Kebutuhan akan minyak bumi terus meningkat dengan penambahan jumlah konsumsi penduduk, namun tidak diimbangi hasil produksi minyak bumi cenderung menurun. Hal ini menimbulkan tantangan bagi industri perminyakan, termasuk PT XYZ Field X. Pemantauan sumur minyak yang masih mengandalkan prosedur manual ikut berkontribusi terhadap penurunan produksi minyak bumi di PT XYZ Field X. Tesis ini mengembangkan sebuah dashboard berbasis perangkat lunak dilengkapi dengan model ARIMA dan ANN. Model-model ini digunakan untuk memprediksi produksi minyak bumi. Data produksi sumur minyak bumi yang digunakan dari Januari 2021 hingga September 2023. Metode analisis data yang digunakan yaitu analisis time series. Penelitian ini menguji model ARIMA dengan rata-rata error MAPE sebesar 3% dan RMSE sebesar 4.55 pada rasio pembagian data training 70:30, sedangkan ANN dengan MAPE sebesar 2.42% dan RMSE sebesar 4.52% pada rasio pembagian data training 80:20. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ANN memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan ARIMA dalam memprediksi produksi minyak bumi. Dashboard berbasis perangkat lunak, dibangun untuk memvisualisasikan hasil komputasi dan analisis model ARIMA dan ANN. Tampilan hasil pada Dashboard ini, membantu identifikasi sumur yang mengalami penurunan produksi. Hasil penelitian dashboard ini, telah dikonfirmasi membantu tim engineer untuk pemantauan sumur produksi minyak bumi yang menurun