Clustering merupakan salah satu metode dalam Data Mining yang bertujuan untuk mengelompokkkan objek berdasarkan karakteristik yang dimilikinya. Salah satu metode dalam analisis klaster yaitu Metode K-Prototype. Algoritma ini menangani clustering data yang memiliki atribut campuran bertipe numerik dan kategorikal. Pada penelitian ini dilakukan klasterisasi menggunakan K-Prototype dengan mengkombinasikan algoritma metaheuristik Flower Pollination Algorithm(FPA) untuk menentukan parameter k sebagai jumlah klaster terbaik, serta menggunakan uji beda hasil klaster numerik (Kruskal-Wallis) dan kategorik (Chi-Square). Tujuan dari penelitian ini yaitu memperoleh hasil jumlah klaster terbaik menggunakan FPA dan klasterisasi kelurahan di Kota Gorontalo berdasarkan faktor penyebab Diabetes Melitus menggunakan K-Prototype. Pada penelitian ini diperoleh hasil klaster terbaik menggunakan FPA yakni 3 klaster dengan nilai fitness sebesar -0.501. Sedangkan pada pengelompokkan kelurahan menggunakan K-Prototype dimana klaster 1 terdiri dari 9 kelurahan, klaster 2 terdiri dari 11 kelurahan, dan klaster 3 terdiri dari 30 keluarahan. Selanjutnya untuk hasil Uji Kruskal-Wallis dan Uji Chi-Square mendapatkan 4 variabel yang memiliki perbedaan secara signifikan antar klaster. Ke-4 variabel tersebut yaitu Usia (X4), Gula Darah Sewaktu (X5), Lingkar Perut (X6), dan Indeks Massa Tubuh (X7).