Polusi udara merupakan permasalahan krusial di Jakarta yang dapat berdampak pada berbagai sektor. Karena itu, penelitian ini mengembangkan model spasial-temporal kualitas udara di Jakarta menggunakan machine learning sebagai upaya manajemen kualitas udara yang efektif. Penelitian ini menggunakan PM2.5 sebagai variabel dependen dan kondisi meteorologi sebagai prediktor. Data PM2.5 diekstrak dari laman Jakarta Rendah Emisi sedangkan data meteorologi diekstrak dari laman Open Weather Map menggunakan API. Data yang terkumpul akan dirata-ratakan berdasarkan 4 interval waktu (00:00–05:00, 06:00–11:00, 12:00–17:00, dan 18:00–23:00) dan dua musim (kemarau dan hujan). Kemudian, data akan diinterpolasi dengan menggunakan Kriging interpolation. Hasil interpolasi akan digunakan sebagai input untuk model machine learning dengan menggunakan algoritma Random Forest (RF) dan XGBoost. Secara umum, algoritma RF memberikan performa yang lebih baik dilihat dari rendahnya nilai RMSE, MAE, dan MAPE yang dihasilkan. Selanjutnya, output machine learning digunakan untuk memetakan konsentrasi PM2.5 di Jakarta. Pemetaan tersebut menunjukan konsentrasi PM2.5 pada musim kemarau cenderung lebih tinggi daripada musim hujan yang disebabkan oleh proses washing out. Pada musim kemarau, konsentrasi PM2.5 pada malam hingga pagi bernilai lebih tinggi daripada siang hari yang disebabkan oleh rendahnya tinggi lapisan pencampuran udara yang membatasi pergerakan polutan udara. Sedangkan pada musim hujan, konsentrasi PM2.5 yang tinggi dipengaruhi oleh curah hujan yang rendah dan kelembapan yang tinggi. Selain itu, Kota Administrasi Jakarta Utara memiliki konsentrasi yang relatif lebih rendah dibandingkan kota administrasi lainnya akibat angin laut yang memicu dispersi polusi udara.