Dalam menangani pelanggaran tenaga listrik yang dilakukan PT. PLN (Persero) Area Tanjung Karang yaitu dengan melakukan operasi Penertiban Pemakaian Tenaga Listrik (P2TL). Salah satu pelanggaran tenaga listrik yang terjadi yaitu pencurian listrik. Usaha yang dilakukan PT. PLN (Persero) Area Tanjung Karang dalam menangani pencurian listrik dengan melakukan pemantuan baca meter terhadap pemakaian tenaga listrik bagi pelanggan yang tidak wajar, namun membutuhkan waktu lama dan kurang efektif untuk memantau pemakaian tenaga listrik dalam pelanggan yang banyak di suatu area tertentu, sehingga diperlukan aplikasi untuk menentukan pelanggan yang melakukan pelanggaran tenaga listrik. Aplikasi ini berbasis web yang mendeteksi anomali data pemakaian listrik pelanggan menggunakan metode Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN). Deteksi anomali data menggunakan metode DBSCAN dengan cara menggelompokkan beberapa pelanggan berdasarkan kedekatan pola pemakaian listrik dalam kurun waktu tertentu. Pengujian aplikasi ini menggunakan data pemakaian listrik pelanggan golongan R1 dengan daya 1300V pada PT. PLN (Persero) Area Tanjung Karang menghasilkan kelompok pelanggan yang terindikasi pencurian listrik dan pelanggan dengan pemakaian yang normal.

In handling electric power violations, PT. PLN (Persero) Tanjung Karang has conducted an operation named Energy Usage Control (P2TL). One of electric power violations that occurs is electricity theft. The effort that has been exerted by PT. PLN (Persero) Tanjung Karang in handling electric power violations is conducting meter reading monitoring towards unreasonable electric power consumption of the customers. However, it is not effective and does take a long time to monitor electric power consumption of a large number of customers in a certain area. Therefore, it requires an application to find out and determine the specific customers who performed electric power violation. This application is a web-based application which detects data anomalies of electric power consumption of customers by using Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) method. The detection on data anomalies used DBSCAN method by grouping customers based on the proximity of electric power consumption pattern in a certain of time. This application testing used electric power consumption data of R1 grade customer with power of 1300V from PT. PLN (Persero) Tanjung Karang that results in data of a group of customers which is electricity theft indicated and a group of customers with normal consumption.