ABSTRAK Nama : Muhammad Fakhrillah Abdul Azis Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Time Series Analysis untuk Data Gempa Bumi Gempa bumi merupakan peristiwa alam yang kapan saja bisa terjadi dan dapat membahayakan orang-orang yang berada dekat dengan pusat gempa. Akan sangat baik jika kita dapat melakukan persiapan sebelum gempa bumi terjadi, tetapi permasalahannya kita tidak tahu kapan gempa bumi akan terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara kejadian gempa bumi di masa lalu dan di masa mendatang dengan mencoba memprediksi jumlah gempa tahunan pada suatu tahun dilihat dari jumlah kejadian gempa bumi di tahun-tahun sebelumnya. Penelitian ini membagi data kejadian gempa bumi berdasarkan dua kategori lokasi: zona waktu GMT dan lempengan bumi. Hasil dari penelitian ini berupa model-model machine learning yang dapat memprediksi jumlah gempa tahunan berdasarkan masing-masing lokasi. Penelitian ini menggunakan teknik-teknik machine learning yaitu linear regression, LSTM, dan Prophet pada dataset gempa bumi dengan menggunakan pendekatan time series analysis. Penelitian ini juga mencoba beberapa pengaturan window size, dan penggunaan jenis data stationary untuk training. Hal ini dilakukan untuk menemukan pengaturan terbaik yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi. Performa model yang dihasilkan akan dievaluasi menggunakan metrik RMSE dan R 2 . Teknik machine learning yang dianggap memiliki performa rata-rata terbaik (rata-rata dari penggunaan window size 3, 4, dan 5) untuk dua kategori lokasi tersebut adalah linear regression dengan penggunaan data stationary yang mana mendapatkan rata-rata RMSE 11.26 dan R 2 0.19 untuk kategori zona waktu, sedangkan untuk kategori lempengan bumi mendapatkan rata-rata RMSE 6.87 dan R 2 0.13. Kata kunci: gempa bumi, machine learning, linear regression, LSTM, Prophet, time series analysis