Abstrak: Siklus menstruasi merupakan mekanisme yang terjadi pada organ reproduksi setiap bulannya pada wanita. Siklus menstruasi dapat dijadikan sebagai indikator utama terhadap kesehatan reproduksi. Ketidakteraturan siklus menstruasi perlu diwaspadai karena dapat menyebabkan gangguan menstruasi, infertilitas, dan kanker Rahim. Siklus menstruasi yang tidak teratur umumnya dialami oleh remaja dan dewasa awal, salah satunya mahasiswi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi siklus menstruasi pada mahasiswi Fakultas Kesehatan Masyarakat UI di masa pandemi COVID-19.

Abstrak: Menarche didefinisikan sebagai awal dari terjadinya menstruasi yaitu waktu dimana seorang perempuan mengalami menstruasi pertamanya. Usia menarche cenderung mengalami percepatan selama 100 tahun terakhir, disamping itu terjadi peningkatan persentase remaja yang mengalami menarche dini dari tahun ke tahun. Usia menarche dini berdampak pada kesehatan psikososial dan kesehatan fisik. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan faktor-faktor yang berhubungan dengan usia menarche pada remaja putri. Penelitian ini berlangsung pada bulan Juni 2022 di SMP PGRI 3 Jakarta. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan desain cross sectional. Pengambilan data dilakukan dengan cara pengukuran antropometri menggunakan timbangan berat badan dan microtoise, serta pengisian kuesioner untuk mengetahui data usia menarche, tingkat stres, kualitas tidur, keterpaparan media elektronik dan internet, keterpaparan lawan jenis, uang jajan, pendidikan orang tua, dan pendapatan orang tua. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 36,2% responden yang sudah menarche mengalaminya pada usia dini. Faktor-faktor yang mempengaruhi usia menarche pada remaja putri ialah status gizi, keterpaparan lawan jenis, pendapatan orang tua, dan pendidikan ayah sebagai variabel confounding. Status gizi menjadi faktor paling dominan yang mempengaruhi usia menarche. Disarankan agar lebih memperhatikan asupan gizi siswi karena status gizi merupakan faktor dominan yang mempengaruhi usia menarche.

---

Menarche is defined as the beginning of menstruation, which is when a woman experiences her first menstruation. The age of menarche tends to accelerate in the last 100 years. Furthermore, the percentage of adolescents experiencing early menarche was increased. Early age of menarche can have an impact on psychosocial and physical health. This study aims to determine the factors associated with the age of menarche. This study took place in June 2022 at SMP PGRI 3 Jakarta. This study is a quantitative study using cross sectional study design. The data collection were process is conducted with anthropometric measurements using weight scales and microtoise, and self-administrered questionnaire to collect information about age of menarche, stress level, sleep quality, electronic media and internet exposure, boyfriend exposure, pocket money, parental education, and parental income. The results showed that 36.2% of respondents who had menarche experienced it at an early age. The factors associated with age of menarche are nutritional status, boyfriend exposure, parental income, and father's education as confounding variables. The factor that has the highest association with age of menarche is nutritional status. It is recommended to monitor the nutritional intake of students because nutritional status is the dominant factor that affects the age of menarche

Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara indeks kesejahteraan dengan kejadian abortus provocatus pada Wanita Usia Subur (WUS) di Indonesia. Penelitian ini merupakan penelitian cross sectional dengan menggunakan data sekunder Survei Demografi Kesehatan Indonesia Tahun 2017. Sampel pada penelitian ini adalah perempuan usia subur 15-49 tahun yang mengalami kejadian abortus sebanyak 1239 orang. Hasil analisis menggunakan uji regresi logistic ganda yang menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara indeks kesejahteraan kuintil 1 (AOR : 0,090 95% CI : 0,013-0,633), status perkawinan (AOR 6,7: 95% CI 1,39-32,5) = disbanding yang tidak kawin, status pekerjaan (AOR : 0,4 95% CI 0,1699-0,999 ) dibanding yang tidak bekerja dan WUS yang tinggal di wilayah urban (AOR : 0,39 95% CI : 0,173-0,904)

Abstrak: Cakupan persalinan di fasilitas kesehatan di Provinsi Papua Barat tahun 2019 hanya mencapai 55,39% dan merupakan salah satu provinsi dengan angka cakupan terendah di Indonesia. Angka cakupan tersebut masih jauh dari target nasional Kementerian Kesehatan, yakni 85%. Rendahnya cakupan persalinan di fasilitas kesehatan dapat disebabkan oleh beberapa faktor yang bervariasi di setiap kabupaten/kota Provinsi Papua Barat. Analisis spasial dilakukan untuk melihat sebaran cakupan beserta faktor-faktor yang kemungkinan dapat mempengaruhi cakupan tersebut dan untuk melihat korelasi antara faktor determinan dengan angka cakupan persalinan di fasilitas kesehatan. Penelitian ini merupakan jenis penelitian ekologi yang menggunakan pendekatan analisis spasial dan korelasi. Data yang digunakan adalah data sekunder dari situs jaringan Kementerian Kesehatan, Dinas Kesehatan Provinsi Papua Barat, dan Badan Pusat Stastistika. Hasil analisis spasial menunjukkan ada 8 kabupaten/kota memiliki nilai tinggi, 3 kabupaten memiliki nilai sedang, dan 2 kabupaten memiliki nilai rendah. Analisis korelasi menunjukkan bahwa IPM, rasio tenaga kesehatan, dan rasio fasilitas kesehatan tidak memiliki hubungan yang signifikan terhadap cakupan persalinan di fasilitas kesehatan. Penelitian lebih lanjut memerlukan faktor yang lebih spesifik atau menggali lebih dalam faktor yang telah diteliti di Provinsi Papua Barat.

---

The coverage of deliveries at health facilities in West Papua Province in 2019 only reached 55.39% and is one of the provinces with the lowest coverage rates in Indonesia. This coverage figure is still far from the national target of the Ministry of Health, which is 85%. The low coverage of deliveries in health facilities can be caused by several factors that vary in each district/city of West Papua Province. Spatial analysis was carried out to see the distribution of coverage along with the factors that might affect the coverage and to see the correlation between the determinant factors and the number of delivery coverage in health facilities. This research is ecology research that uses a spatial analysis approach and correlation. The data used is secondary data from the website of the Ministry of Health, the West Papua Provincial Health Office, and the Central Statistics Agency. The results of the spatial analysis show that there are 8 districts/cities with high scores, 3 districts with moderate scores, and 2 districts with low scores. Correlation analysis shows that HDI, ratio of health workers, and ratio of health facilities have no significant relationship to the coverage of deliveries in health facilities. Further research requires more specific factors or digging deeper into the factors that have been studied in West Papua Province.