Seiring berkembangnya teknologi, dunia pendidikan memerlukan adanya sistem yang dapat merekomendasikan gaya belajar. Identifikasi gaya belajar dapat dilakukan melalui kuesioner atau survey. Meskipun dapat diandalkan, instrumen tersebut memiliki kekurangan yang dapat menghambat proses identifikasi. Kekurangan tersebut dapat berupa tidak termotivasinya siswa dalam pengisian kuesioner sehingga berpengaruh terhadap perolehan informasi yang dianggap penting pada proses identifikasi. Pendekatan yang memungkinkan peneliti untuk melakukan identifikasi gaya belajar tanpa menggunakan kuesioner atau survey diharapkan dapat mengurangi potensi kekurangan tersebut. Pada konteks pemodelan gaya belajar, model gaya belajar siswa ditentukan berdasarkan informasi perilaku selama penggunaan E-Learning. Felder-Silverman Learning Style Model digunakan sebagai dasar pemodelan gaya belajar siswa. Penggabungan metode Fuzzy Logic sebagai metode klasifikasi dan Case-Based Reasoning sebagai metode pendukung pengambilan keputusan dapat dilakukan untuk mengklasifikasikan siswa sesuai dengan gaya belajar mereka. Nilai kemiripan diperoleh menggunakan similaritas Fuzzy dan Nearest-Neighbor. Pengujian akurasi yang dilakukan untuk similaritas Fuzzy menghasilkan 80.00% pada dimensi processing, 80.00% pada dimensi perception, 74.29% pada dimensi input, dan 62.86% pada dimensi understanding. Sedangkan untuk similaritas Nearest-Neighbor memiliki perbedaan tingkat akurasi pada dimensi understanding dengan nilai 65.71%. Hasil menunjukkan bahwa pola perilaku siswa dalam E-Learning lebih baik untuk digunakan dengan fungsi similaritas Nearest-Neighbor apabila dibandingkan dengan similaritas Fuzzy.