Muhammad Bahrul ‘Ulum Pengarang Erna Dwi Astuti., M.Kom. Dosen Pembimbing 1 Nulngafan, M.Kom Dosen Pembimbing 2 Saifu Rohman, M.Kom. Penguji 2 Erna Dwi Astuti., M.Kom. Ketua Penguji Rina Mahmudati, M.Pd Penguji 1

Huruf hijaiyah merupakan huruf dasar dalam ejaan, pembentukan kata, dan kalimatdalam bahasa Arab. Huruf Hijaiyah artinya abjad Arab yang dimulai dari Alifsampai dengan Ya. Mempelajari huruf hijaiyah adalah tahap pertama seseoranguntuk bisa membaca Al-Quran, dimana Al-Quran merupakan kitab suci agamaislam. Indonesia merupakan negara dengan penduduk beragama Islam terbesar didunia. Namun berdasarkan beberapa penelitian, tingkat baca Al-Qur’an diIndonesia masih rendah, sehingga diperlukan solusi yang tepat untuk meningkatkankemampuan membaca Al-Qur’an di kalangan umat Muslim Indonesia. Salah satusolusinmya adalah meningkatkan minat belajar huruf hijaiyah dengan pengenalanhuruf hijaiyah pada anak usia dini. Pengenalan huruf hijaiyah pada anak usia dinidapat dilakukan dengan menggunakan teknologi digital. Salah satu metode yangdapat digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN). CNN adalahmetode deep learning yang telah dirancang khusus untuk pengenalan gambar.Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi pengenalan huruf hijaiyahdengan metode CNN berbasis website. Melalui penelitian ini, dapat diketahuibahwa CNN memiliki tingkat akurasi yang baik dalam mengenali danmengklasifikasi tulisan tangan huruf hijaiyah. Tingkat akurasi CNN dalammengenal tulisan tangan yang diperoleh dari hasil uji dengan confussion matrixadalah 94%. Kata Kunci : Huruf Hijaiyah, Convolutional Neural Network, Akurasi.