Motor induksi memiliki peran penting dalam industri dan rumah tangga. Salah satu komponen yang sering rusak pada motor induksi adalah stator, yang berperan dalam menghasilkan induksi magnet. Kerusakan pada stator dapat disebabkan oleh suhu, listrik, dan faktor mekanik. Data statistik menunjukkan bahwa sekitar 30%-40% kerusakan motor induksi terjadi pada stator. Kerusakan ini dapat menghambat proses produksi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem pendeteksi kerusakan stator pada motor induksi satu fase menggunakan parameter arus listrik. Sistem ini terdiri dari pembacaan sensor arus SCT-013. Data sinyal stator yang diperoleh akan dikonversi menjadi gambar dan digunakan sebagai input untuk Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN). CNN akan melatih dataset gambar sinyal stator dan menghasilkan sebuah model training. Model ini akan digunakan sebagai algoritma untuk menentukan keberhasilan pada data uji. Penelitian ini berhasil mengembangkan model training dengan akurasi99.9993923% dan validasi kebenaran 100%.