<![CDATA[Penggunaan Air Conditioner (AC) secara konvensional dengan pengaturan suhu yang statis dapat menyebabkan pengoperasian yang kurang adaptif terhadap perubahan jumlah penghuni dan kondisi termal ruangan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pengendalian AC otomatis berbasis deteksi okupansi menggunakan computer vision dan Internet of Things (IoT). Sistem menggunakan ESP32-CAM untuk menangkap citra ruangan, sedangkan algoritma YOLOv5 Nano yang dijalankan pada server lokal digunakan untuk mendeteksi dan menghitung jumlah orang. Informasi okupansi dikirim melalui protokol Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) menuju ESP32 yang mengendalikan AC melalui pemancar inframerah (IR) tanpa memodifikasi perangkat keras internal AC. Sensor DHT22 digunakan sebagai umpan balik kondisi suhu ruangan, sedangkan pengendalian setpoint menerapkan logika berbasis aturan berdasarkan jumlah penghuni dan mekanisme transient setpoint adjustment. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada skenario okupansi 2, 4, 6, dan 8 orang, sistem berhasil mendeteksi jumlah penghuni sesuai kondisi aktual dengan tingkat keberhasilan 100%. Pengujian DHT22 terhadap termometer referensi menunjukkan adanya selisih pembacaan yang rendah, dengan nilai error dihitung berdasarkan perbandingan terhadap suhu referensi. Sistem juga mampu menyesuaikan setpoint AC berdasarkan jumlah penghuni dan kondisi termal ruangan. Hasil tersebut menunjukkan bahwa integrasi ESP32-CAM, YOLOv5 Nano, MQTT, DHT22, dan kendali IR dapat digunakan untuk membangun sistem kendali AC yang adaptif dan non-invasif berdasarkan kondisi okupansi ruangan.]]>
