Analisa Kepentingan atribut data pada Klasifikasi Heregistrasi Mahasiswa STMIK Widya Pratama - Aribowo, Dadang; Ivandari, Ivandari (P3M Institut Widya Pratama, 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.