Update README.md

README.md

@@ -8,13 +8,10 @@ Anggota Kelompok: \
 # Ketentuan Tugas
 
 1. Mencari dataset yang terdapat pada website https://www.kaggle.com/\
-2.  Tentukan algoritma (klasifikasi, regresi, atau klastering) yang
-    paling cocok untuk data tersebut\
+2. Tentukan algoritma (klasifikasi, regresi, atau klastering) yang paling cocok untuk data tersebut\
 3. Lakukan evaluasi model pada data yang sudah ada\
-4.  Lakukan juga cross validation untuk memastikan bahwa hasil prediksi
-    model tidak jauh berbeda dari pola asli dalam data\
-5.  Lakukan push atau penyimpanan laporan pada website
-    https://git.lab.ubharajaya.ac.id/
+4. Lakukan juga cross validation untuk memastikan bahwa hasil prediksi model tidak jauh berbeda dari pola asli dalam data\
+5. Lakukan push atau penyimpanan laporan pada website https://git.lab.ubharajaya.ac.id/
 
 # Klasifikasi Tingkat Kemiskinan di Indonesia
 
@@ -28,6 +25,7 @@ atau menurunnya angka kemiskinan. Analisis berbasis data diperlukan
 untuk memahami pola kemiskinan, mengidentifikasi wilayah rentan, dan
 mendukung pemerintah dalam merumuskan kebijakan pengentasan kemiskinan
 yang lebih tepat sasaran.
+
 Dengan melakukan klasifikasi tingkat kemiskinan menggunakan metode
 machine learning, kita dapat memprediksi kategori kemiskinan suatu
 daerah berdasarkan variabel-variabel yang tersedia dalam dataset.
@@ -88,11 +86,9 @@ daripada hanya sekali train-test split.
 
 # Keuntungan Menggunakan Cross Validation
 
-1.  Hasil evaluasi lebih stabil dan tidak tergantung pada satu kali
-    pembagian data.\
+1. Hasil evaluasi lebih stabil dan tidak tergantung pada satu kali pembagian data.\
 2. Membantu mendeteksi overfitting.\
-3.  Memberikan gambaran performa model yang lebih dapat
-    digeneralisasikan.
+3. Memberikan gambaran performa model yang lebih dapat digeneralisasikan.
 
 # Kesimpulan