Teh Solo Bangkalan Branch is a strategic outlet that serves the local market with unique consumer characteristics. Recently, the branch has faced unpredictable demand fluctuations, affecting operational efficiency and customer satisfaction. To overcome this, accurate demand forecasting is essential to capture consumption patterns based on historical data and market dynamics. This study compares forecasting methods at Teh Solo Bangkalan Branch, Madura, namely Single Exponential Smoothing and Winters’ Additive. The normality test results show that sales data have a mean of 100.8 and a standard deviation of 9.264, with a normal distribution supported by a p-value of 0.110. Statistical process control analysis indicates that all data points fall within control limits and show no significant deviations, implying stable sales processes. The comparison reveals that Winters’ Additive provides higher accuracy with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 2.78%, outperforming Single Exponential Smoothing with a MAPE of 8.11%. Forecasting results estimate stock requirements for February 2025 at 2,400 units. These findings confirm Winters’ Additive as the most reliable method for predicting demand, while sales stability strengthens stock planning and marketing strategies. This research contributes practical insights for efficient demand management in similar contexts.. Keywords: Demand Forecasting; Winters Model; PPIC; Minitab eh Solo Cabang Bangkalan merupakan outlet strategis yang melayani pasar lokal dengan karakteristik konsumen yang khas. Dalam beberapa waktu terakhir, cabang ini menghadapi fluktuasi permintaan yang tidak menentu sehingga berdampak pada efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan peramalan permintaan yang akurat guna menangkap pola konsumsi berdasarkan data historis dan dinamika pasar. Penelitian ini membandingkan metode peramalan di Teh Solo Cabang Bangkalan, Madura, yaitu Single Exponential Smoothing dan Winters’ Additive. Hasil uji normalitas menunjukkan bahwa data penjualan memiliki rata-rata 100,8 dan standar deviasi 9,264, dengan distribusi normal yang didukung nilai p sebesar 0,110. Analisis pengendalian proses statistik menunjukkan seluruh data berada dalam batas kendali tanpa penyimpangan signifikan, yang menandakan stabilitas proses penjualan. Perbandingan hasil menunjukkan metode Winters’ Additive lebih akurat dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2,78%, dibandingkan Single Exponential Smoothing dengan MAPE sebesar 8,11%. Hasil peramalan memperkirakan kebutuhan stok pada Februari 2025 sebanyak 2.400 unit. Temuan ini menegaskan bahwa metode Winters’ Additive merupakan cara paling andal untuk memprediksi permintaan, sementara stabilitas penjualan menjadi dasar bagi perencanaan stok dan strategi pemasaran. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis bagi pengelolaan permintaan yang efisien pada konteks serupa. Kata Kunci: Peramalan Permintaan; Model Winters; PPIC; Minitab