Fluktuasi harga cabai masih menjadi tantangan utama bagi usaha mikro di Indonesia, didorong oleh pola musiman, variabilitas cuaca, dan masalah distribusi pasokan. Ketidakpastian tersebut mempersulit strategi penetapan harga dan meningkatkan risikokerugian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang Decision Support System (DSS) berbasis web untuk meramalkan harga cabai rawit merah menggunakan metode Triple Exponential Smoothing (TES). Dataset terdiri dari catatan harga cabai harian dari 20 Februari 2024 hingga 20 Februari 2025, yang dikumpulkan dari bisnis perdagangan lokal di Bondowoso. Sistem ini dikembangkan menggunakan PHP, MySQL, dan XAMPP, dan dilengkapi dengan visualisasi tabel dan grafik untuk meningkatkan interpretasi. Akurasi ramalan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasilnya menunjukkan tingkat kesalahan 4,90% atau tingkat akurasi 95,10%, yang tergolong sangat akurat. Temuan ini menegaskan bahwa TES efektif dalam menangkap tren dan pola musiman dalam data harga cabai. Kesimpulannya, integrasi TES ke dalam DSS berbasis web menunjukkan potensi yang kuat dalam menghasilkan prakiraan yang akurat, adaptif, dan mudah digunakan. Sistem ini dapat berfungsi sebagai alat strategis bagi usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) untuk meminimalkan risiko volatilitas pasar dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam manajemen harga.