Peramalan indikator ekonomi dalam mendukung pencapaian Sustainable Development Goals, khususnya pada tujuan SDG 8 mengenai pertumbuhan ekonomi, menjadi fokus penting dalam penelitian proyek akhir ini. Tantangan utama dalam peramalan data SDGs adalah keberagaman panjang data dan kestasioneran data deret waktu. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja model ARIMA, ARIMAX, ARIMAX with dummy, dan Fuzzy Time Series Multi Factor dalam meramalkan beberapa dataset terkait SDG 8. Proses peramalan dilakukan pada tiga dataset, yaitu ekspor migas, produk domestik bruto, dan nilai tukar USD dengan mempertimbangkan variabel eksogen yang relevan. Hasil evaluasi menggunakan MAPE menunjukkan bahwa pada data ekspor migas pemodelan terbaik menggunakan Fuzzy Time Series Multi-Factor dengan MAPE sebesar 3,75%. Sedangkan untuk data PDB, pemodelan terbaik menggunakan metode ARIMA dengan MAPE sebesar 0,17%. Pada data nilai tukar USD, pemodelan terbaik menggunakan metode ARIMAX wit Dummy dengan MAPE sebesar 2,36%. Hasil peramalan divisualisasikan dalam bentuk Dashboard interaktif menggunakan Power BI untuk mempermudah pengguna dalam memahami hasil analisis. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi metode peramalan yang efektif dalam mendukung pengambilan keputusan untuk pembangunan berkelanjutan.