ABSTRAK
SITI MAYSAROH, Sistem Adaptif Penentuan Lokasi Usaha Minimarket Menggunakan
Metode Reinforcement Learning (dibimbing oleh Mashud dan Nur Idil Fitri Idris)
Permasalahan yang terjadi adalah belum adanya sistem adaptif yang dapat
menyesuaikan lokasi usaha berdasarkan perubahan kondisi lingkungan seperti kepadatan
penduduk, lalu lintas, jarak kompetitor, dan jarak antar cabang. Penelitian ini bertujuan
untuk membantu pelaku usaha menentukan lokasi yang strategis dengan
mempertimbangkan faktor-faktor seperti kepadatan penduduk, keramaian lalu lintas, jarak
ke cabang lain, dan jarak ke kompetitor. Data ini di peroleh melalui observasi lapangan,
studi pustaka dan dokumentasi. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah metode
Reinforcement Learning yang memanfaatkan proses normalisasi data dan pembobotan
kriteria untuk menghitung reward dari setiap lokasi. Hasil penelitian ini menunjukkan
bahwa tiga kategori rekomendasi lokasi: reward tertinggi diperoleh oleh Indomaret Poros
BTP dengan skor 0.9981, reward sedang oleh Indomaret KM 12 No. 16 dengan skor
0.9278, dan reward terendah oleh Indomaret Poros Kapassa Raya dengan skor 0.1457.
Sistem ini membuktikan kemampuannya dalam memberikan rekomendasi lokasi usaha
yang objektif dan adaptif berdasarkan data real-time.
Kata Kunci: Reinforcement Learning, Lokasi,, Usaha, Sistem, Reward