Internet telah menjadi salah satu hal yang penting dalam perkembangan sarana komunikasi. Salah satu media komunikasi yang paling banyak digunakan adalah surat elektronik atau yang lebih dikenal sebagai e-mail. Fasilitas e-mail yang mudah digunakan dan murah mengakibatkan banyaknya e-mail yang berisi iklan dan promosi bisnis masuk ke dalam inbox pengguna e-mail. E-mail iklan inilah yang disebut sebagai e-mail spam. Untuk mencegah hal ini, dibuatlah library yang berguna sebagai spam filter untuk menyaring email spam yang masuk ke dalam inbox pengguna. Library spam filter yang dikembangkan pada penelitian ini menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Metode ini dipilih dikarenakan LSTM memiliki arsitektur untuk melupakan dan mengingat output yang akan diproses kembali oleh input, serta LSTM mampu mempertahankan error yang terjadi ketika melakukan backpropagation sehingga tidak memungkinkan kesalahan meningkat. Dengan menggunakan pemrograman Python, model spam filter dengan algoritma LSTM telah berhasil dibuat. Dengan model ini dilakukan beberapa percobaan yang dibandingkan dengan beberapa algoritma machine learning lainnya seperti Naive Bayes, Decision Tree dan Random Forest. Hasil dari percobaan membuktikan bahwa algoritma LSTM mampu mengidentifikasi e-mail spam lebih akurat dengan nilai akurasi 96.85%.