D ata mahasiswa yang dimiliki dan disimpan di jurusan Teknik Informatika Universitas Trisakti sangat banyak sekali. Sayangnya hal ini belum tersentuh oleh bidang ilmu yang menjadi salah satu ilmu yang diterapkan dalam jurusan Tekniklinformatika yaitu data mining. Data mining merupakan bidang ilmu yang mengkhususkan pada penggalian informasi dalam tumpukan data. Informasi yang dapat digali dari data-data tersebut salah satunya adalah mengenai kelulusan tepat waktu atau tidak dari mahasiswa baru.Tingkat kelulusan yang menjadi salah satu penilaian akreditasi sebuah jurusan, menjadikan teknik data mining yaitu Naive Bayes Classifier (NBC) dapat memberikan informasi melalui proses prediksi. Prediksi kelulusan mahasiswa dengan algoritma naive bayes classifier dilakukan menggunakan data-data mahasiswa yang sebelumnya. Data mahasiswa sebelumnya yang telah melewati masa studi digunakan sebagai data training untuk memprediksi data mahasiswa yang barn sebagai data uji. Input dari sistem ini adalah data induk mahasiswa dan data wisuda mahasiswa. Sampel mahasiswa angkatan 2007-2008 yang sudah dinyatakan lulus akan digunakan sebagai data training. Cross validation digunakan untuk mendapatkan data target dalam mencari nilai akurasi, presisi dan recall. Data input akan diproses menggunakan teknik data mining algoritma Naive Bayes Classifier (NBC).Hasil yang didapat dari aplikasi yang dibangun, untuk memprediksi kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma NBC menunjukan hasil rataarat akurasi yang baik yaitu 72%, recall sebesar 70% dan presisi 78.8%. Nilai akurasilitu merupakan nilai akurasi tertinggi dalam pengujian dengan menggunakan 40 data training dan 10 data uji. Dengan hasil tersebut diharapkan aplikasi ini dapat digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa di tahun-tahun yang baru.