du c ed.   The re  is  a   po s sibil it that  dif fer e nt  c ount ries  hav sim il ar  T FRs  bu with  diff e re nt  com po sit ion of   ASFR su ch  as  lo wer   fe rtil it fo youn ger   age  range   rather   tha ol de age  ra ng a nd   vice  ver sa Norm al l y,  the  patte rn   of   fe rtil it is  hypo thes iz ed  to  decli ne   in  the   old e a ge  ra ng e first,  foll ow e d by the  decli ne  in  the  yo unge st age  range  [ 4] .   Most of  t he  co un t ries h a ve  re corde the AS FRs for  se ven   gro up of   five - ye ar in te rv al  a ge  of ASFR s,   i.e.,  15 - 19,  20 - 24,  25 - 29,  30 - 34,  35 - 39,  40 - 44,  a nd  45 - 49.   I visu al iz in these  ASFR s,   the  value   poi nt  f or   each  gro up  of  age  inte rv al   is   com bin ed  with   one  a no t her  in   cr ude  way.  On e   of  t he  al te rn at ives   to   sm oo t he this  curve  is  by   fitt ing   sp e ci fic  m at he m a ti cal   fu nctio that  su it the  AS FRs This  i dea  is  possibl and  releva nt  to  be  execu te as  t he   fer ti li ty   patte rn   for  a ny  co untrie is  ty pi cal   bell  sh a ped  with  the  rig ht  sk ew ed  de viati on  ov e the  tim e.  This  fact  has   m ade  it   po ssi ble  to  c onve rt  fe rtil ity  sche du le   cl as sifie in   five - ye a r   age  group  i nto   fer ti li ty   sched ule  for  si ng l e - ye ar  of   a ge.   Be sides  that,  su it able  m at hem at ic al   fu nctio ca be  hel pful  f or   popula ti on   pro j e ct ions  an va rio us   ap proac he in  dem og ra ph ic   est im ation   by  us in lim i te an def ect ive  data.   The  com m on   fer ti li ty  sh ap i m plies   that  fer ti li ty  has  zero   value  befor e nterin the  reprod uctive  a ge,   i.e. 14   ye a rs  ol d.   T he n,   t he  posit ive  val ues  inc rease  in   the  ra ng of  15 - 19   ye ar ol d,   a nd  peak   at   the  a ge   group  of   20 - 29  ye ars  old T he   fer ti li ty   declin es  slo wly  unti the  value  rea ches  al m os ze ro   by   the ag e  of  50 a nd abo ve.     va riet of   m at hem atical   fu nctions  ha be en  pro pose by   pr e vious  resea rch e rs  in  fitt in the  A SFRs   curve  th r ough ou t he  w or l d.   The  m at he m at i cal   functi ons  inclu de  the  Ha dw i ger   f un ct io [ 5,   6],  the   Be ta   an Gam m fu ncti on s   w hich   are  si m il ar  to  the  Pears on  ty pe  I   an I II   c urves   [7 ] B rass  pro cedure  [8 ] G om per tz   curve  [ 9]  Po l ynom ia m od els  [10],  Coale - Trussel m od el   [11],  an cu bic  sp li ne  [ 12 ] The  m os fr eq uen tl y   us e m at he m a ti cal   fu nctio ns  are  the  Ha dw iger,   Gam m a,  Be ta Go m per tz   and   C oale - T ru ssell   f unct io ns   [ 2].  Howe ver,  the   Coale - Tr us sel   fu nc ti on   is  widely   us e to  fit  the  age - sp eci fic  to  the   m arit al  fer ti lity   rate   (A SM FR).  T hi functi on   des cribes  the  c ombinati on  of  thr ee  aspects,  i.e. fer ti li ty con tracepti on,  a nd   age  at   m arr ia ge  [ 15] These  var i ou m at he m at ic a fu nctio ns   wer app li ed  t di fferent  AS FRs  a ll   aro un the  worl d,   wh e re  the  bes m at he m atical   functi on  that  s uited  the  A SF Rs  fo t he  pa rtic ular  popula ti on   was  dep e nd ent  on   the ASFRs  distrib ution. In s ho rt, d i ff e ren po pu la ti ons m ay  h ave  d i ff e ren m at he m at ic a l fu nctio ns t hat f i t well   with the  ASFR s d at a.     Pr e vious  stu dy   took  the   init i at ive  to  stu dy   the  m at he m atical   fu nc ti on s   that  best  s uit  AS FRs  i Peninsular  Ma la ysi fr om   19 60   unti 1995   in  pro vid i ng   a   cl earer  vie of   the  fer ti li ty   patte rn   i Peni ns ul a r   Ma la ysi [2 ] Seve ral  m a them at ic al   fu nctio ns   with  pa ram et ers,   i.e. the  Hadwige r,   Ga m m a,  Be ta Go m per tz   and   C oale - T russel fu nctio ns  wer com par e in  his  stu dy.   Even   th ough  the  stud f ound  that  the  Ha dwige r   functi on  was  t he  best  m at hem at ic al   fu nctio that  fit  ASF Rs  for  t he  la st  fifteen   ye ars,  the  rati onal it of   t he  best  functi on  ov e t h ti m has  of te bee dis pu te by  dem og ra phers   [ 13,  14]   The r efore,   the  ai m   of  this  stud y i s t ide nt ify  the m at he m at ic al  f un ct io that  best  fits  the r ece nt  fer ti li ty  d at a in P e ni ns ula Ma la ysi a.       2.   RESEA R CH MET HO D     The dat a use d i the  stu dy incl ud e t he  TFRs   and ASFR s in   Peninsular  Mal ay sia  f ro m  1 99 to  20 14.  The  A SFRs  da ta   fo a ge 15  ye ars  to  49  ye a rs  are  recor ded  by  sing le   a ge   interval  i.e.  15,  16,  ...  49   or  five - ye ar  age  inter val  i.e.  15 - 19,  20 - 24,  …  45 - 49.  T his  study   us ed  the  m i d - point  of   the  a ge  inter val  i.e.  17.5,  22.5,  27. 5,   32. 5,   37. 5,   42.5   a nd   47.5   f or  fitt ing   the  data  with  the  m a the m at ic al  fu nctions.  Let   assu m that    represe nts  the  AS FR  retrie ve from   vital  st at ist ic s.  Me anw hile,    represe nts  the  m at hem at ic al  fu nction  that  will   be  fitt ed  w it the   A SF Rs  data.  The n,  the  est im ation  of  the   can   be   ob ta ine with   the  that  m ini m iz es  the  functi on  of ,     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a J  E le c Eng &  Co m Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Tra ci ng Ma t he ma ti cal  Fu nction of  Age  Spec if ic  Ferti lity Rate  …  ( Norsyel M uhamm ad  Noo r  Ma t hiva nan )   639   5 . 17 2 ; u u f u f v   (1)     This  f un ct io so luti on  can  be   ob ta ine with  the  hel of  s ta ti sti ca pack a ges  s uch   as  S PSS,   S - Pl us ,   STA T IS T ICA ,   SA a nd   R - p rog ram m ing   throu gh   t he   nonlinear  e s tim a ti on   m e tho ds.  T he  non - li near  est i m ation   m od el   has  bee w idely   us ed   in  va rio us   fiel of  stud ie i nclu de   in  stu dy  of  popu la ti on  grow t [ 1],  pr e dicti ve  co nt ro [ 15,  16] pa tt ern   rec ogniti on   [17]  et c.  I this  stud y,  t he  p aram et er  was   est i m at ed  by  t he  R - pro gr am m ing   s of t war e.  T his  s tud us e the  c oeffici ent  of  de te rm inati on R 2   to  identify   the  best  m at hem at ic a l   functi ons  that  f it   well   with  the  ob se rv e A SF data.  The  m a them a ti cal   fu nction  f or   the  A SFRs  co ns ist   of  two  i m po rta nt  pa rts su c as ,     2 ( : ) ( : , . . . , ) r f u h u   (   2)     wh e re  u   repres ents  the   age   of  the  m oth er  in   a ll   m od el that  are  us ed   in  t he  stud y.   The n,  ) ,...., : ( 2 r u h θ θ is  the   pro bab il it den sit functi on   with  ) 1 ( r   as  the  par am et er  of   r θ θ ,....., 2   and   t his  functi on  are  re presen te diff e re ntly   accor ding  to  the  f our  m at he m ati cal   fu nctio ns   i. e.  Go m per tz Hadwige r,   Be t and   Gam m m od el s.   Me anwhil e, th 1   is   the  p a ram et er th at   repres ents the  TFR.       2.1. Go mpertz  Model     The  G om per tz   functi on   [ 9]  is  sig m oid   f un ct io n.   It  is  sp eci al   case  of   the  ge ner a li sed  log ist ic   functi on.  T he  double   ex pone ntial   functi on   will   beco m the  Go m per tz   f unct ion   w hen   t he   par am et er  of  α = λ Me anwhil e,  th G om per tz   f unct ion  will   bec om the  G um bel  functi on  if   t he  β = 1.  The   G om per tz   f un ct i on  ca n   be  e xpresse d b y,      14   w h e r e e x p e x p ) ( m m u m u u h   (3)       The  m   val ue  can  be  de fine as   the  lowest  m a rr ia ge  a ge  of  the  popu la ti on  w her f or   this  f unct ion,  the  m   was 14.      2.2. Ha dwi ger  Model     The Ha dw i ger   functi on [5] i expresse d by,     m u m u m u m u u h   w h e r e 2 e x p ) ( 2 2 3   (4)     -   m   is  the  a ge   of   the  m oth e at   birth   a nd   m   is  const ant   and   norm al l equ al to  ze ro.  The  pa ram et ers  of   the  m od el   m a hav dem ographic  inter pr et at ion   as  t he  pa ra m et er  is  associat ed  with  total   fer ti li ty α   determ ines  the  heig ht  of   t he  cu rv a nd   β   is  relat ed  to  the  m ean  age  of   m oth erh oo d,   w hile  th te r m   is   associat ed  with  the  m axi m u m  A SF R [17].     2.3. Ga mma   Model     The Gam m a fu nction [ 7] is  giv en  b y,     m u m u m u r u h w h e r e e x p ) ( ) ( 1 ) ( 1   (5)       The  m   val ue  is  the  youn gest  age  of  the  m othe to  gi ve  bi rth w hich  was  pr evio us ly   14.  T he  pa ram et ers  α  a nd  β   a re  r el at ed  to   the  m od e,  m ean,  a nd  var ia nce  of  the   f un ct io but  not  in   sim ple  li near   way  an thus ,   they  do not  ha ve direct   dem og ra phic  inter pret at ion s [7].     2.4.  Be ta M odel     The  Be ta   funct ion   [ 7] is gi ven b y,     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a J  E le c Eng &  Co m Sci,   Vo l.   9 ,  No.  3 Ma rc h 201 8   :   637     642   640   b u a a b a b a u a b a u B u h    w h e r e 1 ) , ( ) ( 1 1 1   (6)     The  value  f or   a   re presents  t he   youn gest  age   of  the  m oth er  to  gi ve  bi rth  w hich  is  15,  m e anwhil e,  b   re present s   the  ol dest  a ge  of   t he  m oth er  t giv birth  w hich  is  50.  The   par am et ers,   α   and  β   re presen the  lo wer   a nd   uppe r   age lim i ts of   fe rtil it y bu t sh owed  that i se ve r al  c ases the  val ue of   β   fa e xc eeds t he  m axim u m  ag e.        3.   RESU LT S   A ND AN ALYSIS   Table  s hows   par am et er  θ   wh e re  re pr e se nts  the  est im a t ed  TFR  ba sed   on   the  fou m at he m at ic a l   m od el with  th obser ve T F R.  It  is  fou nd  t hat  al m at he m at ic al   m od el able  to  est i m at e   cl os el the  val ue  of  TFR  thr ough  t he  ye ars Wh e r eas  pa ram et ers   α  a nd  β  do  no hav e   any  de m og raphic  inte rpretat ion s   exc ept  f or  par am et er α o f   the H a dwige r m od el  w hich  is  r el at ed  t the   m ean ag of m oth e rho od.        Table  1.     Para m et er Esti m ati on for Eac h of   the Mat hem at i cal  Functi ons fro m  1 99 6 - 2014   Year   Ob serv ed   TFR   Mathe m a tical f u n ctio n  of  ASFRs   Go m p e rtz   Had wig er   Ga m m a   Beta   1996   3 .22   3 .34 9   3 .28 5   3 .27 0   3 .19 7   1997   3 .14   3 .26 4   3 .20 2   3 .18 6   3 .11 7   1998   3 .02   3 .15 1   3 .08 9   3 .07 6   3 .00 5   1999   2 .94   3 .05 7   2 .99 6   2 .98 1   2 .91 5   2000   3 .01   3 .11 8   3 .05 6   3 .04 2   2 .97 7   2001   2 .76   2 .86 2   2 .80 5   2 .79 1   2 .73 1   2002   2 .67   2 .76 2   2 .70 6   2 .69 4   2 .63 6   2003   2 .56   2 .64 0   2 .58 6   2 .57 4   2 .52 0   2004   2 .51   2 .58 5   2 .53 1   2 .52 0   2 .46 7   2005   2 .41   2 .48 3   2 .42 8   2 .41 9   2 .36 7   2006   2 .35   2 .42 5   2 .36 9   2 .36 0   2 .30 9   2007   2 .33   2 .40 8   2 .35 0   2 .34 2   2 .29 2   2008   2 .33   2 .40 4   2 .34 2   2 .33 4   2 .28 4   2009   2 .30   2 .37 0   2 .30 8   2 .29 9   2 .25 2   2010   2 .18   2 .24 8   2 .18 9   2 .18 1   2 .13 6   2011   2 .23   2 .29 8   2 .23 4   2 .22 8   2 .18 3   2012   2 .25   2 .31 7   2 .25 3   2 .24 6   2 .20 2   2013   2 .09   2 .14 9   2 .09 4   2 .08 7   2 .04 6   2014   2 .10   2 .17   2 .11 3   2 .10 7   2 .06 6       Ba sed  on  Tabl 2,   Ha dw i ger   m od el   was  the  best  m at he m a ti cal   m od el   that  fits  AS FRs  with  99 . 46%   m at ched   the  obser ve data.  Un li ke  i 19 96  to  2007  w he re   the  m od el   had  sh ow the  bes per f or m ance  a m ong  the  f our  m at hem at ic al   m od els,   Ha dwiger   a nd   Be ta   m od el ha sim i la R 2   valu in  2008.  T he n,   t he   Be t a   m od el   see m ed  to  fit  the  data  from   20 09  t 20 14  bette than  t he  ot her  m od el s.  T he  perform ance  of  the   Hadwige m od el   sli gh tl decr eased  ove the  tim e.  It  see m e that  there  wa an  incli na ti on  of  sh ift  f rom   the   Hadwige to  the  Be ta   m od el The  thir m at hem atical   mo del  that  fits  well   with  the  data  was  the  Gam m a   m od el The  Go m per tz   m od el   ha the  l ow est   R 2   values  wh ic in dicat it   was   the  w orst  am on the   m at he m at ic a l m od el s u sed  in  the st ud y.   The  incli natio of   s hift  obse rv e f ro m   Hadwige m od el   to  Be ta   m od el   i du t the  c ha ng i the   structu re  of   fe rtil it based   on  the  wo m en’ s   age  in  t he  21 st  centur y.   Thi interest in fi nd i ng   m at ched  tho se   ob s er ved   i th earli er  stud wh e re  the  Be ta   m od e pro vide the  be st  fit  for  m os of   the  AS FRs  in  c ountries   with  the  non - enh a nce earl y - age  fe rtil it [1 7].  T he  po pu la ti on  in  Ma la ysi al so   e xp e riences  the   sa m e   sit uation.  The   co un try   e xpe riences  l ow  fe rtil it rates  for  w om en  in  t heir  ea rly   reprod uctive  a ge s This   sit uation  i nd ic at es  that  w om e ei the delay ed  thei m arr ia ge   or  pract ic fa m ily  plann i ng.   The  f or m ulatio of   the  Be ta   m od e with  inclusi on  of  a ge  lim it a ti on   at   m arr ia ge  su it ed  with  the  cha nges  in  the  cu rr e nt  fe r ti lity  beh a viou rs  highly   relat ed  t t he  postp on em ent  of  m arr ia ge  a m on w om en  in  Pe ninsular   Ma la ysi a.  Hence it   was  pro ven  th at   there  is  a   hi gh  possi bili ty   t hat  the  Be ta   m od el   will   be  t he   best  m at he m at ic al   m od el   th at   fits  the ASFR i P enins ular  Ma la ysi a com par ed t ot her thre m at he m at ic a l m od el s in  the  f uture.              Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a J  E le c Eng &  Co m Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Tra ci ng Ma t he ma ti cal  Fu nction of  Age  Spec if ic  Ferti lity Rate  …  ( Norsyel M uhamm ad  Noo r  Ma t hiva nan )   641   Table  2.  C oeffi ci ent of  Deter m inati on , R 2   for  Eac h of t he M at hem a ti cal   Functi ons fr om 1 996 - 20 14   Year   Mathe m a tical f u n ctio n  of  ASFRs   Go m p e rtz   Had wig er   Ga m m a   Beta   1996   0 .98 6 1   0 .99 6 0   0 .99 2 0   0 .99 5 3   1997   0 .98 6 0   0 .99 6 0   0 .99 2 2   0 .99 5 3   1998   0 .98 4 6   0 .99 7 4   0 .99 1 1   0 .99 5 4   1999   0 .98 4 8   0 .99 5 5   0 .99 1 9   0 .99 3 3   2000   0 .98 5 1   0 .99 5 4   0 .99 2 6   0 .99 1 5   2001   0 .98 4 0   0 .99 4 5   0 .99 1 3   0 .99 1 0   2002   0 .98 5 3   0 .99 5 9   0 .99 3 0   0 .99 0 7   2003   0 .98 4 4   0 .99 5 4   0 .99 2 5   0 .99 0 5   2004   0 .98 4 9   0 .99 5 8   0 .99 3 1   0 .98 9 7   2005   0 .98 3 7   0 .99 6 2   0 .99 3 1   0 .99 1 5   2006   0 .98 3 4   0 .99 6 6   0 .99 3 4   0 .99 2 1   2007   0 .98 0 9   0 .99 6 1   0 .99 2 4   0 .99 3 2   2008   0 .97 6 5   0 .99 4 9   0 .99 0 1   0 .99 4 9   2009   0 .97 3 9   0 .99 3 6   0 .98 8 4   0 .99 5 0   2010   0 .97 3 2   0 .99 3 3   0 .98 8 1   0 .99 4 4   2011   0 .97 1 3   0 .99 2 5   0 .98 7 4   0 .99 4 5   2012   0 .97 0 5   0 .99 1 9   0 .98 7 0   0 .99 4 2   2013   0 .97 4 2   0 .99 2 1   0 .98 8 4   0 .99 8 1   2014   0 .97 1 5   0 .99 1 0   0 .98 7 0   0 .99 2 9   Av erage of  R 2   0 .98 0 2   0 .99 4 6   0 .99 0 8   0 .99 3       4.   CONCL US I O N   The  AS FR  in  Peninsular  Ma l ay sia   has  ty pical   bell  sh ape  ov e ti m and   it   is  po ssible  t m at ch  the  AS FR  c urves  with  s pecific  m at he m at ic a fu nctio ns.  F our  com m on   m at he m at ic al   fu nctions  i.e.  the   Ha dw i ger,  Gam m a,  Be ta   and   G om per tz   m od el are  us e to  trace  the   best  m at he m a t ic al   fu nctio t hat  fits  the  A S FRs  of  ov e rall  Pe nin s ular  Ma la ysi popula ti on .  T he  H a dw i ger  m od el   fits t he be st from  1 996  t o 2 007. H oweve r,  the re  was  an  incli nat ion   of  sh ift  be tween  the  Ha dw i ger   a nd   Be ta   m od el wh e re  the  la tt er  m od el   fits  the   be st  fr om  2009  to   2014.  Hen ce t her was  a   hi gh  po ssibil it that  the  Be ta   m od el   will   be  t he  bes m at he m at ic a l   m od e l   that  fits  the  AS FRs  in  Peni nsula Ma la ysi in  the  21 st  ce ntury Eve th ough  this  stu dy   pr ove that  the  f our  com m on   m at he m at ic al   fu nctions  f it   well   wi th  the  data,  oth er  resea rch e rs   can  ta ke   op portu niti es  to  us e   oth e r   distrib utions e. g.  c ubic  s pline,  poly no m ia m od el s  etc. that  m ay  also f it  th e d at a.        REFERE NCE S   [1]     Za kri M,  Y ase e n   M.  Model li ng  Ferti lit y   Pat te rns   of  Pakista n   duri ng  1984  to  2007 .   Pa ki stan  Journal  of  S tat ist ic s 2013;  29(4), 479 486.   [2]     Jem ai A.  A.  Menje j ak  Fungs Mate m at ik  K ada Fertiliti  Um ur  Te rte ntu  u ntuk  Kela hir an   di  Sem ena njung  Malay s ia.  Bul l etin  of   the Mal a ysi an  Mathe mat ic al   Scienc es  Societ y 2001 24(2) ,   1 37 148.   [3]     Subram ani am  G ,   Sale M.  Does  W ork  Envi ronm ent   Im pac Ferti l ity   Ra te ?   Com par ison  bet wee Form al   an d   Inform al   Sectors   in  Ma lay si a.  Jo urnal  of Emergi ng  Ec onomi es  a nd  Islamic Re se arch ,   2016;   4(1) , 2 - 16.   [4]     P ant azis  A.  Age - Speci fi Ferti l ity   D y n amics:  Sub - Sahar an  Afric an  Ferti l ity   in  a   Global   Cont  e xt.   PhD   The sis.   Seat tle:   Univer si t y   of  W ashing to n;  2016.   [5]     Hadwige H.  (1940).   Ei ne  a naly ti sch Repr oduti onsfunktio für  biol ogische   Gesam the it e n.   Skandi nav is k   Ak tuar i et idskri ft ,   1940;  23 ,   101 - 1 13.   [6]     Gilj E ,   Yntema   L.   The  shif te H adwige fe rti li t func ti on .   Cen tra l   Burea of  Sta ti s ti cs  of  Norw a y .   Report   num ber :   IO70/14.   1970 .   [7]     Hoem   M,  Madsen  D,  Niel sen  J   L,   Ohlsen  M,   Hansen  O,  Renne rm al m   B.   E xper iments  in  m odel li n g   re c en t   Danish  fe rt il i t y   c urve s.  Demogr a phy ,   1981 18(2) . 231 244.     [8]     Brass  W .   Perspec ti v es  in  populat ion  pre di ct ion I ll ustrated  b y   th e   stat isti cs  of  En gla nd  and  W a les .   Journal  of  th Roy al   Statis ti ca l   Society.  S erie ( Stat isti cs  in   S oci e ty ) ,   1974;   13 7(4),   532 583 .   [9]     Gom per tz   B.   O the   n at ure   o the   func ti on  ex pre ss ive   of  th la of  hum an  m orta li t y ,   and  o new  m ode  of   det ermining   the  val u of   li f cont ing enc i es.   Phi losophic a T rans act ions  of  t he  Ro yal  Societ of   London  B :   Bi ological   Scien ce s ,   1825 1 82 :5 13 85.   [10]     Brass,  W .   T he  gr adua t ion  of   fe rt ilit y   distr ibut ions   b y   pol y nom ia l   f unct ions.   Popul a ti on  Stud ie s ,   196 0;  14:   148 - 162.   [11]     Coal J,  Trus sell   J.  Model   Ferti lit y   Sch ed ule s:  Vari a ti ons   in  the   Age  Str uct ure   of  Chi ld bea ring  in  Hum an   Populat ions.   Po pulat ion Index ,   1 974;  40(2), 185 - 258.     [12]     Hoem   M,  Renne rm al m   B.   On  the   stat isti ca l   the ory  of   graduation  by  spl in es .   Univer si t y   of  Copenha gen ,   La bora tor y   of   Actua r ia l   Math ematics.  W orking  p ape r:   14.   1978.   [13]     Jem ai A,  Puzziawat G.   Menje j ak  Perub aha Fert il i ti   d a Um ur  Perka hwinan  di  Sem en anj ung  Mal a y s ia.   Jurnal  Tekno log i ,   2003 39(C) ,   7 5 89.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a J  E le c Eng &  Co m Sci,   Vo l.   9 ,  No.  3 Ma rc h 201 8   :   637     642   642   [14]     Puzzi awa ti   G.  (2006).     Mode ll ing  of  cohort  fe rtil it change s   among  major  et hni cs  in  Pe ni nsular  Malay sia.   Proce edi ngs of   t he  Nat iona l   Sta tis ti cs  Confer ence .   Kual a Lum pur. 2 006:  1 - 10 .     [15]     Lu  J,  You  J,  Ya ng  Q.  Nonlinear   Model  Predi ct i ve  Controller  D esign  for  Ide n ti f ie Nonlin ea P ara m et er   Var y in Model.   TEL KO MNIKA ,   2012 1 0(3),   514 - 523 .   [16]     Al - Om ari   Z,   Ham ze A,  Ham ed   A,  Sandouk  A,  Aldahi m   G.  Mathe m at ic a l   Model  for  Min imizi ng  Add - On   Opera ti on al   Cos in   Elec tr ical  P ower  S y st ems   Us ing  Design  of  Expe riments  Ap proa ch.  Int ernat ional   Journal  of   El e ct rica and   C omputer  Engi n e ering  ( IJ ECE ) ,   2 015;  5(5), 948 - 9 56.   [17]     Zhi xia  J,   Jianj un   Y,  Ha ife ng   L,  Z hengqi ang   W .   M at hemat ic a Prog ra m m ing  Model  o Joint  and  R ecover y   of   Paper   Scra p.   TEL KOM NIKA  Indone sia Journal  o f El e ct rical E ng ineering ,   2014;   12(7),  5522 - 5528.   [18]     Chandol T ,   Cole m an  A,  Hio rns  W .   Distin ct iv Feat ure of  Age - Speci fic   Ferti lit y   Profi le s   in  the   Engl ish - Speaki ng  W orl d:  Com m on  Patt ern in   Aus tralia,  Can ada,  Ne Ze a la nd  and   the   Uni te St at es  1970 - 1998 .   Popul ati on   Stud i es ,   2002;   53,   31 7 - 329.   [19]     Periste ra   P,  Kos t aki   A.   Model ing   fe rt il i t y   in   m ode rn  populations.   Demogr aphic   Res earc h ,   2007;   16 ,   141 194 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.