Singular Spectrum Analysis (SSA) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memodelkan data runtun waktu berpola musiman. Metode hybrid yaitu kombinasi dua metode peramalan dikembangkan dengan tujuan meningkatkan akurasi peramalan. Pada penelitian ini metode SSA akan dikombinasikan dengan metode ARIMA untuk memodelkan noise dari SSA. Penelitian ini akan menerapkan metode tersebut pada data google trends khususnya tren pencarian kata kunci cokelat “Silverqueen”. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui tingkat akurasi dan hasil peramalan menggunakan metode SSA dan hybrid SSA ARIMA serta mengetahui metode terbaik dalam peramalan tren pencarian kata kunci cokelat “Silverqueen” di Indonesia. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh nilai MAPE pada metode SSA sebesar 0,5453% untuk in-sample dan 28,9327% untuk out-sample. Pada metode hybrid SSA-ARIMA(5,10) dengan 2 outlier MAPE sebesar 0,3529% untuk in-sample dan 31,4878% untuk out-sample. Hasil peramalan metode SSA untuk 17 periode ke depan, tren pencarian akan mengalami peningkatan dengan pencarian tertinggi pada Minggu II Februari 2024 yaitu 100 poin. Kemudian hasil peramalan metode hybrid SSA-ARIMA(5,1,0) dengan outlier untuk 17 periode ke depan, tren pencarian akan mengalami peningkatan dengan tren tertinggi terjadi pada Minggu II Februari 2024 yaitu sekitar 95 poin. Oleh karena model hybrid SSA-ARIMA tidak memenuhi asumsi normalitas residual model ARIMA, maka metode terbaik untuk peramalan tren pencarian kata kunci cokelat “Silverqueen” adalah metode SSA.