PT Tirtakencana Tatawarna menghadapi tantangan dalam memenuhi kebutuhan stok barang akibat permintaan yang fluktuatif, terutama pada periode tertentu seperti saat promosi atau menjelang hari raya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi permintaan barang guna mendukung perencanaan stok yang lebih efisien. Metode yang digunakan adalah Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous factors (SARIMAX), karena kemampuannya menangkap pola musiman dan tren, serta memasukkan faktor eksternal seperti data promosi (event gathering) dan curah hujan dalam analisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SARIMAX tanpa Box-Cox memberikan performa terbaik, dengan tingkat error Root Mean Squared Error (RMSE) yang lebih rendah dibandingkan model ARIMA dan SARIMA. Faktor promosi terbukti signifikan memengaruhi permintaan barang, sedangkan curah hujan tidak menunjukkan korelasi yang relevan. Sistem forecasting berbasis website yang dikembangkan mendapat tanggapan positif dengan skor System Usability Scale (SUS) sebesar 80, sehingga dapat membantu perusahaan dalam menganalisis tren permintaan dan mendukung pengambilan keputusan untuk mengelola stok barang secara lebih optimal.