Penelitian ini membahas tentang klasifikasi tingkat pelanggaran pelanggan PLN dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC). Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data keterangan berita acara hasil pemeriksaan yang dilakukan oleh petugas Penertiban dan Pemakaian Tenaga Listrik (P2TL) PLN Area Cengkareng. Penertiban Pemakaian Tenaga Listrik (P2TL) merupakan rangkaian kegiatan meliputi perencanaan, pemeriksaan, tindakan dan penyelesaian yang dilakukan oleh PLN terhadap instalasi PLN atau instalasi pemakai tenaga listrik dari PLN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu text preprocessing, perhitungan Term Frequency (TF) dan Naïve Bayes Classifier (NBC). Berdasarkan hasil pengujian dari 100 data berita acara P2TL diperoleh nilai akurasi sebesar 86% dengan menggunakan metode Confusion Matrix.

This study discusses the classification of violations of PLN customers using the Naïve Bayes Classifier (NBC) method. The data used in this study is a statement of the minutes of the results of the examination carried out by PLN Area Cengkareng Electricity Control and Usage Officer (P2TL). Electricity Usage Control (P2TL) is a series of activities including planning, inspection, actions and settlement carried out by PLN against PLN installations or installation of electricity users from PLN. The method used in this study is text preprocessing, Term Frequency (TF) and Naïve Bayes Classifier (NBC) calculations. Based on the results of testing of 100 P2TL official news data obtained an accuracy value of 86% using the Confusion Matrix method.