Skripsi ini membahas tentang penerapan algoritma al-alaoui backpropagation dalam melakukan prediksi kebutuhan air PDAM. PDAM merupakan BUMN yang diberi wewenang untuk mengembangkan dan mengelola kebutuhan air bersih yang digunakan oleh masyarakat. Hal yang perlu diperhatikan dalam pengelolaan air adalah penggunaan air oleh pelanggan dan lonjakan pelanggan. Oleh karena itu PDAM memerlukan suatu prediksi untuk mengantisipasi kebutuhan air. Algoritma al-alaoui backpropagation adalah algoritma yang berfungsi untuk mengurangi kesalahan dalam klasifikasi dengan cara menduplikasikan data yang masih salah lalu menambahkannya ke data asli. Pengujian dilakukan dengan menggunakan bobot akhir dari pelatihan. Pengujian terhadap learning rate dan momentum dilakukan untuk menemukan MSE terendah. MSE terendah ditemukan pada learning rate 0.8 dan momentum 0.7, nilai pasangan tersebut akan digunakan untuk pengujian selanjutnya. Pengujian berikutnya yaitu pengujian jumlah data latih untuk menemukan tingkat akurasi dengan menggunakan data latih 30, 40, 50, 60, 70 dan 80 bulan dengan data uji 20 bulan ditemukan tingkat akurasi tertinggi sebesar 90%. Untuk pengujian terakhir yaitu pengujian jumlah data uji dengan data latih 70 bulan sedangkan data uji sebesar 5, 10, 15, 20, 25 dan 30 bulan ditemukan tingkat akurasi tertinggi sebesar 92%.