Perkembangan teknologi internet saat ini telah memacu pesatnya pertumbuhan dan pertukaran informasi yang mencakup semua aspek kehidupan. Seiring dengan perkembangan ini, aktivitas user semakin meningkat dalam mengakses website. Hal ini menandakan bahwa peran website sangat penting. Banyaknya jumlah pengunjung untuk membaca berita tentunya website tersebut memiliki data log akses web yang cukup banyak. Dari data log tersebut dapat dilihat kecenderungan user dalam mengakses berita pada sebuah website yang dapat dimanfaatkan untuk menemukan pola akses berita berdasarkan judul berita dan waktu akses yang dilakukan oleh user. Penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahapan seperti melakukan pengumpulan data lalu dilanjutkan dengan data preprocessing yang meliputi data conversion, data selection, pengambilan sampel dan data transformation kemudian memproses data kedalam algoritma k-modes clustering hingga terakhir melakukan evaluasi cluster. Berdasarkan hasil penelitian ini ditemukan pola cluster pada nilai k terbaiknya masing masing yaitu Pagi k=9, Siang k=10, Sore k=10, Malam k=10 dan Dini Hari k=10. Pada pola disetiap k terbaik yang terbentuk juga didapatkan nilai Silhouette yang dihasilkan untuk mengetahui seberapa bagus cluster yang dihasilkan pada setiap pembagian waktu. Representasi yang digunakan adalah Representasi Kauffman dan Rousseeuw (1990). Nilai kualitas yang dihasilkan untuk data Pagi sebesar 0,87. Siang sebesar 0,83. Sore sebesar 0,87. Malam sebesar 1. Sedangkan Dini Hari sebesar 0,83. Representasi yang dihasilkan untuk semua data tergolong kedalam Representasi Baik. Pengetahuan pola tersebut dapat digunakan administrator sebagai bahan pertimbangan rekomendasi berita untuk user/pengunjung website pada jam-jam tertentu.
Kata kunci : Clustering, K-Modes, Data akses log, Web Mining, Web Usage Mining