Association rule adalah ekspresi berbentuk X => Y dengan confidence c; , dimana X dan Y adalah set dari item-item. Ekspresi tersebut memiliki arti: dari keseluruhan transaksi yang mengandung X,c; juga mengandung Y. Proses pencarian association rule dalam basis data dapat dibagi ke dalam 2 tahap: (1) tahap pencarian large itemset (large itemset adalah itemsetyang memenuhi support minimum yang telah ditentukan; dan support dari suatu itemset adalah jumlah transaksi yang mengandung itemset tersebut); (2) tahap pembentukan rule. Sebagian besar dari keseluruhan waktu yang dibutuhkan dalam proses pencarian large itemset (yaitu rata-rata 99; ). Pencarian large itemset dapat menggunakan algoritme Apriori, AprioriTid ataupun AprioriHybrid. Pada tugas akhir ini, perangkat lunak pencarian association rule dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Perangkat lunak ini dapat digunakan sebagai landasan uji coba untuk mencari associatiion rule antara atribut-atribut biner dalam basis data. Uji coba yang dilakukan menunjukan bahwa di antara algoritme Apriori, AprioriTid dan AprioriHybrid, tidak ada yang bersifat dominan (memiliki kinerja yang paling baik).