Penyakit Alzheimer adalah salah satu jenis penyakit yang paling umum terjadi pada lansia, yang ditandai oleh kerusakan pada otak dan mempengaruhi kapasitas memori, bicara, dan tingkah laku. Salah satu cara untuk mendeteksi penyakit Alzheimer adalah dengan menggunakan Citra MRI. Untuk mendeteksi penyakit Alzheimer diperlukan suatu metode yang dapat membantu mempermudah dan mempercepat proses deteksi penyakit Alzheimer. Machine learning, khususnya pada metode Convolutional Neural Network (CNN), merupakan metode yang memiliki kemampuan untuk mengelola dan menganalisis data yang besar dan kompleks serta mengambil bentuk gambar 2D sebagai masukan. Pada penilitian ini digunakan metode CNN dengan model arsitektur ResNet50. Hasil dari penelitian ini berhasil mencapai tingkat accuracy yang tinggi, yaitu sebesar 87%. Dengan nilai rata-rata recall sebesar 87%, precision sebesar 87%, serta f1-score sebesar 87%. Selain itu, model pada penilitian ini mampu memberikan hasil yang konsisten dan stabil. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan CNN dengan model ResNet50 sangat efektif dalam mendeteksi penyakit Alzheimer pada Citra MRI. Hasil akurasi yang tinggi ini menunjukkan potensi penting dari pendekatan machine learning dalam diagnosis dini penyakit Alzheimer.