Data aktivitas pada Learning Management System (LMS) yang digunakan di Universitas XYZ mengalami pertumbuhan yang signifikan dan tidak terbendung. Hal ini menimbulkan tantangan dalam pemrosesan dan analisis data tersebut. Penelitian ini melakukan pemrosesan data aktivitas mahasiswa secara streaming dan analisis untuk menemukan pola aktivitas mahasiswa di LMS. Pola aktivitas yang diidentifikasi menggunakan snapshot pada periode minggu pertama perkuliahan, minggu Ujian Tengah Semester (UTS), minggu sebelum Ujian Akhir Semester (UAS), dan pada saat minggu UAS. Analisis dilakukan dengan algoritma data mining menggunakan teknik clustering dengan mengambil snapshot data pada mata kuliah Metodologi Penelitian dan Penulisan Ilmiah semester genap 2018/2019. Algoritma dari teknik clustering yang disimulasikan adalah K-Means dan agglomerative hierarchical clustering dengan menggunakan evaluasi silhouette index untuk menentukan pola dengan jumlah cluster yang sesuai. Dari eksperimen terhadap algoritma clustering, algoritma agglomerative hierarchical clustering menjadi algoritma terbaik dalam mengelompokan aktivitas mahasiswa pada periode minggu pertama, minggu UTS, minggu sebelum UAS, dan minggu UAS. Hasil clustering memperlihatkan bahwa terdapat perbedaan pola aktivitas antara periode minggu pertama, minggu UTS, minggu sebelum UAS, dan minggu UAS, di mana terjadinya peningkatan aktivitas dan terdapat perbedaan pola cluster menjelang minggu UAS. Secara umum, pola cluster terdiri dari mahasiswa yang tidak self-regulated dan mahasiswa yang self-regulated. Mahasiswa yang tidak self-regulated dapat dilakukan intervensi oleh dosen untuk dapat meningkatkan pembelajarannya.