Fluktuasi harga komoditas pangan strategis merupakan salah satu faktor utama penyebab inflasi daerah. Penelitian ini bertujuan membangun model peramalan harga pangan di Kota Medan menggunakan metode Holt–Winters Seasonal Smoothing dan memvalidasinya dengan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan berupa data sekunder deret waktu mingguan 10 komoditas pangan dari Januari 2023 hingga 26 Maret 2026 yang diperoleh dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis (PIHPS) Nasional, serta data primer observasi lapangan pada 21 pasar tradisional Kota Medan sebagai data uji (testing). Evaluasi model dilakukan menggunakan skema Hold-out Validation dengan indikator galat Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Holt–Winters menghasilkan akurasi peramalan yang sangat tinggi (Sangat Akurat) pada sebagian besar komoditas tren stabil dengan nilai MAPE di bawah 10%, meliputi bawang putih (1,66%), telur ayam (1,51%), gula pasir (2,93%), daging sapi (3,24%), minyak goreng (3,31%), beras (5,61%), bawang merah (5,66%), dan daging ayam (8,31%). Pada komoditas hortikultura dengan volatilitas ekstrem seperti cabai rawit, penerapan transformasi logaritma natural (ln) berhasil menekan tingkat galat model menjadi 30,26% (kategori Biasa). Hasil komparasi menunjukkan bahwa Holt–Winters lebih adaptif dalam menangkap pola harga pada komoditas yang mengalami guncangan tak terduga (price shock) dibandingkan baseline ARIMA. Model yang dihasilkan berpotensi dimanfaatkan sebagai instrumen peringatan dini (early warning system) untuk mendukung intervensi mitigasi Tim Pengendalian Inflasi Daerah (TPID). Kata Kunci: Holt-Winters, ARIMA, Peramalan Deret Waktu, Mitigasi Inflasi