Lack of inventory that is often purchased together by customers is a problem that often occurs in trading countries, so it is necessary to extract information on transaction data that aims to find patterns of association relations between a number of goods. In this study using the association rule method or association rules using a priori algorithms to determine items that are often purchased together by consumers or customers. The results obtained from 12 sales transaction data such as the manual calculation is in the form of a combination of items or office stationery items with the associate value in the form of 25% support value and 75% confidence and the accuracy value obtained is 23%. Information with the most sold products will make it easier for shop owners to anticipate inventory.

Kurangnya persediaan barang yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan merupakan masalah yang sering terjadi dalam duania perdagangan sehingga perlu diadakannya penggalian informasi pada data transaksi yang bertujuan untuk menemukan pola hubungan asosiasi antar sejumlah barang. Pada penelitian ini menggunakan metode association rule atau aturan asosiasi menggunakan algoritma apriori untuk mengetahui barang yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen atau pelanggan. Hasil yang didapat dari 12 data transaksi penjualan seperti diperhitungan manual adalah berupa kombinasi item atau barang alat tulis kantor dengan nilai asoosiasi berupa nilai support 25% dan confidence 75% dan nilai akurasi yang didapat sebesar 23%. Informasi dengan diketahuinya produk yang paling banyak terjual akan mempermudah pemilik toko agar dapat mengantisipasi persediaan barang.