Pola pembelian konsumen merupakan faktor penting dalam dunia bisnis, yang mempengaruhi strategi pemasaran, manajemen stok, dan keuntungan perusahaan. Dalam konteks bisnis aksesoris laptop, pemahaman yang mendalam tentang pola pembelian konsumen sangat diperlukan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Data mining, sebagai metode analisis data yang kuat, telah menjadi alat yang efektif dalam mengungkap pola-pola ini. Salah satu algoritma data mining yang sering digunakan untuk analisis pola asosiasi adalah algoritma Apriori. Penelitian ini menerapkan algoritma Apriori untuk mengidentifikasi dan menganalisis pola pembelian aksesoris laptop dari data transaksi yang diperoleh dari sebuah toko ritel. Dengan menganalisis data ini, kami dapat mengidentifikasi item-item yang sering dibeli bersama dan pola pembelian yang mungkin tidak terlihat secara langsung oleh manusia. Hasil analisis ini memberikan wawasan berharga tentang preferensi konsumen, membantu toko ritel untuk merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. Hasil penelitian ini juga dapat digunakan untuk mengelola stok dengan lebih efisien. Dengan mengetahui pola pembelian yang lebih mendalam, toko ritel dapat memprediksi kebutuhan stok yang lebih akurat, mengurangi risiko kelebihan persediaan, dan mengoptimalkan pengeluaran operasional. Dengan demikian, penelitian ini dapat membantu meningkatkan keuntungan perusahaan dan memuaskan pelanggan dengan menyediakan aksesori yang sesuai dengan preferensi mereka. Dalam era informasi yang semakin berkembang, penggunaan data mining dan algoritma seperti Apriori menjadi semakin penting. Penelitian ini adalah contoh bagaimana analisis data dapat digunakan dalam dunia nyata untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan efisien dalam bisnis aksesoris laptop. Sebagai hasilnya, pemahaman yang lebih baik tentang perilaku konsumen dan pola pembelian dapat menjadi dasar yang kuat dalam mengembangkan strategi bisnis yang sukses.