Air merupakan sumber kehidupan di bumi, tanpa air makhluk hidup di bumi tidak akan mampu menopang diri. Semakin berkembangnya dunia teknologi dan bertambahnya populasi membuat kebutuhan akan air bersih semakin meningkat. Hal tersebut mendorong pemerintah dan Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) agar mampu memprediksi ketersediaan air bersih yang disalurkan kepada masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah model arsitektur dan prediksi terbaik dengan mengimplementasikan kecerdasan buatan yakni Artificial Neural Network (JST) dengan algoritma Backpropagation. Data pada penelitian ini diunduh melalui situs resmi Badan Pusat Statistik Indonesia dengan url: http://www.bps.go.id. Data input yang digunakan adalah nilai air bersih yang disalurkan di provinsi Indonesia (2011-2017). Dari 4 model arsitektur pengujian yang digunakan yakni 4-2-1, 4-4-1, 4-2-5-1, dan 4-2-7-1 diperoleh hasil penelitian bahwa model 4-2-7-1 adalah model arsitektur terbaik dengan hasil parameter MSE pelatihan 0.0099464608, MSE pengujian 0.0212781397, Epoch 45 dan akurasi kebenaran 97%. Dari hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemerintah dan PDAM dalam memprediksi kebutuhan dan ketersediaan air bersih yang disalurkan khususnya di daerah kepadatan penduduk tinggi.