Proses protein folding bertujuan untuk memprediksi struktur native protein dari
suatu susunan asam amino. Protein folding dapat dimodelkan sebagai sebuah
masalah optimasi matematis, salah satunya dengan mentransformasikan struktur
dan properti fisis susunan asam amino menjadi lattice model. Pada penelitian ini,
algoritma optimasi differential evolution digunakan untuk melakukan optimasi
terhadap fungsi objektif protein dengan target titik optimal global tunggal. Pada
rumusan fungsi objektif protein secara multimodal, digunakan gabungan algoritma
clustering dan differential evolution. Simulasi optimasi terhadap sekuens asam
amino dengan panjang 20 (UM20) berhasil mendapatkan titik global optimal baik
secara target global tunggal maupun multimodal. Analisis terhadap struktur
konformasi protein yang terbentuk pada proses optimasi dilakukan khususnya
untuk kasus multimodal. Pada kasus multimodal ditemukan bahwa jika terdapat
banyak titik global optimal dengan nilai vektor hasil optimasi yang berbeda,
konformasi struktur protein pada titik-titik tersebut adalah sama, yang artinya suatu
sekuens hanya memiliki satu konformasi stabil.