Правителството на Индонезия имаше за цел приемането на 2,1 милиона единици двуколесни електрически превозни средства и 2200 единици четириколесни електрически превозни средства през 2025 г. чрез Президентския регламент на Република Индонезия № 22 през 2017 г. относно Националния енергиен генерален план. През 2019 г. правителството на Индонезия издаде Президентски регламент № 55 през 2019 г. относно ускоряването на програмата за батерии за електрически превозни средства за автомобилен транспорт. През 2018 г. приемането на двуколесни електрически превозни средства достигна само 0,14% от целта на правителството за 2025 г. Следователно, приемането на технологията за електрически мотоциклети (ЕМ) също трябва да отчита много фактори, за да бъде успешна. Това изследване разработва модел за намерение за внедряване на не-поведенчески електрически превозни средства. Факторите включват социално -демографски, финансов, технологичен и макрониво. В онлайн проучването са участвали 1223 респонденти. Логистичната регресия се използва за получаване на функцията и вероятната стойност на намерението за приемане на ЕМ в Индонезия. Честота на споделяне в социалните медии, ниво на екологична осведоменост, покупни цени, разходи за поддръжка, максимална скорост, време за зареждане на батерията, наличност на инфраструктурата на зареждащата станция по време на работа, наличност на домашно захранване - инфраструктура за зареждане, политики за стимулиране на покупките и отстъпка за разходите за таксуване политиките за стимулиране оказват значително влияние върху намерението за приемане на електрически превозни средства. Той също така показва, че възможността индонезийците да приемат електрически мотоциклети достига 82,90%. Реализацията на приемането на електрически мотоциклети в Индонезия изисква готовност за инфраструктура и разходи, които могат да бъдат приети от потребителите. И накрая, резултатите от това изследване дават някои предложения за правителството и бизнеса да ускорят приемането на електрически мотоциклети в Индонезия.

ВЪВЕДЕНИЕ

Икономическият сектор в Индонезия (транспорт, производство на електроенергия и домакинства) използва предимно изкопаеми горива. Някои от негативните ефекти на високата зависимост от изкопаемите горива са увеличеното разпределение за субсидии за гориво, проблемите с енергийната устойчивост и високите нива на емисии на CO2. Транспортът е основен сектор, който допринася за високи нива на CO2 във въздуха поради многото приложения на превозни средства с изкопаеми горива. Това изследване се фокусира върху мотоциклетите, тъй като Индонезия като развиваща се страна има повече мотоциклети, отколкото автомобили. Броят на мотоциклетите в Индонезия достигна 120 101447 единици през 2018 г. [1], а продажбите на мотоциклети достигнаха 6 487 460 бройки през 2019 г. [2]. Преместването на транспортния сектор към алтернативни източници на енергия може да намали високите нива на CO2. Реалистичното решение на този проблем е внедряването на екологична логистика чрез навлизане на електрически превозни средства в Индонезия, като хибридни електрически превозни средства, включени хибридни електрически превозни средства и електрически превозни средства с батерии [3]. Иновациите в технологиите на електрически превозни средства и иновациите в технологиите на батерии могат да осигурят транспортни решения, които са екологично чисти, енергийно ефективни и намаляват експлоатационните и поддръжките [4]. Електрическите превозни средства са много обсъждани от страни по света. В световния бизнес с електрически превозни средства имаше значителен ръст на продажбите на двуколесни електрически мотоциклети, който достигна 58% или около 1,2 милиона бройки от 2016 до 2017 г. Този ръст на продажбите показва добър отзвук от държавите по света относно развитието на електрическите мотоциклетна технология, която един ден електрическите мотоциклети очакваха да заменят превозни средства с изкопаеми горива. Изследователският обект е електрически мотоциклет (EM), който се състои от нов дизайн на електрически мотоциклет (NDEM) и преобразуван електрически мотоциклет (CEM). Първият тип, Новият дизайн на електрически мотоциклети (NDEM), е превозно средство, проектирано от компанията, което използва електрически технологии за своите операции. Някои страни по света, като Австралия, Германия, Англия, Франция, Япония, Тайван, Южна Корея и Китай вече са използвали електрически мотоциклети като заместващ продукт за мотоциклети с изкопаеми горива [5]. Една марка електрически мотоциклети е Zero Motorcycle, която произвежда спортни електрически мотоциклети [6]. PT. Gesits Technologies Indo също произвежда двуколесни електрически мотоциклети под марката Gesits. Вторият тип е CEM. Преработен електрически мотоциклет е мотоциклет, работещ с масло, където моторът и частите на двигателя са заменени с батерии от литиево феро фосфат (LFP) като източник на енергия. Въпреки че много страни произвеждат електрически мотоциклети, никой не е създал автомобила, използвайки техники за преобразуване. Преобразуването може да се извърши на двуколесен мотоциклет, който вече не се използва от неговите потребители. Universitas Sebelas Maret е пионер в производството на CEM и технически доказва, че литиево-йонните батерии могат да заменят източниците на енергия от изкопаеми горива на конвенционалните мотоциклети. CEM използва LFP технология, тази батерия не експлодира при късо съединение. Освен това батерията на LFP има дълъг живот до 3000 цикъла на използване и по-дълъг от настоящите търговски EM батерии (като литиево-йонна батерия и LiPo батерия). CEM може да пътува 55 км/зареждане и да има максимална скорост до 70 км/час [7]. Jodinesa, et al. [8] изследва пазарния дял на конвертируеми електрически мотоциклети в Суракарта, Индонезия и в резултат на това хората от Суракарта реагират положително на CEM. От горното обяснение може да се види, че възможностите за електрически мотоциклети са огромни. Разработени са няколко проучвания относно стандартите, свързани с електрически превозни средства и батерии, като например стандарта за литиево -йонна батерия от Sutopo et al. [9], стандартната система за управление на батериите от Rahmawatie et al. [10] и стандартите за зареждане на електрически превозни средства от Sutopo et al. [11]. Бавният темп на приемане на електрически превозни средства в Индонезия накара правителството да освободи няколко политики за развитие на автомобилната индустрия и планира да се насочи към приемането на 2,1 милиона единици електрически мотоциклети и 2200 единици електрически автомобили през 2025 г. Освен това правителството също така се насочи към Индонезия, за да може да произвежда 2200 електрически или хибридни автомобили, които са посочени в Президентския регламент на Република Индонезия № 22 от 2017 г. относно Националния енергиен общ план. Този регламент се прилага от различни страни като Франция, Англия, Норвегия и Индия. Министерството на енергетиката и минералните ресурси е поставило цел, че от 2040 г. продажбите на превозни средства с двигатели с вътрешно горене (ICEV) са забранени и обществеността е помолена да използва превозни средства на електрическа основа [12]. През 2019 г. правителството на Индонезия издаде Президентски регламент № 55 от 2019 г. относно ускоряването на Програмата за автомобилни електрически моторни превозни средства на батерии. Това усилие е стъпка за преодоляване на два проблема, а именно изчерпването на запасите от мазут и замърсяването на въздуха. Що се отнася до замърсяването на въздуха, Индонезия се ангажира да намали 29% от емисиите на въглероден диоксид до 2030 г. в резултат на Парижката конференция за изменението на климата, проведена през 2015 г. През 2018 г. навлизането на двуколесни електрически превозни средства достигна само 0,14% от целта на правителството е 2025 г., докато за четириколесното електричество достигна повече от 45%. През декември 2017 г. имаше най -малко повече от 1300 обществени електрически станции за зареждане в цялата страна в 24 града, като 71% (924 станции за зареждане) се намираха в DKI Джакарта [13]. Много държави са изследвали относно приемането на електрически превозни средства, но в Индонезия преди това не са правени национални изследвания. Имаше много видове изследвания в някои страни, които са провеждали проучвания за приемането на нови технологии, като са използвали няколко метода, като например множествена линейна регресия, за да знаят намерението за използване на електрически превозни средства в Малайзия [14], Моделиране на структурни уравнения (SEM), за да знаят за приемането на бариерите на електрически превозни средства с батерии в Тиендзин, Китай [15], проучвателен факторен анализ и модел на многовариантна регресия, за да се знаят бариерите сред водачите на електрически превозни средства в Обединеното кралство [16], и логистична регресия, за да се знаят факторите, влияещи върху усвояването на електрическите превозни средства в Пекин, Китай [17]. Целите на това изследване са да се разработи модел за приемане на електрически мотоциклети в Индонезия, да се намерят факторите, които влияят върху намеренията за приемане на електрически мотоциклети в Индонезия, и да се определят функционалните възможности за приемане на електрически мотоциклети в Индонезия. Моделирането на факторите е важно, за да се установи кои фактори влияят върху намерението за въвеждане на електрически мотоциклети в Индонезия. Тези влиятелни фактори могат да се използват като отправна точка за формулиране на подходящи политики за ускоряване на приемането на електрически мотоциклети. Тези значими фактори са картина на идеалните условия, желани от потенциалните потребители на електрически мотоциклети в Индонезия. Някои министерства в Индонезия, свързани с формулирането на политики по отношение на електрическите превозни средства, са Министерството на промишлеността, което се занимава с данъчните правила за превозни средства въз основа на емисиите си, които се занимават директно с производителите на електрически превозни средства, Министерството на транспорта, което провежда теста за осъществимост на електрически превозни средства, които ще проправете път по магистралата, като тестове на акумулатори и така нататък, както и Министерството на енергетиката и минералните ресурси, което е отговорно да формулира тарифите за станции за зареждане на електрически превозни средства към инфраструктурата на предприятията за зареждане на електрически превозни средства. Иновациите в областта на електрическите превозни средства също насърчават раждането на нови бизнес субекти във веригата на доставки, включително технопредприемачи и стартиращи фирми от разработчици, доставчици, производители и дистрибутори на продукти / услуги за електрически превозни средства и техните производни на пазара [24]. Предприемачите на електрически мотоциклети също могат да развият технологиите и маркетинга, като вземат предвид тези значими фактори, за да подпомогнат реализирането на електрически мотоциклети вместо конвенционални мотоциклети в Индонезия. Обикновена логистична регресия, използвана за получаване на функцията и вероятностната стойност на намерението за въвеждане на електрически мотоциклети в Индонезия с помощта на софтуер SPSS 25. Логистичната регресия или логит регресията е подход за създаване на прогнозни модели. Логистична регресия в статистиката, използвана за прогнозиране на вероятността да се случи събитие чрез съвпадение на данните в логистичната функция на кривата logit. Този метод е общ линеен модел за биномиална регресия [18]. Логистичната регресия е използвана за прогнозиране на приемането на приемането на интернет и мобилно банкиране [19], за предвиждане на приемането на внедряването на фотоволтаични технологии в Холандия [20], за прогнозиране на приемането на технологията на системата за телемониторинг за здравето [21] и за намиране отстраняване на техническите пречки, които влияят върху решението за приемане на облачни услуги [22]. Utami et al. [23], който преди това е провеждал проучване на възприятията на потребителите за електрически превозни средства в Суракарта, е установил, че покупните цени, модели, производителност на превозните средства и готовност за инфраструктура са най -големите бариери за хората, приемащи електрически превозни средства. МЕТОД Данните, събрани в това изследване, са първични данни, получени чрез онлайн проучвания, за да се открият възможности и фактори, които влияят върху намерението за въвеждане на електрически мотоциклети в Индонезия. Въпросник и анкета Онлайн проучването беше разпространено до 1223 респонденти в осем провинции в Индонезия, за да проучи факторите, влияещи върху намерението да се използват електрически мотоциклети в Индонезия. Тези избрани провинции са имали повече от 80% от продажбите на мотоциклети в Индонезия [2]: Западна Ява, Източна Ява, Джакарта, Централна Ява, Северна Суматра, Западна Суматра, Джокякарта, Южен Сулавеси, Южна Суматра и Бали. Проучените фактори са показани в Таблица 1. Общи познания за електрическите мотоциклети са предоставени в началото на въпросника с помощта на видео, за да се избегнат недоразумения. Въпросникът беше разделен на пет раздела: скрининг, социодемографски раздел, финансов раздел, технологичен раздел и раздел на макро ниво. Въпросникът беше представен по скала на Лайкерт от 1 до 5, където 1 за категорично несъгласен, 2 за несъгласен, 3 за съмнение, 4 за съгласен и 5 за напълно съгласен. Определянето на минималния размер на извадката се отнася до [25], посочено, че обсервационните проучвания с големи размери на населението, включващи логистична регресия, изискват минимален размер на извадката от 500 за получаване на статистически данни, представящи параметри. В това изследване се използва клъстерна проба или извадка на площ с пропорции, тъй като популацията на потребителите на мотоциклети в Индонезия е много голяма. Освен това целенасоченото вземане на проби се използва за определяне на проби въз основа на определени критерии [26]. Онлайн проучванията се извършват чрез Facebook Ads. Допустими респонденти са хора на възраст ≥ 17 години, със SIM C, които са един от лицата, вземащи решения да сменят или купят мотоциклет, и имат местожителство в една от провинциите в Таблица 1. Теоретична рамка Тя и др. [15] и Habich-Sobiegalla et al. [28] използва рамки за систематично категоризиране на фактори, които задвижват или възпрепятстват приемането на електрически превозни средства от потребителите. Ние адаптирахме тези рамки, като я променихме въз основа на нашия анализ на литературата за електрически мотоциклети за потребителите, които приемат електрически мотоциклети. Визуализирахме го в Таблица 1. Таблица 1. Обяснение и справка на факторите и атрибутите Код на фактор Атрибут Реф. SD1 Семейно положение [27], [28] SD2 Възраст SD3 Пол SD4 Последно образование SD5 Професия Социодемографски SD6 Месечно ниво на потребление SD7 Месечно ниво на доход SD8 Брой собственост на мотоциклет SD9 Честота на споделяне в социалните медии SD10 Размер на онлайн социалната мрежа SD11 Екологична осведоменост Финансова FI1 Изкупна цена [29] FI2 Цена на батерията [30] FI3 Разходи за зареждане [31] FI4 Разходи за поддръжка [32] Технологично TE1 Пробег [33] TE2 Мощност [33] TE3 Време за зареждане [33] TE4 Безопасност [34] TE5 Живот на батерията [35] Наличие на станция за зареждане на макро ниво ML1 на обществени места [36] ML2 Наличност на станция за зареждане на работа [15] ML3 Наличност на станция за зареждане у дома [37] ML4 Наличност на места за обслужване [38] ML5 Политика за стимулиране на покупките [15] ML6 Годишно политика за данъчни отстъпки [15] СО7 Политика за отстъпки при начисляване на разходи [15] Намерение за осиновяване ИП Намерение за използване [15] Социодемографски фактор Социодемографският фактор е личностните фактори, които влияят върху поведението на индивида при вземането на решения. Eccarius et al. [28] заявиха при модела си на осиновяване, че възрастта, полът, семейното положение, образованието, доходите, професията и собствеността на превозни средства са важни фактори, влияещи върху осиновяването на електрически превозни средства. HabichSoebigalla и др. Подчертават факторите на социалната мрежа, като например броя на собствениците на мотоциклети, честотата на споделяне в социалните медии и размера на социалната мрежа онлайн, които са влияещите фактори за приемането на електрически превозни средства [28]. Eccarius et al. [27] и HabichSobiegalla et al. [28] също се счита, че екологичната осведоменост принадлежи към социално -демографските фактори. Финансов фактор Покупната цена е първоначалната цена на електрически мотоциклет без субсидии за покупка. Sierzchula et al. [29] каза, че високата покупна цена на електрически автомобил, причинена от най -големия капацитет на батерията. Цената на батерията е цената на подмяната на батерията, когато старият живот на батерията е изтекъл. Краузе и др. изследва, че цената на батерията е финансова бариера за някой да приеме електрическо превозно средство [30]. Разходите за зареждане са разходите за електроенергия за захранване на електрически мотоциклет в сравнение с цената на бензина [31]. Разходите за поддръжка са рутинни разходи за поддръжка на електрически мотоциклети, а не ремонти поради авария, която се отразява на приемането на електрически превозни средства [32]. Технологичен фактор Възможността за пробег е най -голямото разстояние, след като батерията на електрическия мотоциклет е напълно заредена. Zhang et al. [33] каза, че производителността на превозното средство се отнася до оценката на потребителите на електрически превозни средства, включително пробег, мощност, време на зареждане, безопасност и живот на батерията. Мощността е максималната скорост на електрически мотоциклет. Времето за зареждане е общо време за пълно зареждане на електрически мотоциклет. Чувството за безопасност при каране на електрически мотоциклет, свързано със звука (dB), е факторите, които подчертават от Sovacool et al. [34] да бъдат фактори, влияещи върху възприятието на потребителите за електрически превозни средства. Graham-Rowe et al. [35] каза, че животът на батерията се счита за влошен. Фактор на макро ниво Инфраструктурата на наличните станции за зареждане е нещо, което не може да бъде избегнато за потребителите на електрически мотоциклети. Наличието на зареждане на обществени места се счита за важно в подкрепа на приемането на електрически превозни средства [36]. Наличността на зареждане на работното място [15] и наличността на зареждане у дома [37] също са необходими на потребителите, за да изпълнят акумулатора на автомобила си. Krupa et al. [38] каза, че наличието на сервизни места за рутинна поддръжка и повреди оказва влияние върху приемането на електрически превозни средства. Тя и др. [15] предложи някои обществени стимули, които са много желани от потребителите в Тиендзин, като например предоставяне на субсидии за закупуване на електрически мотоциклети, годишна данъчна отстъпка за електрически мотоциклети и политика за отстъпки за такси, когато потребителите трябва да зареждат електрически мотоциклети на обществени места [15]. Обикновена логистична регресия Обикновената логистична регресия е един от статистическите методи, които описват връзката между зависима променлива с една или повече независими променливи, където зависимата променлива е повече от 2 категории, а скалата за измерване е ниво или ординал [39]. Уравнение 1 е модел за редовна логистична регресия, а уравнение 2 показва функцията g (x) като логитично уравнение. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) РЕЗУЛТАТИ И ОБСЪЖДАНЕ Въпросникът беше разпространен онлайн през март - април 2020 г. чрез платени реклами във Facebook чрез настройка на област на филтриране: Западна Ява, Източна Ява, Джакарта, Централна Ява, Северна Суматра, Западна Суматра, Джокякарта, Южен Сулавеси, Южна Суматра и Бали, които достигнаха 21 628 потребители. Общо входящите отговори бяха 1443 отговора, но само 1223 отговора бяха допустими за обработка на данни. Таблица 2 показва демографските данни на респондентите. Описателна статистика Таблица 3 показва описателна статистика за количествени променливи. Отстъпката за таксуване на разходите, годишната данъчна отстъпка и субсидиите за покупна цена имат по -висока средна стойност сред другите фактори. Това илюстрира, че повечето респонденти смятат, че има политика, дадена от правителството, която е била в състояние да ги насърчи да приемат електрически мотоциклети. Що се отнася до финансовите фактори, покупната цена и цената на батерията имат по -ниска средна стойност сред другите фактори. Това илюстрира, че покупната цена на електрически мотоциклет и цената на батерията не са подходящи с бюджета на повечето респонденти. Повечето респонденти смятат, че цената на електрически мотоциклет е твърде скъпа в сравнение с цената на конвенционален мотоциклет. Цената на подмяна на батерията на всеки три години, която достига 5 000 000 IDR, също е твърде скъпа за повечето респонденти, така че покупната цена и цената на батерията са бариера за индонезийците да приемат електрически мотоциклети. Животът на батерията, захранването и времето за зареждане имат ниски средни резултати в описателната статистика, но средните резултати за тези три фактора са повече от 4. Времето за зареждане, което отне три часа, беше твърде дълго за повечето респонденти. Максималната скорост на електрически мотоциклет е 70 км/ч и 3-годишен живот на батерията не отговаря на нуждите на респондентите. Това илюстрира, че повечето респонденти смятат, че електрическите мотоциклети не изпълняват техните стандарти. Въпреки че респондентите не се доверяват напълно на работата на електрическите мотоциклети, ЕМ може да отговори на техните ежедневни нужди от мобилност. Повече респонденти дадоха повече оценки за наличността на таксуване в домовете и офисите си, отколкото на обществени места. Често срещаната бариера обаче е, че електрическата енергия на дома все още е под 1300 VA, което кара респондентите силно да очакват правителството да може да помогне за осигуряването на съоръжения за зареждане у дома. Наличието на таксуване в офиса е по -предпочитано, отколкото на обществени места, тъй като мобилността на респондентите всеки ден включва домове и офиси. Таблица 4 показва отговорите на респондентите относно приемането на електрически мотоциклети. То показва, че 45 626% от анкетираните имат силно желание да използват електрически мотоциклет. Този резултат показва светло бъдеще за пазарния дял на електрическите мотоциклети. Таблица 4 също показва, че почти 55% от анкетираните нямат силно желание да използват електрически мотоциклет. Интересните резултати от тези описателни статистически данни предполагат, че въпреки че ентусиазмът от използването на електрически мотоциклети все още изисква стимулиране, общественото приемане на електрически мотоциклети е добро. Друга причина, която може да възникне, е, че респондентите имат нагласа да изчакат и да видят приемането на електрически мотоциклет или дали някой друг използва електрически мотоциклет или не. Данните за обикновена логистична регресия се обработват и анализират, за да се определи намерението за приемане на електрически мотоциклети в Индонезия, като се използва обикновена логистична регресия. Зависимата променлива в това изследване е желанието да се използва електрически мотоциклет (1: силно нежелание, 2: нежелание, 3: съмнение, 4: желание, 5: силно желание). Обикновената логистична регресия е избрана като метод в това изследване, тъй като зависимата променлива използва ординалната скала. Данните бяха обработени с помощта на софтуер SPSS 25 с ниво на доверие 95%. Проведени са мултиколинеарни тестове за изчисляване на коефициентите на инфлация на вариациите (VIF) със среден VIF от 1,15-3,6693, което означава, че в модела няма мултиколинеарност. Хипотезата, използвана в редовната логистична регресия, е показана в Таблица 5. Таблица 6 показва частичните резултати от теста като основа за отхвърляне или приемане на хипотезата за редовна логистична регресия. Таблица 2. Демография на респондентите Честота на демографските елементи% Честота на демографските елементи% Домицил Западна Ява 345 28,2% Професия Студент 175 14,3% Източна Ява 162 13,2% Държавни служители 88 7,2% Джакарта 192 15,7% Частни служители 415 33,9% Централна Ява 242 19,8% Предприемач 380 31,1% Северна Суматера 74 6,1% Други 165 13,5% Джокякарта 61 5,0% Южен Сулавеси 36 2,9% Възраст 17-30 655 53,6% Бали 34 2,8% 31-45 486 39,7% Западна Суматера 26 2,1% 46-60 79 6,5% Южна Sumatera 51 4.2%> 60 3 0.2% Семейно положение Единичен 370 30.3% Последно образователно ниво SMP/SMA/SMK 701 57.3% Женен 844 69.0% Диплома 127 10.4% Други 9 0.7% Бакалавър 316 25.8% Пол Мъж 630 51.5% Магистър 68 5.6 % Жени 593 48,5% докторанти 11 0,9% месечно ниво на доход 0 154 12,6% месечно ниво на потребление <IDR 2,000,000 432 35,3% <IDR 2,000,000 226 18,5% IDR2,000,000-5,999,999 640 52,3% IDR 2,000,000-5,999,999 550 45% IDR 6,000,000- 9 999 999 121 9,9% IDR 6,000,000-9,999,999 199 16,3% ≥ IDR 10,000,000 30 2,5% IDR 10,000,000- 19,999,999 71 5,8% ≥ I DR 20 000 000 23 1,9% Таблица 3. Описателни статистически данни за променлива средна променлива на финансово, технологично и макро ниво Променлива средна ранг Променлива средна ранг ML7 (дискретни разходи за зареждане.) 4.4563 1 ML3 (CS у дома) 4.1554 9 ML6 (годишен данъчен диск. ) 4.4301 2 ML2 (CS на работни места) 4.1055 10 ML5 (стимул за покупка) 4.4146 3 ML1 (CS на обществени места) 4.0965 11 TE4 (безопасност) 4.3181 4 TE5 (живот на батерията) 4.0924 12 FI3 (разходи за зареждане) 4.2518 5 TE2 (мощност ) 4.0597 13 TE1 (пробег) 4.2396 6 TE3 (време на зареждане) 4.0303 14 ML4 (сервизно място) 4.2142 7 FI1 (цена на закупуване) 3.8814 15 FI4 (разходи за поддръжка) 4.1980 8 FI2 (цена на батерията) 3.5045 16 Таблица 4. Описателна статистика за осиновяване Намерение 1: силно нежелание 2: нежелание 3: съмнение 4: желание 5: силно желание Готовност за използване на електрически мотоциклет 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Резултатите от логистичния регресионен анализ за променливи SD1 до SD11, които принадлежат на социодемографските фактори показват резултатите, че само честотата на споделяне на социалните медии (SD9) и нивото на екологична загриженост (SD11) оказват значително влияние върху намеренията за електрически мотоциклети в Индонезия. Значителните стойности за качествената променлива на семейното положение са 0,622 за неженени и 0,801 за женени. Тези стойности не подкрепят хипотезата 1. Семейното положение не влияе значително върху намерението за приемане на електрически мотоциклет, тъй като значителната стойност е повече от 0,05. Значителната стойност за възрастта е 0,147, така че възрастта не влияе значително върху намерението да се приеме електрически мотоциклет. Стойността на прогнозата за възрастта -0.168 не подкрепя хипотеза 2. Отрицателният знак означава, че колкото по -висока е възрастта, толкова по -ниско е намерението да се използва електрически мотоциклет. Значителната стойност за качествената променлива, пол, (0,385) не подкрепя хипотеза 3. Полът не влияе значително върху намерението да се приеме електрически мотоциклет. Значителната стойност за последното ниво на образование (0,603) не подкрепя хипотеза 4. И така, последното образование не влияе значително върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Стойността на прогнозата за последното ниво на образование от 0,036 означава, че положителен знак означава, че колкото по -високо е нивото на образование, толкова по -голямо е намерението да се приеме електрически мотоциклет. Значителната стойност за качествената променлива на професията е 0.487 за студенти, 0.999 за държавни служители, 0.600 за частни служители и 0.480 за предприемачи, които не подкрепят хипотезата 5. Окупацията не влияе значително върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. UTAMI ET AL. /НАЧАЛНИК ЗА ОПТИМИЗАЦИЯ НА СИСТЕМИТЕ В ПРОМИШЛЕНОСТТА - ВОЛ. 19 НЕ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Таблица 5. Хипотеза Хипотеза Социо-Н1: семейното положение има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Демо-H2: възрастта има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. графика H3: полът има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H4: последното ниво на образование има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H5: професията има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H6: Нивото на месечна консумация има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H7: месечното ниво на дохода има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H8: броят на собствениците на мотоциклети има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H9: Честотата на споделяне в социалните медии има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H10: Размерът на онлайн социалната мрежа има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H11: Осъзнаването на околната среда има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Финансов Н12: покупната цена има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H13: Цената на батерията има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H14: Цената за зареждане има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H15: Разходите за поддръжка имат положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H16: Възможността за пробег има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H17: мощността има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Techno-H18: времето за зареждане има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. логичен H19: безопасността има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H20: Животът на батерията има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H21: Наличието на инфраструктура за зарядни станции на обществени места има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H22: Наличието на зареждаща станция за зареждане има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Макрониво H23: наличието на инфраструктура за зареждащи станции у дома има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H24: Наличието на сервизни места има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H25: Политиката за стимулиране на покупките има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H26: годишната политика за данъчни отстъпки има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. H27: Политиката за отстъпки при таксуване има положителен значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Таблица 6. Логистична регресия Частични резултати от изпитването Var Value Sig Var Value Sig SD1: единичен 0,349 0,622 TE1 0,146 0,069 SD1: женен 0,173 0,801 TE2 0,167 0,726 SD1: други 0 TE3 0,240 0,161 SD2 -0,168 0,147 TE4 -0,005 0,013* SD3: мъжки 0,117 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: женски 0 ML1 -0,127 0,022* SD5: студенти -0,195 0,487 ML2 0,309 0,000* SD5: граждански сервиране 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: прив. emp -0,110 0,6 ML4 0,134 0,109 SD5: въвеждане 0,147 0,48 ML5 0,301 0,017* SD5: други 0 ML6 -0,059 0,107 SD6 0,227 0,069 ML7 0,521 0,052 SD7 0,032 0,726 TE1 0,146 0,004* SD8 0,180 0,161 TE2 0,167 0,962 SD9 0,111 0,14 0,113* SD10 0,016 0,765 TE4 -0,005 0,254 SD11 0,226 0,022* TE5 0,068 0,007* FI1 0,348 0,000* ML1 -0,127 0,009* FI2 -0,069 0,355 ML2 0,309 0,181 FI3 0,136 0,109 ML3 0,253 0,017* FI4 0,193 0,017* ML4 0,134 0,676% ниво на доверие Значителната стойност за месечното ниво на потребление (0.069) не подкрепя хипотеза 6, месечното ниво на потребление не влияе значително върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Прогнозната стойност за месечното ниво на потребление от 0,227, положителен знак означава, че колкото по -високо е нивото на месечните разходи, толкова по -голямо е намерението да се използва електрически мотоциклет. Значителната стойност за месечното ниво на доход (0,726) не подкрепя хипотеза 7, месечното ниво на дохода не влияе значително върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Стойността на прогнозата за месечното ниво на дохода е 0.032, положителен знак означава, че колкото по -високо е нивото на месечния доход, толкова по -голямо е намерението да се използва електрически мотоциклет. Значителната стойност за броя на собствениците на мотоциклети (0,161) не подкрепя хипотеза 8, броят на собствениците на мотоциклети не влияе значително върху намерението да се приеме електрически мотоциклет. Стойността на прогнозата за нивото на притежание на мотоциклет е 0,180, положителният знак означава, че колкото повече притежавани мотоциклети, толкова по -голямо е намерението да се приеме електрически мотоциклет. Значителната стойност за честотата на споделяне в социалните медии (0,013) подкрепя хипотеза 9, честотата на споделяне в социалните медии има значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет, тъй като значителната стойност е по -малка от 0,05. UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМАСИ СИСТЕМ ИНДУСТРИ - ВОЛ. 19 НЕ. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Стойността на приблизителната оценка за споделяне на честота в социалните медии е 0,111, положителен знак означава, че колкото по-висока е честотата на споделяне на някого в социалните медии, толкова по-голям е шансът за приемане на електрически мотоциклет. Значителната стойност за размера на онлайн социалната мрежа (0,765) не подкрепя хипотеза 10, размерът на обхвата на социалната мрежа не влияе значително върху намерението за приемане на мотоциклет. Стойността на прогнозата за броя на хората, достигнати в социалната мрежа, е 0.016, положителен знак означава, че колкото по -голям е размерът на социалните мрежи, толкова по -голямо е намерението да се използва електрически мотоциклет. Значителната стойност за нивото на екологична осведоменост (0,022) подкрепя хипотеза 11, нивото на екологична загриженост оказва значително влияние върху намерението да се приеме електрически мотоциклет. Стойността на оценката за нивото на екологична осведоменост е 0,226, положителният знак означава, че колкото по -високо е нивото на екологична загриженост на човек, толкова по -голямо е намерението да се използва електрически мотоциклет. Резултатите от логистичния регресионен анализ за променливите FI1 до FI4, които принадлежат на финансовите фактори, показват резултатите, че покупната цена (FI1) и разходите за поддръжка (FI4) оказват значително влияние върху намеренията за електрически мотоциклети в Индонезия. Значителната стойност на покупната цена (0.00) подкрепя хипотеза 12, покупната цена оказва значително влияние върху намерението за приемане на електрически мотоциклет.Стойността на прогнозната покупна цена е 0,348, положителният знак означава, че колкото по -подходяща е покупната цена на електрически мотоциклет за някого, толкова по -голямо е намерението да се приеме електрически мотоциклет. Значителната стойност за цената на батерията (0,355) не подкрепя хипотеза 13, цената на батерията не влияе значително върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Значителната стойност на разходите за зареждане (0.109) не подкрепя хипотеза 14, цената за зареждане няма значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Стойността на прогнозата за разходите за зареждане е 0,136, положителният знак означава, че колкото по -подходящи са разходите за зареждане на електрически мотоциклет за някого, толкова по -голямо е намерението да се приеме електрически мотоциклет. Значителната стойност на разходите за поддръжка (0.017) не подкрепя хипотеза 15, разходите за поддръжка оказват значителен ефект върху намерението да се приеме електрически мотоциклет. Стойността на прогнозните разходи за поддръжка е 0,193, положителният знак означава, че колкото по -подходящи са разходите за поддръжка на електрически мотоциклети за някого, толкова по -голямо е намерението да се приеме електрически мотоциклет. Резултатите от логистичния регресионен анализ за променливи TE1 до TE5, които принадлежат на технологичните фактори, показват резултатите, че времето за зареждане на батерията (TE3) оказва значително влияние върху намерението за приемане на електрически мотоциклети в Индонезия. Значителната стойност за пробег (0.107) не подкрепя хипотеза 16, възможността за пробег няма значителен ефект върху намерението да се приеме електрически мотоциклет. Стойността на прогнозата за максимален пробег е 0,146, положителният знак означава, че колкото по -подходящ е максималният пробег на електрически мотоциклет за някого, толкова по -голямо е намерението да се приеме електрически мотоциклет. Значителната стойност за независимата променлива мощност или максимална скорост (0,052) не подкрепя хипотеза 17, максималната скорост не влияе значително върху намерението да се приеме електрически мотоциклет. Стойността на esimate за мощност или максимална скорост е 0,167, положителният знак означава, че колкото по -подходяща е максималната скорост на електрически мотоциклет за човек, толкова по -голямо е намерението да се приеме електрически мотоциклет. Значителната стойност за времето за зареждане (0.004) подкрепя хипотеза 18, времето за зареждане има значителен ефект върху намерението да се приеме електрически мотоциклет. Прогнозната стойност за времето за зареждане е 0,240, положителният знак означава, че колкото по -подходяща е максималната скорост на електрически мотоциклет за някого, толкова по -голямо е намерението да се използва електрически мотоциклет. Значителната стойност за безопасност (0,962) не подкрепя хипотеза 19, безопасността не влияе значително върху намерението да се приеме електрически мотоциклет. Стойността на прогнозата за безопасност е -0,005, отрицателният знак означава, че колкото по -сигурен се чувства някой при използване на електрически мотоциклет, толкова по -ниско е намерението да се използва електрически мотоциклет. Значителната стойност за живота на батерията (0.424) не подкрепя хипотеза 20, животът на батерията няма значителен ефект върху намерението да се използва електрически мотоциклет. Стойността на прогнозата за живота на батерията е 0,068, положителният знак означава, че колкото по -подходяща е продължителността на живота на батерията на електрически мотоциклет, толкова по -голямо е намерението да се използва електрически мотоциклет. Резултатите от логистичния регресионен анализ за променливи ML1 до ML7, които принадлежат към фактори на макро ниво, показват резултатите, че само наличността на таксуване на работното място (ML2), наличността на таксуване в жилището (ML3) и политиката за отстъпка на разходите за таксуване (ML7) които имат значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклети в Индонезия. Значителната стойност за наличността на зареждане на обществени места (0,254) не подкрепя хипотеза 21, наличността на таксуване на обществени места не влияе значително върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Значителната стойност за наличността на зареждане на работното място (0,007) подкрепя хипотеза 22, наличността на зареждане на работното място има значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Значителната стойност за наличността на зареждане у дома (0,009) подкрепя хипотеза 22, наличността на зареждане у дома има значителен ефект върху намерението за приемане на мотоциклет. Значителната стойност за наличието на места за обслужване (0,181) не подкрепя хипотеза 24, наличността на места за обслужване няма значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Значителната стойност на политиката за стимулиране на покупките (0.017) подкрепя хипотеза 25, политиката за стимулиране на покупките има значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Значителната стойност за годишната политика на данъчни отстъпки (0,672) не подкрепя хипотеза 26, годишната политика за стимулиране на данъчните отстъпки няма значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Значителната стойност на политиката за отстъпки при таксуване (0,00) подкрепя хипотеза 27, политиката за стимулиране на отстъпките при таксуване има значителен ефект върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Според резултата от фактора на макро ниво, приемането на електрически мотоциклети може да се осъществи, ако станцията за зареждане на работното място, станцията за зареждане в жилището и политиката за отстъпка за разходите за таксуване са готови за достъп до потребителите. Като цяло честотата на споделяне в социалните медии, нивото на екологична осведоменост, покупните цени, разходите за поддръжка, максималната скорост на електрическите мотоциклети, времето за зареждане на батерията, наличието на инфраструктура на станцията за зареждане по време на работа, наличността на инфраструктура за зареждане, базирана на дома, UTAMI ET AL. /НАЧАЛНИК ЗА ОПТИМИЗАЦИЯ НА СИСТЕМИТЕ В ПРОМИШЛЕНОСТТА - ВОЛ. 19 НЕ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 политики за стимулиране на покупките и политики за стимулиране на отстъпки за разходи оказват значително влияние върху намерението за приемане на електрически превозни средства. Модел на уравнение и вероятностна функция Уравнение 3 е логическо уравнение за избора на отговора „силно нежелаещ“ да приеме електрически мотоциклет.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Уравнение 4 е логично уравнение за избора на отговора „не желаещ“ да приеме електрически мотоциклет.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Уравнение 5 е логично уравнение за избора на отговора „съмнение“ за приемане на електрически мотоциклет.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Уравнение 6 е логично уравнение за опцията за отговор „желаещ“ да приеме електрически мотоциклет.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Вероятни функции на намерението за приемане на електрически мотоциклети, показани в уравнение 7 до уравнение 11. Уравнение 7 е вероятностната функция за избора на отговора „ категорично не желае ”да приеме електрически мотоциклет. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Уравнение 8 е вероятностната функция за избора на отговора „не желаещ“ да приеме електрически мотоциклет. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Уравнение 9 е вероятностната функция за избора на отговор „съмнение“ за приемане на електрически мотоциклет. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Уравнение 10 е вероятностната функция за избора на отговора „желаещ“ да приеме електрически мотоциклет. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Уравнение 11 е вероятностната функция за избора на отговора „силно желаещ“ да приеме електрически мотоциклет. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Вероятност за намерение на осиновяване Уравнението на ординалната логистична регресия тогава приложен към извадка от отговорите на респондентите. Таблица 8 показва характеристиките и отговорите на извадката. Така че вероятността да се отговори на всеки критерий по зависимата променлива се изчислява въз основа на уравнение 7 - 11. Извадка от респонденти, които имат отговорите, както е показано в таблица 7, имат вероятност 0,0013 за силно нежелание да използват електрически мотоциклет, вероятност 0,0114 за нежелание да се използва електрически мотоциклет, вероятност 0,1788 за съмнение за използване на електрически мотоциклет, вероятност 0,563 за желание за използване на електрически мотоциклет и вероятност 0,2455 за силно желание за използване на електрически мотоциклет. Вероятността за приемане на електрически мотоциклети за 1223 респонденти също беше изчислена и средната стойност на вероятността за отговори на категорично нежелаещи да използват електрически мотоциклети беше 0,0031, нежелание за използване на електрически мотоциклет беше 0,0198, съмнение за използване на електрически мотоциклет беше 0,1482, готови да използват електрическият мотоциклет е 0,3410, а силно желаещият да използва електрически мотоциклет е 0,4880. Ако вероятността за желаещи и силно желаещи се сумира, вероятността индонезийците да приемат електрически мотоциклети достига 82,90%. Препоръки за бизнеса и политиците В обикновения логистичен регресионен анализ честотата на споделяне в социалните медии е важен фактор, влияещ върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. Значението на социалните медии като платформа за обществото да получава информация за електрическите мотоциклети ще повлияе на желанието за приемане на електрически мотоциклети. Правителството и предприемачите могат да се опитат да използват този ресурс, например предприемачите могат да правят промоции чрез бонуси или признателност към потребителите, които са закупили електрически мотоциклети и споделят положителни неща, свързани с електрическите мотоциклети в социалните си медии. Този начин може да стимулира другите да бъдат нови потребители на електрически мотоциклет. Правителството може да социализира или да представи електрически мотоциклети на обществеността чрез социалните медии, за да мотивира общественото преминаване от конвенционален мотоциклет към електрически мотоциклет. Това изследване доказва колко важно е влиянието на факторите на макро ниво върху приемането на електрически мотоциклети в Индонезия. В обикновения логистичен регресионен анализ, наличността на инфраструктурата за зареждане на работното място, наличността на инфраструктурата за зареждане у дома, политиката за стимулиране на покупките и отстъпката за разходите за таксуване оказват значително влияние върху намерението за приемане на електрически мотоциклет. UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМАСИ СИСТЕМ ИНДУСТРИ - ВОЛ. 19 НЕ. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Таблица 7. Примерни отговори на респондента Вариабел Код на отговор Стойност Семейно положение Женен X1b 2 Възраст 31-45 X2 2 Пол Мъж X3a 1 Последно образователно ниво Магистър X4 4 Професия Частни служители X5c 3 Месечно ниво на потребление Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Ниво на месечен доход Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Брой собственост на мотоциклети ≥ 2 X8 3 Честота на споделяне в социалните медии Няколко пъти/месец X9 4 Размер на онлайн социалната мрежа 100-500 души X10 2 Осъзнаване на околната среда 1 X11 1 Харга бели 3 X12 3 Цена на батерията 3 X13 3 Разходи за зареждане 3 X13 3 Разходи за поддръжка 5 X14 5 Пробег 4 X15 4 Мощност 5 X16 5 Време за зареждане 4 X17 4 Безопасност 5 X18 5 Живот на батерията 4 X19 4 Наличност на зареждаща станция на обществени места 4 X20 4 Наличност на зарядна станция на работното място 4 X21 4 Наличност на станция за зареждане у дома 4 X22 4 Наличност на места за обслужване 2 X23 2 Политика за стимулиране на покупките 5 X24 5 Годишна политика за данъчни отстъпки 5 X25 5 Политика за отстъпка при таксуване 5 X26 5 Разходи за зареждане 5 X27 5 Разходи за поддръжка 3 X13 3 Пробег възможности 5 X14 5 Захранване 4 X15 4 Време за зареждане 5 X16 5 Повечето респонденти считат наличието на инфраструктура на станцията за зареждане у дома, на работното място и на обществено място като значително влияние върху приемането на електрически мотоциклети. Правителството може да организира инсталирането на инфраструктура за зареждане на обществени места в подкрепа на приемането на електрически мотоциклети. Правителството може също да работи съвместно с бизнес сектора, за да осъзнае това. При изграждането на показатели на макроравнище това изследване предлага няколко варианта на политика за стимулиране. Според проучването най -значимите политики за стимулиране са политики за стимулиране на покупките и политики за стимулиране на отстъпки за разходи, които могат да бъдат разгледани от правителството в подкрепа на приемането на електрически мотоциклети в Индонезия. По отношение на финансовите фактори покупната цена оказва значително влияние върху намерението за закупуване на електрически мотоциклет. Това е причината, поради която стимулът за субсидия за покупка също влияе значително върху намерението за осиновяване. По -евтините разходи за поддръжка на електрически мотоциклети от конвенционалните мотоциклети влияят значително върху намерението за приемане на електрически мотоциклети. Следователно наличието на услуги, които отговарят на нуждите на потребителите, допълнително ще насърчи намерението за приемане на електрически мотоциклети, тъй като повечето потребители не познават компонентите на електрическите мотоциклети, така че се нуждаят от квалифицирани техници, ако има някои повреди. Производителността на електрическите мотоциклети отговаря на нуждите на потребителите, за да посрещне ежедневната им мобилност. Максималната скорост на електрически мотоциклет и времето за зареждане са в състояние да отговорят на желаните от потребителите стандарти. Въпреки това, по -добрата производителност на мотоциклета, като повишена безопасност, живот на батерията и по -дълъг пробег със сигурност ще увеличи намерението за приемане на електрически мотоциклет. В допълнение към увеличаването на инвестициите в технологии, правителството и бизнесът трябва също да подобрят системата за оценка на безопасността и надеждността на електрическите мотоциклети, за да повишат общественото доверие. За бизнеса насърчаването на качеството и производителността е един от най -ефективните начини за повишаване на ентусиазма на потребителите към електрическите мотоциклети. Потребителите, които са по -млади и имат по -високо ниво на образование, могат да бъдат насочени като ранни осиновители, за да станат влиятелни, защото вече имат по -оптимистично отношение и имат широка мрежа. Сегментирането на пазара може да бъде постигнато чрез стартиране на специфични модели за целеви потребители. В допълнение, респондентите с по -висока екологична осведоменост са по -склонни да искат да приемат мотоциклети. UTAMI ET AL. /НАЧАЛНИК ЗА ОПТИМИЗАЦИЯ НА СИСТЕМИТЕ В ПРОМИШЛЕНОСТТА - ВОЛ. 19 НЕ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 ЗАКЛЮЧЕНИЯ Преминаването от конвенционалните мотоциклети към електрически мотоциклети може да бъде най -доброто решение за преодоляване на проблема с високите нива на CO2 в Индонезия. Индонезийското правителство също осъзна и се намеси, като определи различни политики по отношение на електрическите превозни средства в Индонезия. Но в действителност приемането на електрически превозни средства в Индонезия все още е на много ранен етап, дори далеч от целите, поставени от правителството. Околната среда не подкрепя приемането на електрически мотоциклети, като например липсата на по -подробни разпоредби и липсата на поддържаща инфраструктура, причиняваща ниското приемане на електрически превозни средства в Индонезия. Това проучване анкетира 1223 респонденти от 10 провинции, които имат общо 80% от общото разпределение на продажбите на мотоциклети в Индонезия, за да изследват значителни фактори, влияещи върху намеренията за въвеждане на електрически мотоциклети в Индонезия, и да открият вероятностните функции. Въпреки че по -голямата част от анкетираните ентусиазирани относно електрическите мотоциклети и искат да притежават електрически мотоциклет в бъдеще, техният интерес към приемането на електрически мотоциклет в днешно време е относително нисък. Респондентите не искат да използват електрически мотоциклети в момента поради различни причини, като липса на инфраструктура и политика. Много респонденти имат нагласата да чакат и да гледат към приемането на електрически мотоциклети, с финансови фактори, технологични фактори и макро нива, които трябва да следват изискванията на потребителите. Това изследване доказва колко значителна е честотата на споделяне в социалните медии, нивото на екологична осведоменост, покупните цени, разходите за поддръжка, максималната скорост на електрическите мотоциклети, времето за зареждане на батерията, наличността на инфраструктурата за зареждане на работното място, наличието на инфраструктура за зареждане вкъщи, политики за стимулиране на покупки и политики за стимулиране на отстъпки за разходи са в подкрепа на приемането на електрически мотоциклети в Индонезия. Правителството трябва да подкрепи предоставянето на инфраструктура на станциите за зареждане и създаването на стимулираща политика за ускоряване на приемането на електрически мотоциклети в Индонезия. Технологичните фактори като пробег и живот на батерията трябва да бъдат разгледани от производителите, за да бъдат подобрени, за да подкрепят приемането на електрически мотоциклети. Финансовите фактори като покупните цени и разходите за батерията трябва да притесняват бизнеса и правителството. Максималното използване на социалните мрежи трябва да се използва за въвеждане на електрически мотоциклет в общността. Общностите в ранна възраст могат да популяризират ранни осиновители, тъй като имат широка социална медийна мрежа. Реализацията на приемането на електрически мотоциклети в Индонезия изисква готовност за инфраструктура и разходи, които могат да бъдат приети от потребителите. Това е било възможно да бъде приложено от правителството чрез силни правителствени ангажименти в няколко държави, които са успели да заменят конвенционалните превозни средства. По -нататъшните изследвания ще се съсредоточат върху намирането на подходящи политики за ускоряване на приемането на електрически мотоциклети в Индонезия. ЛИТЕРАТУРА [1] Индонезия. Бадан Пусат Статистика; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Онлайн]. Налични: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Статистика за вътрешното разпределение и износ, 2020 г. [Онлайн]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Достъп: март. 20, 2020]. [3] Г. Самосир, Й. Девара, Б. Флорентина и Р. Сирегар, „Електрическите превозни средства в Индонезия: пътят към устойчив транспорт“, Solidiance: Доклад за пазара, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, А. Пурванто и М. Низам, „Модел на комерсиализация на литиево-йонна батерия с нова технология: казус за интелигентни електрически превозни средства“, Сборник от Съвместната международна конференция за селски информационни и комуникационни технологии и технологии за електрически превозни средства, rICT и ICEV -T 2013, 6741511. https://doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] М. Катеначи, Г. Фиорезе, Е. Вердолини и В. Бозети, „Отиване на електричество: Експертно проучване за бъдещето на акумулаторните технологии за електрически превозни средства. В иновациите при несигурност “, в Edward Elgar Publishing, 93. Амстердам: Elsevier, 2015. [6] М. Вайс, П. Декер, А. Моро, Х. Шолц и М. К. Пател,„ За електрификацията на автомобилния транспорт - преглед на екологичните, икономическите и социалните показатели на електрическите двуколесни, ”Транспортни изследвания Част D: Транспорт и околна среда, том. 41, стр. 348-366, 2015. https://doi.org/10.1016/j.trd.2015.09.007. [7] М. Низам, „Produksi Kit Konversi Kendaraan Listrik Berbasis Baterai Untuk Sepeda Motor Roda Dua Dan Roda Tiga,“ Laporan Akhir Hibah PPTI, Badan Pengelola Usaha Universitas Sebelas Maret, 2019. [8] MNA Jodinesa, W. Sutopo и Р. Закария, „Анализ на веригата на Марков за идентифициране на прогнозата за пазарния дял на новите технологии: казус на електрически преобразуващ мотоциклет в Суракарта, Индонезия“, Материали на конференцията AIP, vol. 2217 (1), стр. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo и EA Kadir, „Индонезийски стандарт за ферофосфат от литиево-йонни акумулаторни батерии за електрически превозни средства“, TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, vol. 15 (2), стр. 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy и ABMulyono, „Проектиране на рамка за стандартизация и изисквания за тестване на системата за управление на батерии за приложение на електрически превозни средства“, Процедура - 4 -ти Международна конференция по технология на електрическите превозни средства, стр. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, „Преглед на стандартното развитие на зареждане на електрически превозни средства: Проучване в Индонезия“, Протокол - 2018 5 -та международна конференция по технология на електрическите превозни средства, том. 8628367, стр. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Онлайн]. gaikindo.or.id. [Достъп: март. 20, 2020]. [13] С. Голдънбърг, „Индонезия ще намали въглеродните емисии с 29% до 2030 г.“, Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМАСИ СИСТЕМ ИНДУСТРИ - ВОЛ. 19 НЕ. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang и HA Bekhet, „Моделиране на намеренията за използване на електрически превозни средства: Емпирично проучване в Малайзия“, Journal of Cleaner Production, vol. 92, стр. 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma и BC Xie, „Какви са бариерите пред широкото приемане на електрически превозни средства с батерии? Проучване на общественото възприятие в Тиендзин, Китай, ”Journal of Transport Policy, vol. 56, стр. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] Н. Бъркли, Д. Джарвис и А. Джоунс, „Анализ на използването на електрически превозни средства с батерии: Разследване на бариерите сред шофьорите във Великобритания“, Транспортни изследвания Част D: Транспорт и околна среда, том. 63, стр. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge и C. Shao, „Разследване на факторите, влияещи върху усвояването на електрически превозни средства в Пекин, Китай: Статистически и пространствени перспективи“, Journal of Cleaner Production, vol. 213, стр. 199-216, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analisis Multivariat Terapan за програма SPSS, AMOS и SMARTPLS (2 -ро издание). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] Т. Laukkanen, „Приемане на потребители срещу решения за отхвърляне при привидно сходни иновации в услугите: Случаят с интернет и мобилното банкиране“, Journal of Business Research, vol. 69 (7), стр. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur и R. Kemp, „Приемането на PV в Холандия: Статистически анализ на факторите на приемане“, Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 41, стр. 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] Депутатът Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil и J. Emparanza, „Използване на модифициран модел на приемане на технология за оценка на приемането на нова система за телемониторинг на здравните специалисти“, Telemedicine and e-Health, vol. 18 (1), стр. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer и P. Abrahamsson, „Проучване на основните технически бариери, влияещи върху решението за приемане на облачни услуги“, Journal of Systems and Software, vol. 103, стр. 167–181, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto и W. Sutopo, „Анализ на възприятието на потребителите на превозни средства с електрически автомобили в Индонезия“, Материали от конференцията на AIP (Vol. 2217, No. 1, p. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo и M. Nizam, „Предложена комерсиализация на технологиите за бизнес процеси: казус на инкубацията на технологиите за електрически автомобили“, Сборник от 2014 Международна конференция по електротехника и компютърни науки, ICEECS, 7045257, pp. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] М. А. Буджанг, Н. Саат и Т. М. Бакар, „Насоки за размера на извадката за логистична регресия от обсервационни проучвания с голяма популация: акцент върху точността между статистиката и параметрите въз основа на реални клинични данни“, Малайзийското списание на медицински науки: MJMS, кн. 25 (4), стр. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] Е. Раджаб и А. Джамън, „Методологически пенелитиански биснис“, Макасар: Lembaga Perpustakaan и Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius и CC Lu, „Задвижвани двуколки за устойчива мобилност: Преглед на възприемането от потребителите на електрически мотоциклети ”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), стр. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] С. Хабич-Собиегала, Г. Костка и Н. Анцингер, „Намерения за закупуване на електрически превозни средства на китайски, руски и бразилски граждани: Международно сравнително проучване“, Вестник за по-чисто производство, кн. 205, стр. 188- 200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat и B. Van Wee, „Влиянието на финансовите стимули и други социално-икономически фактори върху приемането на електрически превозни средства“, Energy Policy, vol. 68, стр. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane и JD Graham, „Възприятие и реалност: обществени познания за електрическите превозни средства с включване в 21 американски града“, Energy Policy, vol. 63, стр. 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] Д. Браун, М. О'Махони и Б. Колфийлд, „Как трябва да се класифицират бариерите пред алтернативните горива и превозни средства и да се оценят потенциалните политики за насърчаване на иновативните технологии?“, Journal of Cleaner Production, vol. 35, стр. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] О. Egbue и S. Long, „Пречки пред широкото разпространение на електрически превозни средства: анализ на нагласите и възприятията на потребителите“, Journal of Energy Policy, vol. 48, стр. 717– 729, 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan и YM Wei, „Въздействието на правителствената политика върху предпочитанията към NEVs: доказателствата от Китай“, Energy Policy, vol. 61, стр. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool и RF Hirsh, „Отвъд батериите: проучване на ползите и бариерите за включването на хибридни електрически превозни средства (PHEV) и прехода от превозно средство към мрежа (V2G)”, Енергийна политика, том. 37, стр. 1095–1103, 2009. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.10.005. [35] E. Graham-Rowe, B. Gardner, C. Abraham, S. Skippon, H. Dittmar, R. Hutchins и J. Stannard, „Основните потребители, управляващи електрически автомобили с електрически батерии и хибридни електрически автомобили с приставки: качествен анализ на отговорите и оценките ”, Трансп. Res. Част А: Практика на политиката, том. 46, стр. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi и SL Mabit, „Основните потребители, управляващи електрически автомобили с електрически батерии и хибридни електрически автомобили с плъгин: качествен анализ на отговорите и оценките“, Трансп. Res. Част D: Трансп. Environ., Vol. 25, стр. 24–32, 2013. [Онлайн]. Налични: ScienceDirect. [37] ND Caperello и KS Kurani, „Истории на домакинствата за техните срещи с хибридно електрическо превозно средство с приставка“, Environ. Behav., Vol. 44, стр. 493–508, 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju и CE Warrender, „Историите на домакинствата за техните срещи с хибридно електрическо превозно средство с плъгини“, Анализ на проучване сред потребителите на UTAMI ET AL. /НАЧАЛНИК ЗА ОПТИМИЗАЦИЯ НА СИСТЕМИТЕ В ПРОМИШЛЕНОСТТА - ВОЛ. 19 НЕ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 plug-in хибридни електрически превозни средства. Трансп. Res. Част А: Практика на политиката, том. 64, стр. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer и S. Lemeshow, „Приложна логистична регресия. Второ издание ”, Ню Йорк: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. НОМЕНКЛАТУРА j зависими категории променливи (j = 1, 2, 3, 4, 5) k независими категории променливи (k = 1, 2, 3,…, m) i качествени независими категории променливи n ред на респондентите β0j прихващат всеки отговор на зависими променлива Xk количествено независима променлива Xik количествено независима променлива Y зависима променлива Pj (Xn) възможността за всяка категория независима променлива за всеки респондент АВТОРСКА БИОГРАФИЯ Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami е студент в катедра „Индустриално инженерство“ на Universitas Sebelas Maret. Тя принадлежи към Лабораторията за логистика и бизнес системи. Нейните научни интереси са логистика и управление на веригата на доставки и проучване на пазара. Тя публикува първата си публикация за анализа на потребителското възприятие на електромобил в Индонезия през 2019 г. Yuniaristanto Yuniaristanto е преподавател и изследовател в катедрата по индустриално инженерство, Universitas Sebelas Maret. Научните му интереси са верига на доставки, симулационно моделиране, измерване на производителността и комерсиализация на технологиите. Той има публикации, индексирани от Scopus, 41 статии с 4 H-индекс. Имейлът му е yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, притежава инженерна професионална степен (Ir) от учебната програма за професионален инженер - Universitas Sebelas Maret (UNS) през 2019 г. Той е докторант в областта на индустриалното инженерство и управление от Institut Teknologi Bandung (ITB) в 2011 г., магистър по мениджмънт от Университет Индонезия през 2004 г. и бакалавър по инженерно инженерство от ITB през 1999 г. Неговите научни интереси са верига на доставки, инженерна икономика и анализ на разходите и комерсиализация на технологиите. Той получи повече от 30 стипендии за научни изследвания. Той има публикации, индексирани от Scopus, 117 статии със 7 Н-индекс. Имейлът му е wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Резултатите от логистичния регресионен анализ за променливи TE1 до TE5, които принадлежат на технологичните фактори, показват резултатите, че времето за зареждане на батерията (TE3) оказва значително влияние върху намерението за приемане на електрически мотоциклети в Индонезия. Значителната стойност за пробег (0.107) не подкрепя хипотеза 16, възможността за пробег няма значителен ефект върху намерението да се приеме електрически мотоциклет. Стойността на прогнозата за максимален пробег е 0,146, положителният знак означава, че колкото по -подходящ е максималният пробег на електрически мотоциклет за някого, толкова по -голямо е намерението да се приеме електрически мотоциклет. Значителната стойност за независимата променлива мощност или максимална скорост (0,0