Data transaksi yang dimiliki sebuah toko atau swalayan setiap harinya pasti bertambah, namun sering kali ditemukan fakta bahwa data transaksi tersebut disimpan begitu saja dan tidak dimanfaatkan. Hal ini terjadi di toko UD. Suryani. Data transaksi yang ada selama ini tidak digunakan dengan baik, padahal kumpulan data transaksi tersebut memiliki potensi informasi-informasi yang bisa diolah untuk menghasilkan pengetahuan baru yang bermanfaat untuk meningkatkan penjualan. Pengolahan data transaksi ini bisa dilakukan dengan teknik data mining. Salah satu teknik pada data mining yang dapat digunakan adalah dengan metode aturan asosiasi (association rule). Salah satu algoritma pengambilan data dengan aturan asosiatif adalah algoritma Apriori. Algoritma ini berfungsi untuk menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item dan cocok diterapkan bila terdapat beberapa hubungan item yang ingin dianalisis. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan data mining pada data transaksi satu tahun terakhir yang ada di toko UD. Suryani. Proses pengolahan data mining dilakukan dengan aplikasi Rapidminer dan dari percobaan sembilan kali pengujian dengan kombinasi nilai minimum support dan minimum confidence yang berbeda terhadap 13.490 data transaksi, diperoleh hasil yaitu item yang paling banyak dibeli oleh konsumen adalah item Masako Sapi Renteng 10g dengan nilai support 14, 5% dan untuk item yang sering dibeli secara bersamaan adalah jika membeli Telur dan Blue Band 200g maka akan membeli Tepung Kompas 1kg, dengan nilai confidence tertinggi yaitu 66, 5%. Hasil pengujian memberikan rekomendasi bagi UD. Suryani untuk menambah jumlah stok untuk item yang sering dibeli, penempatan rak yang berdekatan untuk kombinasi item yang dibeli bersamaan dan dapat mengadakan promo terhadap item tersebut.