Pengukuran berat badan di rumah sakit merupakan parameter yang objektif,akan tetapi tidak semua pasien yang dirawat dapat dilakukan penimbanganberat badan dengan timbangan biasa, karena pasien tidak bisa berdiri tegak,ketidakmampuan pasien untuk berdiri,lemah tubuh, kesadaran menurun, karenapenyakit tertentu sehingga data yang dihasilkan memiliki reliabilitas yangkurang baik. Lingkar lengan, lingkar pinggang, lingkar paha, lingkar betis danpanjang badan merupakan salah satu ukuran antropometri yang kuat dapatdigunakan untuk memprediksi berat badan. Penelitian ini bertujuan untukmengembangkan model prediksi berat badan berdasarkan lingkar lengan atas,lingkar pinggang, lingkar paha, lingkar betis dan panjang badan. Penelitiandilakukan pada bulan nopember 2017. Disain yang digunakan adalah crosssectional jumlah sampel 160 orang pegawai yang diambil secara simplerandom sampling di RSCM. Variabel yang dikumpuli meliputi berat badan,lingkar lengan atas, lingkar pinggang, lingkar paha, lingkar betis, dan panjangbadan. Berat badan diukur dengan penimbangan dan lingkar lengan atas,lingkar pinggang, lingkar paha, lingkar betis dengan melingkari pita, panjangbadan dengan ukuran meteran. Hasil akhir dari penelitian menghasilkan modelprediksi berat badan untuk mendapatkan berat badan prediksi. Menghasilkan18 model prediksi berat badan memiliki nilai R square tinggi yaitu: 2 modelprediksi berat berat untuk laki-laki R2= 0,898, dan R2= 0,930, 9 model prediksiberat badan untuk perempuan (R2=0,960, R2=0,952, R2=0,953, R2=0,956,R2=0,968, R2=0,949, R2=0,945, R2=0,963, R2= 0,944) dan 7 model prediksiuntuk gabungan laki-laki dan perempuan R2=0,949, R2=0,934, R2=0,893,R2=0,935, R2=0,914, R2=0,913, R2=0,929. Peneliti menyimpulkan bahwamodel prediksi berat badan yang dihasilkan akurat untuk memprediksi beratbadan dewasa. Namun perlu dilakukan penelitian kembali pada populasi yanglebih luas.Kata Kunci : Model Prediksi, Berat Badan, Lingkar Lengan Atas.

Akhir-akhir ini, berbagai studi berfokus pada indeks antropometri untuk obesitasseperti lingkar pinggang (LP), rasio lingkar pinggang-lingkar pinggul (RLPP), danrasio lingkar pinggang-tinggi badan (LP-TB) sebagai faktor prediksi sindrommetabolik. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi cut-off points dengan sensitivitasdan spesifistas optimal dari indeks antropometri untuk obesitas dalam mendefinisikansindrom metabolik menurut kriteria NCEP-ATP III pada pegawai di area TanjungPriok di Jakarta. Desain penelitian adalah cross sectional. Analisis data menggunakankurva Receiver Operating Characteristic (ROC) untuk mengindentifikasi cut-offpoints optimal dari LP, RLPP, dan LP-TB dalam memprediksi sindrom metabolik.Total sampel diperoleh sebanyak 256 responden (174 pria dan 82 wanita) berusia 20-58 tahun, yang bekerja di instansi pemerintah di area pelabuhan Tanjung Priok.Berdasarkan area under curve (AUC), didapatkan indeks antropomteri dengan angkaterbesar hingga terkcecil secara berurutan yaitu LP-TB, LP, dan RLPP. Didapati cut-off point LP ≥88 cm pada pria dan ≥85 cm pada wanita. Cut-off points RLPP padapria ≥0,9 dengan sensitifitas 63% dan spesifisitas 60%, sedangkan RLPP pada wanita≥0,83 dengan sensitifitas 73% dan spesifitas 62%. Didapatkan LP-TB dengan cut-offpoints 0,5, dengan sensitivitas 66% (pria) dan 67% (wanita) serta spesifisitas 65%(pria) dan 62% (wanita). Sebagai faktor prediksi sindrom metabolik, indeksantropometri dapat dipilih dengan pertimbangan kemudahan pengukuran. LP dinilailebih mudah dipraktikkan karena pengukuran tidak berbentuk rasio dan hanyamelibatkan satu pengukuran antropometri saja, sehingga bias pengukuran dapatdiminimalisir. Dibutuhkan studi longitudinal untuk memperkuat hasil penelitian ini.Kata kunci:Lingkar pinggang, rasio lingkar pinggang-lingkar pinggul, rasio lingkar pinggang-tinggi badan, receiver operating characterisitic, sindrom metabolik