SMA Giki 1 memiliki jumlah siswa kelas X yang banyak dan kebutuhan untuk memberikan rekomendasi kelas berdasarkan minat siswa dalam mata pelajaran saat ini dilakukan secara konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk membantu sekolah membuat keputusan yang lebih tepat dalam pemilihan kelas. Penelitian ini mengimplementasikan sebuah sistem rekomendasi web. Sistem rekomendasi dibangun menggunakan metode K-Means Clustering dan diintegrasikan ke dalam web menggunakan Tkinter sebagai pustaka GUI standar pada Python. Implementasi ini bertujuan memudahkan sekolah dalam menentukan rekomendasi kelas untuk siswa. Hasil dari algoritma K-Means menghasilkan 4 cluster yaitu pada cluster 1 direkomendasikan kelas dengan minat dan performa akademik yang baik dalam Bahasa Indonesia, IPS, dan Matematika, pada cluster 2 direkomendasikan kelas dengan minat dan performa akademik yang baik dalam Bahasa Inggris, pada cluster 3 direkomendasikan kelas dengan minat dan performa akademik yang baik dalam Bahasa Indonesia dan IPA, dan cluster 4 direkomendasikan kelas dengan minat dan performa akademik yang baik dalam Bahasa Inggris dan IPA, dengan hasil Silhouette Score memberikan skor 0.6233 yang menunjukkan perhitungan skor berada pada angka 0 bahwa titik data berada di atau sangat dekat dengan batas antara 2 cluster dan persebaran kelompok berada dekat dari titik data pusat cluster masing-masing.