Industri pakaian saat ini menghadapi persaingan ketat dan tantangan deadstock yang berdampak negatif pada keuangan perusahaan. Toko pakaian HDLV secara khusus mengalami masalah stok yang tidak terjual, penempatan produk yang kurang strategis, dan kebutuhan akan strategi bundling produk yang efektif. Deadstock menyebabkan pemborosan sumber daya dan menurunkan profitabilitas, sementara penempatan produk yang tidak optimal mengurangi visibilitas produk yang berpotensi laris. Solusi yang diusulkan melibatkan analisis pola pembelian konsumen menggunakan algoritma Apriori untuk mengidentifikasi tren pembelian, meramalkan permintaan, dan mengelola inventaris produk. Berdasarkan hasil analisis pola pembelian konsumen dengan algoritma Apriori, terdapat 5 produk pakaian yang memiliki nilai support diatas dan merupakan produk pakaian dengan penjualan terbanyak. Produk tersebut adalah Custom Amount dengan jumlah penjualan sebanyak 146 buah dan support sebesar 10,41%, RIC Earth Tone Black Tee dengan jumlah penjualan sebanyak 91 buah dan support sebesar 6,49%, RIC Reflective White Outline Black Tee dengan jumlah penjualan sebanyak 78 buah dan support sebesar 5,56%, RIC Classic Jewel Black Tee dengan jumlah penjualan sebanyak 75 buah dan support sebesar 5,35%, RIC Reflective Black Outline White Tee dengan jumlah penjualan sebanyak 71 buah dan support sebesar 5,06%. Hasil implementasi solusi menunjukkan bahwa analisis tersebut berhasil membentuk 20 aturan asosiasi, dengan 7 aturan yang memenuhi kriteria support dan confidence. Dengan demikian, toko pakaian HDLV dapat mengurangi deadstock, meningkatkan penempatan produk, dan merancang strategi bundling yang lebih efektif, sehingga meningkatkan daya saing dan kinerja bisnisnya.