Intensitas curah hujan yang tinggi menjadi salah satu faktor dominan yang memicu terjadinya banjir di Kota Banjarmasin, sebuah wilayah yang dikenal dengan julukan “Kota Seribu Sungai”. Sebagai  solusi atas situasi tersebut, dibutuhkan sistem peramalan curah hujan yang mampu memberikan tingkat akurasi tinggi. Penelitian ini memiliki tujuan untuk melakukan analisis peramalan curah hujan di Kota Banjarmasin melalui penerapan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Sumber data yang digunakan didapat dari situs resmi BMKG Stasiun Meteorologi Syamsudin Noor, mencakup periode waktu dari Januari 2014 hingga Desember 2022 dengan jumlah total 3287 data harian. Tahapan pengolahan data meliputi seleksi dan pembersihan data, identifikasi outlier menggunakan boxplot, serta normalisasi dengan metode MinMaxScaler. Langkah berikutnya setelah tahap prapemrosesan adalah melakukan pembagian data yakni data pelatihan dan pengujian. Model LSTM diuji menggunakan ukuran batch size 64 dengan variasi jumlah epoch pada 25, 50, 100, 150, dan 200. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa konfigurasi terbaik diperoleh ketika 90% data training dan 10% data testing. Nilai akurasi tertinggi tercapai pada epoch ke-200 dengan Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 8,89 untuk data training dan 6,95 untuk data testing. Hasil ini menunjukkan bahwa penerapan metode LSTM mampu memberikan hasil peramalan yang optimal dalam meramalkan curah hujan di Kota Banjarmasin.

Kata kunci: Long Short Term Memory (LSTM), Peramalan curah hujan, Banjarmasin, Deret waktu