<![CDATA[Sistem Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) berperan penting dalam menjaga kenyamanan termal dankualitas udara dalam ruangan, terutama di kota-kota Asia yang tumbuh pesat. Namun, sistem HVAC konvensional yang berjalanberdasarkan jadwal tetap sering kali menyebabkan pemborosan energi yang tinggi, khususnya di wilayah tropis dan berpendudukpadat. Penelitian ini menyajikan studi simulasi sistem HVAC berbasis kecerdasan buatan (AI) yang terintegrasi dengan sensorInternet of Things (IoT) dan Building Automation System (BAS), untuk menghadirkan kontrol adaptif berdasarkan data lingkunganreal-time. Algoritma machine learning seperti regresi linier, decision tree, dan artificial neural networks digunakan untukmemprediksi kebutuhan pendinginan dengan mempertimbangkan suhu, tingkat okupansi, dan kelembapan.Simulasi dilakukan di lima negara—Indonesia, Jepang, Singapura, Korea Selatan, dan Hong Kong—dengan membandingkansistem HVAC konvensional dan sistem HVAC berbasis AI. Hasilnya menunjukkan penghematan energi sebesar 28–30%, di manakonsumsi energi bulanan di Indonesia turun dari rata-rata 12.500 kWh menjadi 9.000 kWh, dan di Singapura dari 11.200 kWhmenjadi 7.800 kWh. Emisi CO2 berkurang sebesar 1,4 hingga 1,6 ton per bulan, dan biaya operasional turun antara 20–30%.Indeks kenyamanan termal meningkat dari 0,71 menjadi 0,85 di Indonesia, dan mencapai nilai lebih dari 0,90 di Jepang danSingapura. Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem HVAC berbasis AI dapat meningkatkan efisiensi energi secara signifikan,mengurangi dampak lingkungan, dan menjaga kenyamanan termal secara konsisten di berbagai kondisi iklim dan infrastrukturperkotaan di Asia.]]>
Copyrights © 2025
