Pendidikan sejak usia dini merupakan salah satu cara untuk menstimulasi potensi anak. Hal ini dijelaskan dalam Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional menyatakan bahwa Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) adalah suatu upaya pembinaan yang ditujukan kepada anak sejak lahir sampai dengan usia enam tahun yang dilakukan melalui pemberian rangsangan pendidikan untuk membantu pertumbuhan dan perkembangan jasmani dan rohani agar anak memiliki kesiapan dalam memasuki pendidikan lebih lanjut. Badan Akreditasi Nasional Pendidikan Anak Usia Dini dan Pendidikan Non Formal yang selanjutnya disebut BAN PAUD dan PNF adalah badan evaluasi mandiri yang menetapkan kelayakan program dan/ atau satuan PAUD dan PNF. BAN PAUD dan PNF dibentuk berdasarkan Permendikbud Nomor 52 tahun 2015 tentang Badan Akreditasi Nasional Pendidikan Anak Usia Dini dan Pendidikan Non Formal yang merupakan pengganti dari Permendikbud 59 tahun 2012. Peningkatan kualitas pelaksanaan Akreditasi PAUD dan PNF dapat dilakukan dengan cara meningkatkan ketersediaan layanan akreditasi pendidikan nonformal. Hal lain yang dapat dilakukan Meningkatkan kualitas pelaksanaan akreditasi PAUD adalah dengan memberikan kepastian dan keterjaminan memperoleh layanan akreditasi pendidikan nonformal serta meningkatkan sistem tata kelola yang handal dalam menjamin terselenggaranya layanan akreditasi pendidikan nonformal. Penelitian ini menggunakan teknik data mining dalam memprediksi status akreditasi satuan pendidikan PAUD. Pertama, preprocessing digunakan untuk mendapatkan dataset yang berkualitas. Kedua, data diproses untuk mendapatkan serangkaian prediksi. Dilangkah ini kedua algoritma data mining diterapkan, yaitu Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma C4.5 dengan tujuan untuk mengetahui kinerja dari kedua algoritma dengan tingkat akurasi yang lebih besar akan direkomendasikan dalam menyelesaikan masalah prediksi terakreditasinya satuan pendidikan PAUD di BAN PAUD dan PNF Provinsi DKI Jakarta. Lalu yang Ketiga, hasilnya akan di Conffusion Matrix untuk memvalidasikan nilai akurasi hasil prediksi. Dan hasil penilaian meunjukkan bahwa metode Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes sama sama bisa di gunakan untuk memprediksi status akreditasi satuan pendidikan PAUD dengan akurasi 99,00%.