Bisnis retail merupakan bisnis yang membutuhkan strategi untuk semakin menarik minat konsumen. Strategi yang bisa digunakan yaitu dengan menganalisa data transaksi penjualan agar bisa diketahui kebiasaan konsumen dari barang yang mereka beli. Teknik yang biasa dilakukan oleh toko retail adalah dengan melakukan Market basket Analisys yaitu menganalisa keterkaitan dari barang-barang yang dibeli konsumen dalam satu kali pembelian. Untuk mengetahui kebiasaan konsumen tersebut dibutuhkan algoritma yang bisa melakukan penggalian data terhadap data yang besar  yaitu algoritma FOLD-GROWTH. Algoritma ini lebih cepat dalam proses penggalian data dibandingkan algoritma sebelumnya semisal FP Growth dan Apriori. Algoritma Fold-Growth ini menggunakan struktur data SOTRieIT dan memiliki 4 langkah dalam menggali pola asosiasi yaitu penggalian 1-2 itemset frequent, pemangkasan item-item yang tidak frequent, membangun fp-tree dan penggalian itemset frequent untuk mencari rule. Setelah pola asosiasi ditemukan maka dilakukan penghitungan terhadap kekuatan pola asosiasi dengan nilai lift ratio dan akurasi. Dalam penelitian ini, penggalian data menggunakan data transaksi penjualan dari KPRI UB sebanyak 549 sebagai data latih dan 334 sebagai data uji. Penelitian dilakukan dengan memproses data transaksi penjualan berdasarkan kategori barang yang dibeli konsumen. Hasil dari penelitian dengan menggunakan minimum support sebesar 1%,5%,10% dan minimum confidence sebesar 40%,50%,60% adalah didapatkan nilai lift ratio tertinggi sebesar 13 % dan terendah sebesar 2,35 %. Sedangkan rekomendasi penempatan barang didapatkan 13 rekomendasi..