Fuzzy C-Means (FCM) merupakan salah satu teknik klaster yang keberadaansetiap datanya ditentukan oleh derajat keanggotaan. Untuk mengoptimalkan hasilpengelompokan, maka perlu dilakukan validasi jumlah klaster menggunakan Partition Coefficient (PC) dan Classification Entropy (CE). Setelah memperolehklaster optimal, selanjutnya perlu dilihat kembali elemen/anggota setiap klasteryang perlu diprioritaskan, yaitu dengan melakukan pemeringkatan dari setiapklaster yang akan menentukan alternatif prioritas menggunakan metode SimpleAdditive Weighting (SAW). Tujuan penelitian ini adalah memperoleh hasilpengelompokan dari metode FCM dan hasil pemeringkatan dari metode SAWyang optimal menggunakan indeks validitas PC dan CE dari data indikator kesejahteraan rakyat pada 56 kabupaten/kota di Pulau Kalimantan tahun 2020. Berdasarkan hasil analisis, metode FCM menggunakan indeks validitas PC danCE menghasilkan kesimpulan yaitu jumlah klaster optimal sebanyak dua klasteryaitu klaster pertama beranggotakan 28 kabupaten/kota di Pulau Kalimantan danklaster kedua beranggotakan 28 kabupaten/kota di Pulau Kalimantan. Sedangkan,pemeringkatan metode SAW dari pengelompokan yang optimal menghasilkankesimpulan berupa urutan prioritas kabupaten/kota di Pulau Kalimantan menurutklasternya untuk ditindaklanjuti oleh pemerintah.