Analisa Kepentingan atribut data pada Klasifikasi Heregistrasi Mahasiswa STMIK Widya Pratama - Dadang Aribowo; Ivandari Ivandari (IC-Tech, 2019)
Mahasiswa merupakan aset  yang paling berharga dalam sebuah perguruan tinggi swasta (PTS). Karena  sebagian  besar  pendapatan  serta  biaya  operasional  PTS  didapatkan  dari  mahasiswa. Banyaknya mahasiswa yang melakukan heregistrasi jelas akan menjadi angin segar bagi lembaga. Dalam  5  tahun  terakhir  tercatat  sekitar  20%  calon  mahasiswa  STMIK  Widya  Pratama  tidak melakukan heregistrasi. Data terakhir pada 31 Agustus 2018 tercatat ada 32,7% pendaftar belum melakukan  heregistrasi.  Penurunan  jumlah  mahasiswa  dapat  mempengaruhi  stabilitas  keuangan lembaga  utamanya  sekolah  tinggi  swasta.  Analisa  terhadap  algoritma  terbaik  untuk  klasifikasi heregistrasi mahasiswa pernah dilakukan dan membuktikan bahwa decision tree C45 merupakan algoritma  dengan  tingkat  akurasi  terbaik.  Pengetahuan  dini  terhadap  calon  mahasiswa  yang mungkin  tidak  akan  melakukan  heregistrasi  dapat  menjadi  acuan  lembaga  untuk  melakukan tindakan guna mempertahankan mahasiswa. Pencatatan data mahasiswa yang tersusun rapi dapat digunakan  pihak  manajemen  untuk  melakukan  analisa  terhadap  karakteristik  serta  penyebab mahasiswa tidak melakukan heregistrasi.  Penelitian ini akan melakukan analisa terhadap semua data  dan  atribut  data  yang  ada.  Metode  yang  digunakan  dalam  pembobotan  adalah  information gain  yang  telah  terbukti  dapat  mengatasi  dataset  dengan  jenis  atribut  yang  banyak. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan bahwa atribut pekerjaan orang tua merupakan atribut dengan tingkat kepentingan tertinggi. Sedangkan atribut status sipil merupakan atribut dengan tingkat kepentingan paling rendah.