Penerimaan mahasiswa baru merupakan aktivitas penting perguruan tinggi untuk memperoleh mahasiswa baru. Dalam penerimaan calon mahasiswa baru sering terjadi tidak dilakukannya heregistrasi oleh pendaftar. Hal ini juga terjadi dalam penerimaan mahasiswa baru di UNISNU Jepara. Universitas belum memiliki cara untuk mengetahui kemungkinan calon mahasiswa baru cenderung akan heregistrasi atau tidak. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka diterapkan algoritma Naive Bayes untuk melakukan prediksi apakah calon mahasiswa baru cenderung akan heregistrasi atau tidak. Dataset yang digunakan pada penelitian ini diambil dari data PMB tahun 2019-2020. Dataset awal yang diperoleh sebanyak 3.969 record dengan 18 (delapan belas) atribut dengan rincian 1 (satu) atribut ID yaitu nama, 16 (enam belas) atribut reguler yaitu tahun pendaftaran, gelombang pendaftaran, jalur pendaftaran, program kelas, status awal pendaftaran, jenis kelamin, usia, prodi, kota asal, pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, penghasilan orangtua, jenis sekolah asal, jurusan sekolah asal, nilai UN, informasi pendaftaran, dan 1 (satu) atribut kelas yaitu status heregistrasi. Kemudian dilakukakan pre-processing data sehingga dataset yang akan digunakan menjadi 2.853 record dengan 14 (empat belas) atribut dengan rincian 1 (satu) atribut ID yaitu nama, 12 (dua belas) atribut reguler yaitu tahun pendaftaran, program kelas, jenis kelamin, usia, prodi, kota asal, pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, penghasilan orangtua, jurusan sekolah asal, nilai UN, informasi pendaftaran, dan 1 (satu) atribut kelas yaitu status heregistrasi. Dataset tersebut diolah menggunakan algoritma Naive Bayes serta dilakukan pengujian menggunakan confusion matrix dan kurva ROC (Receiver Operating Characteristic) menggunakan tools RapidMinner. Diperoleh nilai akurasi sebesar 92,67% dan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 0,841 yang dikategorikan sebagai klasifikasi yang baik.