Dalam penelitian ini, dilakukan penerapan algoritma Feature Importance untuk seleksi atribut pada C4.5 dalam klasifikasi waktu kelulusan mahasiswa. Data yang digunakan adalah data mahasiswa dari Universitas Gorontalo yang terdiri dari 6 atribut, yaitu IPS1, IPS2, IPS3, IPS4, Kelas dan Status Kelulusan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Feature Importance mampu menyeleksi 4 atribut yang memiliki pengaruh terhadap hasil akhir klasifikasi, yaitu IPS1, IPS2, IPS3, dan IPS4. Serta didapatkan rule keputusan sebanyak 8 rule.Penerapan algoritma Feature Importance juga meningkatkan akurasi klasifikasi sebesar 11%. Dimana tingkat akurasi sebelum dilakukan seleksi atribut dan optimalisasi model didapatkan hasil akurasi 78% setelah dilakukan optimalisasi dan seleksi atribut meningkat menjadi 89%.