Ayu Nadi Swalayan merupakan perusahaan retail yang setiap harinya menghasilkan banyak data transaksi penjualan, dan disimpan selama bertahun-tahun tanpa diketahui manfaat dan peletakan barangnya masih acak. Dari permasalahan tersebut, maka diperlukan usaha untuk mengolah data agar berguna di masa depan. Salah satunya dengan menggunakan teknik data mining dengan algoritma apriori hybrid untuk menemukan aturan asosiasi suatu kombinasi item. Data yang digunakan yaitu data transaksi penjualan barang pada periode tertentu. Hasil dari penelitian ini yaitu terbangunnya aplikasi yang digunakan untuk mengetahui pola kebiasaan belanja konsumen. Sehingga perusahaan dapat menyusun strategi promosi penjualan barang serta menempatkan barang yang sering dibeli secara berdekatan. Dari hasil pengujian didapatkan pengaruh minimum support, minimum confidence terhadap jumlah aturan (rule) dan pengujian lift ratio. Semakin kecil minimum support dan minimum confidence maka semakin banyak jumlah aturan yang dihasilkan begitu sebaliknya. Nilai lift ratio berbanding lurus dengan nilai minimum confidence dan berbanding terbalik dengan nilai minimum support. Semakin tinggi nilai minimum confidence maka semakin tinggi nilai lift ratio begitu sebaliknya. Semakin banyak item dalam transaksi menyebabkan ambang batas minimum support perlu diturunkan agar menghasilkan aturan pada proses analisis data dengan algoritma apriori hybrid.