Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Surya Sembada Kota Surabaya dinilai lamban dalam memperluas cakupan jumlah pelanggannya. Ketika pelanggan baru ingin mengajukan pemasangan saluran air, pelanggan menunggu lama realisasinya. Hal ini disebabkan karena data-data lokasi pelanggan baru harus disesuaikan dengan data-data lokasi dari pipa saluran air utama membutuhkan waktu yang lama sehingga waktu tunggu untuk pemasangan saluran air sangat lama. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka digunakan algoritma Ant Colony Optimization (ACO) untuk pengelompokan data-data pelanggannya. Algoritma ACO merupakan pendekatan yang lebih baik untuk mencari solusi yang mendekati optimal. Nilai optimal yang digunakan pada algoritma ACO menggunakan bantuan graf atau rumus sehingga nilai optimal dapat diperkirakan dengan cepat dan tepat.Dibandingkan dengan pendekatan-pendekatan lainnya, ACO memiliki keunggulan waktu pemrosesan yang sangat cepat dan kemampuan adaptasi dengan graf yang berubah secara dinamis. Pengelompokan datadata pelanggan PDAM Surabaya dapat dimanfaatkan dalam peningkatan pelayanan kepada pelanggan khususnya pelanggan baru untuk memasang saluran air minum sehingga cakupan layanan PDAM Surabaya lebih luas banyak kawasan kota yang teraliri air PDAM.