MODEL ESTIMASI ARAH KIBLAT MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE SEBAGAI SINTESA DARI METODE TRIGONOMETRI BOLA - Zainal Rizal, - (2016)
Penelitian ini dilakukan untuk membuat model estimasi arah kiblat dengan meniru (mensintesa) organisasi dari metode trigonometri bola. Data yang digunakan adalah koordinat posisi pengamat berupa Lintang (Latitude), Bujur (Longitude) di beberapa kabupaten/kota provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, serta Lintang dan Bujur Kota Makkah (Ka'bah). Penelitian ini menggunakan Metode Extreme Learning Machine karena memiliki parameter-parameter seperti input weight, hidden bias dipilih secara random yang memiliki tingkat akurasi yang baik. Penelitian ini akhirnya telah menghasilkan model estimasi arah kiblat dengan K-Fold Cross Validation menggunakan 5 kelompok data training dan 1 kelompok untuk validasi, yang masing-masing kelompok terdapat 16 data dari 80 data keseluruhan, dimana tiap-tiap data terdiri dari 3 bagian yaitu 2 data sebagai nilai input, 1 data sebagai nilai target, menggunakan 7 unit hidden maka didapatkan nilai parameter betha, bobot (w), bias (b) dan mendapatkan error terkecil Mean Square Error (MSE) adalah 0,004909928109132 pada kelompok validasi ke 2. Hasil tiga kali pengujian dari 24 data yang diestimasi mendapatkan nilai MSE adalah 0,013629301, maka tingkat akurasi estimasi dipengaruhi oleh jumlah data. Semakin banyak jumlah data yang digunakan maka semakin akurat estimasinya. Berdasarkan hasil yang diperoleh maka aplikasi ini dapat dimanfaatkan pengguna dalam menentukan arah kiblat.