Seluruh umat islam di seluruh dunia dan tidak terkecuali di Indonesia pasti memiliki keinginan untuk lebih memperdalam pengetahuan yang terkandung di dalam Al Quran, dimana ketika seseorang memperdalam satu topik tertentu maka besar kemungkinan topik tersebut memiliki keterkaitan dengan topik-topik lain yang terdapat pada Al Qur'an. Oleh karena itu, pada penelitian ini dimaksudkan untuk membuat sistem pencarian asosiasi atau keterkaitan topik pada Al Qur'an. Untuk metode yang digunakan pada penelitian Association Rule Mining ini adalah Multipass Direct Hashing and Prunning (M-DHP), dimana metode ini untuk mengatasi karakteristik dari text database yang memerlukan ruang memory besar ketika menghitung frequent itemset. Proses pembangkitan rule pada M-DHP ini diperoleh melalui pengolahan data transaki yang terbentuk dan kemudian menemukan frequent 1 itemset. Dari frequent 1 itemset ini dilakukan proses partisi yang digunakan untuk menemukan frequent k itemset. Selama proses pembentukan frequent k itemset, secara bersamaan juga melakukan reduksi database transaksi. Setelah seluruh frequent itemset terbentuk, maka tahapan selanjutnya merupakan pembangkitan rule yang digunakan untuk menemukan pola asosiasi topik pada al qur'an. Pengujian rule pada penelitian ini menggunakan rule-rule dengan tingkat akurasi yang kuat berdasarkan pada conviction dan hiper lift ratio, untuk partisi dipilih pada partisi 4. Pemilihan k-partisi yang tidak telalu besar memiliki keunggulan yaitu semakin banyak kombinasi rule yang dihasilkan. Hasil pengujian terbaik ketika minimum support 8% dan minimum confidence 90% dengan hasil 81,8%.