Abstrak— Ribuan Peraturan Kementerian yang ditemukan di

Indonesia menunjukkan bahwa jumlahnya besar. Peraturan-
peraturan yang dibuat ini ditujukan untuk beragam bidang agar

dapat ditegakkan demi kepentingan umum. Baru-baru ini telah
ditemukan bahwa jumlahnya semakin meningkat dan beberapa
sudah tidak lagi ditegakkan. Clustering dalam data mining dapat
digunakan untuk mengetahui fokus permasalahan apa yang
sering dibahas pada setiap kementerian. Metode yang akan
dipakai untuk clustering data peraturan-peraturan kementerian
adalah algoritma K-Means. K-Means merupakan metode data
clustering non hirarki yang mempartisi data ke dalam cluster
sehingga data yang mempunyai karakteristik yang sama akan
dikelompokkan ke dalam satu cluster, sedangkan data yang
mempunyai karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan ke
dalam cluster lain. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan
tahap pengambilan data, pembersihan data, pemrosesan data,
dan visualisasi hasil. Hasil dari penelitian ini adalah
pengelompokan Peraturan Kementerian terbaik menjadi empat

cluster yang memiliki nilai inertia 405.142786991133. Cluster 0
adalah kumpulan peraturan tentang pemberdayaan anak,
perempuan, dan korban kekerasan. Cluster 1 adalah kumpulan
peraturan tentang kebijakan lingkungan baik flora dan fauna.
Cluster 2 adalah kumpulan peraturan yang berkaitan dengan
keilmuan dan keprofesian. Cluster 3 adalah kumpulan peraturan
yang berkaitan dengan keselamatan ekonomi kreatif di bidang
pariwisata.