Pengelompokkan data mahasiswa berdasarkan kriteria Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), penghasilan total orang tua, dan jumlah tanggungan keluarga dapat membantu dalam proses penerimaan beasiswa. Metode yang bisa digunakan untuk pengelompokkan data mahasiswa ini adalah K-Means Clustering. Metode K-Means Clustering berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama. Data mahasiswa dikelompokkan menjadi tiga cluster yaitu menerima, dipertimbangkan, dan tidak berhak menerima beasiswa. Kemudian setiap cluster diklasifikasikan berdasarkan kriteria mana yang lebih diprioritaskan. Cluster dengan nilai terbesar pada centroid akhir merupakan cluster yang direkomendasikan menerima beasiswa, sedangkan cluster dengan nilai terkecil pada centroid akhir merupakan cluster yang tidak berhak menerima beasiswa. Pengujian sistem dilakukan sebanyak 40 kali percobaan terhadap 48 data mahasiswa untuk mendapatkan presisi hasil implementasi metode K-Means Clustering. Nilai presisi dihitung dengan Error Presisi, dengan membandingkan data hasil clustering dari 40 percobaan. Hasil perhitungan Error Presisi pada hasil klasifikasi berdasarkan IPK adalah 0,118 dan berdasarkan penghasilan orang tua adalah 0,076. Nilai Error Presisi yang rendah menunjukkan bahwa nilai presisinya tinggi. Nilai presisi tinggi menunjukkan ketetapan data pada setiap percobaan dengan menggunakan tiga cluster juga tinggi.