Optimizing Resource Allocation in Cloud Computing Environments Using Reinforcement Learning Techniques membahas pendekatan inovatif untuk meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya di lingkungan komputasi awan. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan teknik reinforcement learning dalam mengelola alokasi sumber daya komputasi di lingkungan cloud. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran penguatan, sistem dapat secara otomatis memantau, mengevaluasi, dan memutuskan alokasi sumber daya yang optimal berdasarkan kondisi sistem dan permintaan pengguna. Melalui pemodelan lingkungan komputasi awan sebagai lingkungan pembelajaran penguatan, penelitian ini menghasilkan keputusan alokasi sumber daya adaptif dan responsif, yang dapat mengoptimalkan kinerja sistem secara keseluruhan. Hasil eksperimen simulasi menunjukkan bahwa pendekatan ini dapat meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya, mengurangi waktu respons, dan meningkatkan ketersediaan layanan di lingkungan komputasi awan. Implikasi dari penelitian ini termasuk potensi untuk meningkatkan kinerja layanan cloud, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan kepuasan pengguna melalui manajemen sumber daya yang lebih cerdas dan adaptif. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi yang berharga dalam pengembangan teknologi komputasi awan yang lebih efisien dan responsif terhadap kebutuhan bisnis dan pengguna