Perkembangan teknologi dan informasi yang pesat menuntut berbagai macam industri untuk menerapkan teknologi informasi dalam berbagai aktivitas bisnisnya salah satunya pengolahan dan penyimpanan data. Retail pada umumnya menghasilkan dan menyimpan berbagai macam data dari aktivitas bisnisnya seperti data transaksi, persediaan, dan data supplier. Minimarket X menyimpan berbagai macam data tersebut dalam database. Tidak dilakukannya pengolahan data lebih lanjut dapat menyebabkan terabaikannya informasi tersembunyi yang ada pada kumpulan data tersebut. Minimarket X masih belum memanfaatkan kumpulan data yang tersimpan salah satunya dalam mengidentifikasi deadstock. Pada penelitian ini, data mining diterapkan guna mengklasifikasikan item ke dalam 3 kategori yaitu fast, slow, dan non moving item. Metode yang digunakan adalah classification dengan menerapkan FSN Analysis. Data mining dilakukan dengan menggunakan bantuan Microsoft Excel. Informasi hasil data mining selanjutnya digunakan sebagai dasar dalam mengambil keputusan untuk mengatasi deadstock. Hal ini dilakukan dengan menerapkan kombinasi FSN Analysis dengan XYZ Analysis. Hasil dari penelitian ini merupakan informasi hasil identifikasi deadstock berupa daftar non moving item. Berdasarkan kombinasi analisis maka didapatkan solusi untuk mengatasi deadstock berupa daftar non moving item yang harus diprioritaskan untuk dihentikan penjualannya. Selanjutnya kebijakan penanganan sisa stock dibuat sebagai dasar dalam mengatasi kumpulan sisa stock yang masih tersimpan.