Banyak fitur dari mobil yang mencakup tentang keselamatan pengemudinya, namun masih banyak kecelakaan lalu-lintas terjadi dimana-mana. Salah satu fak- tor kecelakaan yang cukup umum yaitu malfungsi dari mobil itu sendiri. Salah satu penyebab malfungsi mesin pada mobil dapat terjadi karena kelalaian pengguna memonitor kondisi mobilnya.
On-Board Diagnostic (OBD II) merupakan standar internasional berkaitan di- agnosa kendaraan yang memungkinkan pengambilan data kendaraan yang didapat dari sensor di mobil melalui Engine Control Unit (ECU). Dengan perangkat inter- face OBD II yaitu ELM327 memungkinkan pengambilan data, pengolahan data dan diagnosa kendaaraan secara realtime. Data yang telah diambil, dikumpulan pada server kemudian diolah oleh machine learning dimana pada perancangan sistem ini digunakan Decision Tree dengan algoritma Classification and Regression Tree (CART) untuk memprediksi terjadinya perubahan kondisi mesin yang tidak baik. Keluaran dari machine learning tersebut akan diteruskan ke user interface untuk menampilkan informasi kendaraan dan prediksi kondisi kendaraan.
Kata Kunci : OBD-II, Machine Learning, Internet of Things, Cloud Computing, Decision Tree