Perkembangan Internet of Things (IoT) dalam era Industri 5.0 memerlukan pendekatan yang lebih cerdas dan adaptif untuk meningkatkan kinerjanya. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Reinforcement Learning (RL), yang memungkinkan perangkat IoT belajar dan beradaptasi dengan lingkungan secara mandiri untuk mencapai tujuan tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji integrasi antara Data Science dan Generative AI (GenAI) dalam meningkatkan kinerja sistem IoT melalui pendekatan RL. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi literatur yang mengidentifikasi penerapan RL dalam berbagai kasus IoT, serta pemanfaatan Data Science untuk analisis data besar dan GenAI untuk pengembangan model prediktif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan RL pada sistem IoT dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan meminimalkan latensi, optimasi penggunaan energi, dan peningkatan interaksi perangkat. Selain itu, integrasi Data Science dan GenAI memungkinkan pembuatan model yang lebih akurat dan responsif terhadap perubahan kondisi. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami potensi teknologi canggih untuk memajukan sektor industri menuju era 5.0, dengan tantangan dan peluang yang perlu diperhatikan untuk implementasi lebih lanjut.