Penjualan toko sembako meningkat setiap bulannya. Semakin banyaknya jumlah
toko sembako membuat para pengelola ingin membuat strategi pemasaran yang
lebih baik. Untuk mengetahui penjualan terbanyak diperlukan algoritma apriori
dengan bantuan tools Rapid Miner. Algoritma apriori ini akan membentuk frequent
itemset dengan banyak yang telah ditentukan sebelumnya dengan dua parameter
yaitu support dan confidence. Salah satu tahap analisis asosiasi algoritma yang
efesien adalah analisis pola frequensi tinggi. Support adalah presentase kombinasi
item dalam database, sedangkan confidence adalah kuatnya hubungan antar barang
dalam asosiasi. Algoritma apriori ini dapat membantu dalam data mining dan
pemasaran. Penelitian menggunakan salah satu aplikasi data mining yaitu Rapid
Miner. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran tentang keterkaitan
barang yang terjual di toko sembako dengan melihat data barang yang terjual
selama 1 bulan. Adapun hasil yang didapatkan dari penelitian adalah nilai support
0.25% dan nilai confidence 0.5% dengan total dari kesuluruhan data adalah 2328
data. Dengan adanya penelitian terhadap perhitungan pola penjualan barang di toko
sembako tersebut, diharapkan pemilik toko sembako dapat melihat strategi bisnis
yang lebih menguntungkan.
Kata Kunci : algoritma apriori, data mining, toko sembako, penjualan.