Sejak terjadi kasus pandemi Coronavirus Disease 2019 atau yang biasa disebut dengan Covid-19, penggunaan transportasi umum perlahan mulai tidak dijadikan opsi sebagai transportasi sebagai upaya untuk mengurangi persebaran cluster corona virus tersebut, oleh karenanya sebagian masyarakat lebih memilih untuk membeli kendaraan pribadi. Namun dikarenakan harga mobil semakin melonjak, maka ada sebagian masyarakat lebih memilih untuk membeli mobil bekas. Pada platform jual beli mobil bekas yaitu OLX Autos Indonesia, permintaan terhadap mobil bekas melonjak sebesar 15% hingga 20%. Maka dari itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui karakteristik cluster yang terbentuk dari dataset penjualan mobil bekas yang diambil dari AtapData (atapdata.ai). AtapData ini merupakan sebuah situs open data di Indonesia yang dapat digunakan untuk penelitian yang berkaitan dengan Data Sains. Model cluster ini dibuat menggunakan algoritma K-Prototypes, Sillhoute Score dan Davies Bouldin Index untuk melakukan evaluasi dari hasil cluster yang dihasilkan. Model clustering ini akan menghasilkan tiga cluster. Hasil dari ketiga klaster akan memiliki sebuah kesamaan yaitu brand yang mendominasi penjualan antara lain Toyota, Honda, Daihatsu, Nissan, dan Mitsubishi. Evaluasi clustering menggunakan metode Sillhouete Score menghasilkan nilai sebesar 0.7744140503593034. Dan untuk evaluasi Davies-Bouldin Index menghasilkan nilai 0. 4999221950856398.
Kata Kunci: Clustering, machine learning, K-Prototypes, Sillhouete Score, Davies Bouldin Index