Kestabilan lereng merupakan aspek krusial dalam perancangan tambang yang memengaruhi keselamatan, lingkungan, dan efisiensi operasional, dimana longsoran lereng dapat menyebabkan kerugian finansial hingga korban jiwa. Faktor keamanan lereng, diukur melalui pendekatan geoteknik, dipengaruhi oleh banyak ketidakpastian yang mendorong perlunya pendekatan baru dalam analisis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi faktor keamanan (FK) statis dan dinamis lereng tambang batubara menggunakan metode GA Deep Learning, GA XGBoost, dan GA CatBoost, serta membangun model klasifikasi kestabilan lereng (stabil/tidak stabil) berbasis ANFIS. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari tambang batubara di Indonesia dengan batasan pada data dan model yang diprediksi, dengan hipotesis bahwa model yang dikembangkan mampu menghasilkan prediksi yang akurat dan klasifikasi yang tepat. Metodologi yang digunakan meliputi studi literatur, pengumpulan dan pengolahan data, serta penarikan kesimpulan dan saran berdasarkan hasil analisis.