Industri kuliner saat ini mengalami pertumbuhan yang signifikan, sehingga mengakibatkan terjadinya persaingan antar para pelaku bisnis. Persaingan tersebut akan mempengaruhi penjualan apabila tidak memiliki strategi dalam mengatasinya. Disamping itu, semua aktivitas transaksi hanya disimpan begitu saja tanpa adanya sistem informasi yang dapat mengolah lebih lanjut data tersebut. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penelitian ini dilakukan untuk membangun aplikasi web dengan menerapkan data mining algoritma apriori untuk menganalisis pola pembelian produk dari data transaksi penjualan sehingga diperoleh persentase ketergantungan antar peroduk. Hasil tersebut dapat digunakan sebagai acuan dalam menyusun strategi bisnis berdasarkan preferensi komsumen. Pengembangan sistem pada penelitian ini menggunakan metode pengembangan prototype. Adapun alur yang dilakukan yaitu analisis kebutuhan, perancangan desain, pembuatan perangkat aplikasi, serta pengujian dan evaluasi untuk memastikan perangkat layak dan berfungsi. Merujuk pada penelitian yang telah dilakukan pada aplikasi, diperoleh hasil dari data transaksi yang diolah pada bulan januari 2023 dengan minimal item frequent 3 dan minimal confidence 70% ditemukan 1 aturan yang memenuhi syarat yaitu jika konsumen membeli ikan bakar maka akan membeli karedok dengan persentase ketergantungan sebesar 75%.
Kata Kunci : Aplikasi Web, Data Mining, Algoritma Apriori, Pola pembelian Produk

The culinary industry is experiencing significant growth, resulting in competition between business people. This competition will affect sales if they don't have a strategy to overcome it. Besides that, all transaction activities are stored without an information system that can further process the data. Based on these problems, this research is carried out to build a web application by applying an Apriori data mining algorithm to analyze product purchasing patterns from sales transaction data to obtain the percentage of dependency between products. These results can be used as a reference in developing business strategies based on consumer preferences. This research uses the prototype development method for system development. The flow involves needs analysis, design planning, application device creation, testing, and evaluation to ensure the device is feasible and functional.
Referring to the research carried out on the application, the results obtained from transaction data processed in January 2023 with a minimum of frequent items and a minimum confidence of 70% found a rule that meets the requirements, namely, if consumers purchase grilled fish, they will purchase karedok with a dependency percentage of 75%.
Keywords: Web Based Application, Data Mining, Apriori Algorithm, Purchase Pattern of Product