Kemiskinan adalah suatu keadaan dimana seseorang tidak mampu untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti sandang pangan, tempat tinggal, pendidikan dan kesehatan yang layak. Kemiskinan dapat disebabkan oleh kelangkaan alat pemenuh kebutuhan dasar, ataupun sulitnya akses terhadap pendidikan dan pekerjaan. Provinsi Kalimantan Timur merupakan salah satu provinsi yang membuat kebijakan pemerintah untuk kemajuan kota ini. kebijakan yang ada bertujuan untuk mengurangi permasalahan angka kemiskinan. Data mining merupakan sebuah istilah yang dapat di pergunakan untuk memecah penemuan pengetahuan di dalam sebuah database. metode Data mining yang dapat digunakan salah satunya yaitu K-nearest Neighbor, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja K-nearest neigbor dalam pengklasifikasian tingkat kemiskinan keluarga dengan 13 variabel. Data yang digunakan untuk klasifikasi ini adalah data penduduk kota samarinda dengan jumlah data 220 keluarga.hasil dari evaluasi menggunakan root mean squere error dan confusion matriks dengan acuan akurasi, error rate dan recall. diperoleh nilai akurasi sebesar 98.63%, nilai error rate 1,36%, dan nilai recall yaitu 98.25% pada kelas miskin dan 99.06% pada kelas tidak miskin.dapat ditarik kesimpulan dari penelitan ini bahwa kinerja algoritma untuk analisis pengklasifikasian tingkat kemiskinan keluarga menggunakan metode k-nearest neigbor mempunyai nilai akurasi tinggi dan nilai error yang rendah.