Kesejahteraan merupakan hak untuk setiap rakyat. Rakyat dikatakan sejahtera apabila telah terpenuhi kebutuhannya baik material, spiritual dan sosial. Salah satu indikator pengukur kesejahteraan adalah Indeks Kesejahteraan Rakyat (IKraR) yang terdiri dari 3 dimensi yaitu keadilan Sosial, Keadilan Ekonomi dan Demokrasi. Menurut data BPS, 32,53 juta jiwa (14,15%) penduduk Indonesia termasuk populasi penduduk miskin. Sehingga dibutuhkan monitoring. Salah satu upaya untuk memonitoring dan melihat pemerataan berdasarkan kemiripan adalah dengan peta dan salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode Self Organizing Map (SOM). Penelitian ini mengambil data dari BPS, dan Statistik Profil Wisatawan Nusantara Kemenpar tahun 2016. Implementasi SOM ini dilakukan dengan pembuatan peta klaster kesejahteraan, dengan tahapan yaitu menghitung euclidean distance, menentukan winner dan neuron neighboring, memperbaharui bobot, serta memperbaharui learning rate dan radius. Hasil yang didapat dari penelitian ini berupa visualisasi empat peta klaster kesejahteraan yaitu 3 peta dimensi IKraR dan peta keluruhan indikator dari hasil klaster SOM dimana provinsi yang memiliki warna sama berada pada satu klaster. Pada penelitian ini didapatkan learning rate yang baik pada data kesejahteraan yaitu 0.4 dengan 500 iterasi, serta berdasarkan penghitungan Davies-Bouldin index didapatkan bahwa hasil cluster terbaik pada penelitian ini berada saat radius =5 dengan nilai DBI sebesar 2.137706. Dari penelitian ini, dapat di disimpulkan bahwa learning rate yang terlalu besar, akan menyebabkan hasil klaster menjadi tidak beraturan, sedangkan learning rate yang terlalu kecil membuat jumlah iterasi terlalu besar. Selain itu semakin kecil nilai DBI, maka semakin baik klaster yang diperoleh dari hasil pengelompokan.
Kata kunci: Self Organizing Map, Clustering, Kesejahteraan Rakyat, Davies-Bouldin Index