Pesatnya perkembangan teknologi berdampak pada bagaimana data dikumpulkan. Tingkat produktivitas data yang tinggi akan menjadi sia-sia apabila tidak diikuti dengan kemampuan mengolah data yang dapat menghasilkan informasi yang membantu perkembangan organisasi. Penelitian ini bertujuan membantu Bagian Promosi UNKRISWINA SUMBA dalam memetakan karakteristik dari sekolah sasaran kemudian memberikan alternatif strategi promosi sebagai masukkan dalam merumuskan bentuk promosi institusi. Data yang digunakan berupa data mahasiswa yang telah mendaftar di UNKRISWINA SUMBA sejak tahun 2016 – 2020. Pengolahan Data menggunakan konsep data mining dengan mengaplikasikan algoritma K-Means. Algoritma K-Means digunakan untuk clustering sekolah sasaran promosi sebanyak 4 klaster. Penentuan klaster dilakukan menggunakan elbow method untuk mengetahui nilai k yang optimal untuk melakukan perhitungan. Berdasarkan hasil pengolahan berdasarkan algoritma K-Means diketahui bahwa sebanyak 8 sekolah yang berada pada klaster 0 adalah sekolah dengan siswa terbanyak yang mendaftar pada UNKRISWINA SUMBA, 76 sekolah yang berada pada klaster 1 adalah sekolah dengan siswa paling sedikit yang mendaftar pada UNKRISWINA SUMBA, 21 sekolah yang berada pada klaster 2 adalah sekolah dengan siswa cukup banyak yang mendaftar pada UNKRISWINA SUMBA, serta 1 sekolah yang berada klaster 3 adalah sekolah dengan siswa yang juga cukup banyak yang mendaftar pada UNKRISWINA SUMBA namun berfokus pada program studi Ekonomi Pembangunan dan Manajemen.