Penyelenggaraan Ujian Nasional (UN) untuk setiap kabupaten/kota di Indonesia dilakukan sebagai salah satu evaluasi dalam peningkatan mutu pendidikan yang telah diterapkan. UN diharapkan memiliki hubungan erat dengan pencapaian Indeks Pembangunan Manusia (IPM) setiap kabupaten/kota di Indonesia. Pengelompokan kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan nilai UN dilakukan dengan tujuan untuk memprediksi kelompok (cluster) dari kabupaten/kota yang tidak memiliki nilai UN yaitu Administrasi Kepulauan Seribu, Nduga, Puncak, dan Intan Jaya. Cluster dari kabupaten/kota yang tidak memiliki nilai UN tersebut diprediksi berdasarkan karakteristik dari cluster kabupaten/kota berdasarkan IPM. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data nilai rata-rata dan nilai standar deviasi dari setiap mata pelajaran UN jurusan Ilmu Pengetahuan Alam (IPA) SMA/MA serta nilai IPM. Metode yang digunakan untuk mengelompokkan kabupaten/kota dalam penelitian ini adalah K-means clustering dengan jumlah cluster (k) yang terpilih untuk mengelompokkan kabupaten/kota sebanyak 5 cluster berdasarkan metode Elbow dan pengukuran kualitas clustering. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah cluster (k) yang terpilih untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Indonesia sebanyak 5 cluster, dimana Kota Administrasi Kepulauan Seribu termasuk anggota dari cluster V, sedangkan ketiga kabupaten lainnya diprediksi termasuk anggota dari cluster I. Kata Kunci: K-means, Clustering, Data Mining, Indeks Pembangunan Manusia, Ujian Nasional.