UD. Mekar Sari merupakan salah satu perusahaan penjual pupuk yang berada di Kabupaten Penajam Paser Utara, Kalimantan Timur. Perusahaan ini menyediakan berbagai macam pupuk berkualitas dengan harga terjangkau. Namun, banyaknya data transaksi yang dimiliki hanya dijadikan arsip, padahal jika dikelola dengan baik dapat menghasilkan suatu informasi mengenail pola penjualan pupuk yang sering dibeli konsumen. Pada penelitian ini data transaksi tersebut akan dikelola dengan teknologi data mining menggunakan dua metode asosiasi yaitu Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth untuk mendapatkan Association rule atau aturan asosiasi dan bertujuan untuk melihat algoritma terbaik untuk mencari pola penjualan pupuk. Data yang digunakan sebanyak 349 data transaksi dari 5 jenis pupuk yaitu UREA, NPK, SP 36, ZA dan Organik Granul. Data akan disipakan melalui tahap data selection, data preprocessing dan data transformation agar mudah untuk dianalisis dengan menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth dengan nilai minimum support 35% dan nilai minimum confidence 50% mendapatkan enam aturan asosiasi, yang mana aturan asosiasi yang memiliki nilai confidence terbesar adalah “Jika membeli pupuk SP 36 Maka akan membeli pupuk NPK” dengan nilai confidence sebesar 87.9%. Berdasarkan hasil perbandingan perhitungan manual dengan aplikasi Rapidminer, lift ratio dan persentase akurasi didapatkan bahwa Algoritma FP-Growth merupakan algoritma terbaik dalam kasus penjualan pupuk.