Market Basket Analysis merupakan pembelajaran untuk mengatur asosiasi dalam pengolahan data diberbagai bidang. Tujuan utama dari Market Basket Analysis dalam bidang penjualan yaitu untuk menyampaikan pesan penting terhadap perusahaan agar dapat mengetahui pola perilaku memasukan barang kedalam keranjang belanja yang dilakukan konsumen sehingga pihak mitra dapat membuat suatu keputusan. Dalam penelitian ini digunakan Algoritma Apriori untuk memperhitungkan perubahan yang terjadi pada data. Penelitian ini membahas tentang teknik data mining dalam menganalisis barang apa saja yang paling sering dibeli dalam waktu bersamaan oleh konsumen sehingga dapat merubah peletakan barang yang saling berdekatan untukmeningkatkan efek impulse buying. Hasil yang diperoleh yaitu 5 rules dimana salah satu rule memperoleh nilai confidence tertinggi jika membeli rokok maka barang yang dominan diambil secara bersamaan yaitu telur dengan memperoleh nilai confidence yang dapat memenuhi syarat confidence tertinggi yaitu 67%.