Masih terdapat stok yang menumpuk akibat ada item yang belum terjual, serta dalam menentukan forecast stok masih manual yaitu dengan menghitung sisa stok yang ada di gudang atau warehouse lalu kemudian di cocokkan dengan data pembelian sehingga belum terintegrasi, maka perlu dibuatkan sistem yang dapat terintegrasi antara stok actual dengan jumlah pembelian sehingga lebih akurat dan meminimalisir kesalahan dalam pencatatan sehingga mempermudah dalam strategi forecast stok. Dengan adanya metode algoritma apriori dalam menetapkan stok produk yang nantinya akan di jual dan mengetahui hasil akhir dari analisa data yang di gunakan untuk mengetahui hasil akhir. Data penelitian yang dilakukan selama 1 bulan dengan 28 jenis produk homecare, melakukan wawancara mengenai data yang akan di hitung dan melakukan obsevarsi secara langsung. Data manual yang diberikan untuk di hitung nilai support 20% dan confidence 50% menggunakan metode algoritma apriori, dan menggunakan aplikasi rapidminer memakai 14 data dengan  minimum support 20% confidence 50%.