Penggunaan Air Conditioner (AC) yang tidak menyesuaikan jumlah penghuni dan kondisi suhu ruangan dapat menyebabkan penggunaan energi listrik yang kurang efisien. Penelitian ini mengembangkan sistem kendali AC otomatis berbasis computer vision dan Internet of Things (IoT) yang mampu menyesuaikan pengoperasian AC secara dinamis berdasarkan kondisi ruangan. Sistem menggunakan ESP32-CAM untuk menangkap citra ruangan secara real-time dan mengirimkan stream citra melalui jaringan WiFi ke komputer server. Citra yang diterima kemudian diproses menggunakan bahasa pemrograman Python dan algoritma YOLOv5 Nano untuk mendeteksi serta menghitung jumlah orang di dalam ruangan. Hasil deteksi dikirimkan melalui protokol Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) kepada ESP32 sebagai perangkat pengendali. ESP32 membaca suhu dan kelembapan ruangan menggunakan sensor DHT22 sebagai umpan balik (feedback), kemudian menentukan set point AC menggunakan algoritma logika sekuensial berbasis aturan (rule-based control). Semakin banyak jumlah orang, sistem menetapkan suhu yang lebih rendah sesuai aturan pengendalian. Untuk meningkatkan responsivitas pendinginan, sistem menerapkan transient setpoint adjustment, yaitu mengatur AC sementara pada suhu 18°C ketika suhu aktual memiliki selisih yang besar terhadap suhu target, kemudian mengembalikannya ke set point normal setelah suhu mendekati target. Ketika tidak terdapat orang, sistem tidak langsung mematikan AC, tetapi menjalankan hitungan mundur selama 15 menit. Apabila orang kembali terdeteksi selama periode tersebut, proses pemadaman dibatalkan. Jika ruangan tetap kosong hingga waktu berakhir, ESP32 mengirimkan perintah OFF melalui IR transmitter. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu mendeteksi jumlah orang dan mengendalikan AC secara otomatis berdasarkan kondisi ruangan.
Kata kunci: ESP32-CAM, YOLOv5 Nano, Air Conditioner, MQTT, DHT22, computer vision, rule-based control.