Klasifikasi merupakan suatu teknik statistik yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam kelas-kelas yang telah memiliki label dengan membangun suatu model berdasarkan data training. Banyak metode yang dapat digunakan dalam klasifikasi diantaranya yaitu Naïve bayes dan C4.5.Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan (Decision Tree) sedangkan Naïve bayes merupakan metode klasifikasi berbasis probabilitas/peluang.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil klasifikasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes serta mengetahui perbandingan ketepatan klasifikasi pada kedua metode tersebut. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu status kelulusan (Y), jalur masuk (X_1), jenis kelamin (X_2), asal daerah (X_3), IPK (X_4), dan golongan UKT (X_5). Setelah dilakukan analisis didapatkan hasil bahwa rata-rata tingkat akurasi algoritma C4.5 sebesar 61,99% dan tingkat akurasi Naïve Bayes sebesar 69,97%. Sehingga dapat dikatakan bahwa metode Naïve Bayes merupakan metode yang lebih baik dalam mengklasifikasikan status kelulusan mahasiswa dibandingkan dengan metode C4.5