Правительство Индонезии нацелено на внедрение 2,1 миллиона единиц двухколесных электромобилей и 2200 единиц четырехколесных электромобилей в 2025 году в соответствии с Постановлением Президента Республики Индонезия № 22 в 2017 году о Национальном генеральном плане в области энергетики. В 2019 году правительство Индонезии издало Постановление президента № 55 в 2019 году об ускорении программы использования аккумуляторных электромобилей для автомобильных перевозок. В 2018 году внедрение двухколесных электромобилей достигло лишь 0,14% от правительственного целевого показателя на 2025 год. Следовательно, внедрение технологии электрических мотоциклов (EM) также должно учитывать множество факторов, чтобы быть успешным. Это исследование разрабатывает модель намерения принять электромобили, не связанную с поведением. Факторы включают социально-демографические, финансовые, технологические и макроуровневые. В онлайн-опросе приняли участие 1223 респондента. Логистическая регрессия используется для получения функции и значения вероятности намерения внедрить EM в Индонезии. Частота публикации в социальных сетях, уровень экологической осведомленности, закупочные цены, затраты на обслуживание, максимальная скорость, время зарядки аккумулятора, доступность инфраструктуры зарядной станции на работе, доступность домашней электросети - инфраструктура зарядки, политика стимулирования покупки и скидка на стоимость зарядки Политика стимулирования существенно влияет на намерение внедрить электромобили. Это также показывает, что возможность для индонезийцев использовать электрические мотоциклы достигает 82,90%. Осуществление внедрения электрических мотоциклов в Индонезии требует готовности инфраструктуры и затрат, которые могут быть приемлемы для потребителей. Наконец, результаты этого исследования дают правительству и предприятиям ряд предложений по ускорению внедрения электрических мотоциклов в Индонезии.

ВСТУПЛЕНИЕ

В экономическом секторе Индонезии (транспорт, производство электроэнергии и домашние хозяйства) в основном используется ископаемое топливо. Некоторыми из негативных последствий высокой зависимости от ископаемого топлива являются увеличение ассигнований на топливные субсидии, проблемы с энергетической устойчивостью и высокие уровни выбросов CO2. Транспорт - важный сектор, который способствует высокому уровню выбросов CO2 в воздухе из-за большого количества транспортных средств, работающих на ископаемом топливе. Это исследование сосредоточено на мотоциклах, потому что Индонезия, как развивающаяся страна, имеет больше мотоциклов, чем автомобилей. Количество мотоциклов в Индонезии достигло 120 101 047 единиц в 2018 году [1], а продажи мотоциклов достигли 6 487 460 единиц в 2019 году [2]. Переход транспортного сектора на альтернативные источники энергии может снизить высокий уровень выбросов CO2. Реалистичным решением этой проблемы является внедрение «зеленой» логистики за счет проникновения в Индонезию электромобилей, таких как гибридные электромобили, подключаемые к сети гибридные электромобили и электромобили с аккумулятором [3]. Инновационные технологии в области электромобилей и аккумуляторные батареи могут предоставить транспортные решения, которые являются экологически чистыми, энергоэффективными и имеют более низкие эксплуатационные и эксплуатационные расходы [4]. Электромобили широко обсуждаются странами мира. В глобальном бизнесе электромобилей произошел значительный рост продаж двухколесных электрических мотоциклов, который с 2016 по 2017 год достиг 58%, или около 1,2 миллиона единиц. Такой рост продаж свидетельствует о хорошей реакции стран мира на развитие электромотоциклов. технологии мотоциклов, которые, как ожидается, когда-нибудь, электрические мотоциклы заменят автомобили, работающие на ископаемом топливе. Объект исследования - электрический мотоцикл (EM), который состоит из нового дизайна электрического мотоцикла (NDEM) и преобразованного электрического мотоцикла (CEM). Первый тип, новый дизайн электрического мотоцикла (NDEM), представляет собой транспортное средство, разработанное компанией, которая использует электрические технологии в своей работе. Некоторые страны мира, такие как Австралия, Германия, Англия, Франция, Япония, Тайвань, Южная Корея и Китай, уже использовали электрические мотоциклы в качестве заменителя мотоциклетных транспортных средств, работающих на ископаемом топливе [5]. Одним из брендов электрических мотоциклов является Zero Motorcycle, который производит спортивные электрические мотоциклы [6]. PT. Gesits Technologies Indo также производит двухколесные электрические мотоциклы под торговой маркой Gesits. Второй тип - CEM. Переделанный электрический мотоцикл - это мотоцикл, работающий на жидком топливе, в котором детали двигателя и двигателя заменены на комплекты литий-феррофосфатных батарей (LFP) в качестве источника энергии. Несмотря на то, что многие страны производят электрические мотоциклы, никто не создал транспортное средство с использованием методов переделки. Переделка может быть произведена на двухколесном мотоцикле, который больше не используется пользователями. Universitas Sebelas Maret является пионером в производстве CEM и технически доказывает, что литий-ионные батареи могут заменить источники энергии на ископаемом топливе на обычных мотоциклах. CEM использует технологию LFP, этот аккумулятор не взрывается при коротком замыкании. Кроме того, батарея LFP имеет длительный срок службы до 3000 циклов использования и дольше, чем текущие коммерческие батареи EM (например, литий-ионные батареи и LiPo батареи). CEM может двигаться 55 км / заряд и развивать максимальную скорость до 70 км / час [7]. Йодинеса и др. [8] исследовали долю рынка трансформируемых электрических мотоциклов в Суракарте, Индонезия, и пришли к выводу, что жители Суракарты положительно отреагировали на CEM. Из объяснения выше видно, что возможности для электромотоциклов огромны. Было разработано несколько исследований по стандартам, касающимся электромобилей и аккумуляторов, таких как стандарт литий-ионных аккумуляторов Sutopo et al. [9], стандарт системы управления батареями, разработанный Rahmawatie et al. [10], а также стандарты зарядки электромобилей Sutopo et al. [11]. Низкие темпы внедрения электромобилей в Индонезии побудили правительство принять ряд мер по развитию автомобильной промышленности и запланировать внедрение 2,1 миллиона единиц электрических мотоциклов и 2200 единиц электромобилей в 2025 году. Кроме того, правительство также была нацелена на Индонезию, чтобы иметь возможность производить 2200 электрических или гибридных автомобилей, которые указаны в Постановлении Президента Республики Индонезия № 22 от 2017 года о Национальном генеральном плане в области энергетики. Это правило применялось в различных странах, таких как Франция, Англия, Норвегия и Индия. Министерство энергетики и минеральных ресурсов поставило цель: начиная с 2040 года продажа автомобилей с двигателями внутреннего сгорания (ICEV) запрещена, а население должно использовать электромобили [12]. В 2019 году правительство Индонезии издало президентское постановление № 55 от 2019 года об ускорении программы электромобилей на аккумуляторных батареях для автомобильных перевозок. Эти усилия являются шагом к преодолению двух проблем, а именно истощения запасов мазута и загрязнения воздуха. Что касается загрязнения воздуха, Индонезия взяла на себя обязательство сократить выбросы углекислого газа на 29% к 2030 году в результате Парижской конференции по изменению климата, состоявшейся в 2015 году. В 2018 году распространение двухколесных электромобилей достигло лишь 0,14% от целевого показателя правительства. 2025 г., а по четырехколесной электроэнергии достигнет более 45%. В декабре 2017 года по всей стране было доступно не менее 1300 общедоступных электрических зарядных станций в 24 городах, из которых 71% (924 заправочные станции) располагались в DKI Jakarta [13]. Многие страны исследовали вопрос внедрения электромобилей, но в Индонезии исследования в национальном масштабе раньше не проводились. В некоторых странах было проведено множество исследований по внедрению новых технологий с использованием нескольких методов, таких как множественная линейная регрессия, чтобы узнать намерение использования электромобилей в Малайзии [14], Моделирование структурных уравнений (SEM), чтобы узнать об использовании. барьеров аккумуляторных электромобилей в Тяньцзине, Китай [15], исследовательский факторный анализ и многомерная регрессионная модель для определения барьеров среди водителей электромобилей в Соединенном Королевстве [16], а также логистическая регрессия, чтобы узнать факторы, влияющие на распространение электромобилей в Великобритании. Пекин, Китай [17]. Целью этого исследования является разработка модели внедрения электрических мотоциклов в Индонезии, выявление факторов, влияющих на намерение внедрить электрические мотоциклы в Индонезии, и определение функциональных возможностей внедрения электрических мотоциклов в Индонезии. Моделирование факторов важно, чтобы выяснить, какие факторы влияют на намерение внедрить электрические мотоциклы в Индонезии. Эти влиятельные факторы можно использовать в качестве ориентира для разработки соответствующей политики по ускорению внедрения электрических мотоциклов. Эти важные факторы представляют собой картину идеальных условий, которых хотят потенциальные пользователи электрических мотоциклов в Индонезии. Некоторые министерства в Индонезии, связанные с формулированием политики в отношении электромобилей, - это Министерство промышленности, которое занимается правилами налогообложения транспортных средств на основе своих выбросов, которые напрямую связаны с производителями электромобилей, Министерство транспорта, которое проводит технико-экономическое обоснование электромобилей, которые будут асфальтирование дорог, например, испытания аккумуляторов и т. д., а также Министерство энергетики и минеральных ресурсов, которое отвечает за формулирование тарифов на зарядные станции для электромобилей для инфраструктуры предприятий по зарядке электромобилей. Инновации в области электромобилей также стимулируют появление на рынке новых бизнес-структур в цепочке поставок, включая технопредпринимателей и стартапов от разработчиков, поставщиков, производителей и дистрибьюторов продуктов / услуг электромобилей и их производных [24]. Предприниматели, занимающиеся электрическими мотоциклами, также могут развивать технологии и маркетинг, учитывая эти важные факторы, чтобы поддержать реализацию электрических мотоциклов вместо обычных мотоциклов в Индонезии. Порядковая логистическая регрессия, используемая для получения функции и значения вероятности намерения внедрить электрические мотоциклы в Индонезии с использованием программного обеспечения SPSS 25. Логистическая регрессия или логит-регрессия - это подход к построению прогнозных моделей. Логистическая регрессия в статистике, используемая для прогнозирования вероятности возникновения события путем сопоставления данных в логистической функции логит-кривой. Этот метод представляет собой общую линейную модель биномиальной регрессии [18]. Логистическая регрессия использовалась для прогнозирования принятия интернет-банкинга и мобильного банкинга [19], прогнозирования принятия фотоэлектрических технологий в Нидерландах [20], прогнозирования принятия технологии систем телемониторинга для здоровья [21] и для поиска выявить технические препятствия, влияющие на решение о внедрении облачных сервисов [22]. Утами и др. [23], которые ранее проводили исследование восприятия электромобилей потребителями в Суракарте, обнаружили, что закупочные цены, модели, характеристики транспортных средств и готовность инфраструктуры были самыми большими препятствиями для людей, выбирающих электромобили. МЕТОД Данные, собранные в этом исследовании, являются первичными данными, полученными в результате онлайн-опросов, чтобы выяснить возможности и факторы, которые влияют на намерение внедрить электрические мотоциклы в Индонезии. Анкета и опрос Онлайн-опрос был распространен среди 1223 респондентов в восьми провинциях Индонезии для изучения факторов, влияющих на намерение внедрить электрические мотоциклы в Индонезии. На эти выбранные провинции приходилось более 80% продаж мотоциклов в Индонезии [2]: Западная Ява, Восточная Ява, Джакарта, Центральная Ява, Северная Суматра, Западная Суматра, Джокьякарта, Южный Сулавеси, Южная Суматра и Бали. Исследуемые факторы показаны в Таблице 1. Общие знания об электрических мотоциклах были предоставлены в начале анкеты с использованием видео, чтобы избежать недоразумений. Анкета была разделена на пять разделов: раздел скрининга, социально-демографический раздел, финансовый раздел, технологический раздел и раздел макроуровня. Анкета была представлена ​​по шкале Лайкерта от 1 до 5, где 1 - категорически не согласен, 2 - не согласен, 3 - сомневаюсь, 4 - согласен и 5 - полностью согласен. Определение минимального размера выборки относится к [25], где указано, что для наблюдательных исследований с большими размерами совокупности, включающими логистическую регрессию, требуется минимальный размер выборки 500 для получения статистики, представляющей параметры. В этом исследовании используется кластерная выборка или выборка площадей с пропорциями, поскольку популяция пользователей мотоциклов в Индонезии очень велика. Кроме того, целенаправленная выборка используется для определения выборок по определенным критериям [26]. Онлайн-опросы проводятся через Facebook Ads. Соответствующими респондентами являются люди в возрасте ≥ 17 лет, имеющие SIM-карту C, являющиеся одним из лиц, принимающих решения о замене или покупке мотоцикла, и проживающие в одной из провинций, указанных в таблице 1. Теоретические основы She et al. [15] и Habich-Sobiegalla et al. [28] использовали рамки для систематической классификации факторов, которые стимулируют или препятствуют внедрению электромобилей потребителями. Мы адаптировали эти рамки, изменив их на основе нашего анализа литературы по электрическим мотоциклам, посвященной принятию электрических мотоциклов потребителями. Мы визуализировали это в Таблице 1. Таблица 1. Объяснение и ссылка на факторы и атрибуты Код фактора Атртибут Ссылка. SD1 Семейное положение [27], [28] SD2 Возраст SD3 Пол SD4 Последнее образование SD5 Род занятий Социально-демографический SD6 Ежемесячный уровень потребления SD7 Уровень ежемесячного дохода SD8 Количество владельцев мотоциклов SD9 Частота публикации в социальных сетях SD10 Размер социальной сети в Интернете SD11 Осведомленность об окружающей среде Финансовые FI1 Закупочная цена [29] FI2 Стоимость аккумулятора [30] FI3 Стоимость зарядки [31] FI4 Расходы на техническое обслуживание [32] Технологический TE1 Пробег [33] TE2 Мощность [33] TE3 Время зарядки [33] TE4 Безопасность [34] TE5 Срок службы аккумулятора [35] Макроуровень ML1 Доступность зарядной станции в общественных местах [36] ML2 Доступность зарядной станции на работе [15] ML3 Доступность зарядной станции дома [37] ML4 Доступность мест обслуживания [38] ML5 Политика стимулирования покупок [15] ML6 Годовая Политика налоговых скидок [15] ML7 Политика скидок на начисления [15] Намерение усыновления IP Намерение использовать [15] Социально-демографический фактор Социально-демографический фактор - это личные факторы, которые влияют на поведение человека при принятии решений. Eccarius et al. [28] заявили в своей модели принятия, что возраст, пол, семейное положение, образование, доход, род занятий и владение транспортным средством являются важными факторами, влияющими на внедрение электромобилей. HabichSoebigalla и др. Подчеркивают, что факторы социальных сетей, такие как количество владельцев мотоциклов, частота их публикации в социальных сетях и размер социальной сети в Интернете, являются факторами, влияющими на принятие электромобилей [28]. Eccarius et al. [27] и HabichSobiegalla et al. [28] также считают, что экологическая осведомленность относится к социально-демографическим факторам. Финансовый фактор. Цена покупки - это первоначальная цена электрического мотоцикла без каких-либо субсидий на покупку. Sierzchula et al. [29] заявили, что высокая закупочная цена электромобиля вызвана самой высокой емкостью аккумулятора. Стоимость батареи - это стоимость замены батареи, когда закончился срок службы старой батареи. Krause et al. исследовали, что стоимость аккумуляторной батареи является финансовым препятствием для использования электромобилем [30]. Стоимость зарядки - это стоимость электроэнергии для электрического мотоцикла по сравнению со стоимостью бензина [31]. Затраты на техническое обслуживание - это текущие затраты на техническое обслуживание электрических мотоциклов, а не на ремонт из-за аварии, которая повлияла на внедрение электромобилей [32]. Технологический фактор Пробег - это наибольшее расстояние после полной зарядки аккумулятора электрического мотоцикла. Zhang et al. [33] сказал, что производительность транспортного средства относится к оценке потребителями электромобиля, включая пробег, мощность, время зарядки, безопасность и срок службы батареи. Мощность - это максимальная скорость электрического мотоцикла. Время зарядки - это общее время для полной зарядки электрического мотоцикла. Ощущение безопасности при езде на электрическом мотоцикле, связанное со звуком (дБ), - это факторы, которые подчеркивают Sovacool et al. [34], чтобы быть факторами, влияющими на восприятие потребителями электромобиля. Graham-Rowe et al. [35] считают, что срок службы батареи ухудшается. Фактор макроуровня. Инфраструктура доступности зарядных станций - это то, чего нельзя избежать для приверженцев электрических мотоциклов. Доступность зарядки в общественных местах считается важной для поддержки внедрения электромобилей [36]. Доступность зарядки на работе [15] и доступность зарядки дома [37] также необходимы потребителям, чтобы зарядить аккумулятор своего автомобиля. Крупа и др. [38] сказали, что доступность сервисных мест для текущего обслуживания и повреждений влияет на принятие электромобиля. Она и др. [15] предложили некоторые общественные стимулы, которые очень нужны потребителям в Тяньцзине, такие как предоставление субсидий на покупку электрических мотоциклов, ежегодная налоговая скидка для электрических мотоциклов и политика скидок на зарядку, когда потребителям необходимо заряжать электрический мотоцикл в общественных местах [15]. Порядковая логистическая регрессия Порядковая логистическая регрессия - это один из статистических методов, которые описывают взаимосвязь между зависимой переменной с одной или несколькими независимыми переменными, где зависимая переменная состоит из более чем двух категорий, а шкала измерения является уровневой или порядковой [39]. Уравнение 1 представляет собой модель для порядковой логистической регрессии, а уравнение 2 показывает функцию g (x) как логит-уравнение. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ Анкета была распространена онлайн в марте - апреле 2020 г. через платную рекламу в Facebook. установив область фильтрации: Западная Ява, Восточная Ява, Джакарта, Центральная Ява, Северная Суматра, Западная Суматра, Джокьякарта, Южный Сулавеси, Южная Суматра и Бали, которые охватили 21 628 пользователей. Всего поступило 1443 ответа, но только 1223 ответа были пригодны для обработки данных. В таблице 2 представлены демографические данные респондентов. Описательная статистика Таблица 3 показывает описательную статистику для количественных переменных. Скидка на начисление платы, годовая налоговая скидка и субсидия на закупочную цену имеют более высокое среднее значение среди других факторов. Это свидетельствует о том, что большинство респондентов считают, что существует политика, проводимая правительством в области интенсивного обучения, которая могла побудить их к переходу на электрические мотоциклы. Что касается финансовых факторов, цена покупки и стоимость батареи имеют более низкое среднее значение среди других факторов. Это показывает, что цена покупки электрического мотоцикла и стоимость аккумулятора не подходят для бюджета большинства респондентов. Большинство респондентов считают, что цена электрического мотоцикла слишком высока по сравнению с ценой обычного мотоцикла. Стоимость замены батареи каждые три года, которая достигает 5 000 000 индонезийских рупий, также слишком высока для большинства респондентов, так что закупочная цена и стоимость батареи являются препятствием для внедрения в Индонезию электрических мотоциклов. Срок службы батареи, мощность и время зарядки имеют низкие средние оценки в описательной статистике, но средняя оценка по этим трем факторам превышает 4. Время зарядки, занявшее три часа, было слишком большим для большинства респондентов. Максимальная скорость электрического мотоцикла составляет 70 км / ч, а трехлетнее время автономной работы не удовлетворяет потребности респондентов. Это свидетельствует о том, что большинство респондентов считают, что характеристики электромотоциклов не соответствуют их стандартам. Хотя респонденты не полностью доверяют характеристикам электрических мотоциклов, EM может удовлетворить их повседневные потребности в мобильности. Больше респондентов дали больше оценок доступности зарядки в своих домах и офисах, чем в общественных местах. Тем не менее, часто обнаруживаемым препятствием является то, что электрическая мощность дома все еще ниже 1300 ВА, что заставляет респондентов твердо ожидать, что правительство сможет помочь обеспечить зарядные устройства дома. Наличие зарядки в офисе предпочтительнее, чем в общественных местах, потому что ежедневная мобильность респондентов связана с домом и офисом. В таблице 4 представлены ответы респондентов на внедрение электрических мотоциклов. Он показывает, что 45 626% респондентов имеют сильное желание использовать электрический мотоцикл. Этот результат показывает светлое будущее доли рынка электрических мотоциклов. Таблица 4 также показывает, что почти 55% респондентов не имеют большого желания использовать электрический мотоцикл. Интересные результаты этой описательной статистики предполагают, что, хотя энтузиазм по поводу использования электрических мотоциклов все еще требует стимулирования, общественное признание электрических мотоциклов является хорошим. Другая причина, которая может произойти, заключается в том, что респонденты настроены ждать и видеть принятие электрического мотоцикла или того, использует ли кто-то другой электрический мотоцикл или нет. Данные порядковой логистической регрессии обрабатываются и анализируются для определения намерения внедрения электрических мотоциклов в Индонезии с использованием порядковой логистической регрессии. Зависимой переменной в этом исследовании является готовность использовать электрический мотоцикл (1: категорически не желает, 2: не желает, 3: сомневается, 4: желает, 5: сильно желает). Порядковая логистическая регрессия была выбрана в качестве метода в этом исследовании, потому что зависимая переменная использует порядковую шкалу. Данные обрабатывались с помощью программы SPSS 25 с доверительной вероятностью 95%. Были проведены тесты мультиколлинеарности для расчета факторов инфляции дисперсии (VIF) со средним VIF от 1,15 до 3,693, что означает отсутствие мультиколлинеарности в модели. Гипотеза, использованная в порядковой логистической регрессии, показана в таблице 5. В таблице 6 показаны частичные результаты теста, которые служат основой для отклонения или принятия гипотезы для порядковой логистической регрессии. Таблица 2. Демография респондентов Частота демографического элемента% Частота демографического элемента% Место жительства Западная Ява 345 28,2% Профессия Студент 175 14,3% Восточная Ява 162 13,2% Государственные служащие 88 7,2% Джакарта 192 15,7% Частные служащие 415 33,9% Центральная Ява 242 19,8% Предприниматель 380 31,1% Северная Суматера 74 6,1% Другие 165 13,5% Джокьякарта 61 5,0% Южный Сулавеси 36 2,9% Возраст 17-30 лет 655 53,6% Бали 34 2,8% 31-45 486 39,7% Западная Суматера 26 2,1% 46-60 79 6,5% Юг Суматера 51 4,2%> 60 3 0,2% Семейное положение Холост 370 30,3% Последний уровень образования SMP / SMA / SMK 701 57,3% Женат 844 69,0% Диплом 127 10,4% Другое 9 0,7% Бакалавр 316 25,8% Пол Мужской 630 51,5% Магистр 68 5,6 % Женский 593 48,5% Докторантура 11 0,9% Уровень месячного дохода 0 154 12,6% Уровень ежемесячного потребления <2 000 000 432 рупий 35,3% <2 000 000 рупий 226 18,5% 2 000 000–5 999 999 640 рупий 52,3% 2 000 000–5 999 999 рупий 550 45% 6 000 000 рупий 9 999 999 121 9,9% 6 000 000–9 999 999 индонезийских рупий 199 16,3% ≥ 10 000 000 индонезийских рупий 30 2,5% 10 000 000–19 999 999 индонезийских рупий 71 5,8% ≥ I DR 20,000,000 23 1,9% Таблица 3. Описательная статистика для финансового, технологического и макроуровневого переменного среднего ранга Переменная среднего ранга ML7 (скидка на начисленную стоимость) 4,4563 1 ML3 (CS дома) 4,1554 9 ML6 (годовая налоговая скидка. ) 4,4301 2 ML2 (CS на рабочих местах) 4,1055 10 ML5 (поощрение покупки) 4,4146 3 ML1 (CS в общественных местах) 4,0965 11 TE4 (безопасность) 4,3181 4 TE5 (время автономной работы) 4,0924 12 FI3 (стоимость зарядки) 4,2518 5 TE2 (мощность ) 4,0597 13 TE1 (пробег) 4,2396 6 TE3 (время зарядки) 4,0303 14 ML4 (место обслуживания) 4,2142 7 FI1 (стоимость покупки) 3,8814 15 FI4 (стоимость обслуживания) 4,1980 8 FI2 (стоимость аккумулятора) 3,5045 16 Таблица 4. Описательная статистика за намерение усыновления 1: категорически не желает 2: не желает 3: сомневается 4: желает 5: сильно желает Готовность использовать электрический мотоцикл 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Результаты логистического регрессионного анализа для переменных от SD1 до SD11, которые относятся к социально-демографические факторы показывают результаты, что только частота обмена на социальные сети (SD9) и уровень заботы об окружающей среде (SD11) оказывают значительное влияние на намерение использовать электрические мотоциклы в Индонезии. Значимые значения качественной переменной семейного положения составляют 0,622 для одиноких и 0,801 для замужних. Эти значения не подтверждают гипотезу 1. Семейное положение не оказывает значительного влияния на намерение приобрести электрический мотоцикл, поскольку значимое значение превышает 0,05. Значимое значение возраста составляет 0,147, поэтому возраст не оказывает существенного влияния на намерение приобрести электрический мотоцикл. Значение оценки для возраста -0,168 не подтверждает гипотезу 2. Отрицательный знак означает, что чем выше возраст, тем ниже намерение приобрести электрический мотоцикл. Значимое значение качественной переменной, пола, (0,385) не подтверждает гипотезу 3. Пол не оказывает существенного влияния на намерение приобрести электрический мотоцикл. Значимое значение для последнего уровня образования (0,603) не подтверждает гипотезу 4. Таким образом, последнее образование не оказывает существенного влияния на намерение освоить электрический мотоцикл. Значение оценки последнего уровня образования 0,036 означает, что положительный знак означает, что чем выше уровень образования, тем выше намерение приобрести электрический мотоцикл. Значимое значение качественной переменной профессии составило 0,487 для студентов, 0,999 для государственных служащих, 0,600 для частных служащих и 0,480 для предпринимателей, не поддерживающих гипотезу 5. Род занятий не оказывает значительного влияния на намерение приобрести электрический мотоцикл. UTAMI ET AL. / ЖУРНАЛ ПО ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ - ТОМ. 19 НЕТ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Таблица 5. Гипотеза Гипотеза Социально-H1: семейное положение оказывает положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. Демо-H2: возраст оказывает положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. рисунок H3: пол имеет положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. H4: последний уровень образования положительно влияет на намерение приобрести электрический мотоцикл. H5: род занятий оказывает положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. H6: ежемесячный уровень потребления существенно влияет на намерение приобрести электрический мотоцикл. H7: ежемесячный уровень дохода оказывает существенное положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. H8: количество владельцев мотоциклов существенно влияет на намерение приобрести электрический мотоцикл. H9: частота публикации в социальных сетях положительно влияет на намерение приобрести электрический мотоцикл. H10: размер социальной сети оказывает положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. H11: экологическая осведомленность существенно влияет на намерение приобрести электрический мотоцикл. Финансовый H12: покупная цена оказывает существенное положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. H13: стоимость аккумулятора оказывает существенное положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. H14: стоимость зарядки существенно влияет на намерение приобрести электрический мотоцикл. H15: расходы на техническое обслуживание существенно влияют на намерение приобрести электрический мотоцикл. H16: пробег оказывает существенное положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. H17: мощность оказывает существенное положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. Techno-H18: время зарядки положительно влияет на намерение приобрести электрический мотоцикл. Логический H19: безопасность оказывает существенное положительное влияние на намерение использовать электрический мотоцикл. H20: время автономной работы существенно влияет на намерение приобрести электрический мотоцикл. H21: наличие инфраструктуры зарядных станций в общественных местах положительно влияет на намерение внедрить электрический мотоцикл. H22: наличие инфраструктуры зарядных станций на работе оказывает значительное положительное влияние на намерение внедрить электрический мотоцикл. Macrolevel H23: наличие инфраструктуры зарядной станции в доме положительно влияет на намерение приобрести электрический мотоцикл. H24: наличие мест обслуживания положительно влияет на намерение внедрить электрический мотоцикл. H25: политика стимулирования покупки оказывает существенное положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. H26: политика ежегодных налоговых скидок оказывает существенное положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. H27: политика скидки на зарядку оказывает существенное положительное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл. Таблица 6. Результаты частичного тестирования логистической регрессии Значение переменной Sig Значение переменной Sig SD1: одинокий 0,349 0,622 TE1 0,146 0,069 SD1: женат 0,173 0,801 TE2 0,167 0,726 SD1: другие 0 TE3 0,240 0,161 SD2 -0,168 0,147 TE4 -0,005 0,013 * SD3: мужчина 0,117 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: женщины 0 ML1 -0,127 0,022 * SD5: студенты -0,195 0,487 ML2 0,309 0,000 * SD5: civ. серв 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: приват. emp -0,110 0,6 ML4 0,134 0,109 SD5: entrepr 0,147 0,48 ML5 0,301 0,017 * SD5: другие 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 0,013 * TE3 0,240 0,424 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 0,672 * значимо при 95% Уровень достоверности Значимое значение для уровня ежемесячного потребления (0,069) не подтверждает гипотезу 6, уровень ежемесячного потребления не оказывает значительного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Расчетное значение месячного потребления составляет 0,227, положительный знак означает, что чем выше уровень ежемесячных расходов, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Значимое значение для уровня ежемесячного дохода (0,726) не подтверждает гипотезу 7, уровень ежемесячного дохода не оказывает значительного влияния на намерение приобрести электрический мотоцикл. Значение оценки месячного дохода составляет 0,032, положительный знак означает, что чем выше уровень ежемесячного дохода, тем выше намерение приобрести электрический мотоцикл. Значительное значение количества владельцев мотоциклов (0,161) не подтверждает гипотезу 8, количество владельцев мотоциклов не оказывает существенного влияния на намерение приобрести электрический мотоцикл. Значение оценки уровня владения мотоциклом составляет 0,180, положительный знак означает, что чем больше мотоциклов находится в собственности, тем выше намерение приобрести электрический мотоцикл. Значимое значение частоты обмена в социальных сетях (0,013) подтверждает гипотезу 9, частота публикации в социальных сетях оказывает значительное влияние на намерение использовать электрический мотоцикл, поскольку значимое значение меньше 0,05. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 НЕТ. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Значение оценки частоты публикации в социальных сетях составляет 0,111, положительный знак означает, что чем выше частота обмена кем-либо в социальных сетях, тем выше вероятность принятия электрического мотоцикл. Значительное значение размера социальной сети в Интернете (0,765) не подтверждает гипотезу 10, размер охвата социальной сети существенно не влияет на намерение приобрести мотоцикл. Значение оценки количества людей, охваченных социальной сетью, составляет 0,016, положительный знак означает, что чем больше размер социальных сетей, тем выше намерение приобрести электрический мотоцикл. Значительное значение уровня экологической осведомленности (0,022) подтверждает гипотезу 11, уровень заботы об окружающей среде оказывает значительное влияние на намерение принять электрический мотоцикл. Значение оценки уровня экологической осведомленности составляет 0,226, положительный знак означает, что чем выше уровень экологической озабоченности человека, тем выше намерение приобрести электрический мотоцикл. Результаты логистического регрессионного анализа для переменных с FI1 по FI4, которые относятся к финансовым факторам, показывают, что закупочная цена (FI1) и затраты на техническое обслуживание (FI4) оказывают значительное влияние на намерение электромотоциклов в Индонезии. Значительное значение закупочной цены (0,00) подтверждает гипотезу 12, закупочная цена оказывает существенное влияние на намерение приобрести электрический мотоцикл.Значение оценки закупочной цены составляет 0,348, положительный знак означает, что чем больше подходит покупная цена электрического мотоцикла для кого-то, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Значительное значение стоимости батареи (0,355) не подтверждает гипотезу 13, стоимость батареи не оказывает существенного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Значительное значение затрат на зарядку (0,109) не подтверждает гипотезу 14, стоимость зарядки не оказывает значительного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Расчетное значение стоимости зарядки составляет 0,136, положительный знак означает, что чем больше подходит стоимость зарядки электрического мотоцикла для кого-то, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Значительное значение затрат на техническое обслуживание (0,017) не подтверждает гипотезу 15, затраты на техническое обслуживание существенно влияют на намерение внедрить электрический мотоцикл. Значение сметы затрат на техническое обслуживание составляет 0,193, положительный знак означает, что чем более приемлемы для кого-то затраты на техническое обслуживание электрического мотоцикла, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Результаты анализа логистической регрессии для переменных с TE1 по TE5, которые относятся к технологическим факторам, показывают, что время зарядки аккумулятора (TE3) оказывает значительное влияние на намерение внедрить электрические мотоциклы в Индонезии. Значительное значение пробега (0,107) не подтверждает гипотезу 16, пробег не оказывает существенного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Значение оценки максимального пробега составляет 0,146, положительный знак означает, что чем больше подходит для кого-то максимальный пробег электрического мотоцикла, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Значимое значение для независимой переменной мощности или максимальной скорости (0,052) не подтверждает гипотезу 17, максимальная скорость не оказывает существенного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Значение esimate для мощности или максимальной скорости составляет 0,167, положительный знак означает, что чем больше подходит максимальная скорость электрического мотоцикла для человека, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Значительное значение времени зарядки (0,004) подтверждает гипотезу 18, время зарядки оказывает значительное влияние на намерение принять электрический мотоцикл. Расчетное значение времени зарядки составляет 0,240, положительный знак означает, что чем больше подходит максимальная скорость электрического мотоцикла для кого-то, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Значительное значение безопасности (0,962) не подтверждает гипотезу 19, безопасность не оказывает существенного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Значение оценки безопасности составляет -0,005, отрицательный знак означает, что чем в большей безопасности кто-то чувствует себя, используя электрический мотоцикл, тем меньше намерений принять электрический мотоцикл. Значительное значение времени автономной работы (0,424) не подтверждает гипотезу 20, время автономной работы не оказывает существенного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Расчетное значение срока службы батареи составляет 0,068, положительный знак означает, что чем больше подходит срок службы батареи электрического мотоцикла, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Результаты логистического регрессионного анализа для переменных от ML1 до ML7, которые относятся к факторам макроуровня, показывают результаты, что только доступность взимания платы на рабочем месте (ML2), доступность взимания платы в резиденции (ML3) и политика скидки на начисление платы (ML7). которые существенно повлияли на намерение внедрить электрические мотоциклы в Индонезии. Значительное значение доступности зарядки в общественных местах (0,254) не подтверждает гипотезу 21, наличие зарядки в общественных местах не оказывает существенного влияния на намерение внедрить электрический мотоцикл. Значительное значение доступности зарядки на рабочем месте (0,007) подтверждает гипотезу 22, наличие зарядки на рабочем месте оказывает значительное влияние на намерение внедрить электрический мотоцикл. Значительное значение доступности зарядки дома (0,009) подтверждает гипотезу 22, наличие зарядки дома оказывает значительное влияние на намерение приобрести мотоцикл. Значительное значение наличия мест обслуживания (0,181) не подтверждает гипотезу 24, наличие мест обслуживания не оказывает существенного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Значительное значение политики стимулирования покупки (0,017) подтверждает гипотезу 25, политика стимулирования покупки оказывает значительное влияние на намерение принять электрический мотоцикл. Значительное значение для политики ежегодных налоговых скидок (0,672) не подтверждает гипотезу 26, политика стимулирования ежегодных налоговых скидок не оказывает значительного влияния на намерение внедрить электрический мотоцикл. Значительное значение политики скидки на стоимость зарядки (0,00) подтверждает гипотезу 27, политика стимулирования скидки на стоимость зарядки оказывает значительное влияние на намерение внедрить электрический мотоцикл. В соответствии с результатом фактора макроуровня, внедрение электрического мотоцикла может быть реализовано, если потребителям будет доступна зарядная станция на рабочем месте, зарядная станция в доме и политика скидки на зарядку. В целом, частота публикации в социальных сетях, уровень осведомленности об окружающей среде, закупочные цены, затраты на техническое обслуживание, максимальная скорость электрических мотоциклов, время зарядки аккумулятора, доступность инфраструктуры зарядной станции на работе, доступность домашней электросети - инфраструктуры зарядки, UTAMI ET AL. / ЖУРНАЛ ПО ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ - ТОМ. 19 НЕТ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 политики стимулирования покупок и политики стимулирования скидок на начисляемые затраты существенно влияют на намерение внедрить электромобили. Модель уравнения и функция вероятности. Уравнение 3 представляет собой логит-уравнение для выбора ответа «категорически не желает» использовать электрический мотоцикл.  =  = + 27 1 01 (1 |) кг Y Xn   k Xik (3) Уравнение 4 представляет собой логит-уравнение для выбора ответа «не желает» использовать электрический мотоцикл.  =  = + 27 1 02 (2 |) кг Y Xn   k Xik (4) Уравнение 5 представляет собой логит-уравнение для выбора ответа «сомневаюсь» при выборе электрического мотоцикла.  =  = + 27 1 03 (3 |) кг Y Xn   k Xik (5) Уравнение 6 представляет собой логит-уравнение для варианта ответа «готов» принять электрический мотоцикл.  =  = + 27 1 04 (4 |) кг Y Xn   k Xik (6) Функции вероятности принятия на вооружение электрических мотоциклов, показанные в уравнении 7–11. Уравнение 7 представляет собой функцию вероятности для выбора ответа « категорически не желает принимать на вооружение электрический мотоцикл. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Уравнение 8 представляет собой функцию вероятности выбора ответа «не желает» принимать электрический мотоцикл. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Уравнение 9 представляет собой функцию вероятности для выбора ответа «сомневаюсь» в пользу электрического мотоцикла. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Уравнение 10 представляет собой функцию вероятности для выбора ответа «готов» принять электрический мотоцикл. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Уравнение 11 представляет собой функцию вероятности для выбора ответа «полностью готов» принять электрический мотоцикл. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Вероятность намерения усыновления Уравнение порядковой логистической регрессии применительно к выборке ответов респондентов. В таблице 8 представлены характеристики и ответы образца. Таким образом, вероятность ответа на каждый критерий зависимой переменной рассчитывается на основе уравнения 7-11. Выборка респондентов, у которых есть ответы, показанные в таблице 7, имеют вероятность 0,0013 для категорического нежелания использовать электрический мотоцикл, вероятность 0,0114 для нежелания использовать электрический мотоцикл, вероятность 0,1788 при наличии сомнения в использовании электрического мотоцикла, вероятность 0,563 при желании использовать электрический мотоцикл и вероятность 0,2455 при наличии сильного желания использовать электрический мотоцикл. Также была рассчитана вероятность принятия электрического мотоцикла для 1223 респондентов, и среднее значение вероятности ответов на категорическое нежелание использовать электрический мотоцикл составило 0,0031, нежелание использовать электрический мотоцикл - 0,0198, сомнение в использовании электрического мотоцикла - 0,1482, готовность использовать электрический мотоцикл составил 0,3410, а решительно настроенные использовать электрический мотоцикл - 0,4880. Если суммировать вероятность того, что есть желание и сильное желание, то вероятность того, что индонезийцы примут на вооружение электрические мотоциклы, достигнет 82,90%. Рекомендации для бизнеса и лиц, определяющих политику При порядковом анализе логистической регрессии частота публикации в социальных сетях является важным фактором, влияющим на намерение приобрести электрический мотоцикл. Важность социальных сетей как платформы для получения общественностью информации об электрических мотоциклах будет влиять на желание принять электрические мотоциклы. Правительство и предприниматели могут попытаться использовать этот ресурс, например, предприниматели могут проводить рекламные акции с помощью бонусов или признательности потребителям, купившим электрические мотоциклы, и делиться положительными вещами, связанными с электрическими мотоциклами, в своих социальных сетях. Этот способ может стимулировать других стать новым пользователем электрического мотоцикла. Правительство может социализировать или представить электрические мотоциклы общественности через социальные сети, чтобы мотивировать общественность переходить с обычных мотоциклов на электрические. Это исследование доказывает, насколько существенно влияние факторов макроуровня на распространение электромотоциклов в Индонезии. В ходе порядкового логистического регрессионного анализа доступность инфраструктуры зарядной станции на рабочем месте, доступность инфраструктуры зарядной станции дома, политика стимулирования покупки и скидка на стоимость зарядки существенно влияют на намерение принять электрический мотоцикл. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 НЕТ. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Таблица 7. Примеры ответов респондентов Вариабель Код ответа Значение Семейное положение Женат X1b 2 Возраст 31-45 X2 2 Пол Мужской X3a 1 Последний уровень образования Магистр X4 4 Род занятий Частные сотрудники X5c 3 Месяца уровень потребления 2.000.000-5.999.999 рупий X6 2 Месячный уровень дохода рупий. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Количество владельцев мотоциклов ≥ 2 X8 3 Частота публикации в социальных сетях Несколько раз в месяц X9 4 Размер социальной сети в Интернете 100-500 человек X10 2 Экологическая осведомленность 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Стоимость батареи 3 X13 3 Стоимость зарядки 3 X13 3 Стоимость обслуживания 5 X14 5 Пробег 4 X15 4 Мощность 5 X16 5 Время зарядки 4 X17 4 Безопасность 5 X18 5 Срок службы батареи 4 X19 4 Доступность зарядной станции в общественных местах 4 X20 4 Доступность зарядной станции на работе 4 X21 4 Наличие зарядной станции дома 4 X22 4 Доступность сервисных мест 2 X23 2 Политика стимулирования покупок 5 X24 5 Политика ежегодных налоговых скидок 5 X25 5 Политика скидок на стоимость зарядки 5 X26 5 Стоимость зарядки 5 X27 5 Расходы на техническое обслуживание 3 X13 3 Пробег возможности 5 X14 5 Мощность 4 X15 4 Время зарядки 5 X16 5 Большинство респондентов считают, что доступность инфраструктуры зарядных станций дома, на рабочем месте и в общественных местах существенно влияет на распространение электромотоциклов. Правительство может организовать установку инфраструктуры зарядных станций в общественных местах, чтобы поддержать распространение электрических мотоциклов. Правительство также может работать вместе с деловым сектором, чтобы реализовать это. При построении индикаторов макроуровня это исследование предлагает несколько вариантов политики стимулирования. Согласно опросу, наиболее важными политиками стимулирования являются политика стимулирования покупок и политика стимулирования снижения стоимости, которые могут быть рассмотрены правительством для поддержки внедрения электрических мотоциклов в Индонезии. По финансовым причинам цена покупки существенно влияет на намерение приобрести электрический мотоцикл. Это причина, по которой стимул для субсидии на закупку также существенно влияет на намерение усыновить. Более низкая стоимость обслуживания электрических мотоциклов, чем у обычных мотоциклов, значительно влияет на намерение внедрить электрические мотоциклы. Таким образом, доступность услуг, отвечающих потребностям потребителей, будет еще больше способствовать намерению внедрить электрические мотоциклы, потому что большинство пользователей не знают компоненты электрических мотоциклов, поэтому им нужны квалифицированные специалисты, если есть какие-то повреждения. Характеристики электрических мотоциклов удовлетворяют потребности потребителей в их повседневной мобильности. Максимальная скорость электрического мотоцикла и время зарядки соответствуют требованиям потребителей. Тем не менее, более высокие характеристики мотоцикла, такие как повышенная безопасность, время автономной работы и увеличенный пробег, безусловно, увеличат желание использовать электрический мотоцикл. Помимо увеличения инвестиций в технологии, правительство и бизнес должны также улучшить систему оценки безопасности и надежности электрических мотоциклов, чтобы повысить общественное доверие. Для предприятий продвижение качества и производительности - один из наиболее эффективных способов повысить интерес потребителей к электромотоциклам. Младшие потребители с более высоким уровнем образования могут стать первопроходцами, оказывающими влияние, потому что они уже имеют более оптимистичное отношение и имеют широкую сеть контактов. Сегментация рынка может быть достигнута путем запуска конкретных моделей для целевых потребителей. Кроме того, респонденты с более высокой экологической осведомленностью с большей вероятностью захотят приобрести мотоциклы. UTAMI ET AL. / ЖУРНАЛ ПО ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ - ТОМ. 19 НЕТ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 ВЫВОДЫ Переход с обычных мотоциклов на электрические мотоциклы может быть лучшим решением для преодоления проблемы высоких уровней CO2 в Индонезии. Правительство Индонезии также осознало и вмешалось, установив различные политики в отношении электромобилей в Индонезии. Но на самом деле внедрение электромобилей в Индонезии все еще находится на очень ранней стадии, даже если это далеко от целей, установленных правительством. Окружающая среда не поддерживает внедрение электрических мотоциклов, например, отсутствие более подробных правил и отсутствие вспомогательной инфраструктуры, что приводит к низкому распространению электромобилей в Индонезии. В рамках этого исследования было опрошено 1223 респондента из 10 провинций, на которые в общей сложности приходилось 80% от общего объема продаж мотоциклов в Индонезии, с целью изучения значимых факторов, влияющих на намерения внедрить электрические мотоциклы в Индонезии, и выяснения функций вероятности. Хотя большинство респондентов увлечены электрическими мотоциклами и хотят иметь электрический мотоцикл в будущем, их интерес к использованию электрического мотоцикла в настоящее время относительно невысок. Респонденты не хотят использовать электрические мотоциклы в настоящее время из-за различных причин, таких как отсутствие инфраструктуры и политики. Многие респонденты ожидают и смотрят на внедрение электрических мотоциклов с учетом финансовых, технологических факторов и макроуровней, которые должны соответствовать требованиям потребителей. Это исследование доказывает, насколько важна частота публикации в социальных сетях, уровень осведомленности об окружающей среде, закупочные цены, затраты на техническое обслуживание, максимальная скорость электрических мотоциклов, время зарядки аккумулятора, доступность инфраструктуры зарядной станции на работе, доступность инфраструктуры зарядки дома, Политика стимулирования покупок и политика стимулирования скидок на начисление платы поддерживают внедрение электрических мотоциклов в Индонезии. Правительству необходимо поддержать создание инфраструктуры зарядных станций и разработку политики стимулирования для ускорения внедрения электрических мотоциклов в Индонезии. Производители должны учитывать технологические факторы, такие как пробег и срок службы батареи, чтобы их можно было улучшить, чтобы поддержать внедрение электрических мотоциклов. Финансовые факторы, такие как закупочные цены и стоимость аккумуляторов, должны вызывать беспокойство у предприятий и правительства. Чтобы представить обществу электрический мотоцикл, следует максимально использовать социальные сети. Сообщества в молодом возрасте могут продвигаться как ранние последователи, потому что у них есть широкая сеть социальных сетей. Реализация внедрения электрических мотоциклов в Индонезии требует готовности инфраструктуры и затрат, которые могут быть приемлемы для потребителей. Правительство смогло осуществить это благодаря твердым правительственным обязательствам в нескольких странах, которые преуспели в замене обычных транспортных средств. Дальнейшие исследования будут сосредоточены на поиске соответствующей политики для ускорения внедрения электрических мотоциклов в Индонезии. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ [1] Индонезия. Бадан Пусат Статистик; Перкембанган Джумлах Кендаран Бермотор Менурут Дженис 1949-2018, 2019 [Онлайн]. Доступно: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: статистика внутреннего распределения и экспорта, 2020 г. [Онлайн]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Доступ: март. 20, 2020]. [3] Г. Самосир, Ю. Девара, Б. Флорентина и Р. Сирегар, «Электромобили в Индонезии: путь к устойчивому транспорту», ​​Solidiance: Market Report, 2018. [4] В. Сутопо, Р. В. Астути, А. Пурванто и М. Низам, «Модель коммерциализации новой технологии литий-ионных аккумуляторов: пример для интеллектуального электрического транспортного средства», Материалы Совместной международной конференции 2013 года по сельским информационным и коммуникационным технологиям и технологиям электромобилей, rICT и ICEV. -T 2013, 6741511. https://doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] М. Катеначчи, Г. Фиорезе, Э. Вердолини и В. Бозетти, «Переход к электричеству: экспертный обзор будущего аккумуляторных технологий для электромобилей. В инновациях в условиях неопределенности », Эдвард Элгар Паблишинг, 93. Амстердам: Elsevier, 2015. [6] М. Вайс, П. Деккер, А. Моро, Х. Шольц и М.К. Патель,« Об электрификации автомобильного транспорта– обзор экологических, экономических и социальных показателей двухколесных электрических транспортных средств », Транспортные исследования, Часть D: Транспорт и окружающая среда, т. 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», Лапоран Ахир Хибах PPTI, Бадан Пенгелола Usaha Universitas Sebelas Maret, 2019. [8] MNA Джодинеса и В. Сутопо. Р. Закария, «Анализ цепей Маркова для определения доли рынка, прогнозируемого новой технологией: практический пример преобразователя электрического мотоцикла в Суракарте, Индонезия», Материалы конференции AIP, том. 2217 (1), стр. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] В. Сутопо и Е. А. Кадир, «Индонезийский стандарт феррофосфата литий-ионных аккумуляторных элементов для использования в электромобилях», TELKOMNIKA Indonesia Journal of Electrical Engineering, vol. 15 (2), с. 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] Б. Рахмавати, В. Сутопо, Ф. Фахма, М. Низам, А. Пурванто, Б.Б. Лоухенапесси и А.Б. Мульоно, «Разработка основы для стандартизации и требований к испытаниям системы управления батареями для электромобилей», Труды - 4-е Международная конференция по технологии электромобилей, стр. 7–12, 2018 г. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] В. Сутопо, М. Низам, Б. Рахмавати, дан Ф. Фахма, «Обзор разработки стандартов зарядки электромобилей: пример исследования в Индонезии», Труды 5-й Международной конференции по технологии электромобилей 2018 г., т. 8628367, стр. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Онлайн]. gaikindo.or.id. [Доступ: март. 20, 2020]. [13] С. Гольденберг, «Индонезия сократит выбросы углерода на 29% к 2030 году», The Guardian, 2015. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 НЕТ. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] Ян Санг и Х.А. Бекхет, «Моделирование намерений использования электромобилей: эмпирическое исследование в Малайзии», 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, «Каковы препятствия на пути широкого внедрения аккумуляторных электромобилей? Исследование общественного мнения в Тяньцзине, Китай », Journal of Transport Policy, vol. 56, с. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] Н. Беркли, Д. Джарвис и А. Джонс, «Анализ использования аккумуляторных электромобилей: исследование барьеров среди водителей в Великобритании», Транспортные исследования, Часть D: Транспорт и окружающая среда, том. 63, с. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] К. Чжугэ и К. Шао, «Исследование факторов, влияющих на распространение электромобилей в Пекине, Китай: статистические и пространственные перспективы», Journal of Cleaner Production, vol. 213, pp. 199-216, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] А. Видарджоно, Аналитическая программа Multivariat Terapan dengan Program SPSS, AMOS, дан SMARTPLS (2-е изд.). Джокьякарта: UPP STIM YKPN, 2015. [19] Т. Лаукканен, «Потребительские решения против принятия решений об отказе в, казалось бы, схожих инновациях в сфере услуг: случай Интернета и мобильного банкинга», Journal of Business Research, vol. 69 (7), стр. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] В. Вассер и Р. Кемп, «Принятие фотоэлектрических систем в Нидерландах: статистический анализ факторов внедрения», Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики, том. 41. С. 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil и J. Emparanza, «Использование модифицированной модели принятия технологий для оценки принятия медицинскими работниками новой системы телемониторинга», Telemedicine and e-Health, vol. 18 (1), стр. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] Н. Фафум, X. Ван, С. Самуэль, С. Хелмер и П. Абрахамссон, «Обзорное исследование основных технических барьеров, влияющих на решение о внедрении облачных сервисов», Journal of Systems and Software, vol. 103. С. 167–181, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto и W. Sutopo, «Анализ восприятия потребителями электромобилей в Индонезии», Материалы конференции AIP (том 2217, № 1, стр. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Юниаристанто, DEP Wicaksana, В. Сутопо и М. Низам, «Предлагаемая коммерциализация технологии бизнес-процессов: пример инкубации технологии электромобилей», Труды Международной конференции по электротехнике и информатике 2014 г., ICEECS, 7045257, стр. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] М.А. Буджанг, Н. Саат и Т.М. Бакар, «Рекомендации по размеру выборки для логистической регрессии из наблюдательных исследований с большой популяцией: акцент на точности между статистикой и параметрами, основанными на реальных клинических данных», Малазийский журнал медицинские науки: MJMS, vol. 25 (4), стр. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] Э. Раджаб и А. Джаман, «Методологи пенелитиан Биснис», Макасар: Lembaga Perpustakaan дан Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] Т. Эккариус и К.С. Лу, «Двухколесные двигатели для устойчивой мобильности: Обзор принятия электрических мотоциклов потребителями », International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), стр. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] С. Хабич-Собиегалла, Г. Костка и Н. Анцингер, «Намерения граждан Китая, России и Бразилии в отношении покупки электромобилей: международное сравнительное исследование», Журнал экологически чистого производства, вып. 205, с. 188-200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] В. Сержула, С. Баккер, К. Маат и Б. Ван Ви, «Влияние финансовых стимулов и других социально-экономических факторов на внедрение электромобилей», Energy Policy, vol. 68, стр. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] Р. М. Краузе, С. Р. Карли, Б. У. Лейн и Дж. Д. Грэм, «Восприятие и реальность: общественные знания о подключаемых к электросети электромобилях в 21 городе США», 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. Колфилд, «Как следует классифицировать препятствия на пути к альтернативным видам топлива и транспортных средств и оценивать потенциальную политику по продвижению инновационных технологий?», Journal of Cleaner Production, vol. 35. С. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] О. Эгбу и С. Лонг, «Барьеры на пути широкого внедрения электромобилей: анализ отношения и восприятия потребителей», 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, «Влияние государственной политики на предпочтение NEV: данные из Китая», Energy Policy, vol. 61, стр. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool и RF Hirsh, «Помимо батарей: исследование преимуществ и препятствий для подключаемых гибридных электромобилей (PHEV) и перехода от транспортного средства к электросети (V2G)», Energy Policy, vol. 37, стр. 1095–1103, 2009. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.10.005. [35] Э. Грэм-Роу, Б. Гарднер, К. Абрахам, С. Скиппон, Х. Диттмар, Р. Хатчинс и Дж. Стэннард, «Обычные потребители, управляющие электромобилями с подключаемым аккумулятором и гибридными электромобилями: качественный анализ ответов и оценок », Трансп. Res. Часть A: Практика политики, т. 46. ​​С. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] А.Ф. Дженсен, Э. Черчи и С.Л. Мабит, «Обычные потребители, управляющие электромобилями с подключаемым аккумулятором и гибридными электромобилями: качественный анализ ответов и оценок», Transp. Res. Часть D: Трансп. Environ., Т. 25, стр. 24–32, 2013. [Online]. Доступно: ScienceDirect. [37] Н. Д. Каперелло и К. С. Курани, «Рассказы домохозяйств об их встречах с подключаемым гибридным электромобилем», Environ. Behav., Т. 44. С. 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, «Истории домашних хозяйств об их встречах с подключаемым гибридным электромобилем», Анализ опроса потребителей на UTAMI ET AL. / ЖУРНАЛ ПО ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ - ТОМ. 19 НЕТ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 подключаемый гибридный электромобиль. Трансп. Res. Часть A: Практика политики, т. 2014. 64. С. 14–31. Https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] Д. У. Хосмер, С. Лемешоу, «Прикладная логистическая регрессия. Второе издание », Нью-Йорк: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. НОМЕНКЛАТУРА j категорий зависимых переменных (j = 1, 2, 3, 4, 5) k категорий независимых переменных (k = 1, 2, 3,…, m) i качественных категорий независимых переменных n порядок респондентов β0j перехватывают каждый ответ зависимого переменная Xk количественная независимая переменная Xik количественная независимая переменная Y зависимая переменная Pj (Xn) возможность для каждой категории независимой переменной для каждого респондента АВТОРЫ БИОГРАФИЯ Марта Видхи Дела Утами Марта Видхи Дела Утами - студентка факультета промышленной инженерии Университета Себеласа Марет. Принадлежит к Лаборатории логистики и бизнес-систем. Ее исследовательские интересы - логистика и управление цепочками поставок, а также исследования рынка. Она опубликовала свою первую публикацию об анализе восприятия потребителями электромобилей в Индонезии в 2019 году. Юниаристанто Юниаристанто - преподаватель и исследователь в Департаменте промышленной инженерии Universitas Sebelas Maret. Его исследовательские интересы включают цепочку поставок, имитационное моделирование, измерение производительности и коммерциализацию технологий. Имеет публикации, проиндексированные Scopus, 41 статью с 4 H-индексом. Его адрес электронной почты: yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Вахьюди Сутопо Вахьюди Сутопо имеет профессиональную инженерную степень (Ir) по программе обучения профессионального инженера - Universitas Sebelas Maret (UNS) в 2019 году. Он получил докторскую степень в области промышленной инженерии и менеджмента в Institut Teknologi Bandung (ITB) в 2011 г., степень магистра менеджмента в Университете Индонезии в 2004 г. и степень бакалавра технических наук в области промышленного машиностроения ITB в 1999 г. Его исследовательские интересы включают цепочку поставок, инженерную экономику и анализ затрат, а также коммерциализацию технологий. Получил более 30 исследовательских грантов. Имеет публикации, проиндексированные Scopus, 117 статей с 7 H-индексом. Его адрес электронной почты: wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Результаты анализа логистической регрессии для переменных с TE1 по TE5, которые относятся к технологическим факторам, показывают, что время зарядки аккумулятора (TE3) оказывает значительное влияние на намерение внедрить электрические мотоциклы в Индонезии. Значительное значение пробега (0,107) не подтверждает гипотезу 16, пробег не оказывает существенного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Значение оценки максимального пробега составляет 0,146, положительный знак означает, что чем больше подходит для кого-то максимальный пробег электрического мотоцикла, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Значимое значение для независимой переменной мощности или максимальной скорости (0,052) не подтверждает гипотезу 17, максимальная скорость не оказывает существенного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Значение esimate для мощности или максимальной скорости составляет 0,167, положительный знак означает, что чем больше подходит максимальная скорость электрического мотоцикла для человека, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Значительное значение времени зарядки (0,004) подтверждает гипотезу 18, время зарядки оказывает значительное влияние на намерение принять электрический мотоцикл. Расчетное значение времени зарядки составляет 0,240, положительный знак означает, что чем больше подходит максимальная скорость электрического мотоцикла для кого-то, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Значительное значение безопасности (0,962) не подтверждает гипотезу 19, безопасность не оказывает существенного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Значение оценки безопасности составляет -0,005, отрицательный знак означает, что чем в большей безопасности кто-то чувствует себя, используя электрический мотоцикл, тем меньше намерений принять электрический мотоцикл. Значительное значение времени автономной работы (0,424) не подтверждает гипотезу 20, время автономной работы не оказывает существенного влияния на намерение принять электрический мотоцикл. Расчетное значение срока службы батареи составляет 0,068, положительный знак означает, что чем больше подходит срок службы батареи электрического мотоцикла, тем выше намерение принять электрический мотоцикл. Результаты логистического регрессионного анализа для переменных от ML1 до ML7, которые относятся к факторам макроуровня, показывают результаты, что только доступность взимания платы на рабочем месте (ML2), доступность взимания платы в резиденции (ML3) и политика скидки на начисление платы (ML7). которые существенно повлияли на намерение внедрить электрические мотоциклы в Индонезии. Значительное значение доступности зарядки в о