<p><strong>Abstrak : </strong>Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan prestasi menggunakan teknik <em>data mining </em>dengan metode clustering K-Means. Hasil pengelompokkan mahasiswa diharapkan menjadi indikator bagi lembaga Politeknik LP3I Bandung dan pembimbing akademik mahasiswa dalam melakukan bimbingan terhadap mahasiswa. Metode penelitian yang digunakan adalah menggunakan metode standar <em>data mining</em> yaitu <em>Cross Industry Standard Process for Data</em> Mining (CRISP-DM), dengan pemodelan yang digunakan adalah metode <em>clustering,</em>&nbsp; dimana pengklusteran merupakan pengelompokan record pengamatan, atau memperhatikan dan membentuk kelas objek-objek yang memiliki kemiripan. Sedangkan K-<em>Means</em> merupakan algoritma yang berisi tahapan dari pengelompokkan. Berdasarkan hasil penelitian bahwa pengelompokkan menggunakan <em>Clustering K-Means </em>cukup efektif, Dari 368 data/mahasiswa terbentuk empat kelompok yang terdiri dari kluster pertama 13 data, kluster kedua 27 data, kluster ketiga 142, dan kluter keempat 186 data.</p>