Dewasa ini, Kota Bojonegoro merupakan penyumbang kasus pneumonia pada balita terbesar pada tahun 2012 dengan presentase penemuan penderita pneumonia yang ditangani sebesar 90.17% dan menduduki peringkat pertama se Jawa Timur. Pneumonia adalah infeksi akut yang mengenai jaringan paru-paru (alveoli) yang dapat disebabkan oleh berbagai mikroorganisme seperti virus, jamur dan bakteri. Pneumonia merupakan penyebab dari 15% kematian balita, yaitu diperkirakan sebanyak 922.000 balita di tahun 2015 (www.who.int). Populasi yang rentan terserang pneumonia adalah anak-anak usia kurang dari 2 tahun, usia lanjut lebih dari 65 tahun dan orang yang memiliki masalah kesehatan (malnutrisi, gangguan imunologi). K-means merupakan algoritma yang cukup cepat untuk melakukan pengklasteran. Namun, terdapat masalah pada tahap inisialisasi dari initial seeds dari K-means yang dalam algoritma sederhananya ditentukan secara random, dimana pemilihan initial seeds yang berbeda akan menghasilkan klaster yang berbeda juga. K-means sangat sensitive dalam pembangkitan centroids awal secara random dan K-means sangat sulit untuk mencapai global optimum. Dari permasalahan diatas, dibuatlah suatu penelitian Sistem Informasi Geografis tentang pemetaan Pneumonia balita di Bojonegoro dengan menggunakan Metode Clustering yaitu Metode Simulated Annealing Kmeans (SA-Kmeans) sehingga dapat menentukan tingkat kerawanan rendah, sedang dan tinggi. Evaluasi kuantitatif dilakukan terhadap tiga metode, yaitu Simulated Annealing Kmeans, Algoritma Genetik Kmeans dan Kmeans berdasarkan rata-rata variance cluster dan rata-rata runtime. Rata-rata variance yang dihasilkan sebesar 0.00125 untuk SA-Kmeans, 0.1783 untuk GA-Kmeans, dan 0.00134 untuk Kmeans. Rata-rata runtime menghasilkan 0.564 Detik untuk SA-Kmeans dan 0.120 Detik untuk Kmeans. Maka diperoleh kesimpulan bahwa metode SA-Kmeans merupakan metode terbaik daripada GA-Kmeans ataupun Kmeans dalam hal konsistensi, namun untuk kecepatan runtime Kmeans lebih unggul daripada SA-Kmeans.