Obat adalah suatu komponen yang penting dalam hal kesehatan baik untuk mengurangi, mencegah, menyembuhkan suatu penyakit. Oleh Sebab itu obat perlu dikelola dengan baik, efektif dan efisien. Data obat terus berkembang dengan pembaruan informasi yang mana data yang ada digabungkan dengan data akan datang, sehingga yang kita ketahui ukuran data atau penggunaan obat akan terus bertambah seiring pembaharuan, Tidak sedikit pihak apotik atau instalasi farmasi sering mendapatkan permasalahan yaitu sulitnya menghitung data yang besar dan kurangnya pengecekan terhadap data yang sudah ada. Hal ini sering mengakibatkan terjadi kesulitan dan kesalahan dalam menentukan obat yang sering terpakai. Assosiation rule merupakan aturan yang di gunakan untuk mengetahui pembelian yang dilakukan secara bersamaan, dan penentuan obat yang sering dibeli. Penulis telah mendapat ide untuk membuat suatu aplikasi guna untuk mempermudah pegawai rumah sakit untukmenentukan kebutuhan obat-obatan pada rumah sakit tersebut, Association rule merupakan ekspresi implikasidengan bentuk X → Y, X dan Y adalah itemset yang tidak beririsan, X ∩ Y = Ø. Kekuatan association rule dapat dihitung menggunakan support dan confidence yang dimiliki association rule. Algoritma apriori adalah metode yang termasuk jenis aturanasosiasi pada data mining. Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan suatu kombinasi item, berdasarkan perhitungan kombinasi 2 itemset Maka daritu dapat diketahui obat-obat yg berkaitan dapat diatur secara bersamaan.