Pembentukan IKM di Kota Samarinda memiliki hambatan seperti sulitnya mendapatkan permodalan, keterbatasan sumber daya manusia yang profesional, dan terbatasnya akses informasi untuk melihat peluang pasar. Persebaran dilakukan agar masyarakat memiliki dasar pertimbangan untuk lokasi pembangunan IKM. Solusi yang dibutuhkan adalah sistem klasterisasi IKM untuk persebaran IKM. Salah satu metode yang bisa dipakai adalah K-Means. K-Means merupakan metode data clustering non hirarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok. Metode jarak yang digunakan ada 4 yaitu Metode uclidean Distance, Manhattan Distance, Minkowski Distance, dan Chebyshev Distance. Proses perhitungan dibagi menjadi 3 jenis cluster yaitu k=2, k=3, dan k=4. Data yang digunakan sebanyak 1.872 data IKM yang dikelompokkan berdasarkan kecamatan dan komoditinya. Hasil perhitungan setiap jenis cluster menghasilkan 12 model cluster.Pengujian yang dilakukan menggunakan pengujian DBI da SC sebagai pengujian clustering. Hasil yang diperoleh dari pengujian DBI clustering terbaik dengan jumlah cluster 4 dengan metode Minkowski Distance sebesar 0,2712 dan pengujian menggunakan metode SC clustering terbaik dengan jumlah cluster 4 dengan metode Euclidean Distance sebesar 0,4125. Cluster 1 kecamatan Samarinda Kota, cluster 2 kecamatan Loa Janan Ilir, kecamatan Palaran, kecamatan Samarinda Ulu, kecamatan Samarinda Utara, kecamatan Sambutan, kecamatan Sungai Kunjang, dan kecamatan Sungai Pinang, cluster 3 kecamatan Samarinda Seberang, cluster 4 kecamatan Samarinda Ilir.