Mesin Motor Induksi merupakan sebuah mesin yang banyak digunakan dalam meringankan pekerjaan manusia. Akan tetapi, perawatan untuk mesin motor induksi sendiri masih dilakukan secara preventive maintenance sehingga memerlukan waktu atau biaya tambahan untuk memperbaiki mesin ketika sudah rusak. Untuk mengatasi masalah tersebut, peneliti merancang sebuah sistem yang dapat memprediksi keadaan mesin motor induksi dan dapat memberitahukan keadaan motor induksi kepada pengguna melalui aplikasi smartphone. Sistem ini dirancang berbasis Internet Of Things(IoT) dengan metode predictive maintenance disertai dengan algoritma naïve bayes untuk pembelajaran mesin. Algoritma naïve bayes digunakan karena memiliki kelebihan yaitu hanya membutuhkan jumlah data training yang kecil untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Sistem bekerja dengan membaca data sensor yang kemudian di proses oleh naïve bayes untuk menghasilkan prediksi keadaan mesin motor induksi. Data dibagi ke 2 jenis alat pada jam tertentu untuk mendapatkan keadaan mesin motor induksi tersebut. Hasil penelitian yaitu sistem dapat memberikan prediksi keadaan mesin motor induksi dengan tingkat akurasi sebesar 85,25 %