From 98c60f4a095bc538b05da351acb5cd86057a8345 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: 202310715065 ANANDA DWI PRASETYO <202310715065@mhs.ubharajaya.ac.id>
Date: Fri, 21 Nov 2025 18:52:06 +0700
Subject: [PATCH] Update README.md

---
 README.md | 5 ++---
 1 file changed, 2 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index b453fcd..21ea460 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -87,8 +87,8 @@ Metode evaluasi yang digunakan:
 Nilai inertia terus menurun seiring bertambahnya jumlah cluster. Titik siku (elbow) terlihat pada K = 3, yang menunjukkan penurunan inertia tidak lagi signifikan setelah titik tersebut.
 2. Silhouette Score
 Silhouette Score tertinggi berada pada:
-K = 2 : 0.731
-K = 3 : 0.595
+a. K = 2 : 0.731
+b. K = 3 : 0.595
 Meskipun K=2 memiliki nilai lebih tinggi, namun K=3 dipilih karena menghasilkan segmentasi yang lebih baik secara interpretasi kebijakan (rendah, sedang, tinggi) dan masih dalam kategori skor baik (>0.5). Sehingga jumlah cluster optimal ditetapkan sebagai K = 3.
 
 D. Implementasi K-Means Clustering
@@ -120,7 +120,6 @@ Terdiri dari 7 wilayah: DKI Jakarta, Sumatera Utara, Banten, Lampung, Aceh, dan
 Berisi 3 wilayah utama: Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur. Memiliki jumlah pendidik dan sekolah tertinggi di Indonesia. Rasio guru per sekolah: 28,28, masih dalam batas ideal.
 ➡ Rekomendasi: Tidak membutuhkan penambahan guru; fokus pada efisiensi dan pemerataan internal.
 
-
 # Penelitian: k-Means Clustering
 File CSV tersebut adalah output akhir dari analisis K-Means Clustering yang berfungsi untuk: