Skripsi ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi stok perusahaan dalam pengambilan keputusan pembelian ke supplier, berdasarkan demand forecasting dan fluktuasi harga bahan baku. Untuk demand forecasting, dilakukan perbandingan antara dua model, yaitu SARIMA dan XGBoost. Model SARIMA menunjukkan tingkat error yang lebih rendah dengan nilai MAPE rata-rata sebesar 25%. SARIMA juga lebih mampu menangkap pola musiman yang umum ditemukan pada produk kemasan plastik. Untuk prediksi harga beli, digunakan harga minyak bumi dan harga biji plastik PP sebagai acuan arah pergerakan harga. Model VAR dan VECM kurang sesuai untuk tujuan prediksi, namun tetap bermanfaat dalam menganalisis hubungan pengaruh antar data serta jeda waktu terjadinya pengaruh tersebut. Sementara itu, model XGBoost memberikan hasil prediksi yang sangat baik dengan nilai MAPE rata-rata sebesar 1%. Pada akhirnya, sistem rekomendasi stok disusun berdasarkan arah pergerakan demand dan harga beli yang diprediksi akan naik atau turun, dengan menggunakan model SARIMA dan XGBoost. Sistem ini bertujuan untuk memberikan informasi kepada klien terkait jumlah pembelian dan waktu pembelian yang optimal.