Motor induksi merupakan motor listrik yang dapat mengubah energi listrik menjadi energi mekanik. Motor induksi banyak digunakan didalam dunia industri sebagai penggerak utama karena memiliki tingkat kehandalan yang tinggi, perawatan yang mudah, konstruskisnya sederhana dan harganya murah. Bearing merupakan komponen pendukung dari motor induksi yang membantu rotor agar dapat berputar secara bebas. Salah satu kerusakan terbesar yang terjadi pada motor induksi yang sering ditemui adalah kerusakan bearing. Hampir sekitar 41-44% kasus kerusakan motor induksi yang terjadi pada bearing. Penelitian ini akan mengembangkan monitoring kondisi inner race bearing secara realtime menggunakan raspberry pi melalui sinyal suara dengan metode Short Time Fourier Transform (STFT). Metode ini lebih efektif karena STFT dapat memberikan informasi spektrum frekuensi pada seluruh nilai amplitudo yang telah melalui proses windowing. Pada penelitian ini feature extraction dengan pendekatan STFT untuk deteksi kerusakan inner race bearing menghasilkan akurasi sebesar 98.7%. Kontribusi hasil penelitian adalah tool yang dihasilkan merupakan alternatif solusi dalam mendeteksi kerusakan pada inner race bearing motor induksi yang akurat.