Penelitian ini membandingkan performa model ARIMA dan ARIMAX-Fourier dalam meramalkan suhu udara harian di Kota Surabaya berdasarkan data historis tahun 2020 hingga 2024. Tujuan penelitian adalah mengevaluasi keakuratan kedua model dalam berbagai horizon waktu peramalan, yakni satu, tiga, enam, dan dua belas bulan. Model ARIMA dipilih berdasarkan kombinasi parameter terbaik untuk tiap skenario, sedangkan ARIMAX-Fourier memanfaatkan komponen musiman berbasis deret Fourier dengan jumlah harmonik optimal. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ARIMA(0,1,2) memberikan hasil terbaik pada skenario satu bulan (RMSE 1{,}16; MAPE 3{,}37\%), ARIMA(0,1,5) pada skenario tiga bulan (RMSE 1{,}02; MAPE 2{,}87\%), ARIMA(3,1,4) pada skenario enam bulan (RMSE 0{,}73; MAPE 2{,}41\%), dan ARIMA(0,1,2) kembali unggul pada skenario dua belas bulan (RMSE 1{,}49; MAPE 4{,}45\%). Di sisi lain, model ARIMAX-Fourier menunjukkan performa lebih baik pada tiga skenario awal dengan hasil terbaik pada skenario enam bulan (RMSE 0{,}68; MAPE 2{,}32\%). Namun, akurasinya menurun signifikan pada skenario dua belas bulan dengan MAPE mencapai 5{,}21\%. Secara umum, ARIMAX-Fourier unggul dalam meramalkan suhu jangka pendek hingga menengah karena kemampuannya menangkap pola musiman, sementara ARIMA lebih stabil untuk peramalan jangka panjang. Temuan ini menegaskan pentingnya pemilihan model berdasarkan horizon waktu peramalan yang diinginkan.