RELEVANCE VECTOR MACHINE DALAM PERINGKASAN MULTIDOKUMEN - Tendi Arifin; Kania Evita Dewi (Program Studi Teknik Informatika - Universitas Komputer Indonesia (UNIKOM), 2017)
Penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan efektifitas algoritma RVM dalam peringkasan otomatis. Setiap dokumen berita yang memiliki tema yang sama, dipraproses, diektrak fitur, kemudian dipilah oleh RVM mana yang merupakan kalimat ini dari kumpulan dokumen tersebut. Hasil dari penelitian ini diperoleh yaitu recall sebesar 47.83%, precission sebesar 35.48%, f-measure sebesar 40.74%, dan akurasi sebesar 67.35%. Hasil dari penelitian ini dirasa masih kurang, dikarenakan dibandingkan dengan algortima SVM. Tetapi algoritma RVM masih dapat digunakan untuk peringkasan teks multidokumen.