ABSTRAKSI: Sebagai golongan bahasa yang banyak digunakan di dunia, sistem pengenalan pola yang digunakan untuk huruf arab termasuk sedikit dibandingkan sistem yang digunakan untuk pengenalan pola huruf latin maupun kanji. Pengenalan pola huruf arab dapat dilakukan dengan menggunakan Adaptive Evolutionary Algorithms (Adaptive EAs) yang dapat menangani kekurangan Algoritma Genetika (AG) dalam mengatasi konvergensi prematur dan ketidakpastian Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dalam menentukan parameter optimal. Tugas akhir ini mencoba membandingkan performansi kecepatan dan akurasi sistem pengenalan pola huruf arab yang dibangun dengan JST, JST-AG, dan Adaptive EAs.Kata Kunci : Pengenalan pola huruf arab, jaringan syaraf tiruan, algoritma genetika, adaptive evolutionary algorithms.ABSTRACT: As one of widely used languages class in the world, pattern recognition system that is used for arabic letters less than the system used for pattern recognition of latin character as well as kanji. Pattern recognition of arabic letters can be done by using the Adaptive Evolutionary Algorithms (Adaptive EAS) that can handle the lack of Genetic Algorithm (GA) in overcoming the premature convergence and the uncertainty of Artificial Neural Network (ANN) in determining the optimal parameters. This last assignment tries to compare the speed and accuracy performance of pattern recognition system of Arabic letters which are built by ANN, ANN-AG, and Adaptive EAS.Keyword: pattern recognition for arabic letter, neural network, genetic algorithm, adaptive evolutionary algorithms.