Update app.py

app.py

@@ -1,16 +1,27 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
 """
 IPLM 2025 — Final (Target Sampel 33.88% per Jenis) — TANPA Kinerja Relatif / Percentile
-UPDATE UTAMA (sesuai instruksi Anda):
-- LLM TIDAK lagi menulis narasi 3 paragraf.
-- LLM sekarang mengisi kolom "Interpretasi" dan "Rekomendasi" untuk tabel:
-  (Kepatuhan, Koleksi, Tenaga, Kinerja, Pelayanan, Penyelenggaraan/Pengelolaan, Nilai IPLM)
-- Output tabel tersebut dibuat dalam format MS Word (.docx) dan bisa diunduh dari aplikasi.
-- Nilai (kolom "Nilai") diambil APA ADANYA dari hasil perhitungan aplikasi (bukan dari LLM).
-
-Catatan:
-- Script ini tetap mempertahankan seluruh pipeline perhitungan Anda (Yeo-Johnson + MinMax + agregasi + penyesuaian 33.88%).
-- Saya hanya "mengganti fungsi LLM + Word report" agar menghasilkan tabel interpretasi & rekomendasi seperti contoh.
+UPDATE (sesuai instruksi terbaru Anda) — TANPA mengubah pipeline lain:
+
+FOKUS PEMBENAHAN (LLM + WORD):
+1) Nilai Kepatuhan, Koleksi, Tenaga, Kinerja, Pelayanan, Pengelolaan:
+   - TIDAK dikalikan 100.
+   - Ditulis APA ADANYA dari kolom agregat aplikasi:
+     Rata2_dim_kepatuhan, Rata2_sub_koleksi, Rata2_sub_sdm, Rata2_dim_kinerja,
+     Rata2_sub_pelayanan, Rata2_sub_pengelolaan.
+2) Nilai IPLM ditulis apa adanya: Indeks_Final_Wilayah_0_100.
+3) LLM mengisi Interpretasi & Rekomendasi:
+   - Interpretasi: deskriptif, kondisi riil berbasis relasi angka (lebih besar/kecil, gap, dominan, konsistensi),
+     plus pemaknaan substantif dimensi (koleksi/sdm/pelayanan/pengelolaan) TANPA label normatif.
+   - Rekomendasi: operasional, 2–3 butir ringkas, menaut ke pola angka (gap/ketimpangan/kontribusi).
+4) Di bawah tabel Word: tambah deskripsi jumlah perpustakaan sumber data (dari tabel agregat wilayah × jenis / “gambar 2”):
+   sekolah=..., umum=..., khusus=..., total=...
+
+Catatan penting:
+- Semua perhitungan dan dashboard tetap.
+- Yang diubah hanya: (a) cara mengambil nilai untuk tabel Word (tanpa *100),
+  (b) prompt LLM untuk isi interpretasi/rekomendasi agar nyambung dengan angka,
+  (c) tambahan paragraf jumlah perpustakaan di bawah tabel Word.
 """
 
 import os
@@ -31,7 +42,7 @@ from sklearn.preprocessing import PowerTransformer
 DOCX_AVAILABLE = True
 try:
     from docx import Document
-    from docx.shared import Pt, Inches
+    from docx.shared import Pt
     from docx.oxml import OxmlElement
     from docx.oxml.ns import qn
 except Exception:
@@ -547,8 +558,8 @@ def build_faktor_wilayah_jenis(df_filtered, pop_kab, pop_prov, pop_khusus, kew_v
 
     if not base_pop.empty:
         if mode == "KAB":
-            pop_sekolah = pd.to_numeric(base_pop.get("jumlah_populasi_sekolah", 0), errors="coerce").fillna(0.0)
-            pop_umum    = pd.to_numeric(base_pop.get("jumlah_populasi_umum", 0), errors="coerce").fillna(0.0)
+            pop_sekolah = pd.to_numeric(base_pop.get("jumlah_populasi_sekolah_base", base_pop.get("jumlah_populasi_sekolah", 0)), errors="coerce").fillna(0.0)
+            pop_umum    = pd.to_numeric(base_pop.get("jumlah_populasi_umum_base", base_pop.get("jumlah_populasi_umum", 0)), errors="coerce").fillna(0.0)
             tgt_sekolah = pop_sekolah * float(TARGET_RATIO)
             tgt_umum    = pop_umum * float(TARGET_RATIO)
         else:
@@ -1100,27 +1111,53 @@ def get_llm_client():
         _HF_CLIENT = None
         return None
 
-def _to_2dec(x):
+def _to_float(x, default=0.0):
     try:
-        if x is None or (isinstance(x, float) and math.isnan(x)):
-            return 0.0
+        if x is None:
+            return float(default)
+        if isinstance(x, float) and math.isnan(x):
+            return float(default)
         return float(x)
     except Exception:
-        return 0.0
+        return float(default)
+
+def summarize_jumlah_perpus_dari_agg_jenis(agg_jenis_full, wilayah_label, kew_value):
+    """
+    Ambil jumlah perpustakaan sumber data dari tabel agregat wilayah × jenis (gambar 2).
+    Untuk filter 1 wilayah (kab/prov), agg_jenis_full biasanya 3 baris (sekolah/umum/khusus).
+    Untuk nasional/semua wilayah, ini akan menjumlahkan seluruh wilayah per jenis.
+    """
+    if agg_jenis_full is None or agg_jenis_full.empty:
+        return {"sekolah": 0, "umum": 0, "khusus": 0, "total": 0}
+
+    a = agg_jenis_full.copy()
+    if "Jenis" not in a.columns:
+        return {"sekolah": 0, "umum": 0, "khusus": 0, "total": 0}
+
+    a["Jenis"] = a["Jenis"].astype(str).str.lower().str.strip()
+    if "Jumlah" in a.columns:
+        a["Jumlah"] = pd.to_numeric(a["Jumlah"], errors="coerce").fillna(0).astype(int)
+    else:
+        a["Jumlah"] = 0
+
+    out = {}
+    for j in ["sekolah", "umum", "khusus"]:
+        out[j] = int(a.loc[a["Jenis"].eq(j), "Jumlah"].sum())
+    out["total"] = int(out["sekolah"] + out["umum"] + out["khusus"])
+    return out
 
 def build_interpretasi_table_values(agg_total, wilayah_label, target_ratio):
     """
-    Mengambil NILAI apa adanya dari hasil aplikasi (agg_total):
-    - Kepatuhan = 100 * Rata2_dim_kepatuhan
-    - Koleksi = 100 * Rata2_sub_koleksi
-    - Tenaga = 100 * Rata2_sub_sdm
-    - Kinerja = 100 * Rata2_dim_kinerja
-    - Pelayanan = 100 * Rata2_sub_pelayanan
-    - Penyelenggaraan/Pengelolaan = 100 * Rata2_sub_pengelolaan
+    MENGAMBIL NILAI APA ADANYA (tanpa *100) dari hasil aplikasi (agg_total):
+    - Kepatuhan = Rata2_dim_kepatuhan
+    - Koleksi   = Rata2_sub_koleksi
+    - Tenaga    = Rata2_sub_sdm
+    - Kinerja   = Rata2_dim_kinerja
+    - Pelayanan = Rata2_sub_pelayanan
+    - Pengelolaan = Rata2_sub_pengelolaan
     - Nilai IPLM = Indeks_Final_Wilayah_0_100
 
-    Jika agg_total punya lebih dari 1 baris (mis. Nasional),
-    diambil rata-rata kolom-kolom tersebut.
+    Jika agg_total > 1 baris (mis. nasional), diambil mean kolom-kolom tersebut.
     """
     if agg_total is None or agg_total.empty:
         base = {
@@ -1130,34 +1167,51 @@ def build_interpretasi_table_values(agg_total, wilayah_label, target_ratio):
         }
     else:
         a = agg_total.copy()
-        for c in ["Rata2_dim_kepatuhan","Rata2_sub_koleksi","Rata2_sub_sdm","Rata2_dim_kinerja","Rata2_sub_pelayanan","Rata2_sub_pengelolaan","Indeks_Final_Wilayah_0_100"]:
+        cols_needed = [
+            "Rata2_dim_kepatuhan",
+            "Rata2_sub_koleksi",
+            "Rata2_sub_sdm",
+            "Rata2_dim_kinerja",
+            "Rata2_sub_pelayanan",
+            "Rata2_sub_pengelolaan",
+            "Indeks_Final_Wilayah_0_100",
+        ]
+        for c in cols_needed:
             if c in a.columns:
                 a[c] = pd.to_numeric(a[c], errors="coerce").fillna(0.0)
             else:
                 a[c] = 0.0
 
         base = {
-            "kepatuhan": 100.0 * float(a["Rata2_dim_kepatuhan"].mean()),
-            "koleksi": 100.0 * float(a["Rata2_sub_koleksi"].mean()),
-            "tenaga": 100.0 * float(a["Rata2_sub_sdm"].mean()),
-            "kinerja": 100.0 * float(a["Rata2_dim_kinerja"].mean()),
-            "pelayanan": 100.0 * float(a["Rata2_sub_pelayanan"].mean()),
-            "pengelolaan": 100.0 * float(a["Rata2_sub_pengelolaan"].mean()),
+            "kepatuhan": float(a["Rata2_dim_kepatuhan"].mean()),
+            "koleksi": float(a["Rata2_sub_koleksi"].mean()),
+            "tenaga": float(a["Rata2_sub_sdm"].mean()),
+            "kinerja": float(a["Rata2_dim_kinerja"].mean()),
+            "pelayanan": float(a["Rata2_sub_pelayanan"].mean()),
+            "pengelolaan": float(a["Rata2_sub_pengelolaan"].mean()),
             "iplm": float(a["Indeks_Final_Wilayah_0_100"].mean()),
         }
 
-    # pembulatan display (tetap "nilai aplikasi", hanya format tampilan)
-    for k in base:
-        base[k] = round(_to_2dec(base[k]), 2)
+    # pembulatan display (nilai tetap "apa adanya", hanya format)
+    # untuk sub/dim (0–1) biasanya 3 desimal; untuk IPLM (0–100) 2 desimal.
+    base_disp = {
+        "kepatuhan": round(_to_float(base["kepatuhan"]), 3),
+        "koleksi": round(_to_float(base["koleksi"]), 3),
+        "tenaga": round(_to_float(base["tenaga"]), 3),
+        "kinerja": round(_to_float(base["kinerja"]), 3),
+        "pelayanan": round(_to_float(base["pelayanan"]), 3),
+        "pengelolaan": round(_to_float(base["pengelolaan"]), 3),
+        "iplm": round(_to_float(base["iplm"]), 2),
+    }
 
     rows = [
-        {"No":"1",   "Dimensi":"Kepatuhan", "Nilai":base["kepatuhan"]},
-        {"No":"1.1", "Dimensi":"Variabel Koleksi", "Nilai":base["koleksi"]},
-        {"No":"1.2", "Dimensi":"Variabel Tenaga Perpustakaan", "Nilai":base["tenaga"]},
-        {"No":"2",   "Dimensi":"Kinerja", "Nilai":base["kinerja"]},
-        {"No":"2.1", "Dimensi":"Variabel Pelayanan", "Nilai":base["pelayanan"]},
-        {"No":"2.2", "Dimensi":"Variabel Penyelenggaraan/Pengelolaan", "Nilai":base["pengelolaan"]},
-        {"No":"4",   "Dimensi":"Nilai IPLM", "Nilai":base["iplm"]},
+        {"No":"1",   "Dimensi":"Kepatuhan", "Nilai":base_disp["kepatuhan"], "SumberKolom":"Rata2_dim_kepatuhan"},
+        {"No":"1.1", "Dimensi":"Variabel Koleksi", "Nilai":base_disp["koleksi"], "SumberKolom":"Rata2_sub_koleksi"},
+        {"No":"1.2", "Dimensi":"Variabel Tenaga Perpustakaan", "Nilai":base_disp["tenaga"], "SumberKolom":"Rata2_sub_sdm"},
+        {"No":"2",   "Dimensi":"Kinerja", "Nilai":base_disp["kinerja"], "SumberKolom":"Rata2_dim_kinerja"},
+        {"No":"2.1", "Dimensi":"Variabel Pelayanan", "Nilai":base_disp["pelayanan"], "SumberKolom":"Rata2_sub_pelayanan"},
+        {"No":"2.2", "Dimensi":"Variabel Penyelenggaraan/Pengelolaan", "Nilai":base_disp["pengelolaan"], "SumberKolom":"Rata2_sub_pengelolaan"},
+        {"No":"4",   "Dimensi":"Nilai IPLM", "Nilai":base_disp["iplm"], "SumberKolom":"Indeks_Final_Wilayah_0_100"},
     ]
 
     header = {
@@ -1166,45 +1220,62 @@ def build_interpretasi_table_values(agg_total, wilayah_label, target_ratio):
     }
     return header, rows
 
-def llm_fill_interpretasi_rekomendasi(header, rows, wilayah_label, kew_label):
+def llm_fill_interpretasi_rekomendasi(header, rows, wilayah_label, kew_label, jumlah_perpus_by_jenis):
     """
-    LLM diminta mengisi kolom Interpretasi dan Rekomendasi
-    dengan gaya netral-deskriptif (tanpa label tinggi/rendah/baik/buruk).
-    Output wajib JSON agar mudah diparse.
+    LLM diminta mengisi kolom Interpretasi dan Rekomendasi dengan narasi yang NYAMBUNG ke angka:
+    - Interpretasi: jelaskan apa arti angka untuk kondisi operasional perpustakaan (koleksi/sdm/pelayanan/pengelolaan),
+      memakai relasi angka antardimensi (lebih besar/kecil, selisih, dominan, gap, konsistensi) TANPA label normatif.
+    - Rekomendasi: 2–3 aksi teknis per baris yang langsung meng-address pola angka (misal dimensi lebih kecil → prioritas aktivitas),
+      serta mengaitkan dengan volume data (jumlah perpustakaan per jenis) bila relevan.
+    Output wajib JSON.
     """
     client = get_llm_client()
     if client is None or (not USE_LLM):
-        # fallback kosong
         out = []
         for r in rows:
-            out.append({**r, "Interpretasi":"", "Rekomendasi":""})
+            out.append({k: r.get(k) for k in ["No","Dimensi","Nilai"]} | {"Interpretasi":"", "Rekomendasi":""})
         return out, "LLM tidak digunakan / tidak tersedia."
 
     payload = {
         "wilayah": wilayah_label,
         "kewenangan": kew_label,
         "target_sampel_per_jenis": header["target_sampel"],
+        "jumlah_perpustakaan_sumber_data": jumlah_perpus_by_jenis,
+        "catatan_skala": (
+            "Baris Kepatuhan/Koleksi/Tenaga/Kinerja/Pelayanan/Pengelolaan memakai nilai agregat 'apa adanya' "
+            "(umumnya rentang 0–1 karena berasal dari sub/dim hasil normalisasi). "
+            "Baris 'Nilai IPLM' memakai Indeks_Final_Wilayah_0_100 (rentang 0–100)."
+        ),
         "baris": rows
     }
 
     system = (
         "Anda adalah analis kebijakan perpustakaan di Indonesia.\n"
-        "Tugas: isi kolom Interpretasi dan Rekomendasi untuk tiap baris tabel.\n"
-        "Gaya wajib: netral dan deskriptif; dilarang menggunakan label normatif seperti baik/buruk, tinggi/sedang/rendah, maju/tertinggal.\n"
-        "Gunakan kalimat yang menjelaskan makna angka sebagai ringkasan kondisi berdasarkan data yang dilaporkan, tanpa menghakimi.\n"
-        "Rekomendasi: operasional, spesifik, dan dapat ditindaklanjuti (2-3 butir ringkas) tanpa menyebut kategori penilaian.\n"
-        "Dilarang mengubah NILAI. NILAI hanya dipakai sebagai konteks.\n"
-        "Output harus JSON valid, tanpa teks tambahan."
+        "Tugas: isi kolom Interpretasi dan Rekomendasi untuk setiap baris tabel.\n"
+        "ATURAN WAJIB:\n"
+        "1) Jangan mengubah nilai angka. Jangan menghitung ulang skor.\n"
+        "2) Netral-deskriptif: dilarang memakai label normatif seperti baik/buruk, tinggi/sedang/rendah, memuaskan/kurang, optimal/tidak optimal.\n"
+        "3) Interpretasi harus nyambung langsung ke angka dan relasinya antardimensi: gunakan istilah lebih besar/kecil, selisih, gap, dominan, konsisten/tidak konsisten, kontribusi, proporsi.\n"
+        "4) Interpretasi juga harus menjelaskan kondisi riil berbasis dimensi:\n"
+        "   - Koleksi: pengembangan, ketersediaan, pemanfaatan koleksi (sebagai fungsi layanan),\n"
+        "   - Tenaga: kecukupan/kapasitas SDM dan pengembangan kompetensi,\n"
+        "   - Pelayanan: aktivitas layanan dan pemanfaatan layanan,\n"
+        "   - Pengelolaan: tata kelola, kebijakan, kolaborasi, dukungan anggaran layanan,\n"
+        "   - Kepatuhan = gabungan koleksi+tenaga; Kinerja = gabungan pelayanan+pengelolaan.\n"
+        "   Jelaskan tanpa menghakimi; fokus pada apa yang angka itu representasikan.\n"
+        "5) Rekomendasi harus operasional dan spesifik (2–3 butir singkat) untuk tiap baris. Gunakan pola angka untuk menurunkan aksi.\n"
+        "6) Output HARUS JSON valid saja (tanpa teks tambahan), dengan struktur persis.\n"
     )
 
     user = (
-        "Berikut input data tabel (JSON). Kembalikan JSON dengan struktur:\n"
+        "Kembalikan JSON:\n"
         "{\n"
         '  "rows": [\n'
-        '    {"No":"...","Dimensi":"...","Nilai":12.34,"Interpretasi":"...","Rekomendasi":"..."}\n'
+        '    {"No":"...","Dimensi":"...","Nilai":..., "Interpretasi":"...","Rekomendasi":"..."}\n'
         "  ]\n"
         "}\n"
-        "Pastikan jumlah baris sama dan urutan sama.\n\n"
+        "- Urutan dan jumlah baris harus sama.\n"
+        "- 'Rekomendasi' boleh berupa bullet dengan tanda '-' dalam satu string.\n\n"
         f"INPUT:\n{json.dumps(payload, ensure_ascii=False)}"
     )
 
@@ -1215,30 +1286,33 @@ def llm_fill_interpretasi_rekomendasi(header, rows, wilayah_label, kew_label):
                 {"role": "system", "content": system},
                 {"role": "user", "content": user},
             ],
-            max_tokens=900,
+            max_tokens=1100,
             temperature=0.2,
             top_p=0.9,
         )
         text = resp.choices[0].message.content.strip()
-
-        # parse JSON
         data = json.loads(text)
         rows_out = data.get("rows", [])
-        # fallback jika tidak sesuai
         if not isinstance(rows_out, list) or len(rows_out) != len(rows):
             raise ValueError("Format JSON rows tidak sesuai.")
-        return rows_out, "LLM mengisi Interpretasi & Rekomendasi."
+        cleaned = []
+        for i, r in enumerate(rows_out):
+            cleaned.append({
+                "No": str(r.get("No", rows[i]["No"])),
+                "Dimensi": str(r.get("Dimensi", rows[i]["Dimensi"])),
+                "Nilai": rows[i]["Nilai"],  # paksa nilai dari aplikasi
+                "Interpretasi": str(r.get("Interpretasi","") or ""),
+                "Rekomendasi": str(r.get("Rekomendasi","") or ""),
+            })
+        return cleaned, "LLM mengisi Interpretasi & Rekomendasi."
     except Exception as e:
         out = []
         for r in rows:
-            out.append({**r, "Interpretasi":"", "Rekomendasi":""})
+            out.append({k: r.get(k) for k in ["No","Dimensi","Nilai"]} | {"Interpretasi":"", "Rekomendasi":""})
         return out, f"LLM error: {repr(e)}"
 
 
 def _set_cell_shading(cell, fill_hex="1F1F1F"):
-    """
-    Set shading background untuk cell (python-docx).
-    """
     tcPr = cell._tc.get_or_add_tcPr()
     shd = OxmlElement("w:shd")
     shd.set(qn("w:val"), "clear")
@@ -1247,9 +1321,6 @@ def _set_cell_shading(cell, fill_hex="1F1F1F"):
     tcPr.append(shd)
 
 def _set_cell_text_color(cell, rgb_hex="FFFFFF"):
-    """
-    Set font color untuk semua run dalam cell.
-    """
     for p in cell.paragraphs:
         for run in p.runs:
             rPr = run._r.get_or_add_rPr()
@@ -1258,25 +1329,22 @@ def _set_cell_text_color(cell, rgb_hex="FFFFFF"):
             rPr.append(color)
 
 def _set_table_borders(table):
-    """
-    Tambah border sederhana.
-    """
     tbl = table._tbl
     tblPr = tbl.tblPr
     if tblPr is None:
-        tblPr = OxmlElement('w:tblPr')
+        tblPr = OxmlElement("w:tblPr")
         tbl.append(tblPr)
-    tblBorders = OxmlElement('w:tblBorders')
+    tblBorders = OxmlElement("w:tblBorders")
     for edge in ("top", "left", "bottom", "right", "insideH", "insideV"):
-        elem = OxmlElement(f'w:{edge}')
-        elem.set(qn('w:val'), 'single')
-        elem.set(qn('w:sz'), '8')
-        elem.set(qn('w:space'), '0')
-        elem.set(qn('w:color'), 'FFFFFF')
+        elem = OxmlElement(f"w:{edge}")
+        elem.set(qn("w:val"), "single")
+        elem.set(qn("w:sz"), "8")
+        elem.set(qn("w:space"), "0")
+        elem.set(qn("w:color"), "FFFFFF")
         tblBorders.append(elem)
     tblPr.append(tblBorders)
 
-def generate_word_table_interpretasi(header, rows_filled, wilayah_label):
+def generate_word_table_interpretasi(header, rows_filled, wilayah_label, jumlah_perpus_by_jenis):
     if (not DOCX_AVAILABLE) or (Document is None):
         return None
 
@@ -1302,27 +1370,45 @@ def generate_word_table_interpretasi(header, rows_filled, wilayah_label):
         _set_cell_shading(hdr_cells[i], "1A1A1A")
         _set_cell_text_color(hdr_cells[i], "FFFFFF")
         for p in hdr_cells[i].paragraphs:
-            for r in p.runs:
-                r.bold = True
+            for rr in p.runs:
+                rr.bold = True
 
     for r in rows_filled:
         row_cells = table.add_row().cells
         row_cells[0].text = str(r.get("No",""))
         row_cells[1].text = str(r.get("Dimensi",""))
-        # nilai (apa adanya dari aplikasi, hanya format 2 desimal)
+
+        # format nilai:
+        # - sub/dim biasanya 0–1 → tampilkan 3 desimal
+        # - IPLM 0–100 → tampilkan 2 desimal
         try:
-            row_cells[2].text = f"{float(r.get('Nilai',0.0)):.2f}"
+            dim = str(r.get("Dimensi","")).strip().lower()
+            val = _to_float(r.get("Nilai", 0.0), 0.0)
+            if dim == "nilai iplm":
+                row_cells[2].text = f"{val:.2f}"
+            else:
+                row_cells[2].text = f"{val:.3f}"
         except Exception:
             row_cells[2].text = str(r.get("Nilai",""))
+
         row_cells[3].text = str(r.get("Interpretasi","") or "")
         row_cells[4].text = str(r.get("Rekomendasi","") or "")
 
-        # shading body (gelap) + teks putih agar mirip contoh
         for c in row_cells:
             _set_cell_shading(c, "262626")
             _set_cell_text_color(c, "FFFFFF")
 
+    # ===== tambahan: deskripsi jumlah perpustakaan sumber data (gambar 2) =====
     doc.add_paragraph("")  # spacer
+    j = jumlah_perpus_by_jenis or {"sekolah":0,"umum":0,"khusus":0,"total":0}
+    p = doc.add_paragraph()
+    p.add_run("Sumber data (jumlah perpustakaan pada tabel agregat wilayah × jenis): ").bold = True
+    doc.add_paragraph(
+        f"Perpustakaan sekolah = {int(j.get('sekolah',0))}, "
+        f"perpustakaan umum = {int(j.get('umum',0))}, "
+        f"perpustakaan khusus = {int(j.get('khusus',0))}, "
+        f"total = {int(j.get('total',0))}."
+    )
 
     outpath = tempfile.mktemp(suffix=".docx")
     doc.save(outpath)
@@ -1441,11 +1527,21 @@ def run_calc(prov_value, kab_value, kew_value, df_all, df_raw, pop_kab, pop_prov
         detail_view.to_excel(p_detail, index=False)
         verif_total.to_excel(p_verif, index=False)
 
-        # ====== NEW: Word tabel interpretasi & rekomendasi ======
+        # ====== Word tabel interpretasi & rekomendasi ======
         wilayah_txt = kab_value if (kab_value and kab_value != "(Semua)") else (prov_value if (prov_value and prov_value != "(Semua)") else "Nasional/All")
         header, rows = build_interpretasi_table_values(agg_total, wilayah_txt, TARGET_RATIO)
-        rows_filled, llm_status = llm_fill_interpretasi_rekomendasi(header, rows, wilayah_txt, kew_value or "(Semua)")
-        word_path = generate_word_table_interpretasi(header, rows_filled, wilayah_txt)
+
+        # jumlah perpustakaan sumber data (gambar 2)
+        jumlah_perpus = summarize_jumlah_perpus_dari_agg_jenis(agg_jenis_full, wilayah_txt, kew_norm)
+
+        rows_filled, llm_status = llm_fill_interpretasi_rekomendasi(
+            header=header,
+            rows=rows,
+            wilayah_label=wilayah_txt,
+            kew_label=(kew_value or "(Semua)"),
+            jumlah_perpus_by_jenis=jumlah_perpus
+        )
+        word_path = generate_word_table_interpretasi(header, rows_filled, wilayah_txt, jumlah_perpus)
 
         msg = (
             f"Selesai (TARGET {TARGET_RATIO*100:.2f}%): raw={len(raw)} | entitas={len(detail_view)} | "
@@ -1523,9 +1619,10 @@ Dashboard KPI:
 - Indeks IPLM FINAL (disesuaikan 33.88%)
 - Indeks Dasar (tanpa penyesuaian)
 
-UPDATE LLM:
-- LLM mengisi tabel "Interpretasi & Rekomendasi IPLM" dalam Word (.docx) yang bisa diunduh.
-- Nilai tetap dari aplikasi.
+UPDATE LLM + WORD:
+- Tabel Word "Interpretasi & Rekomendasi" memakai NILAI APA ADANYA (tanpa dikali 100) untuk sub/dim.
+- Baris "Nilai IPLM" memakai Indeks_Final_Wilayah_0_100 apa adanya.
+- Di bawah tabel Word ditambahkan ringkasan jumlah perpustakaan sumber data (sekolah/umum/khusus/total) dari tabel agregat wilayah × jenis.
 """)
 
     state_df = gr.State(None)
@@ -1605,4 +1702,4 @@ UPDATE LLM:
         outputs=[state_df, state_raw, state_pop_kab, state_pop_prov, state_pop_khusus, state_meta, info_box, dd_prov, dd_kab, dd_kew]
     )
 
-demo.launch()
+demo.launch()