Motor induksi merupakan mesin yang memiliki peran penting dalam dunia industri maupun rumah tangga. Pada motor induksi, khususnya motor induksi satu fasa, bearing memiliki peran fungsi untuk menumpu sebuah poros agar poros dapat berputar tanpa mengalami adanya gesekan yang berlebihan terhadap mesin. Oleh karena itu, bearing harus cukup kuat untuk memungkinkan mesin dapat bekerja dengan sangat baik. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem pendeteksi kerusakan bearing pada motor induksi satu fasa dengan sensor suhu, sensor arus dan sensor getaran. Sistem ini terdiri dari pembacaan sensor (suhu, arus dan getaran), proses feature extraction menggunakan metode Empirical Mode Decomposition (EMD), proses pattern recognition menggunakan Backpropagation Neural Network (BNN), dan proses penampilan informasi kondisi bearing dengan sistem Internet of Things (IoT). Hasil proses ekstraksi ciri menggunakan metode EMD menunjukkan bahwa sistem mampu menguraikan sinyal getaran. Dan hasil proses pengenalan pola menggunakan metode BNN menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan sinyal dari 400 data latih dengan akurasi 100% untuk sinyal arus dan 98% untuk sinyal getaran. Keseluruhan sistem telah berhasil bekerja secara fungsional dengan menggunakan sistem Internet of Things (IoT) berbasis aplikasi web.