Web usage mining bertujuan untuk menangkap dan memodelkan pola perilaku dari pengunjung website. Pola perilaku tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan pemahaman mengenai perilaku dari segmen-segmen pengunjung website yang berbeda sebagai acuan dalam perbaikan kualitas website dan mendapatkan feedback dari pengguna untuk memodifikasi website tersebut. Dalam tugas akhir ini, web server log dari Tuneeca Online Store akan diproses untuk mendapatkan informasi mengenai aktifitas user dalam mengakses pages yang terdapat pada website. Tuneeca Online Store merupakan sebuah website e-commerce yang menjual-belikan produk-produk busana muslim modern. Dengan mengetahui aktivitas user pada tuneeca, dapat diketahui sejauh mana pemanfaatan website e-commerce tersebut dalam menunjang proses jual-beli. Dalam tugas akhir ini, web server log diproses melalui tahap preprocessing, kemudian dilakukan tahap clustering menggunakan algoritma K-Means dan classification menggunakan algoritma LVQ pada web usage mining. Clustering terbaik pada data log tuneeca terdapat pada k=8 dengan nilai SSE 30,45 dan Silhoutte Coefficient 0,99 dan Classification dengan akurasi tertinggi yaitu 88,29% dengan menggunakan parameter learning rate 0,07 dan maksimum epoh 40.
Kata kunci : web usage mining, clustering, classification, k-means, LVQ