Berat badan merupakan salah satu tolak ukur untuk menilai penampilan seseorang. Memiliki berat badan yang ideal dan bentuk tubuh yang proporsional adalah harapan bagi sebagian besar orang. Namun, tidak semua orang bisa dengan mudah mengetahui berat badan yang ideal untuknya. Banyak faktor yang mempengaruhi berat badan seseorang seperti pola makan, aktifitas yang dilakukan, psikologis orang tersebut, faktor genetik, dan sebagainya. Hal ini dapat menjadi alasan sulitnya memprediksi berat badan yang ideal. Penelitian ini menggunakan metode algoritma genetika dengan membuat suatu model persamaan regresi linier berganda yang dapat digunakan untuk memprediksi berat badan. Algoritma genetika dalam penelitian ini menggunakan representasi kromosom dengan pengkodean riil (real coded). Panjang kromosom yang digunakan adalah 5 dimana gen pertama digunakan sebagai konstanta dalam persamaan sedangkan gen kedua hingga kelima digunakan sebagai koefisien dari empat variabel yang digunakan yakni tinggi badan, lama waktu tidur, lama waktu olahraga dan frekuensi makan perhari. Dalam proses reproduksi digunakan dua metode crossover yakni one-cut-point crossover dan extended intermediate crossover dan dua metode mutasi yakni reciprocal exchange mutation dan random mutation sedangkan seleksi menggunakan elitism selection. Perhitungan nilai fitness menggunakan nilai error yang merupakan selisih dari nilai berat badan yang sesungguhnya dengan nilai berat badan dari hasil komputasi. Dari hasil uji coba, dengan penggunaan metode extended intermediate crossover dan random mutation pada proses reproduksi, ukuran populasi 500, jumlah generasi 1500, nilai crossover rate 0,3, nilai mutation rate 0,7 dan penggunaan interval nilai -100 hingga 100 untuk me-random nilai pada gen pertama dan interval nilai -1 hingga 1 untuk me-random nilai pada gen kedua hingga kelima diperoleh rata-rata nilai fitness terbaik. Hasil akhir merupakan kromosom dengan nilai fitness terbaik yang menjadi model persamaan regresi linier berganda untuk memprediksi berat badan ideal.