Abstract—In order to know what foods and drinks purchased by consumers, can be done with analytical techniques that is the analysis of consumer buying habits. Detection of food and beverages that are often purchased simultaneously is done using association rules. In this research will be used a priori algorithm for determination of association rules of sale of food and beverage. From the results of the discussion and data analysis conducted can be concluded that with the application of a priori algorithm in determining the combination between itemsets with a minimum of 20% support and minimum confidence 75% found 10 association rules, which has the highest value of support and confidence is if consumers make rice purchase transactions fried seafood and bottle aqua simultaneously with the value of 69% support and 100% confidence value. Thus, if there are consumers buying seafood fried rice, then the possibility of the consumer is buying a bottle aqua is 100%. Intisari—Agar dapat mengetahui makanan dan minuman apa saja yang dibeli oleh para konsumen, dapat dilakukan dengan teknik analisis yaitu analisis dari kebiasaan membeli konsumen. Pendeteksian mengenai makanan dan minuman yang sering dibeli secara bersamaan dilakukan dengan menggunakan aturan asosiasi. Pada penelitian ini akan digunakan algoritma apriori untuk penentuan aturan asosiasi penjualan makanan dan minuman. Dari hasil pembahasan dan analisis data yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa dengan penerapan algoritma apriori dalam menentukan kombinasi antar itemset dengan minimum support 20% dan minimum confidence 75% ditemukan 10 aturan asosiasi, dimana yang memiliki nilai support dan confidence tertinggi adalah jika konsumen melakukan transaksi pembelian nasi goreng seafood dan aqua botol secara bersamaan dengan nilai support 69% dan nilai confidence 100%. Dengan demikian, jika terdapat konsumen membeli nasi goreng seafood, maka kemungkinan konsumen tersebut membeli aqua botol adalah 100%. Kata kunci: data mining, algoritma apriori, aturan asosiasi, support, confidence