Salah satu metode prediksi struktur sekunder RNA (ribonucleic acid) adalah SCFG (stochastic context free grammar). Namun SCFG memiliki ketegantungan yang tinggi terhadap grammar. Grammar yang kurang baik akan berdampak buruk terhadap performansi prediksi. Hal ini menyebabkan hasil prediksi menjadi tidak optimal. Oleh karena itu, penelitian tugas akhir ini berfokus dalam perancangan probabilitas setiap production rules dari grammar untuk meningkatkan nilai sensitivity dari grammar Watson Crick yang biasa digunakan dalam SCFG. Untuk mencapai nilai sensitivity yang lebih baik maka dalam penelitian ini dibangun sebuah sistem menggunakan grammatical evolution untuk mendapatkan probabilitas setiap production rule dari grammar. Dari hasil pengujian didapatkan nilai sensitivity sebesar 0,32-0,42.
Keyword: prediksi struktur sekunder RNA, SCFG, Grammatical Evolution nilai sensitivity