Penggunaan Teknologi Informasi telah menjalar ke berbagai bidang sehingga menghasilkan data-data sebagai dampak dari perkembangan teknologi informasi itu sendiri. Data-data yang ada harus memiliki nilai kebermanfaatan, khususnya dalam menentukan arah kebijakan suatu organisasi. Salah satu tren dalam mengekstaksi data adalah dengan menggunakan data mining yang merupakan bagian dari tahapan Knowledge Discovery of Database (KDD). KDD dapat dilakukan di berbagai sektor, salah satunya adalah Kantin Universitas Muhammadiyah Sukabumi (UMMI) dimana data penjualan yang dihasilkan hanya digunakan untuk keperluan laporan keuangan dan penjualan saja, belum dimanfaatkan secara optimal. Sehingga dalam penelitian yang dilakukan akan mengekstraksi data-data penjualan kantin UMMI untuk menghasilkan suatu pengetahuan baru yang berguna bagi pihak manajemen. Tujuan dari penelitian ini adalah hasil dari ekstraksi data akan menentukan rekomendasi posisi gerobak dan customer behavior, yang nantinya membantu pihak manajemen untuk meningkatkan tingkat penjualannya. Analisis data menggunakan Association Rules dengan menggunakan algoritma Apriori. Tahapan penelitian diawali oleh pemilihan data yakni laporan penjualan periode 07 September 2017 hingga 18 Desember 2017, tahapan kedua data preprocessing dengan memilah data penjualan menjadi itemset barang yang dijual, tahapan ketiga dengan mengkonversi itemset barang yang dijual menjadi dummy variable dengan 17 kategori gerobak makanan dan minuman, tahapan keempat proses analisis Association Rules dengan menggunakan algoritma Apriori, tahapan terakhir interpretasi hasil analisis diterjemahkan ke dalam rekomendasi penentuan posisi gerobak.

Kata kunci : Data Mining, Knowledge Discovery of Database, Algoritma Apriori, Association Rules.