ABSTRAK Sequence alignment adalah metode dasar dalam analisis sekuens, yang merupakan proses penyusunan atau penjajaran dua atau lebih sequence primer sehingga persamaan sequence - sequence tersebut tampak nyata. Salah satu kegunaan metode ini adalah untuk memprediksi karakteristik dari suatu protein, yaitu memprediksi struktur atau fungsi protein yang belum diketahui menggunakan protein yang telah diketahui informasi struktur atau informasi fungsinya jika protein tersebut memiliki kesamaan sequence dengan sequence yang terdapat dalam database. Protein merupakan makromolekul yang menyusun lebih dari separuh bagian dari sel. Protein merupakan rantai dari gabungan 20 jenis asam amino, di mana setiap jenis protein mempunyai jumlah dan sequence asam amino yang khas. Metode yang dapat diterapkan untuk sequence alignment di samping algoritma genetika adalah metode yang berhubungan dengan Hidden Markov Model (HMM). Hidden Markov Model (HMM) merupakan bentuk pengembangan dari rantai Markov, yang dapat diterapkan dalam kasus yang tidak dapat diamati secara langsung. Sebagai observed state untuk sequence alignment adalah sequence asam amino dalam tiga kategori yaitu : deletion(1), insertion(2) dan match(3), sedangkan untuk hidden state adalah residu asam amino, yang dapat menentukan family protein bersesuaian dengan observasi O . Implementasi melalui perangkat lunak HMM terhadap sequence asam amino telah dilakukan namun perlu diuji keakuratan terhadap data sebenarnya melalui PDB (Protein Data Bank). ABSTRACT Sequence alignment is the basic method in sequence analysis, which is the process of two or more primer sequences so that the equation sequences are apparent. One of the usefulness of this method to predict the characteristics of a protein, which predicts the structure or function of unknown proteins using known protein structure information if the information these proteins have sequence similarity to sequences contained in the data base. Proteins are macromolecules which make up more than half of the cell. Proteins are chains of a combination of 20 kinds of amino acids, where each type protein has a number of proteins and amino acid sequences are typical. The method can be applied to sequence alignment besides the genetic algorithm is a method associated with the Hidden Markov Model (HMM). Hidden Markov Model (HMM) is a form of development of Markov chains, which can be applied in cases that can not be observed directly. As observed state for sequence alignment is the sequence of amino acids into three categories namely: deletion (1), insertion (2) and match (3), while for the hidden state is an amino acid residue, which can determine the family of proteins corresponding to the observation O. Implementation through HMM software for the amino acid sequence has been done but needs to be tested against actual data accuracy through the PDB (Protein Data Bank).