Motor induksi merupakan komponen vital dalam sistem industri, di mana kerusakan
bearing dapat menurunkan performa dan menyebabkan downtime serta peningkatan biaya
perawatan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem
monitoring kondisi bearing berbasis Internet of Things (IoT) untuk memantau temperatur
dan getaran secara real-time. Sistem menggunakan sensor temperatur inframerah nonkontak MLX90614 dan sensor getaran MPU6050 yang terintegrasi dengan
mikrokontroler ESP32. Data dikirim secara nirkabel melalui protokol Message Queuing
Telemetry Transport (MQTT) menuju broker, kemudian diolah dan divisualisasikan
menggunakan Node-RED dalam bentuk dashboard yang menampilkan nilai temperatur,
getaran, status kondisi, serta grafik histori pengukuran. Analisis kondisi bearing
dilakukan dengan metode ambang batas (threshold) yang mengklasifikasikan kondisi
menjadi normal (temperatur < 70 °C dan getaran < 0,30 g), warning (70 °C – 80 °C dan
0,30 g – 0,60 g), serta fault (temperatur > 80 °C dan getaran > 0,60 g). Sistem juga mampu
memberikan indikasi gangguan seperti overheat, unbalance, misalignment, dan keausan.
Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan pemantauan dan
klasifikasi kondisi bearing secara real-time, sehingga mendukung penerapan predictive
maintenance dan mengurangi risiko downtime pada motor induksi.
Kata kunci: Motor induksi, monitoring bearing, Internet of Things, temperatur dan
getaran, predictive maintenance