ABSTRAKSI: Clustering merupakan proses pengelompokan data dalam kelas-kelas atau cluster-cluster sehingga data dalam suatu klaster memiliki tingkat persamaan yang tinggi satu sama lainnya, tetapi sangat berbeda dengan data dalam klaster lain. Dalam tugas akhir ini, proses pengklasterannya dilakukan menggunakan metode Fuzzy C-Means. Sebelum proses pengklasteran dilakukan adalah melakukan proses pengolahan data menjadi kumpulan teks yang disebut dengan Teat Mining. Pada proses text mining ini, hasil kumpulan teks berupa kata-kata yang diberi bobot-bobot berupa indeks dari kemunculan kata-kata tersebut. Untuk mengevaluasi kualitas hasil dari klastering menggunakan konsep Cluster Validity XB (Xie-Beni) Index yaitu dengan menghitung kepadatan data dalam klaster dan juga jarak separasi minimum dari klaster-klaster.Kata Kunci : Clustering, Fuzzy C-Means, Text Mining, XB IndexABSTRACT: Clustering is a method of organizing and managing data into classes or cluster that data in a cluster will be in a high equality each other, but it will be different with another in other cluster. In my pilot project, process of clustering, it is used method Fuzzy C-Means. Before the process occurs, first, it does processing data into collection of text, such as words, then it is given a weigth parameter, that’s index from how many times each words appears. To evaluate the quality of clustering, it is used a concept validating cluster of XB (Xie-Beni) Index, namely it counts data density in cluster and distance of minimum separity from those cluster.Keyword: Clustering, Fuzzy C-Means, Text Mining, XB Index