Program keluarga harapan (PKH) merupakan program pengentasan kemiskinan yang menjadi salah satu
strategi pemerintah dalam menekan garis kemiskinan. Program ini memberikan bantuan sosial tunai
kepada keluarga miskin yang masuk dalam daftar keluarga penerima manfaat dengan fokus di bidang
pendidikan dan kesehatan. Pelaksanaan program keluarga harapan mengalami permasalahan
dilapangan yang menyebabkan program tidak tepat sasaran, hal ini karena proses verifikasi data
penilaian calon penerima bantuan masih dilakukan secara manual. Diperlukan suatu proses untuk
mendigitalisasi model penilaian program keluarga harapan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun
model sebuah sistem yang dapat memprediksi jumlah nilai bantuan calon penerima program keluarga
harapan. Sistem yang dikembangkan berbasis machine learning dengan model prediksi menggunakan
Artificial Neural Network (ANN) dan algoritma pembelajaran Backpropagation. Parameter dalam
pembelajaran sistem menggunakan penilaian PKH sebanyak 8 kriteria dari data penerima bantuan PKH
Kabupaten Tabanan. Model evaluasi menggunakan koefisien determinasi (R2 Score) yang merupakan
ukuran kekuatan prediksi. Berdasarkan pengujian model prediksi parameter dengan perlakukan data
pada atribut numerik dan katagori memberikan nilai optimal R2 Score sebesar 0.695824, hidden layer
sebesar 500 dan max epoch sebesar 375. Nilai R2 Score semakin mendekati nilai 1 maka hasil prediksi
semakin baik.