<![CDATA[Pertumbuhan industri kosmetik di Indonesia yang semakin pesat meningkatkan volume dan variasi transaksi penjualan, sehingga pelaku usaha ritel kosmetik dituntut memahami pola pembelian konsumen guna menyusun rekomendasi produk, strategi cross-selling, serta penataan rak yang tepat sasaran. Penelitian ini menerapkan Market Basket Analysis melalui Algoritma Apriori dan FP-Growth untuk membentuk Association Rule dari 355 transaksi penjualan 13 jenis produk kosmetik. Nilai minimum support 5% dan minimum confidence 30% dipilih agar kombinasi item berfrekuensi sedang tetap tercakup dalam analisis, namun pola yang bersifat kebetulan dapat dihindari. Kedua algoritma menghasilkan 89 frequent itemset dan 21 Association Rule yang identik, menegaskan bahwa perbedaan keduanya hanya terletak pada strategi pencarian, bukan pada akurasi maupun kelengkapan hasil. Pola asosiasi paling signifikan (lift ratio > 1) ditemukan pada pasangan Toner dengan Sunscreen, Eyeliner dengan Powder, Toner dengan Foundation, serta Foundation dengan Mascara, yang menunjukkan keterkaitan pembelian positif antar produk skincare maupun makeup. Aturan-aturan tersebut diterjemahkan menjadi empat paket bundling siap terap, yaitu Rutinitas Skincare Dasar, Base Makeup Wajah, Makeup Mata & Wajah, serta Lip & Glow. Secara manajerial, keempat paket bundling ini dapat dimanfaatkan pelaku usaha ritel kosmetik untuk mendukung strategi cross-selling, efisiensi penataan rak, dan peningkatan nilai transaksi rata-rata pelanggan.]]>
Copyrights © 2026
