Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di Kota Mataram akibat tingginya curah hujan, buruknya drainase, dan luapan air sungai. Untuk meminimalisir dampaknya, diperlukan sistem peringatan dini berbasis teknologi yang mampu memprediksi terjadinya banjir secara akurat dan cepat. Penelitian ini merancang dan membangun sistem peringatan dini banjir menggunakan kombinasi sensor IoT untuk pemantauan ketinggian air dan curah hujan, serta Artificial Neural Network (ANN) untuk memprediksi potensi banjir berdasarkan data historis dan real-time. Dataset curah hujan diperoleh dari BMKG NTB selama lima tahun terakhir (2019–2023), dengan penekanan pada dua kejadian banjir besar yang terjadi di tahun 2021 dan 2025. Sistem ini diimplementasikan menggunakan mikrokontroler ESP32 dan platform Firebase sebagai penyimpanan data, sedangkan ANN dilatih dengan pendekatan supervised learning dan dievaluasi menggunakan confusion matrix serta akurasi prediksi.