Abstract
Perilaku penggunaan internet dapat dilihat melalui sebuah file yang mencatat segala informasi transaksi penggunaan internet yang disebut access logs. Algoritma sequential pattern discovery using equivalent classes (SPADE) merupakan salah satu algoritma dari sequential pattern mining yang digunakan untuk menemukan pola agar mendapatkan informasi yang berguna. Nilai minimum support dan minimum confidence ditentukan untuk menemukan rule-rule yang bermanfaat. Nilai kekuatan rule atau lift ratio ditentukan dengan besar minimum support sedangkan nilai minimum confidence tidak berpengaruh terhadap besar nilai lift ratio. Algoritma SPADE (sequential pattern discovery using equivalent classes) diterapkan untuk mencari pola perilaku pengguna internet dengan cara melakukan preprocessing data untuk menyaring informasi yang dibutuhkan. Dilanjutkan dengan pembentukan data transaksi dan perhitungan SPADE dengan mengkombinasikan itemset dan menghitung frequent-nya untuk mendapatkan rule yang kemudian akan dicari kekuatan setiap rule dengan menghitung lift ratio-nya. Rule yang kuat adalah rule yang memiliki nilai lift ratio lebih besar dari 1.Tingkat kekuatan atau lift ratio dari rule yang dihasilkan pada tiap fakultas berbeda-beda. Nilai lift ratio terbesar terdapat pada Fakultas Peternakan disaat jam kerja dengan besaran nilai 18,868 dengan rule jika mengakses mozilla.com maka mengakses bbc.co.uk.