Sistem pengenalan beban listrik memiliki keandalan dalam memperoleh informasi yang relevan dari masing-masing beban listrik dan memainkan peran penting dalam pengelolaan dan penghematan energi. Dalam studi ini akan menganalisis karakteristik dari beban listrik secara independen dengan algoritma klasifikasi yang berbeda yaitu dengan membandingkan algoritma k-Nearest Neighbors dengan Regresi Logistik Multinomial. Fitur beban listrik yang akan dipelajari meliputi amplitudo tegangan dan arus RMS, harmonisa arus, dan faktor daya dan daya dari variasi beban listrik yang berbeda. Hasil penelitian dari metode k-Nearest Neighbors diperoleh akurasi 99,619% sedangkan metode Regresi Logistik Multinomial diperoleh akurasi 91,125%