<![CDATA[Pengelolaan ruang publik seperti kafe, restoran, dan ruang kerja bersama memerlukan informasi akurat mengenai jumlah pengunjung, durasi kehadiran, dan tingkat kepadatan ruangan untuk mendukung pengambilan keputusan operasional. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem People Counter berbasis visi komputer menggunakan algoritma YOLOv8 untuk mendeteksi dan menghitung jumlah orang secara real-time. Sistem memanfaatkan kamera IP berbasis RTSP sebagai perangkat input, kemudian memproses data video melalui model YOLOv8 yang telah fine-tuned khusus untuk deteksi manusia. Untuk memantau pergerakan individu, sistem menerapkan object tracking sehingga setiap pengunjung memiliki ID unik, memungkinkan perhitungan durasi kunjungan secara presisi. Data hasil deteksi disimpan pada basis data dan divisualisasikan melalui dashboard interaktif yang menampilkan jumlah pengunjung, tingkat kepadatan, serta tren kunjungan dalam bentuk grafik. Pengujian menunjukkan akurasi deteksi rata-rata mencapai 87,5% dengan kecepatan pemrosesan ≥15 FPS, dan toleransi kesalahan durasi ±2 detik. Hasil ini membuktikan bahwa sistem People Counter yang dikembangkan dapat diandalkan untuk pemantauan kapasitas ruangan secara otomatis, efisien, dan adaptif. Implementasi sistem ini berpotensi digunakan dalam berbagai skenario, termasuk manajemen acara, pemantauan fasilitas publik, dan optimalisasi operasional berbasis data. Kata kunci— people counter, YOLOv8, visi komputer, deteksi orang, kepadatan ruangan.]]>
