Peramalan permintaan beras oleh konsumen sangat penting untuk dilakukan. Hal ini, berguna untuk mengetahui besar jumlah bahan baku yang akan dibeli untuk memenuhi permintaan beras oleh konsumen. Jika permintaan beras lebih kecil dari bahan baku yang disediakan maka akan menyebabkan penumpukkan bahan baku. Sehingga dapat merusak bahan baku tersebut. Sebaliknya, jika permintaan beras oleh konsumen lebih besar dari persediaan bahan baku maka hal ini dapat menimbulkan keterlambatan pemenuhan permintaan beras oleh konsumen.

Oleh karena itu dibutuhkan peramalan permintaan untuk membantu memperkirakan jumlah bahan baku yang akan dibeli. Pada penelitian ini, peramalan permintaan beras menggunakan metode backpropagation dengan  inisialisasi bobot nguyen-widrow untuk meramal permintaan beras. Pola terbaik untuk peramalan permintaan beras menggunakan backpropagation dengan inisialisasi bobot nguyen-widrow  adalah 8-4-1 ( input layer = 8, hidden layer = 4, dan output layer = 1 ) dengan iterasi sebanyak 500 dan pencapaian nilai rata-rata RMSE sebesar 2,42614799 serta rata-rata MAPE sebesar 0,056371036. Nilai akurasi yang dihasilkan sebesar 94,36%. Sehingga, metode ini sesuai untuk peramalan permintaan beras.