Motor induksi merupakan perangkat vital dalam berbagai aplikasi di industri. Apabila perangkat ini mengalami kerusakan, maka akan berpengaruh serius dalam keberjalanan sistem produksi. Untuk itu, perlu dilakukan deteksi dini kerusakan untuk mencegah terjadinya kondisi tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah model diagnosis kerusakan pada motor induksi melalui analisis sinyal arus listrik menggunakan metode Analisis Diskriminan. Data sinyal mentah diperoleh secara eksperimental di laboratorium dengan dua motor induksi tiga fasa identik. Terdapat delapan kondisi berbeda dalam tiga kategori kelas: kerusakan tunggal; ganda; dan tunggal-ganda. 18 fitur diekstraksi dari masing-masing sinyal yang terdiri dari 12 fitur domain waktu dan 6 fitur domain frekuensi. Fitur-fitur tersebut diseleksi menggunakan algoritma minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR). Fitur terpilih digunakan sebagai input untuk membangun model menggunakan metode klasifikasi Analisis Diskriminan pada perangkat lunak MATLAB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Analisis Diskriminan menghasilkan akurasi yang sangat baik untuk keseluruhan kelas kondisi. Waktu komputasi dari model yang dikembangkan tergolong sangat cepat bahkan di bawah satu detik. Performa Quadratic Discriminant Analysis (QDA) lebih akurat dibandingkan Linear Discriminant Analyisis (LDA) dalam mengklasifikasikan data kerusakan yang lebih rumit.