Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) merupakan lembaga yang ditunjuk untuk mengelola data-data cuaca yang diolah menjadi informasi meteorologi dan klimatologi. Namun, harapan terhadap tingkat akurasi data cuaca yang dikelola belum terpenuhi disebabkan belum benarnya proses validasi data cuaca yang mengelompokkan data cuaca valid dan data cuaca yang tergolong suspect. Oleh karenanya, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cara memvalidasi data cuaca dengan menguji algoritma k-NN dan D-NN dengan pendekatan data mining klasifikasi serta K-Medoids dan DBSCAN dengan pendekatan data mining clustering. Proses Knowledge Discovery in Database diterapkan hingga kedua pendekatan data mining diuji untuk mendapatkan cara terbaik yang dijadikan dasar proses validasi data cuaca. Hasil penelitian merekomendasikan algoritma D-NN untuk pendeteksian data suspect karena memiliki nilai specificity lebih baik daripada k-NN sedangkan teknik clustering dengan dua algoritma yang diujikan pada penelitian ini tidak direkomendasikan.