Performa yang baik bagi seorang mahasiswa merupakan hal yang penting, karena bisa mempengaruhi indeks akhir mahasiswa tersebut. Tetapi performa mahasiswa pada umumnya terlihat pada akhir semester. Sehingga apabila mahasiswa yang memiliki performa yang kurang tidak mendapatkan kesempatan untuk memperbaiki . Oleh karena itu, perlu adanya analisis lebih awal terhadap mahasiswa yang memiliki performa yang kurang. Karena sebagian aktivitas mahasiswa pada saat ini berada di LMS, maka log aktivitas LMS setidaknya bisa mencerminkan performa mahasiswa. Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi dalam penelitian ini adalah naive bayes. Naïve bayes dipilih karena memiliki performa cukup baik untuk ukuran dataset yang berukuran kecil berdasarkan hasil recall dan akurasi. Dataset yang digunakan adalah berupa data dari aktivitas LMS kelas Pemodelan dan Implementasi Basis Data Telkom University. Algoritma Naive Bayes berhasil memprediksi performa mahasiswa lebih awal dan memberikan informasi mahasiswa mengalami perubahan performa. Untuk performa algoritma naive bayes dalam klasifikasi dataset penelitian ini menghasilkan performa cukup baik dengan akurasi tertinggi 93%.