Motor listrik merupakan komponen vital dalam sistem pembangkitan dan perindustrian. Kerusakan umum pada bearing dan kumparan dapat menyebabkan biaya tinggi dan waktu henti produksi. Penelitian ini merancang alat pemantauan vibrasi dan temperatur motor listrik berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor piezoelektrik dan thermistor NTC dengan mikrokontroler ESP32 serta komunikasi data berbasis MQTT yang dapat dimonitor secara real-time melalui antarmuka web. Data vibrasi kemudian dianalisis menggunakan regresi untuk memprediksi batas ambang dan waktu ideal tindakan pemeliharaan. Hasil pengujian menunjukkan deviasi maksimum sensor piezo sebesar 10% dibandingkan alat industri (VibExpert), dan sensor NTC memiliki deviasi maksimum ±0,9°C terhadap termometer inframerah (FLIR). Analisis regresi memberikan nilai koefisien determinasi (R²) yang cukup signifikan pada tiga sumbu getaran, yang digunakan untuk menentukan waktu prediksi tindakan pemeliharaan. Sistem ini terbukti efektif sebagai alat bantu prediktif dalam pemeliharaan motor listrik.