Peningkatan polusi udara akibat urbanisasi dan aktivitas antropogenik di DKI Jakarta menimbulkan risiko serius terhadap kesehatan masyarakat dan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja model facebook prophet dalam memprediksi kualitas udara, menggunakan data harian polutan PM10, PM2.5, SO₂, CO, O₃, dan NO₂ yang dikumpulkan dari lima stasiun pemantau di DKI Jakarta selama periode Januari 2010 hingga November 2023. Metode Prophet dipilih karena kemampuannya dalam memodelkan tren non-linier, pola musiman, serta ketahanan terhadap data hilang dan outlier. Evaluasi akurasi dilakukan menggunakan metrik RMSE, MAE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Prophet mampu memberikan peramalan yang cukup akurat untuk polutan partikulat, khususnya PM10 dan PM2.5, dengan MAPE masing-masing sebesar 26,22?n 24,95%. Model menunjukkan kinerja sedang untuk SO₂ dan NO₂ (MAPE 42,04?n 63,05%), sementara akurasi menurun signifikan pada CO dan O₃, dengan MAPE tinggi masing-masing 68,92?n 172,39%. Temuan ini menunjukkan keterbatasan Prophet dalam memprediksi polutan dengan fluktuasi yang sangat dinamis serta dipengaruhi oleh banyak faktor eksternal yang tidak tercakup dalam model. Model juga berhasil menangkap pola musiman tahunan, seperti peningkatan polusi pada musim kemarau dan penurunan emisi selama libur nasional. Tren jangka panjang memperlihatkan adanya penurunan konsentrasi polutan selama masa pandemi COVID-19, namun terjadi peningkatan kembali setelah tahun 2022 di beberapa lokasi, terutama pada PM2.5 dan NO₂. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi metodologis dalam pemodelan deret waktu kualitas udara serta menjadi dasar bagi pengambilan kebijakan lingkungan berbasis data di wilayah perkotaan tropis seperti DKI Jakarta.
