Universitas Brawijaya menggunakan database sebagai media penyimpanan data-data mahasiswanya yang sangat banyak. Salah satu fakultas yang memiliki jumlah mahasiswa yang besar adalah Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB). Besarnya jumlah mahasiswa ini karena daya tampung untuk penerimaan mahasiswa baru setiap tahunnya semakin besar. Dengan besarnya data yang ada, diperlukan penggunaan data mining untuk pendekatan mengolah, menggali dan menemukan informasi yang tersembunyi pada gudang data tersebut. Dengan didukung penggunaan algoritna FP-Growth (Frequent Pattern Growth) untuk mendapatkan pola penerimaan dan kelulusan. Dalam penelitian ini digunakan data induk mahasiswa FEB untuk mendapatkan pola penerimaan dan kelulusan dari mahasiswa. Asal daerah (Propinsi) merupakan salah satu atribut yang bisa dipakai untuk mendapatkan aspek penunjang dalam penerimaan. Dengan atribut-atribut yang ada diharapkan akan ditemukan tren penerimaan dan kelulusan dengan mencari pola dari penerimaan dan kelulusan.Tren yang ada pada proses penerimaan bisa menjadi dasar pengembangan pasar untuk penyaringan dan promosi ke daerah-daerah yang yangmemiliki tren baik pada FEB, sedangkan untuk tren yang didapat pada kelulusan dapat digunakan sebagai dasar pengembangan jumlah kuota untuk setiap jalur masuk sesuai dengan tren kelulusan yang ada. Dalam penelitian ini dihasilkan bahwa pada pola penerimaan didapat pola yang selalu muncul adalah S9?P1 yang mempunyai nilai support 33,1, confidence 81,7 dan lift ratio 1,078. Sedangkan, pada pola kelulusan didapat pola yang selalu muncul adalah K2?B1 yang mempunyai nilai support 42,92, confidence 80,05 dan lift ratio 1,139.