<![CDATA[Perkembangan ritel modern menuntut pengelolaan data transaksi agar dapat mendukung pengambilan keputusan bisnis yang tepat dan akurat, termasuk pada minimarket yang berfungsi sebagai unit bisnis praktik. Dilakukannya penelitian ini memiliki tujuan menemukan pola asosiasi penjualan menggunakan algoritma Apriori dan menghasilkan sistem rekomendasi barang pada Minimarket Sakpore SMK Negeri 2 Pekalongan guna membantu pengelolaan stok dan strategi penjualan. Metodologi yang dipakai adalah tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang meliputi seleksi data, pembersihan data, transformasi data, proses data mining atau hasil dan pembahasan menggunakan algoritma Apriori, dan evaluasi hasil. Data yang digunakan berupa 254 transaksi penjualan pada bulan April 2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori mampu mengidentifikasi beberapa aturan asosiasi yang relevan, dengan nilai minimum minimum support yaitu 0,1(10%) dan minimum confidence yaitu 50%. Salah satu aturan asosiasi dengan nilai confidence tertinggi adalah pembelian Aice Semangka 65g yang diikuti dengan pembelian le minerale 330ml dengan nilai confidence yaitu sebesar 53% yang menunjukkan adanya kecenderungan pembelian kedua produk tersebut. Pola asosiasi ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar pemberian rekomendasi produk dan penyusunan strategi promosi seperti paket penjualan produk atau bundling produk yang sering dibeli secara bersamaan. Kesimpulan dari temuan ini adalah bahwa penerapan algoritma Apriori ini mampu mengidentifikasi pola asosiasi pembelian produk berdasarkan data penjualan, salah satunya adalah kecenderungan pembelian produk Aice Semangka 65g dan le minerale 330ml, pola asosiasi yang telah diperoleh ini selaras dengan tuuan penelitian dan dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam strategi promosi seperti bundling produk serta pengelolaan stok yang menjadi lebih efektif.]]>
