Telah dilakukan perancangan perangkat sistem smart metering untuk mengidentifikasi alat listrik. Dalam melakukan fungsinya, sistem memberikan notifikasi kepada pengguna untuk memberi tahu pengguna alat listrik apa yang sedang disambungkan dan dihubungkan, sedangkan sensornya menggunakan sensor arus berbasis Hall effect ACS712 dan sensor tegangan ZMPT101B. Sistem tersebut juga menggunakan ThingSpeak dan MatLab untuk menyimpan dan mengolah data. Dalam penelitian ini sistem smart metering berbasis Internet of Things (IoT) dengan mengimplementasikan klasifikasi Naïve Bayes sebagai teknologi pembelajaran mesin. Metode klasifikasi Naïve Bayes dipilih karena memiliki pemodelan dan hasil akurasi dalam data trainingset dengan baik. Berdasarkan hasil penelitian pada perangkat sistem smart metering bahwa penggunaan metode klasifikasi naïve bayes memiliki hasil pengujian klasifikasi dengan tingkat akurasi 80,12 %.