Bab 4 Hasil dan Pembahasan

Transkripsi

1 32 Bab 4 Hasil dan Pembahasan 4.1 Implementasi Model dan Hasil Perhitungan Implementasi program merupakan langkah merealisasikan perancangan menjadi sistem yang nyata dan dapat digunakan. Sistem dibangun dengan menggunakan program bahasa R. Gambar 4.1 Antarmuka Iklim Koppen Gambar 4.1 merupakan tampilan awal sistem. pada menu Statistik Koppen Polygon Thiessen terdapat drop down menu dan clear button, pada drop down menu terdapat statistik iklim koppen pada tahun 2007 sampai dengan tahun 2011 dan probabilitas iklim

2 33 koppen yang dipengaruhi oleh wilayah sekitar dengan menggunakan metode polygon thiessen, clear button digunakan untuk menghapus peta yang ditampilkan dalam menu Output Pemetaan. Sedangkan menu output pemetaan berisi peta provinsi Jawa Tengah yang telah diklasifikasikan iklimnya menurut peta yang telah dipilih pada menu Statistik Koppen Thiessen. Implementasi sistem dan Hasil Perhitungan adalah proses perhitungan dan visualisasi dari metode yang akan digunakan lalu hasil yang muncul. Kode - kode dan fungsi fungsi yang didefinisikan untuk perhitungan iklim koppen dan metode polygon thiessen, pertama tama akan didefinisikan penggunaan library yang akan digunakan untuk memanggil data, mengolah data, menghitung data dan menampilkan data, library yang akan digunakan adalah sebagai berikut: 1. Library Clasint, class, e1071 adalah library yang akan digunakan dalam pembuatan interval atau penggolongan yang telah dihitung dahulu sebelumnya dan digunakan pada peta yang akan ditampilkan 2. Library gwidgets, gwidgetsrgtk2, cairodevice Adalah Library yang digunakan untuk membuat dan menampilkan GUI(Graphical User Interface) dan membuat menu menu pada Antarmuka sistem. 3. Library maptools Adalah Library yang digunakan untuk memanggil dan menampilkan peta

3 34 4. library spdep, rgdal digunakan untuk membangun daftar dan menghitung hubungan/pengaruh wilayah yang bersinggungan dari daftar polygon yang telah dibuat sebelumnya. Kode Program 4.1 Perintah untuk memanggil data 1. jateng=readshapespatial("f:/skripsi/==ngablak/iklim Ngablak/Data Jateng/Backup Data JATENG/jateng/jateng_.shp") 2. pointjateng=readshapespatial("f:/skripsi/==ngablak/iklim Ngablak/Data Jateng/Backup Data JATENG/jateng/mean_.shp") 3. datajateng=read.csv("f:/skripsi/==ngablak/iklim Ngablak/Data Jateng/Data Curah Hujan/DataFix.csv") Kode Program 4.1 merupakan perintah untuk memanggil peta serta data, datajateng adalah data mentah yang digunakan. Kode Program 4.2 Perintah untuk menampilkan peta Jawa Tengah 1. plot(jateng) 2. text(coordinates(jateng),labels=as.character(datajateng$kabup ATEN[1:35]),cex=1.2) Kode Program 4.2 digunakan sebagai perintah untuk menampilkan peta provinsi Jawa Tengah, peta ini akan digunakan untuk melengkapi peta iklim koppen dan peta iklim Koppen yang berpengaruh terhadap iklim di wilayah sekitar dengan metode polygon thiessen.

4 35 Hasil kode program 4.2 Gambar 4.2 Peta Provinsi Jawa Tengah Gambar 4.2 menunjukkan hasil kode program 4.2, dari hasil yang ditampilkan, dapat dilihat kabupaten di provinsi Jawa Tengah yang nantinya akan menjadi peta pelengkap untuk peta polygon Jawa Tengah peta poligon akan dibahas pada kode program 4.3. Kode Program 4.3 Perintah untuk Menghitung Polygon di setiap wilayah 1. aa <- function(x) { 2. require(deldir) 3. if (.hasslot(x, 'coords')) { 4. crds <- x@coords 5. } else crds <- x 6. z <- deldir(crds[,1], crds[,2]) 7. w <- tile.list(z) 8. polys <- vector(mode='list', length=length(w)) 9. require(sp) 10. for (i in seq(along=polys)) { 11. pcrds <- cbind(w[[i]]$x, w[[i]]$y) 12. pcrds <- rbind(pcrds, pcrds[1,]) 13. polys[[i]] <- Polygons(list(Polygon(pcrds)), ID=as.character(i)) 14. } 15. SP <- SpatialPolygons(polys) 16. voronoi <- SpatialPolygonsDataFrame(SP, data=data.frame(x=crds[,1], y=crds[,2], row.names=sapply(slot(sp, 'polygons'), 19. function(x) slot(x, 'ID')))) 20. } 21. VPjateng = aa(pointjateng) 22. plot(vpjateng)

5 36 Kode Program 4.3 digunakan sebagai fungsi untuk membuat polygon dari tiap kabupaten di provinsi Jawa Tengah. Dilakukan pemetaan titik tengah dari tiap daerah didapatkan dari tiap koordinat yang ada pada masing masing daerah menggunakan sumbu koordinat X dan koordinat Y lalu mencari vektor dari daerah itu sendiri dan daerah yang bersinggungan dan menggabungkan tiap koordinat yang telah didapat dan membentuk sebuah polygon. Perintah untuk penggunaan fungsi pada peta dapat dilihat pada baris 20 dan 21. Hasil kode program 4.3 Gambar 4.3 Poligon Peta Jawa Tengah Gambar 4.3 menunjukkan hasil kode program 4.4 dari hasil yang ditampilkan, dapat dilihat setiap kabupaten di provinsi Jawa Tengah membentuk sebuah polygon dimana polygon satu bersinggungan dengan polygon yang lain dan nantinya akan menjadi kawasan persebaran curah hujan berdasarkan luas daerah dan akan mempengaruhi iklim di tiap kabupaten di Jawa Tengah.

6 37 Kode Program 4.4 Perintah untuk menggabungkan peta 1. plot(vpjateng) 2. plot(jateng, add=t) Kode Program 4.4 berfungsi untuk menggabungkan peta Jawa Tengah dan peta poligon Jawa Tengah, sehingga hasil yang didapat akan lebih jelas. Hasil kode program 4.4 Gambar 4.4 Gabungan poligon dan peta Jawa Tengah Gambar 4.4 menunjukkan hasil kode program 4.4 yang menampilkan peta provinsi Jawa Tengah yang telah disatukan dengan peta polygon sehingga dapat terlihat bentuk polygon dari tiap kabupaten di daerah masing - masing.

7 38 Gambar 4.5 Peta Curah Hujan dan Suhu Provinsi Jawa Tengah Dari gambar 4.5 akan dibuat peta iklim klasifikasi koppen dengan menghitung data curah hujan dan suhu dari data yang ada, pehitungan dan visualisasi akan di jelaskan pada kode program 4.5 Kode Program 4.5 Perintah untuk menghitung dan menampilkan iklim Koppen 1. t=datajateng$t_rata[1:35] 2. r1=2*t[1:35] P1=10-r1[1:35]/25 4. P3=60 5. inf=max(datajateng$ch_min[1:35]) 6. brks=c(-inf,mean(p1),p3,inf) 7. plotvar=datajateng$ch_min[1:35] 8. plot(vpjateng,col=plotclr[findinterval(plotvar,brks,all.insid e=true)],axes=t,border="white") 9. plot(jateng,add=t,border="deeppink") 10. text(coordinates(jateng), labels=as.character(pointjateng$polyid), cex=0.8)

8 39 Kode Program 4.5 merupakan perintah fungsi untuk menghitung dan menampilkan persebaran iklim dalam suatu wilayah, pada baris pertama di deklarasikan suhu yang akan digunakan untuk menghitung iklim dalam wilyah tersebut. Rumus suhu terhadap waktu yang akan digunakan untuk menghitung presipitasi dalam suatu wilayah dengan tipe iklim utama A digunakan rumus pada baris kedua, pada baris ketiga dapat dilihat rumus kelembapan udara yang digunakan sebagai interval dalam iklim Am dan Aw, baris keempat adalah interval iklim yang akan menentukan iklim Af dalam suatu. Selanjutnya pengguna memanggil data pada datajateng$ch_min[1:35] kode tersebut memanggil data pada kolom CH_MIN dan baris satu sampai dengan baris tiga puluh lima untuk membatasi perhitungan data sehingga keluaran yang dihasilkan benar benar seperti yang diharapkan. Setelah dipanggil program akan mencari interval pada hasil keluaran terhadap data pada kolom CH_MIN, baris kesatu sampai dengan baris ketiga puluh lima, batasan pengempokan iklim terhadap curah_hujan semuanya dihitung dan akan dipanggil peta berisikan data yang telah dihitung oleh program, jika curah hujan minimum rata rata selama lima tahun lebih besar dari p1 maka iklim kabupaten tersebut adalah Af, jika curah hujan minimum rata rata selama lima tahun lebih besar dari p2 maka iklim di kabupaten tersebut adalah Am dan jika curah hujan minimum lebih kecil dari p2 maka iklim di kabupaten tersebut adalah Aw. Keluaran setiap kabupaten dibedakan menurut warna yang berbeda serta diberikan text ID pada masing masing wilayah kabupaten berdasarkan titik koordinat setiap wilayah tersebut. Perintah pemanggil plot peta terdapat pada baris tujuh, perintah pemberian legenda terdapat pada

9 40 kode baris kedelapan, perintah pemanggilan ID terdapat pada kode baris kesembilan. Hasil kode program 4.5 Gambar 4.6 Iklim Koppen Provinsi Jawa Tengah Gambar 4.6 menunjukkan hasil kode program 4.5 yang menampilkan peta, poligon dengan perbedaan warna antar iklim, dengan pemanggilan fungsi variables menggunakan tabel datajateng kolom CH_MIN baris pertama sampai dengan baris ketiga puluh lima. Hasil yang ditampilkan pada plot berupa peta dan poligon perkabupaten dalam provinsi Jawa Tengah diberikan penomoran ID untuk membedakan/menentukan wilayah perkabupaten diberikan juga koordinat X dan koordinat Y untuk melihat koordinat setiap wilayah pada tiap kabupaten dan dibedakan dengan warna yang berbeda yang didefinisikan oleh legenda peta berwarna biru muda untuk iklim Aw(Tropis Basah dan Kering atau Sabana Tropis), legenda berwarna biru untuk iklim Am(Tropis Monsun) dan berwarna biru tua untuk iklim Af(Hutan Hujan Tropis), sedangkan garis berwarna merah muda adalah batas dari tiap kabupaten dan garis hitam adalah batas dari tiap wilayah poligon, salah satu contoh pada peta yang mempunyai ID 1, 2 dan 3 secara berurutan adalah

10 41 kabupaten Banjarnegara dan memiliki iklim Am, kabupaten Banyumas dan memiliki iklim Aw dan kabupaten Batang yang memiliki iklim Af. Hasil ini hanya digunakan untuk kepentingan analisis. Kode Program 4.6 Perintah menghitung banyak relasi antar kabupaten 1. jateng.nb=poly2nb(jateng) 2. jateng.nb 3. summary(jateng.nb) Kode Program 4.6 merupakan perintah fungsi untuk menghitung dan menampilkan data relasi dari satu kabupaten dengan wilayah kabupaten lain yang bersinggungan, berisi tentang berapa kabupaten yang memiliki relasi paling sedikit, kabupaten yang memiliki relasi paling banyak, total relasi dari keseluruhan kabupaten yang ada di provinsi Jawa Tengah. Data relasi ini yang akan menjadi acuan pemetaan iklim yang mempengaruhi wilayah di sekitarnya akan dibahas pada kode program 4.7 Gambar 4.7 Daftar Relasi Tiap Wilayah

11 42 Gambar 4.7 merupakan hasil dari perintah pada Kode Program 4.6 dapat dilihat data keluar menunjukkan jumlah wilayah penelitian, jumlah relasi tiap wilayah penelitian, persentase persebaran relasi rata rata dari tiap wilayah adalah 12,08%, rata rata wilayah perkabupaten yang bersinggungan adalah 4, pada data keluaran terakhir disebutkan nomor row.names mempunyai relasi yang berbeda dilihat dari wilayah yang bersinggungan di setiap kabupaten, contoh pada baris keluaran terakhir row.names kabupaten dengan nomor 4 dan 28 mempunyai relasi yang paling banyak dengan wilayah sekitarnya yaitu 8 relasi dengan wilayah sekitarnya. Kode Program 4.7 Perintah visualisasi relasi antar kabupaten 1. plot(jateng,border="deeppink", axes=t) 2. plot(jateng.nb,coordinates(jateng),add=t) Kode Program 4.7 merupakan fungsi untuk menampilkan plot jejaring antar kabupaten yang bersinggungan, sehingga dari jejaring yang dihasilkan tersebut dappat dilihat relasi anatar kabupaten dan kabupaten apa saja yang bersinggungan dengan suatu wilayah yang dapat dipakai untuk menghitung pengaruh relasi antar kabupaten pada kode program selanjutnya.

12 43 Gambar 4.8 Peta Jaringan Relasi Tiap Wilayah Gambar 4.8 menunjukkan hasil kode program 4.7 yang menampilkan plot relasi jaringan antar wilayah kabupaten satu sama lain, menunjukkan relasi kelompok kabupaten yang bersinggungan dengan kabupaten lain dari jejaring ini akan digunakan untuk melihat relasi dan pengaruh iklim sekitar dengan iklim yang ada di wilayah itu sendiri. Kode Program 4.8 Perintah menghitung pengaruh relasi antar kabupaten 1. teng.nb) 2. class.p=classintervals(ili.prob$pmap,nclr,style="fixed",fixed Breaks=c(0,.05,1,1.5)) 3. colcode.p=findcolours(class.p,plotclr) 4. plot(ili.prob,col=colcode.p) kode program 4.8 merupakan fungsi untuk menampilkan plot gambaran relasi dari antar variabel kabupaten atau kota satu dengan wilayah yang lain. Variabel yang akan dipakai adalah probabilitas

13 44 pengaruh wilayah satu dengan yang lain menggunakan variabel yang didapatkan dari fungi di atas yaitu pmap. Gambar 4.8 Scatter Plot Gambar 4.9 menunjukkan hasil kode program 4.8 yang menampilkan scatter plot relasi antar wilayah kabupaten satu sama lain, scatter plot yang dapat dilihat dapat dijelaskan sebagai berikut: - Raw ScatterPlot adalah data mentah perhitungan curah hujan terhadap luas wilayah - expcount ScatterPlot adalah data dari hitungan yang diharapkan dari kasus dengan asumsi tingkat global - relrisk ScatterPlot adalah data resiko yang saling berhubungan dari data pengamatan dan data harapan dikalikan pmap Scatterplot adalah data kemungkinan untuk mendapatkan nilai extreme(max) dan data kemungkinan untuk mendapatkan nilai yang sangat sedikit(min) Scatter plot pada gambar 4.8 menunjukkan relasi kelompok kabupaten yang mempunyai iklim Af, Am, Aw, variabel satu

14 45 terhadap variabel lainnya berpengaruh terhadap perubahan iklim yang ada. Warna biru muda adalah kabupaten yang mempunyai iklim Aw, warna biru adalah kabupaten yang mempunyai iklim Am. Plot ini adalah plot varian antar variabel dengan melihat persebaran datanya. Data bergerombol menunjukkan kurang adanya perbedaan nilai antar kelompok yang berbeda antar variabel.data tidak bergerombol dan terpisah antar kelompok menunjukkan variabel sudah terpisah dengan baik antar kelompok. Kode Program 4.9 Perintah menghitung dan menampilkan pengaruh relasi antar kabupaten 1. VPjateng=aa(pointjateng) 2. jateng.nb=poly2nb(jateng) 3. plotclr=c("lightblue2","dodgerblue","blue") 4. nclr=3 5. teng.nb) 6. class.p=classintervals(ili.prob$pmap,nclr,style="fixed",fixed Breaks=c(0,.1,1,1.5)) 7. colcode.p=findcolours(class.p,plotclr) 8. plot(vpjateng,col=colcode.p,axes=t,border="white") 9. plot(jateng,add=t,border="deeppink") 10. text(coordinates(pointjateng), labels=as.character(pointjateng$polyid), cex=0.6) 11. legend(locator(1), c("aw","am","af"), fill =plotclr, bty = 'n', cex = 1.2) Kode program 4.9 merupakan fungsi untuk menampilkan plot persebaran iklim dalam suatu kabupaten atau kota terhadap wilayah yang lain berdasarkan luas dari wilayah tersebut dan wilayah yang mempunyai relasi dengan kabupaten atau kota itu sendiri.

15 46 Persebaran iklim dalam suatu wilayah terhadap luas wilayah daerah tersebut dan mempengaruhi iklim pada wilayah di sekitarnya, pada baris pertama poligon Jawa Tengah harus dideklarasikan terlebih dahulu, pada baris kedua menentukan variabel baru yang berisi tentang informasi kabupaten yang terdekat atau bersinggungan dengan kabupaten tersebut, pemberian warna yang bertujuan untuk membedakan iklim satu dengan yang lain pada setiap kabupaten di provinsi Jawa Tengah, nclr pada kode baris ke empat bertujuan untuk memberi batasan interval warna yang diberikan kepada setiap wilayah kabupaten, karena provinsi kabupaten mempunyai tiga(3) iklim maka batasan yang diberikan adalah tiga(3). Selanjutnya pengguna memanggil data pada datajateng$ch_min[1:35] kode tersebut memanggil data pada kolom CH_MIN dan baris 1 sampai dengan baris 35, untuk membatasi perhitungan data sehingga keluaran yang dihasilkan benar benar seperti yang diharapkan. Setelah dipanggil program akan mencari interval pada hasil keluaran terhadap data pada kolom CH_MIN, baris kesatu sampai dengan baris ketiga puluh lima, batasan pengempokan iklim terhadap curah_hujan semuanya dihitung dan akan dipanggil peta berisikan data yang telah dihitung oleh program, p2 adalah rata rata curah hujan minimum selama lima tahun dari tahun 2007 sampai dengan tahun 2011 pada setiap kabupaten dalam provinsi Jawa Tengah, jika curah hujan minimum rata rata selama lima tahun lebih besar dari p3 maka iklim kabupaten tersebut adalah Af, p1 didapatkan dari suhu rata rata tahunan selama 5 tahun dari tahun 2007 sampai 2011 pada setiap kabupaten di provinsi Jawa Tengah dengan rumus r1 = 2t + 14, setelah itu dilakukan perhitungan p1 = 10-(r/25), jika curah hujan minimum rata rata selama lima tahun lebih besar dari

16 47 p1 maka iklim di kabupaten tersebut adalah Am dan jika curah hujan minimum lebih kecil dari p1 maka iklim di kabupaten tersebut adalah Aw, variabel curah hujan tersebut diolah kembali dan dibandingkan dengan luas wilayah kabupaten tersebut dan dibandingkan juga dengan wilayah sekitarnya yang bersinggungan dengan wilayah kabupaten itu sendiri dideklarasikan dengan nama ili.prob. Wilayah pada tiap kabupaten dan dibedakan dengan warna yang berbeda yang didefinisikan oleh legenda peta berwarna biru muda untuk iklim Aw(Tropis Basah dan Kering atau Sabana Tropis), legenda berwarna biru untuk iklim Am(Tropis Monsun) dan berwarna biru tua untuk iklim Af(Hutan Hujan Tropis). Gambar 4.10 Klasifikasi Iklim Koppen Menggunakan Metode Polygon Thiessen Gambar 4.10 menunjukkan hasil kode program 4.9 yang menampilkan peta, poligon dengan perbedaan warna antar iklim, dengan pemanggilan fungsi variables menggunakan table datajateng kolom CH_MIN baris pertama sampai dengan baris ketiga puluh lima. Hasil yang ditampilkan pada plot berupa peta dan poligon perkabupaten dalam provinsi Jawa Tengah diberikan penomoran ID untuk membedakan/menentukan wilayah perkabupaten diberikan juga koordinat X dan koordinat Y untuk melihat koordinat setiap wilayah pada tiap kabupaten dan dibedakan dengan warna yang

17 48 berbeda yang didefinisikan oleh legenda peta berwarna biru muda untuk iklim Aw(Tropis Basah dan Kering atau Sabana Tropis), legenda berwarna biru untuk iklim Am(Tropis Monsun) dan berwarna biru tua untuk iklim Af(Hutan Hujan Tropis), contoh pada peta yang mempunyai ID 1, 2 dan 3 secara berurutan adalah kabupaten Banjarnegara dan memiliki iklim Am, kabupaten Banyumas dan memiliki iklim Aw dan kabupaten Batang yang memiliki iklim Af. 4.2 Pengujian Model Banyaknya total Kabupaten yang memiliki tipe iklim (Af) Hutan Hujan Tropis, (Am) Tropis Monsun, (Aw) Tropis Basah dan Kering atau Sabana Tropis setiap kabupaten dalam provinsi Jawa Tengah dihitung berdasarkan Klasifikasi Iklim Koppen. Data terlampir. Tabel 4.1 menunjukkan hasil klasifikasi iklim di setiap kabupaten dalam provinsi Jawa Tengah. Tabel 4.1Hasil Klasifikasi Iklim Koppen No Nama Kabupaten/Kota P2 Hasil Klasifikasi 1 Kab Banjarnegara 49.8 Am 2 Kab Banyumas 0 Aw 3 Kab Batang Af 4 Kab Blora 13.4 Am 5 Kab Boyolali 0 Aw 6 Kab Brebes 46.4 Am

18 49 7 Kab Cilacap 46.4 Am 8 Kab. Demak 33 Am 9 Kab. Grobogan 55.4 Am 10 Kab. Jepara 48.6 Am 11 Kab. Karanganyar 0 Aw 12 Kota Magelang 15.6 Am 13 Kota Pekalongan 0 Aw 14 Kota Salatiga 17.2 Am 15 Kota Semarang 17.2 Am 16 Kota Surakarta 17.2 Am 17 Kota Tegal 4.0 Aw 18 Kab. Kebumen 52.2 Am 19 Kab. Kendal 32.4 Am 20 Kab. Klaten 0 Aw 21 Kab. Kudus 22.2 Am 22 Kab. Magelang 15.6 Am 23 Kab. Pati 11.6 Am 24 Kab. Pekalongan 0 Aw 25 Kab. Pemalang 0 Aw 26 Kab. Purbalingga 387 Af 27 Kab. Purworejo 0 Aw 28 Kab. Rembang 36.8 Am 29 Kab. Semarang 17.2 Am 30 Kab. Sragen 0 Aw 31 Kab. Sukoharjo 0 Aw 32 Kab. Tegal 4 Aw 33 Kab. Temanggung 20.4 Am 34 Kab. Wonogiri 7.4 Am 35 Kab. Wonosobo 0 Aw

19 50 Tabel 4.2 menunjukkan hasil klasifikasi iklim di setiap kabupaten dalam provinsi Jawa Tengah yang dipengaruhi oleh luas wilayah dan kabupaten yang bersinggungan. Tabel 4.2 tabel Klasifikasi Iklim Koppen Polygon Thiessen No Nama Kabupaten/Kota P2 Hasil Klasifikasi 1 Kab Banjarnegara e-01 Am 2 Kab Banyumas e-19 Aw 3 Kab Batang e+00 Af 4 Kab Blora e-13 Aw 5 Kab Boyolali e-16 Aw 6 Kab Brebes Am 7 Kab Cilacap Aw 8 Kab. Demak Am 9 Kab. Grobogan Am 10 Kab. Jepara Am 11 Kab. Karanganyar e-12 Aw 12 Kota Magelang 1 Af 13 Kota Pekalongan Am 14 Kota Salatiga 1 Af 15 Kota Semarang Am 16 Kota Surakarta e+00 Am 17 Kota Tegal Am 18 Kab. Kebumen Am 19 Kab. Kendal Am 20 Kab. Klaten e-10 Aw 21 Kab. Kudus Am 22 Kab. Magelang e-05 Aw 23 Kab. Pati e-10 Aw

20 51 24 Kab. Pekalongan e-12 Aw 25 Kab. Pemalang e-15 Aw 26 Kab. Purbalingga 1 Af 27 Kab. Purworejo e-15 Aw 28 Kab. Rembang Am 29 Kab. Semarang Aw 30 Kab. Sragen e-14 Aw 31 Kab. Sukoharjo e-07 Aw 32 Kab. Tegal e-09 Aw 33 Kab. Temanggung Aw 34 Kab. Wonogiri e-18 Aw 35 Kab. Wonosobo e-15 Aw Dari hasil klasifikasi dengan klasifikasi iklim koppen dan polygon thiessen, diketahui kabupaten Batang, kabupaten Purbalingga, kota Magelang dan kota Slatiga dikelompokkan sebagai wilayah yang mempunyai iklim Af. Karena keempat wilayah tersebut mempunyai relasi curah hujan dan luas wilayah yang relatif tinggi. Pada Kota Tegal, Kota Pekalongan perubahan iklim menjadi Am, pada kabupaten Pati, Cilacap, Temanggung, Semarang, Magelang perubahan iklim menjadi Aw. Sedangkan kabupaten lainnya tidak berbeda dari hasil klasifikasi awal.