Metode peramalan berkembang menjadi semakin cepat mengikuti perkembangan zaman dan teknologi komputasi. Terdapat hal yang menarik dari perkembangan tersebut ialah perbaikan metode peramalan runtun waktu bersifat hybrid, dengan menggabungkan dua jenis metode atau lebih yang berbeda, diharapkan dapat menjadi cara yang efektif dalam meningkatkan akurasi peramalan dibandingkan hanya dengan menerapkan satu metode saja. Salah satu metode hybrid yang dapat digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Neural Network (NN). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh perbandingan kinerja peramalan harga minyak mentah Indonesia jenis Sepinggan Yakin Mix antara model ARIMA dan model hybrid ARIMA-NN tahun 2022. Berdasarkan hasil peramalan menggunakan model ARIMA, tingkat akurasi yang diperoleh dari peramalan data harga minyak mentah Indonesia jenis Sepinggan Yakin Mix yaitu ARIMA(0,1,1) sebesar 7,9661% dan model ARIMA(2,1,0) sebesar 7,7816% dan tingkat akurasi yang diperoleh menggunakan model hybrid ARIMA(0,1,1)-NN 1 neuron sebesar 7,0910%, 2 neuron sebesar 7,0696%, 3 neuron sebesar 7,0661% dan menggunakan model hybrid ARIMA(2,1,0)-NN 1 neuron sebesar 6,8972%, 2 neuron sebesar 6,8767%, 3 neuron sebesar 6,8692%. Kedua model menghasilkan kinerja peramalan yang sangat akurat untuk data tersebut karena nilai MAPE kedua model < 10%. Namun nilai MAPE dari 6 model hybrid ARIMA-NN cenderung lebih kecil dibandingkan nilai MAPE dari model ARIMA. Hasil peramalan harga minyak mentah Indonesia jenis Sepinggan Yakin Mix yang lebih akurat diperoleh jika menggunakan model hybrid ARIMA-NN.