Hubungan Karakteristik, Pengetahuan dan Sikap Wanita Usia Subur (WUS) dengan Upaya Mengurangi Premenstrual Syndrome di Kecamatan Muara Dua Kota Lhokseumawe Tahun 2013

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

LEMBAR PERSETUJUAN MENJADI RESPONDEN

HUBUNGAN KARAKTERISTIK, PENGETAHUAN DAN SIKAP WANITA

USIA SUBUR (WUS) DENGAN UPAYA MENGURANGI PREMENSTRUAL

SYNDROME DI KECAMATAN MUARA DUA

KOTA LHOKSEUMAWE

TAHUN 2013

Saya yang bertanda tangan di bawah ini adalah mahasiswa S2 Ilmu Kesehatan

Masyarakat yang sedang Melakukan penelitian yang berjudul

“Hubungan

Karakteristik, Pengetahuan dan Sikap Wanita Usia Subur (WUS) dengan

Upaya Mengurangi Premenstrual Syndrome Di Kecamatan Muara Dua Kota

Lhokseumawe Tahun 2013 “.

Saya mengharapkan kesediaan ibu menjadi responden tanpa ada keterpaksaan

dan pengaruh lain. Identitas dan informasi yang ibu berikan akan dijamin

kerahasiaannya.

Partisipasi dalam penelitian ini bersifat suka rela, ibu bebas menjadi

responden ataupun menolak tanpa adanya sanksi apapun. Jika ibu bersedia menjadi

responden penelitian ini, silahkan ibu menandatangani kolom yang tersedia di bawah

ini. Sebelumnya peneliti mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya atas

partisipasi ibu dalam penelitian ini.

Lhokseumawe, Agustus 2013

Responden

Peneliti

(………...)

( Elvieta )

(6)

KUESIONER PENELITIAN

HUBUNGAN KARAKTERISTIK, PENGETAHUAN DAN SIKAP WANITA USIA SUBUR (WUS) DENGAN UPAYA MENGURANGI PRE MENSTRUAL SYNDROME

DI KECAMATAN MUARA DUA KOTA LHOKSEUMAWE TAHUN 2013

I. Karakteristik Responden

1. Nama (inisial) : ……… 2. Umur : …… tahun 3. Pekerjaan :

4. Pendidikan :

5. Penghasilan : Rp……… / bulan 6. Status :

II. Pengetahuan

Berikanlah tanda check list ₍√) pada kalimat pernyataan yang paling tepat menurut responden.

NO PERNYATAAN BENAR SALAH

1 7 sampai 14 hari Sebelum datang menstruasi wanita akan mengeluhkan rasa tidak nyaman

2 Rasa tidak nyaman sebelum menstruasi dapat terjadi secara berulang pada setiap menstruasi, dan menghilang setelah menstruasi usai

3 Menjelang menstruasi wanita akan mengeluhkan salah satu gejala misalnya berat badan meningkat, bengkak pada kaki, perubahan pada payudara nyeri, sakit kepala, pusing, kram pada rahim, tumbuh jerawat, sakit punggung dan otot

4 Salah satu gejala menjelang menstruasi yang dikeluhkan wanita misalnya cepat tersinggung, mudah marah, depresi, tiba-tiba menangis sendiri, cepat lupa, tidak dapat berkonsentrasi, sulit tidur, banyak makan dan gairah seksual berubah

5 Rasa tidak nyaman akan dialami wanita beberapa hari menjelang menstruasi

6 Keluhan-keluhan yang mengganggu wanita menjelang menstruasi akan menghilang setelah menstruasi

7 Informasi kesehatan dan konseling yang diterima dari tenaga kesehatan dapat membantu penanganan gangguan sebelum menstruasi

8 Olah raga dan latihan fisik secara teratur dapat mengurangi gejala gangguan sebelum menstruasi

9 Kejadian gangguan sebelum menstruasi dapat terjadi karena ketidakseimbangan hormon dalam darah wanita

10 Stres, merokok, dan minum alkohol merupakan pola gaya hidup yang membuat gangguan sebelum menstruasi menjadi lebih parah

II. Sikap

(7)

SS = Sangat Setuju S = Setuju TS = Tidak Setuju STS = Sangat tidak Setuju

NO PERTANYAAN SS S TS STS

1 Keluhan yang mengganggu dan tidak menyenangkan pasti dialami wanita setiap menjelang menstruasi

2 Tidak perlu merasa cemas dengan gejala atau keluhan yang terjadi sebelum menstruasi

3 Untuk mengatasi keluhan menjelang menstruasi perlu mencari penyebabnya

4 Keluhan menjelang menstruasi, bukan merupakan tanda suatu penyakit yang berbahaya

5 Kondisi kejiwaan yang tidak stabil (mudah marah) banyak dialami wanita menjelang menstruasi

6 Salah satu gejala yang biasa terjadi menjelang menstruasi yaitu kejadian berat badan meningkat, bengkak pada kaki, nyeri, sakit kepala, pusing, kram pada rahim, tumbuh jerawat, dan sakit punggung 7 Wanita merasakan perubahan pada salah satu organ tubuh yaitu

pembengkakan payudara dan nyeri jika tersentuh menjelang menstruasi

8 Beberapa keluhan yang dirasakan menjelang menstruasi dapat hilang tanpa pengobatan

9 Untuk mengatasi masalah sebelum menstruasi, ada baiknya mendapatkan informasi dan bimbingan dari keluarga dan media

10 Tindakan dan penanganan secara tradisonal (minum jamu, minum air hangat) berguna untuk mengatasi keluhan sebelum menstruasi

11 Banyak wanita mengeluh akan tumbuhnya jerawat menjelang menstruasi

12 Cepat tersinggung, sakit punggung dan badan terasa bengkak adalah keluhan yang paling sering dirasakan wanita

13 Tidak perlu merasa cemas jika mengalami dan melewati gangguan yang tidak nyaman menjelang menstruasi karena itu suatu kewajaran 14 Keluhan yang dialami dan dirasakan setiap wanita menjelang

menstruasi berbeda antara satu wanita dengan wanita lain

15 Setiap gejala yang timbul menjelang menstruasi pada wanita dapat berbeda-beda setiap bulannya

16 Perubahan gaya hidup dan stress dapat memicu timbulnya gangguan menjelang menstruasi

17 Sebaiknya beberapa hari menjelang menstruasi mengurangi dan membatasi minuman kopi

18 Sangat baik menjelang menstruasi banyak mengkonsumsi makanan berserat seperti sayur dan buah

19 Untuk mengurangi pembengkakan pada tubuh sebaiknya mengurangi konsumsi garam dan gula pada makanan dan minuman

20 Olah raga merupakan upaya yang dapat mengurangi gejala yang tidak menyenangkan sebelum menstruasi

III. Upaya Mengurangi Pre Menstruasi Syndrome

(8)

Beberapa hari menjelang menstruasi, keluhan apa saja yang dialami...? Nyeri pinggang

Berat badan meningkat Sakit kepala dan pusing Tumbuh jerawat Nyeri pada sendi-sendi Perut kembung

Pembengkakan Payudara Mudah marah

Mudah tersinggung Cemas /Gelisah

... ...

Apakah keluhan-keluhan menjelang menstruasi dapat mengganggu aktivitas sehari-hari...?

Ya, Mengapa: ... ... Tidak, Mengapa: ... ...

Apakah keluhan-keluhan menjelang menstruasi dapat mengganggu hubungan suami istri...?

Ya, Mengapa: ... ... Tidak, Mengapa: ... ...

1. Apakah perlu menangani keluhan-keluhan tersebut...?

Perlu, Mengapa: ... ……… Tidak, Mengapa: ... ...

2. Bagaimana cara mengatasi keluhan-keluhan tersebut...?

... ... ...

3. Pernahkah berusaha mencari tahu tentang penanganan masalah yang dialami...?

Pernah, Mengapa: ... ... Tidak, Mengapa: ... ...

4. Adakah usaha untuk menangani dan mengurangi gangguan sebelum menstruasi dengan

(9)

5. Untuk mengatasi keluhan-keluhan menjelang menstruasi tersebut, kemana mencari pengobatan...?

Dokter Bidan Dukun Rumah Sakit Puskesmas

...

Mengapa.. ...

6. Untuk menguragi gejala yang tidak menyenangkan menjelang menstruasi, apakah menggunakan obat-obat medis...?

Ada, Mengapa: ... ... Tidak, Mengapa: ... ...

7. Apakah dalam mengurangi gejala atau keluhan menjelang menstruasi, ada melakukan tindakan...?

Minum air hangat

Kompres dengan air hangat di perut Melakukan aktivitas rutin

Istirahat yang cukup ... ... ...

Mengapa hal tersebut dilakukan. ...

8. Apakah ada pantangan yang dilakuan menjelang menstruasi,...?

(10)

UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS

1. PENGETAHUAN

Scale: ALL VARIABLES

Case Processing Summary

N %

Cases Valid 30 100.0

Excludeda 0 .0

Total 30 100.0

a. Listwise deletion based on all variables in the procedure.

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.879 10

Item-Total Statistics

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

p1 6.43 8.047 .661 .863

p2 6.40 8.317 .578 .869

p3 6.53 7.637 .760 .854

p4 6.43 8.737 .375 .883

p5 6.43 8.599 .431 .879

p6 6.47 8.120 .602 .867

p7 6.53 7.637 .760 .854

p8 6.43 8.116 .632 .865

p9 6.43 8.047 .661 .863

p10 6.40 8.317 .578 .869

Scale Statistics

Mean Variance Std. Deviation N of Items

7.17 9.937 3.152 10

(11)

2. SIKAP

Scale: ALL VARIABLES

N %

Excludeda 0 .0

Total 30 100.0

.916 20

p1 71.83 30.971 .426 .915

p2 71.83 30.902 .442 .914

p3 72.03 27.206 .707 .909

p4 71.83 29.109 .864 .906

p5 71.77 30.530 .633 .911

p6 71.83 29.868 .682 .910

p7 71.83 30.833 .372 .917

p8 71.77 30.530 .633 .911

p9 71.77 31.495 .374 .916

p10 71.73 31.444 .447 .914

p11 71.83 29.178 .699 .909

p12 71.87 30.257 .555 .912

p13 71.90 29.610 .665 .910

p14 71.80 30.097 .680 .910

p15 71.83 30.075 .634 .911

p16 71.80 30.028 .697 .910

p17 72.00 29.310 .508 .914

p18 71.83 30.144 .506 .913

p19 71.97 29.206 .480 .916

p20 71.97 28.723 .690 .909

(12)

3. UPAYA

Scale: ALL VARIABLES

N %

Excludeda 0 .0

Total 30 100.0

.891 11

p1 7.20 9.821 .675 .878

p2 7.17 9.937 .665 .879

p3 7.30 9.528 .713 .875

p4 7.20 10.579 .391 .895

p5 7.20 10.510 .416 .893

p6 7.23 9.978 .588 .883

p7 7.30 9.528 .713 .875

p8 7.20 10.028 .596 .883

p9 7.20 9.821 .675 .878

p10 7.17 9.937 .665 .879

p11 7.17 9.937 .665 .879

(13)

PENGETAHUAN WANITA USIA SUBUR (WUS) TENTANG GEJALA DAN DAMPAK PRE MENSTRUAL SYNDROME DI KECAMATAN MUARA DUA KOTA

LHOKSEUMAWE TAHUN 2013

NO

PENGETAHUAN TOTAL

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

214 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 9 90 Baik

215 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 6 60 Tidak Baik

216 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 9 90 Baik

217 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

218 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

219 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

220 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 8 80 Baik

221 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

222 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 9 90 Baik

223 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 8 80 Baik

224 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

225 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 7 70 Tidak Baik

226 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 8 80 Baik

227 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 7 70 Tidak Baik

228 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 9 90 Baik

229 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

230 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 6 60 Tidak Baik

231 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 5 50 Tidak Baik

232 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 4 40 Tidak Baik

233 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

234 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

235 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

236 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 8 80 Baik

237 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

238 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

239 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

240 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

241 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 100 Baik

(19)

SIKAP WANITA USIA SUBUR (WUS) TENTANG GEJALA DAN DAMPAK PRE MENSTRUAL SYNDROME DI KECAMATAN MUARA DUA KOTA LHOKSEUMAWE TAHUN 2013

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

217 3 4 4 3 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 3 4 3 4 4 3 70 83 Positif

218 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 4 4 3 4 3 4 65 75 Negatif

219 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 4 3 4 3 3 64 73 Negatif

220 3 4 4 4 3 4 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 65 75 Negatif

221 4 4 3 4 3 3 4 3 3 3 4 4 4 4 4 3 3 4 4 3 71 85 Positif

222 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 62 70 Negatif

223 3 4 4 4 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 66 77 Positif

224 3 3 4 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 62 70 Negatif

225 3 1 1 3 3 3 4 1 1 2 1 4 3 3 4 3 3 3 3 3 52 53 Negatif

226 3 4 3 3 3 3 3 3 4 3 3 4 4 4 3 3 4 3 4 3 67 78 Positif

227 3 4 4 3 4 3 4 4 3 1 1 3 1 3 4 1 3 3 1 1 54 57 Negatif

228 4 3 4 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 4 3 3 4 4 3 3 67 78 Positif

229 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 67 78 Positif

230 3 3 3 1 3 4 3 2 3 3 3 3 4 3 3 4 2 3 4 2 59 65 Negatif

231 4 3 3 3 3 3 2 4 2 4 3 1 4 4 2 2 3 2 2 2 56 60 Negatif

232 4 3 1 3 3 1 4 4 2 2 2 3 3 3 2 2 4 4 4 4 58 63 Negatif

233 4 3 3 3 4 3 4 3 4 4 4 3 3 4 4 3 4 4 3 4 71 85 Positif

234 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 4 4 4 78 97 Positif

235 4 3 3 4 4 4 4 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 68 80 Positif

236 3 3 3 4 4 3 4 3 3 3 1 3 3 3 3 3 4 3 4 3 63 72 Negatif

237 4 3 3 4 4 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 69 82 Positif

238 4 3 3 4 4 3 3 3 3 4 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 69 82 Positif

239 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 3 3 71 85 Positif

240 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 3 3 71 85 Positif

241 3 4 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 4 3 2 63 72 Negatif

(25)

UPAYA WANITA USIA SUBUR (WUS) MENGURANGI PREMENSTRUAL SYNDROME DI KECAMATAN MUARA DUA KOTA LHOKSEUMAWE TAHUN 2013

NO

PERTANYAAN _TOTAL

NILAI % KATEGORI

1 2 3 4 5 6 7 8

1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 13 Tidak Baik

2 0 0 1 0 0 0 1 0 2 25 Tidak Baik

3 1 1 1 1 1 1 0 1 7 88 Baik

4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

5 1 1 0 1 0 0 0 0 3 38 Tidak Baik

6 1 1 0 0 1 1 0 0 4 50 Tidak Baik

7 1 1 0 1 1 1 1 0 6 75 Tidak Baik

8 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

10 1 1 0 1 0 0 0 0 3 38 Tidak Baik

11 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

13 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

14 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

15 1 1 0 0 1 1 0 0 4 50 Tidak Baik

16 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

17 1 1 0 1 1 1 1 0 6 75 Tidak Baik

18 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

19 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

22 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

23 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

24 1 1 1 0 1 1 1 0 6 75 Tidak Baik

25 1 1 0 0 1 1 1 0 5 63 Tidak Baik

26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

27 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

28 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

29 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

30 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

31 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

32 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

33 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

(26)

35 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

36 1 1 1 1 1 1 0 0 6 75 Tidak Baik

37 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

38 1 1 0 1 1 1 1 0 6 75 Tidak Baik

39 1 1 1 1 1 1 0 0 6 75 Tidak Baik

40 1 1 1 1 1 1 0 0 6 75 Tidak Baik

41 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

42 1 1 0 0 1 1 0 0 4 50 Tidak Baik

43 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

44 1 1 1 1 0 0 1 1 6 75 Tidak Baik

45 1 1 0 0 1 1 1 0 5 63 Tidak Baik

46 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

47 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

48 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

49 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

51 0 0 0 1 0 0 0 0 1 13 Tidak Baik

52 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

53 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

54 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

55 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

56 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

57 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

58 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

59 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

60 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

61 1 1 1 1 1 1 0 0 6 75 Tidak Baik

62 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

63 1 1 1 1 1 1 1 1 8 100 Baik

64 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

65 1 1 0 0 1 1 1 0 5 63 Tidak Baik

66 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

67 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

68 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

69 0 0 1 1 1 1 1 1 6 75 Tidak Baik

70 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

71 1 1 1 1 0 0 1 1 6 75 Tidak Baik

72 1 1 1 0 1 1 1 0 6 75 Tidak Baik

73 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

(27)

75 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

76 s s 0 1 0 0 0 0 1 13 Tidak Baik

77 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

78 1 1 1 1 1 1 0 0 6 75 Tidak Baik

79 1 1 1 0 1 1 1 0 6 75 Tidak Baik

80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

81 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

82 0 0 1 1 1 1 1 1 6 75 Tidak Baik

83 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

84 1 1 1 0 1 1 0 1 6 75 Tidak Baik

85 0 0 1 1 1 1 1 1 6 75 Tidak Baik

86 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

87 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

88 1 1 0 1 0 0 0 0 3 38 Tidak Baik

89 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

90 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

91 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

92 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

93 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

94 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

95 0 0 0 1 0 0 0 0 1 13 Tidak Baik

96 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

97 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

98 1 1 1 1 1 1 0 0 6 75 Tidak Baik

99 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

100 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

101 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

102 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

103 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

104 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

105 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

106 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

107 1 1 1 1 1 1 0 1 7 88 Baik

108 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

109 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

110 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

111 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

112 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

113 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

(28)

115 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

116 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

117 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

118 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

119 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

120 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

121 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

122 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

123 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

124 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

125 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

126 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

127 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

128 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

129 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

130 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

131 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

132 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

133 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

134 1 1 1 0 1 1 0 1 6 75 Tidak Baik

135 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

136 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

137 1 1 0 1 1 1 1 0 6 75 Tidak Baik

138 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

139 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

140 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

141 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

142 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

143 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

144 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

145 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

146 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

147 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

148 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

149 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

150 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

151 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

152 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

153 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

(29)

155 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

156 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

157 1 1 0 0 1 1 1 1 6 75 Tidak Baik

158 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

159 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

160 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

161 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

162 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

163 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

164 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

165 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

166 1 1 1 1 0 0 1 1 6 75 Tidak Baik

167 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

168 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

169 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

170 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

171 1 1 1 1 0 0 1 1 6 75 Tidak Baik

172 0 0 0 1 0 0 0 0 1 13 Tidak Baik

173 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

174 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

175 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

176 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

177 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

178 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

179 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

180 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

181 1 1 1 1 1 1 0 1 7 88 Baik

182 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

183 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

184 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

185 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

186 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

187 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

188 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

189 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

190 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

191 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

192 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

193 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

(30)

195 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

196 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

197 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

199 0 0 0 1 0 0 0 0 1 13 Tidak Baik

200 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

201 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

202 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

203 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

204 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

205 1 1 0 1 1 1 1 0 6 75 Tidak Baik

206 0 0 0 1 0 0 0 0 1 13 Tidak Baik

207 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

208 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

209 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

210 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

211 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

212 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

213 0 0 0 1 0 0 0 0 1 13 Tidak Baik

214 1 1 0 0 0 0 0 0 2 25 Tidak Baik

215 1 1 0 0 0 0 0 0 2 25 Tidak Baik

216 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

217 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

218 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

219 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

220 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

221 0 0 0 1 0 0 0 0 1 13 Tidak Baik

222 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

223 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

224 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

225 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

226 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tidak Baik

227 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

228 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

229 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

230 0 0 0 0 1 1 0 1 3 38 Tidak Baik

231 1 1 1 1 1 1 0 1 7 88 Baik

232 1 1 0 1 0 0 0 0 3 38 Tidak Baik

233 1 1 1 1 1 1 1 0 7 88 Baik

(31)

235 1 1 1 1 1 1 0 0 6 75 Tidak Baik

236 0 0 0 0 1 1 0 0 2 25 Tidak Baik

237 0 0 0 0 1 1 1 0 3 38 Tidak Baik

238 0 0 1 0 1 1 1 0 4 50 Tidak Baik

239 0 0 1 0 1 1 1 0 4 50 Tidak Baik

240 0 0 1 0 1 1 1 0 4 50 Tidak Baik

241 1 1 1 0 1 1 1 0 6 75 Tidak Baik

(32)

MASTER DATA KARAKTERISTIK, PENGETAHUAN DAN SIKAP WANITA USIA SUBUR (WUS) DENGAN UPAYA MENGURANGI PREMENSTRUAL SYNDROME DI KECAMATAN MUARA DUA KOTA LHOKSEUMAWE TAHUN 2013

NO

KARAKTERISTIK WUS

PENGETAHUAN SIKAP UPAYA

NAMA UMUR PENDIDIKAN PEKERJAAN PENGHASILAN STATUS

PERKAWINAN

1 NW 25 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

2 DN 30 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

3 FTR 33 Tahun S1 Wiraswasta Rp1,600,000 Kawin Baik Negatif Baik

4 NL 34 Tahun D3 IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

5 NA 36 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

6 NS 29 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

7 NL 30 Tahun D3 Wiraswasta Rp2,000,000 Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

8 NY 33 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

9 FT 37 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

10 MRN 35 Tahun SD IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

11 SN 38 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

12 NY. A 36 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

13 NY. R 34 Tahun SD IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

14 M 35 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

15 Liza 38 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

16 J 36 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

17 N 25 Tahun D3 Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

18 R 32 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

19 D 31 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

20 M 34 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

(33)

22 K 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

23 J 32 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

24 D 28 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

25 NW 40 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

26 AS 32 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

27 F 30 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

28 R 35 Tahun SMP Tidak Rp- Belum Kawin Baik Positif Tidak Baik

29 A 37 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

30 I 31 Tahun D3 PNS Rp2,300,000 Kawin Baik Positif Baik

31 S 36 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Positif Baik

32 Z 32 Tahun D3 Guru Rp2,200,000 Kawin Baik Positif Baik

33 AH 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Baik

34 NS 23 Tahun D1 Wiraswasta Rp- Belum Kawin Baik Positif Baik

35 A 36 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Positif Baik

36 A 24 Tahun S1 Wiraswasta Rp2,500,000 Belum Kawin Baik Positif Tidak Baik

37 SFJ 22 Tahun SMA Tidak Rp- Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

38 Z 30 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

39 NY. I 29 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

40 I 26 Tahun D3 Wiraswasta Rp2,000,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

41 R 29 Tahun SD IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

42 P 24 Tahun S1 Wiraswasta Rp2,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

43 NA 31 Tahun SD IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

44 E 27 Tahun D3 Wiraswasta Rp1,800,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

45 NY. M 32 Tahun SD IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

46 NY. S 32 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

47 NY. NL 33 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

48 N 31 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

(34)

50 R 28 Tahun SD IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

51 NY. A 29 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

52 NY. M 38 Tahun SD IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

53 NY. M 27 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

54 T 22 Tahun SMP Tidak Rp- Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

55 NJ 33 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

56 MR 21 Tahun SMA Tidak Rp- Belum Kawin Baik Negatif Baik

58 Y 32 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

59 F 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Baik

60 S 30 Tahun SD IRT Rp- Kawin Baik Positif Baik

61 M 20 Tahun D1 Wiraswasta Rp2,000,000 Belum Kawin Baik Positif Tidak Baik 62 H 39 Tahun D3 Wiraswasta Rp1,600,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Baik

63 E 37 Tahun D3 Wiraswasta Rp2,000,000 Belum Kawin Baik Negatif Baik

64 R 36 Tahun SMA Wiraswasta Rp2,400,000 Kawin Tidak Baik Negatif Baik

65 IA 25 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

66 H 35 Tahun SD IRT Rp- Kawin Baik Positif Baik

67 SN 23 Tahun D3 Wiraswasta Rp1,000,000 Belum Kawin Baik Positif Baik

68 Y 30 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

69 CL 22 Tahun D3 Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

71 Y 37 Tahun D3 Wiraswasta Rp3,000,000 Kawin Baik Negatif Tidak Baik

72 M 31 Tahun D3 Wiraswasta Rp2,300,000 Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 73 MW 24 Tahun D3 Wiraswasta Rp2,000,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Baik

74 M 35 Tahun SMP Tidak Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

75 N 21 Tahun SMP Tidak Rp- Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

76 ZA 25 Tahun SMP Tidak Rp- Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

(35)

78 F 23 Tahun D3 Wiraswasta Rp2,000,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 79 I 22 Tahun D3 Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

80 M 24 Tahun SD Tidak Rp- Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

81 A 21 Tahun D1 Wiraswasta Rp1,000,000 Belum Kawin Baik Negatif Baik

82 S 26 Tahun D1 Wiraswasta Rp1,400,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

83 A 38 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

84 R 32 Tahun S1 Wiraswasta Rp2,000,000 Kawin Baik Negatif Tidak Baik

85 R 31 Tahun S1 Wiraswasta Rp2,400,000 Kawin Baik Negatif Tidak Baik

86 J 34 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

87 A 32 Tahun SD IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

88 RN 33 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

89 R 34 Tahun SMP Wiraswasta Rp1,600,000 Kawin Baik Negatif Tidak Baik

90 H 36 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

91 A 31 Tahun S1 Wiraswasta Rp1,800,000 Kawin Baik Negatif Baik

92 M 40 Tahun SD IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

93 VN 29 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Baik

94 S 27 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Baik

95 M 31 Tahun SMA Wiraswasta Rp2,000,000 Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

96 SY 34 Tahun SD IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

97 L 41 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Baik

98 P 24 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 99 T 21 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,300,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

100 F 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

101 F 21 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Baik

102 S 32 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Baik

103 S 34 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

104 E 38 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

(36)

106 Y 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

107 W 21 Tahun D1 Wiraswasta Rp1,300,000 Belum Kawin Baik Negatif Baik

108 W 32 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

109 E 37 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Positif Baik

110 MS 20 Tahun SMP Tidak Rp- Belum Kawin Baik Negatif Baik

111 I 23 Tahun SMA Tidak Rp- Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

112 M 24 Tahun SMP Wiraswasta Rp1,000,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

113 F 31 Tahun D3 Wiraswasta Rp1,500,000 Kawin Baik Negatif Baik

114 NY. R 33 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

115 NY. N 30 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

116 A 25 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik 117 N 22 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik 118 S 23 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

119 KY 36 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

120 NY. S 30 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

121 Y 24 Tahun SMA Tidak Rp- Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

122 J 35 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

123 NY. D 31 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

124 NY. Y 37 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

125 R 35 Tahun SMP Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 126 Kr 25 Tahun D3 Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

127 NY. M 32 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

128 N 23 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

129 J 34 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

130 NY. N 35 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

131 NY. A 32 Tahun SD IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

132 CY 33 Tahun SMP Wiraswasta Rp1,400,000 Kawin Baik Negatif Tidak Baik

(37)

134 MS 36 Tahun S1 PNS Rp2,300,000 Kawin Baik Negatif Tidak Baik 135 R 21 Tahun D1 Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 136 S 20 Tahun SMP Wiraswasta Rp1,300,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

137 M 22 Tahun D1 Guru Rp1,500,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

138 DY 22 Tahun SD Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 139 P 24 Tahun D1 Guru Rp1,000,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

140 M 32 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

141 SW 24 Tahun SMP Tidak Rp- Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

142 PH 31 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

143 A 22 Tahun D3 Wiraswasta Rp1,400,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 144 C 23 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 145 S 21 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 146 A 21 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Positif Baik 147 EY 32 Tahun S1 Wiraswasta Rp2,100,000 Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

148 J 38 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

149 R 33 Tahun S1 Wiraswasta Rp2,500,000 Kawin Baik Negatif Baik

150 H 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

151 D 33 Tahun SMA Wiraswasta Rp2,600,000 Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

152 MF 32 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

153 ME 34 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

154 J 29 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

155 D 37 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

156 H 23 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik 157 M 24 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,300,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

158 H 22 Tahun SMA Tidak Rp- Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

159 ES 30 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

(38)

162 B 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

163 NY. Y 34 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

164 NY. A 30 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

165 NY. N 32 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

166 YN 28 Tahun D3 Wiraswasta Rp2,000,000 Kawin Baik Negatif Tidak Baik

167 AS 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

168 N 33 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

169 R 38 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

170 N 33 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

171 F 32 Tahun D3 Guru Rp2,000,000 Kawin Baik Negatif Tidak Baik

173 H 20 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

174 Y 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

175 NY. S 35 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

176 P 36 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

177 R 20 Tahun SMP Tidak Rp- Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

178 W 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

179 S 34 Tahun SD Wiraswasta Rp1,600,000 Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

180 N 35 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Positif Tidak Baik

181 U 20 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Baik 182 NM 21 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,000,000 Belum Kawin Tidak Baik Positif Tidak Baik

184 R 31 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,000,000 Kawin Baik Negatif Baik

185 M 21 Tahun SMA Tidak Rp- Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

186 A 33 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

187 AP 21 Tahun SMA Tidak Rp- Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

188 K 31 Tahun SD IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

(39)

190 TS 33 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

191 Z 37 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

192 R 32 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

195 A 38 Tahun SD IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

196 L 22 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Baik

197 S 34 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

198 R 23 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik 199 F 21 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,000,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik 200 Z 24 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,400,000 Belum Kawin Baik Positif Tidak Baik

201 D 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Positif Tidak Baik

202 A 25 Tahun SMA Tidak Rp- Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

203 H 23 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 204 N 22 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,400,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

205 NK 32 Tahun SMA Wiraswasta Rp2,500,000 Kawin Baik Negatif Tidak Baik

206 I 33 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Baik Positif Tidak Baik

207 H 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

208 N 25 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik 209 PM 27 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

210 CA 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

211 VR 25 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik 212 R 24 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,400,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik 213 WFN 21 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik 214 EW 24 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

215 R 31 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

216 NY. K 34 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

(40)

218 N 23 Tahun D3 Guru Rp2,000,000 Belum Kawin Baik Negatif Baik

221 S 36 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,000,000 Kawin Baik Positif Tidak Baik

222 BL 35 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Negatif Tidak Baik

223 R 33 Tahun SMP Wiraswasta Rp1,000,000 Kawin Baik Positif Tidak Baik

224 N 37 Tahun SMP Wiraswasta Rp1,000,000 Kawin Baik Negatif Tidak Baik

225 SR 33 Tahun SMP IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

226 N 38 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Positif Tidak Baik

227 R 38 Tahun SD Wiraswasta Rp12,000,000 Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

228 U 23 Tahun S1 PNS Rp2,400,000 Belum Kawin Baik Positif Baik

229 P 25 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Positif Tidak Baik 230 NY. N 37 Tahun S1 Wiraswasta Rp2,000,000 Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik 231 NY. H 38 Tahun S1 Wiraswasta Rp2,000,000 Kawin Tidak Baik Negatif Baik

232 NY. S 35 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Tidak Baik Negatif Tidak Baik

233 C 23 Tahun D3 Wiraswasta Rp2,300,000 Belum Kawin Baik Positif Baik

234 Y 32 Tahun SMA IRT Rp- Kawin Baik Positif Tidak Baik

235 M 34 Tahun D3 Wiraswasta Rp3,000,000 Kawin Baik Positif Tidak Baik

237 M 21 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,000,000 Belum Kawin Baik Positif Tidak Baik 238 J 26 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,500,000 Belum Kawin Baik Positif Tidak Baik 239 N 23 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,000,000 Belum Kawin Baik Positif Tidak Baik 240 R 25 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,200,000 Belum Kawin Baik Positif Tidak Baik 241 E 27 Tahun SMA Wiraswasta Rp1,000,000 Belum Kawin Baik Negatif Tidak Baik

(41)

ANALISIS UNIVARIAT

1. Upaya Mengurangi Premenstrual Syndrome

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid Baik 37 15.3 15.3 15.3

Tidak Baik 205 84.7 84.7 100.0

Total 242 100.0 100.0

2. Umur

Valid >= 35 Tahun 51 21.1 21.1 21.1

< 35 Tahun 191 78.9 78.9 100.0

Total 242 100.0 100.0

3. Pendidikan

Valid Menengah/Tinggi 177 73.1 73.1 73.1

Rendah 65 26.9 26.9 100.0

Total 242 100.0 100.0

4. Pekerjaan

Valid Bekerja 96 39.7 39.7 39.7

Tidak Bekerja 146 60.3 60.3 100.0

Total 242 100.0 100.0

5. Penghasilan Perbulan

Valid >= UMP Aceh 37 15.3 15.3 15.3

< UMP Aceh 205 84.7 84.7 100.0

(42)

6. Status Perkawinan

Valid Kawin/Janda 162 66.9 66.9 66.9

Belum Kawin 80 33.1 33.1 100.0

Total ₂₄₂ _100.0 _100.0

7. Pengetahuan

Valid Baik 152 62.8 62.8 62.8

Tidak Baik 90 37.2 37.2 100.0

Total ₂₄₂ _100.0 _100.0

8. Sikap

Valid Positif 31 12.8 12.8 12.8

Negatif 211 87.2 87.2 100.0

Total ₂₄₂ _100.0 _100.0

(43)

ANALISIS BIVARIAT

**1. Umur * Upaya Mengurangi**

Premenstrual Syndrome

Crosstab

Upaya Mengurangi PMS

Total

Baik Tidak Baik

Umur >= 35 Tahun Count 9 42 51

Expected Count 7.8 43.2 51.0

% within Umur 17.6% 82.4% 100.0%

< 35 Tahun Count 28 163 191

% within Umur 14.7% 85.3% 100.0%

Total Count 37 205 242

% within Umur 15.3% 84.7% 100.0%

Chi-Square Tests

Value df

Asymp. Sig. (2-sided)

Exact Sig. (2-sided)

Pearson Chi-Square .277a 1 .598

Continuity Correctionb _.095 ₁ _.758

Likelihood Ratio _.269 ₁ _.604

Fisher's Exact Test _.662 _.369

Linear-by-Linear Association .276 1 .599

N of Valid Casesb 242

a. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 7.80. b. Computed only for a 2x2 table

Risk Estimate

Value

95% Confidence Interval

Lower Upper

Odds Ratio for Umur (>= 35

Tahun / < 35 Tahun) 1.247 .547 2.844

For cohort Upaya Mengurangi

PMS = Baik 1.204 .607 2.387

PMS = Tidak Baik .965 .839 1.110

(44)

**2. Pendidikan * Upaya Mengurangi**

Premenstrual Syndrome

Crosstab

Total Baik Tidak Baik

Pendidikan Menengah/Tinggi Count 32 145 177

% within Pendidikan 18.1% 81.9% 100.0%

Rendah Count 5 60 65

Value df

Pearson Chi-Square 3.960a 1 .047

Continuity Correctionb 3.199 1 .074

Likelihood Ratio _4.452 ₁ _.035

Linear-by-Linear Association _3.944 ₁ _.047

Risk Estimate

Value

Lower Upper

Odds Ratio for Pendidikan

(Menengah/Tinggi / Rendah) 2.648 .985 7.123

PMS = Baik 2.350 .957 5.773

PMS = Tidak Baik .887 .804 .979

(45)

**3. Pekerjaan * Upaya Mengurangi**

Premenstrual Syndrome

Crosstab

Pekerjaan Bekerja Count 23 73 96

% within Pekerjaan 24.0% 76.0% 100.0%

Tidak Bekerja Count 14 132 146

Value df

Linear-by-Linear Association 9.195 1 .002

Risk Estimate

Value

Lower Upper

Odds Ratio for Pekerjaan

(Bekerja / Tidak Bekerja) 2.971 1.441 6.123

PMS = Baik 2.499 1.354 4.610

PMS = Tidak Baik .841 .743 .952

(46)

**4. Penghasilan Perbulan * Upaya Mengurangi**

Premenstrual Syndrome

% within Penghasilan Perbulan 37.8% 62.2% 100.0%

< UMP Aceh Count 23 182 205

Risk Estimate

Value

Lower Upper

Odds Ratio for Penghasilan Perbulan (>= UMP Aceh / < UMP Aceh)

4.817 2.179 10.649

PMS = Baik 3.373 1.917 5.932

PMS = Tidak Baik .700 .542 .905

(47)

**5. Status Perkawinan * Upaya Mengurangi**

Premenstrual Syndrome

Risk Estimate

Value

Lower Upper

Odds Ratio for Status Perkawinan (Kawin/Janda / Belum Kawin)

.596 .292 1.217

PMS = Baik .648 .358 1.172

PMS = Tidak Baik 1.088 .960 1.232

(48)

**6. Pengetahuan * Upaya Mengurangi**

Premenstrual Syndrome

Crosstab

Pengetahuan Baik Count 33 119 152

% within Pengetahuan 21.7% 78.3% 100.0%

Tidak Baik Count 4 86 90

Value df

Risk Estimate

Value

Lower Upper

Odds Ratio for Pengetahuan

(Baik / Tidak Baik) 5.962 2.037 17.454

PMS = Baik 4.885 1.789 13.337

PMS = Tidak Baik .819 .745 .901

(49)

**7. Sikap * Upaya Mengurangi**

Premenstrual Syndrome

Crosstab

Total

Baik Tidak Baik

Sikap Positif Count 12 19 31

% within Sikap 38.7% 61.3% 100.0%

Negatif Count 25 186 211

% within Sikap 11.8% 88.2% 100.0%

% within Sikap 15.3% 84.7% 100.0%

Value df

a. 1 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 4.74. b. Computed only for a 2x2 table

Risk Estimate

Value

Lower Upper

Odds Ratio for Sikap (Positif /

Negatif) 4.699 2.039 10.826

PMS = Baik 3.267 1.837 5.811

PMS = Tidak Baik .695 .523 .924

(50)

ANALISIS MULTIVARIAT

Logistic Regression

Dependent Variable Encoding

Original Value Internal Value

Tidak Baik 0

Baik 1

Block 0: Beginning Block

Classification Tablea,b

Observed

Predicted

Percentage Correct Tidak Baik Baik

Step 0 Upaya Mengurangi PMS Tidak Baik 205 0 100.0

Baik 37 0 .0

Overall Percentage 84.7

a. Constant is included in the model.

b. The cut value is .500

Variables in the Equation

B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Step 0 Constant -1.712 .179 91.874 1 .000 .180

Variables not in the Equation

Score df Sig.

Step 0 Variables Pendidikan 3.960 1 .047

Pekerjaan 9.233 1 .002

Penghasilan 17.147 1 .000

Status_Perkawinan 2.048 1 .152

Pengetahuan 13.012 1 .000

Sikap 15.058 1 .000

(51)

Block 1: Method = Forward Stepwise (Likelihood Ratio)

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig.

Step 1 Step 13.979 1 .000

Block 13.979 1 .000

Model 13.979 1 .000

Step 2 Step 17.501 1 .000

Block 31.480 2 .000

Model 31.480 2 .000

Step 3 Step 5.155 1 .023

Block 36.636 3 .000

Model 36.636 3 .000

Model Summary

Step -2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

1 193.025a .056 .098

2 175.523b .122 .212

3 170.368b .140 .244

a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001.

b. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than .001.

Classification Tablea

Observed

Predicted

Percentage Correct Tidak Baik Baik

Baik 37 0 .0

Baik 27 10 27.0

Baik 33 4 10.8

(52)

Classification Tablea

Baik 27 10 27.0

Overall Percentage _83.9

Baik 33 4 10.8

Overall Percentage _85.1

a. The cut value is .500 a. Variable(s) entered on step 1: Penghasilan.

b. Variable(s) entered on step 2: Pengetahuan.

(53)

Variables not in the Equation

Score df Sig.

Pengetahuan 14.896 1 .000

Sikap 12.868 1 .000

Overall Statistics 23.656 5 .000

Sikap 5.630 1 .018

Overall Statistics 7.876 4 .096

Pekerjaan .331 1 .565