Dalam mewujudkan perekonomian yang stabil dalam negri, negara Indonesia khususnya menjadikan kegiatan perdagangan ekspor dan impor menjadi penting untuk dilakukan. Indonesia memiliki produk ekspor utama dan potensial yang dijual ke pasar internasional. Dalam prakteknya, kegiatan jual beli ekspor ini menjadikan adanya persaingan yang terjadi antar negara dalam memasarkan produknya di negara importirnya. Persaingan ini dapat dilihat dari banyaknya perbedaan nilai ekspor yang dinyatakan dalam USD yang ada pada negara importir. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kelompok negara pesaing ekspor Indonesia berdasrkan urutan nilai ekspor dalam USD pada sebuh negara importir atau negara tujuan ekspor. Pada penelitian ini menggunakan metode K-Means clustering untuk pengelompokkan negara berdasarkan nilai ekspor. Pengelompokkan negara dilakukan berdasarkan nilai ekspor dan dikelompokkan menjadi 3 cluster, yaitu cluster untuk nilai ekspor tinggi (C2), sedang (C1) dan rendah (C0). Penelitian ini menghasilkan nilai keakuratan sebesar 91,76 %. Dengan nilai akurasi tersebut membuktikan bahwa aplikasi ini dapat digunakan untuk melihat kelompok negara eksportir pesaing.

To create a stable economy in the country, the country of Indonesia in particular makes export and import trade activities important to do. Indonesia has the main and potential export products sold to the international market. In practice, the export and purchase activities make competition between countries in marketing their products in the importing country. This competition can be seen from the many differences in the value of exports expressed in USD that exist in the importing country. This study aims to look at the predictions of Indonesia's export competitor groups based on the order of export value in USD in an importer country or export destination country. In this study using, K-Means clustering method for grouping countries based on export values . Grouping of countries is based on export values and is grouped into 3 clusters, namely clusters for high (C2), medium (C1) and low export values (C0).This study produced an accuracy value of 91.76%. With this value of accuracy, it proves that this application can be used to see groups of competing exporting countries.