Arus listrik yang dihasilkan oleh suatu beban linear atau nonlinear mempunyai karakteristik tertentu. Oleh karena itu, dapat dilakukan identifikasi jenis beban dari arus rms yang dihasilkan oleh beban linear atau nonlinear. Identifikasi beban dengan menggunakan arus rms dilakukan dengan mengaktifkan beban (Saklar ON) sampai keadaan steady state beban yang akan digunakan dalam sistem. Pada tugas akhir ini dilakukan identifikasi jenis beban dengan arus rms yang dihasilkan oleh tiga jenis beban linear dan nonlinier. Proses pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan prototipe dari alat ukur dengan menggunakan sensor arus, data yang dibutuhkan berupa arus dalam bentuk rms untuk seluruh jenis beban beserta kombinasinya. Masukan arus rms ini nanti digunakan parameter untuk pembandingan beban yang terpasang dengan menggunakan metode Feedforward Neural Network (FFNN) untuk proses klasifikasi. Feedforward Neural Network diberikan masukan berupa nilai arus rms dari 3 jenis kombinasi beban listrik, kemudian diberikan data learning untuk mendapatkan nilai weight dan bias. Kemudian dilakukan ujicoba dengan menggunakan data testing. Dari hal tersebut diharapkan penggunaan klasifikasi jenis beban dengan metode Feedforward Neural Network dapat melakukan identifikasi jenis beban lebih cepat dengan hasil yang akurat. Dari pengujian yang dilakukan untuk identikasi beban yang terpasang antara lain lampu (75 Watt), motor pompa 1 phasa (125 Watt), Setrika (320 Watt), menghasilkan arus rms yang ditampilkan di LCD mikro yang bernilai kurang lebih 0.27 A untuk beban lampu, kemudian beban motor pompa sebesar 0.77 A dan Setrika Sebesar 1.33 A. Sebagai perbandingannya dengan nilai yang ditampilkan di Clamp sebesar 0.333 A, 0.767 A, dan 1.303 A dengan masing – masing untuk beban lampu, motor pompa, dan setrika. Error dari arus rms ketiga beban tersebut antara LCD dan dari clamp masing – masing 18.6 %, 0.221% dan 1.56% untuk lampu, motor pompa, dan setrika serta akurasi ANN sebesar 99,99 % rata – rata untuk beban lampu, motor pompa, Setrika dan kombinasinya.