Tingginya jumlah peserta seleksi beasiswa yang tidak lulus, menyebabkan tidak efisiennya penyelenggaraan kegiatan seleksi beasiswa di LPDP. Berdasarkan data hasil seleksi beasiswa, terlihat bahwa persentase kelulusan peserta sangat rendah tiap tahunnya. Pada tahun 2013 proporsi yang tidak lulus seleksi sebesar 54%, sedangkan pada tahun 2014 dan tahun 2015 meningkat menjadi 85% dan 71%. Secara keseluruhan, terdapat 74% pendaftar beasiswa LPDP yang tidak lulus seleksi beasiswa dari tahun 2013 hingga tahun 2015. Hal ini menyebabkan tingginya biaya yang dikeluarkan untuk pelaksanaan seleksi. Jika LPDP bisa memprediksi peluang kelulusan peserta, maka biaya tersebut bisa dikurangi. Teknik klasifikasi pada data mining merupakan teknik yang tepat untuk permasalahan ini. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah knowledge discovery in databases (KDD). Metodologi ini terdiri dari 5 (lima) langkah, yaitu selection, preprocessing, transformation, data mining, dan interpretation / evaluation. Dataset bersumber dari data formulir pendaftaran beasiswa dan hasil wawancara. Proses pemodelan menggunakan software Rapid Miner dan algoritma decision tree. Model yang dihasilkan dievaluasi menggunakan k-fold cross validation. Hasil penelitian ini yaitu LPDP dapat memprediksi peluang kelulusan peserta seleksi.