19
metode ini, tidak dapat ditentukan hasil yang seperti apakah yang diharapkan selama
proses pembelajaran. Selama proses pembelajaran, nilai bobot disusun dalam suatu
range tertentu tergantung pada nilai input yang diberikan. Tujuan pembelajaran ini
adalah mengelompokkan unit-unit yang hampir sama dalam suatu area
tertentu.
Pembelajaran ini biasanya sangat cocok untuk pengelompokan (klasifikasi) pola. Model-
model pembelajaran yang menggunakan unsupervised learning
di antaranya adalah
Adaptive Resonance Theory (ART) dan Competitive.
Beberapa contoh jaringan sederhana AND, OR, dan NOT dapat dijelaskan sebagai
berikut
Jaringan sederhana AND
Tabel 2.1 Operasi AND
X1
X2
Y
1
1
1
1
0
1
0
1
0
0
0
0
Dari tabel diatas terlihat ada dua input (X1 dan X2) dan satu output (Y) dengan
bobot yang sesuai untuk w1 adalah 1 dan w2 adalah 1 sehingga diperoleh nilai threshold
yang sesuai dengan tabel adalah 2. Arsitektur jaringan sederhana untuk kasus tersebut
seperti pada gambar berikut
1
X1
Y
 |