Sistem Manajemen Penjualan Berbasis Gamifikasi dan Deep Reinforcement Learning untuk Optimasi Kinerja Sales - Muhammad Riski (Jurnal SINTA: Sistem Informasi dan Teknologi Komputasi, 2026)
Kinerja tim penjualan dipengaruhi oleh kemampuan organisasi dalam memberikan strategi yang adaptif dan berbasis data. Namun, praktik manajemen penjualan yang masih bersifat umum dan tidak mempertimbangkan karakteristik individu menyebabkan rendahnya efektivitas dalam pencapaian target. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem manajemen penjualan berbasis web dan mobile dengan mengintegrasikan konsep gamifikasi serta metode Deep Reinforcement Learning (DRL) untuk menciptakan rekomendasi strategi yang fleksibel dan disesuaikan. Metode pengembangan sistem ini mengadopsi pendekatan Agile dengan struktur microservices, sedangkan model DRL diwujudkan dengan metode Proximal Policy Optimization (PPO) dalam konteks Markov Decision Process (MDP). Data yang digunakan adalah data yang diperoleh secara langsung, termasuk aktivitas penjualan, transaksi, serta profil tenaga penjual dari PT. Padang Distribusindo Raya.Hasil implementasi menunjukkan bahwa model mampu mengoptimalkan kebijakan keputusan melalui peningkatan nilai reward secara bertahap, serta memberikan dampak pada peningkatan metrik kinerja seperti closing rate dan pencapaian target. Integrasi gamifikasi juga memberikan kontribusi terhadap peningkatan keterlibatan pengguna dalam sistem. Secara keseluruhan, pendekatan yang diusulkan menunjukkan potensi dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis kecerdasan buatan pada manajemen penjualan modern.