This study discusses a priori algorithms for determining product combination patterns in the sales transaction data of kulo coffee green lake branch. This study used the APRIORI algorithm to process the data. In APRIORI, having the stages of converting the data format into a tabular format then looking for the support value of 1 item and trimming the item with a support value below the minimum then merging into a 2- itemset and recalculating the support value and trimming it again and so on. This study aims to determine the pattern of purchasing products simultaneously at the Green Lake City Branch of Kulo Coffee which is expected to be used for its own marketing strategy. By creating your own marketing strategy and not relying on marketing strategies by the center. The data used is consumer purchase transaction data totaling 1,912 total transactions for 40 days starting from September 1, 2022 to October 10, 2022. In this study, 3 experiments were used with data categorized into 3 based on the day of purchase, namely all data, weekend data and weekday data. The results obtained for all three experiments were a minimum support of 1%, 2% and 3% each data resulted in 5 product combinations, 9 product combinations, 5 product combinations. Of all the product combinations created, 3 rules from weekend data have an elevator ratio value of >1. The rule that passes the lift ratio test that can be recommended to the owner / administrator of Kulo Coffee Green Lake City Branch as a package menu or in determining future business strategies is a combination of Kulo Coffee and Yakult Berry, Matcha Latte and Chocolate, Yakult Berry and Lemon Yakult

Pada penelitian ini membahas algoritma apriori untuk penentuan pola kombinasi produk pada data transaksi penjualan kopi kulo cabang green lake. Penelitian ini menggunakan algoritma APRIORI untuk mengolah data. Dalam APRIORI, memiliki tahapan mengubah format data menjadi format tabular lalu mencari nilai support 1 item dan memangkas item dengan nilai support dibawah minimum lalu melalakukan penggabungan menjadi 2-itemset dan menghitung kembali nilai supportnya dan melakukan pemangkasan lagi dan seterusnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola pembelian produk secara bersamaan pada Kopi Kulo Cabang Green Lake City yang diharapkan bisa digunakan untuk strategi pemasaran sendiri. Dengan membuat strategi pemasaran sendiri dan tidak bergantung kepada strategi pemasaran oleh pusat. Data yang digunakan adalah data transaksi pembelian konsumen sejumlah 1.912 total transaksi selama 40 hari terhitung dari tanggal 1 september 2022 sampai dengan 10 oktober 2022. Pada penelitian ini digunakan 3 percobaan dengan data yang dikategorikan menjadi 3 berdasarkan hari pembeliannya, yaitu seluruh data, weekend data dan weekday data. Hasil yang diperoleh untuk ketiga percobaan adalah minimum support 1%, 2% dan 3% setiap data menghasilkan masing masing 5 kombinasi produk, 9 kombinasi produk, 5 kombinasi prroduk. Dari semua kombinasi produk yang tercipta menghasilkan 3 rule dari weekend data yang memilki nilai lift ratio >1. Rule yang lolos terhadap uji lift ratio yang dapat direkomendasikan kepada owner/pengurus Kopi Kulo Cabang Green Lake City sebagai menu paket atau dalam penentuan strategi bisnis kedepannya adalah kombinasi antara Kopi Kulo dan Yakult Berry, Matcha Latte dan Cokelat, Yakult Berry dan Lemon Yakult