Sri Yulinda Paris, 2023. IMPLEMENTASI DATA MINING PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN HUKUM ASOSIASI (Studi Kasus : CV. Irama Lestari Makmur Gorontalo). Undergraduate Thesis. Gorontalo. Program Studi Statistika, Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Gorontalo. Pembimbing: (1) Dr. Ismail Djakaria, M.Si, (2) Asriadi, S.Pd., M.Si Tingginya tingkat persaingan di dunia bisnis, terutama di industri pemasaran, pelaku usaha harus senantiasa menerapkan taktik dan terobosan-terobosan yang bisa meningkatkan penjualan produk. Salah satunya dengan menggunakan data dari transaksi penjualan barang. Data transaksi penjualan memberikan informasi tentang pola penjualan ribuan jenis barang yang melibatkan klien dan dicatat selama periode waktu tertentu, memungkinkan banyak analisis data dari berbagai sudut. Data transaksi penjualan yang ada dapat digunakan dengan mengubahnya menjadi informasi baru dengan menggunakan teknik Data Mining. Ini digunakan untuk mengekstrak informasi dari sejumlah data besar untuk mengungkap kombinasi jenis barang yang sering terjual dalam memperhatikan stok persediaan barang dan lebih meningkatkan strategi pemasaran barang. Dalam penelitian ini menggunakan Hukum Asosiasi dengan Algoritma Apriori dan Algoritma ECLAT untuk menemukan bentuk kombinasi barang yang sering terjual berdasarkan parameter support 0,02 dan parameter confidence 0,8 serta melihat Algoritma yang terbaik untuk digunakan pada data transaksi penjualan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa bentuk kombinasi barang yang sering terjual dengan nilai confidence tertinggi adalah BOTOL KOSONG SOSRO dan TEH BOTOL SOSRO PECAH 24x220ML, kemudian metode penggunaan Hukum Asosiasi dengan Algoritma Apriori lebih baik digunakan dibandingkan Algoritma ECLAT dengan kekuatan asosiasi sebesar 0,048938018 dan tingkat akurasi dari pada algoritma Apriori sebesar 3,580242. Kata Kunci: Data Mining, Algoritma Apriori, Algoritma ECLAT, Data Transaksi