CV Jaya Agung menghadapi permasalahan serius terkait penumpukan dead stock yang menghambat efisiensi operasional dan menurunkan potensi penjualan. Untuk mengatasi hal ini, penelitian ini mengembangkan strategi mixed bundling dengan menggabungkan produk laku dan produk yang tidak laku dalam satu paket penjualan. Strategi ini dikembangkan menggunakan algoritma FP-Growth untuk menambang pola pembelian pelanggan dari data penjualan toko online. Analisis pendekatan segmentasi produk digunakan untuk mengidentifikasi kategori produk, sedangkan metode cosine similarity membantu menyarankan bundling untuk produk dead stock yang tidak memiliki riwayat penjualan. Sistem rekomendasi bundling divisualisasikan melalui aplikasi Streamlit yang terintegrasi dengan database MySQL, sehingga pengguna dapat memperbarui data secara dinamis. Proses validasi dilakukan oleh pihak internal CV Jaya Agung untuk menilai relevansi bundling terhadap karakteristik masing-masing toko. Selanjutnya, bundling terbaik diuji melalui survei pelanggan untuk mengetahui tingkat ketertarikan pasar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis data mining seperti FP-Growth dan pendekatan segmentasi produk efektif dalam membantu pengambilan keputusan strategi penjualan yang berdampak pada peningkatan perputaran stok dan efisiensi operasional.