Indonēzijas valdības mērķis bija 2025. gadā pieņemt 2,1 miljonu divriteņu elektrisko transportlīdzekļu vienību un 2200 vienību četrriteņu elektrisko transportlīdzekļu, izmantojot Indonēzijas Republikas prezidenta noteikumus Nr. 22 2017. gadā par Nacionālo enerģētikas vispārējo plānu. 2019. gadā Indonēzijas valdība 2019. gadā izdeva prezidenta noteikumus Nr. 55 par akumulatoru elektrisko transportlīdzekļu programmas paātrināšanu autotransportam. 2018. gadā divriteņu elektrisko transportlīdzekļu pieņemšana sasniedza tikai 0,14% no valdības noteiktā 2025. gada mērķa. Tāpēc, pieņemot elektromotociklu (EM) tehnoloģiju, ir jāņem vērā arī daudzi faktori. Šis pētījums izstrādā neuzvedības elektrisko transportlīdzekļu pieņemšanas nodomu modeli. Faktori ietver sociodemogrāfisko, finanšu, tehnoloģisko un makro līmeni. Tiešsaistes aptaujā piedalījās 1223 respondenti. Loģistikas regresija tiek izmantota, lai iegūtu funkciju un varbūtības vērtību nodomam pieņemt EM Indonēzijā. Kopīgošanas biežums sociālajos medijos, izpratne par vidi, pirkuma cenas, uzturēšanas izmaksas, maksimālais ātrums, akumulatora uzlādes laiks, uzlādes stacijas infrastruktūras pieejamība darbā, uzlādes infrastruktūras pieejamība mājās, uzlādes infrastruktūra, pirkumu veicināšanas politika un maksas atlaide stimulēšanas politika būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektromobiļus. Tas arī parāda, ka iespēja indonēziešiem pieņemt elektriskos motociklus sasniedz 82,90%. Lai īstenotu elektrisko motociklu ieviešanu Indonēzijā, nepieciešama infrastruktūras gatavība un izmaksas, kuras patērētāji var pieņemt. Visbeidzot, šī pētījuma rezultāti sniedz dažus ieteikumus valdībai un uzņēmumiem, lai paātrinātu elektrisko motociklu ieviešanu Indonēzijā.

IEVADS

Indonēzijas ekonomikas nozare (transports, elektroenerģijas ražošana un mājsaimniecības) galvenokārt izmanto fosilo kurināmo. Dažas no negatīvās ietekmes, ko rada lielā atkarība no fosilā kurināmā, ir palielināts piešķīrums degvielas subsīdijām, enerģijas ilgtspējības problēmas un augsts CO2 emisiju līmenis. Transports ir nozīmīga nozare, kas veicina augstu CO2 līmeni gaisā, jo tiek izmantoti daudzi fosilā kurināmā transportlīdzekļi. Šis pētījums koncentrējas uz motocikliem, jo ​​Indonēzijā kā jaunattīstības valstī ir vairāk motociklu nekā automašīnu. Motociklu skaits Indonēzijā 2018. gadā sasniedza 120 101 047 vienības [1], un motociklu pārdošanas apjoms 2019. gadā sasniedza 6 487 460 vienības [2]. Transporta nozares pāreja uz alternatīviem enerģijas avotiem var samazināt augstu CO2 līmeni. Reāls risinājums šai problēmai ir videi draudzīgas loģistikas ieviešana, iekļūstot Indonēzijas elektriskajos transportlīdzekļos, piemēram, hibrīda elektriskajos transportlīdzekļos, elektrotransportlīdzekļos ar elektrotīkla kontaktligzdām un akumulatoru elektriskajos transportlīdzekļos [3]. Inovācijas elektrisko transportlīdzekļu un akumulatoru tehnoloģiju jomā var nodrošināt transporta risinājumus, kas ir videi draudzīgi, energoefektīvi un samazina ekspluatācijas un uzturēšanas izmaksas [4]. Pasaules valstīs daudz tiek apspriesti elektromobiļi. Globālajā elektromobiļu biznesā bija vērojams ievērojams divriteņu elektrisko motociklu pārdošanas pieaugums, kas no 2016. līdz 2017. gadam sasniedza 58% jeb aptuveni 1,2 miljonus vienību. Šis pārdošanas pieaugums liecina par labu pasaules valstu reakciju uz elektrisko motociklu tehnoloģija, ka kādreiz paredzams, ka elektriskie motocikli aizstās fosilos transportlīdzekļus. Pētījuma objekts ir elektriskais motocikls (EM), kas sastāv no jauna dizaina elektriskā motocikla (NDEM) un pārveidota elektriskā motocikla (CEM). Pirmais veids - jaunais elektromotocikla dizains (NDEM) - ir transportlīdzeklis, ko izstrādājis uzņēmums, kas savām darbībām izmanto elektriskās tehnoloģijas. Dažas pasaules valstis, piemēram, Austrālija, Vācija, Anglija, Francija, Japāna, Taivāna, Dienvidkoreja un Ķīna, jau izmantoja elektriskos motociklus kā fosilā kurināmā motociklu transportlīdzekļu aizstājēju [5]. Viena zīmola elektriskie motocikli ir Zero Motorcycle, kas ražo sporta elektriskos motociklus [6]. PT. Gesits Technologies Indo ir ražojis arī divriteņu elektriskos motociklus ar zīmolu Gesits. Otrs veids ir CEM. Pārveidots elektriskais motocikls ir ar eļļu darbināms motocikls, kura dzinējs un dzinēja daļas tiek aizstātas ar litija ferofosfāta (LFP) akumulatoru komplektiem kā enerģijas avotu. Lai gan daudzas valstis ražo elektrisko motociklu, neviens nav radījis transportlīdzekli, izmantojot pārveidošanas paņēmienus. Pārveidošanu var veikt ar divriteņu motociklu, kuru lietotāji vairs neizmanto. Universitas Sebelas Maret ir pionieris CEM ražošanā un tehniski pierāda, ka litija jonu akumulatori var aizstāt fosilā kurināmā enerģijas avotus parastajiem motocikliem. CEM izmanto LFP tehnoloģiju, šis akumulators nesprāgst, ja notiek īssavienojums. Turklāt LFP akumulatoram ir ilgs kalpošanas laiks-līdz 3000 lietošanas cikliem un ilgāks laiks nekā pašreizējām komerciālajām EM baterijām (piemēram, litija jonu akumulatoram un LiPo akumulatoram). CEM var nobraukt 55 km/lādiņu, un tā maksimālais ātrums var sasniegt 70 km/h [7]. Jodinesa u.c. [8] pārbaudīja konvertējamo elektrisko motociklu tirgus daļu Surakartā, Indonēzijā, un secināja, ka Surakartas iedzīvotāji pozitīvi reaģēja uz CEM. No iepriekš sniegtā skaidrojuma var redzēt, ka elektrisko motociklu iespējas ir milzīgas. Ir izstrādāti vairāki pētījumi par standartiem, kas saistīti ar elektriskajiem transportlīdzekļiem un akumulatoriem, piemēram, Sutopo et al. [9], akumulatora vadības sistēmas standarts, ko izstrādājuši Rahmawatie et al. [10], kā arī elektromobiļu uzlādes standartus, ko izstrādājuši Sutopo et al. [11]. Lēnais elektrisko transportlīdzekļu ieviešanas līmenis Indonēzijā ir licis valdībai izdot vairākas politikas automobiļu rūpniecības attīstībai un plānoja 2025. gadā pieņemt 2,1 miljonu elektromotociklu un 2200 elektromobiļu vienību. Turklāt valdība mērķis bija arī Indonēzija, lai varētu ražot 2200 elektromobiļus vai hibrīdautomobiļus, kas norādīti Indonēzijas Republikas 2017. gada prezidenta noteikumos Nr. 22 par valsts enerģētikas vispārējo plānu. Šo regulu ir piemērojušas dažādas valstis, piemēram, Francija, Anglija, Norvēģija un Indija. Enerģētikas un minerālu resursu ministrijai ir noteikts mērķis, ka, sākot ar 2040. gadu, iekšdedzes dzinēju transportlīdzekļu (ICEV) tirdzniecība ir aizliegta un sabiedrība tiek aicināta izmantot elektrisku transportlīdzekli [12]. 2019. gadā Indonēzijas valdība izdeva 2019. gada prezidenta noteikumus Nr. 55 par paātrinājumu uz akumulatoru balstītu elektrisko mehānisko transportlīdzekļu programmas autotransportam. Šie centieni ir solis, lai pārvarētu divas problēmas, proti, mazuta rezervju izsīkšanu un gaisa piesārņojumu. Attiecībā uz gaisa piesārņojumu Indonēzija ir apņēmusies līdz 2030. gadam samazināt 29% oglekļa dioksīda emisiju 2015. gada Parīzes klimata pārmaiņu konferences rezultātā. 2018. gadā divriteņu elektrisko transportlīdzekļu izplatība sasniedza tikai 0,14% no valdības noteiktā mērķa. 2025. gadā, savukārt četru riteņu elektroenerģija sasniedza vairāk nekā 45%. 2017. gada decembrī 24 pilsētās visā valstī bija pieejamas vismaz vairāk nekā 1300 publiskas elektriskās uzlādes stacijas, no kurām 71% (924 uzpildes stacijas) atrodas Džakartas DKI [13]. Daudzas valstis ir pētījušas par elektrisko transportlīdzekļu ieviešanu, taču Indonēzijā valsts mēroga pētījumi iepriekš nav veikti. Dažās valstīs ir veikti daudzu veidu pētījumi, kuros ir veikti pētījumi par jaunu tehnoloģiju ieviešanu, izmantojot vairākas metodes, piemēram, daudzkārtēju lineāru regresiju, lai uzzinātu elektrisko transportlīdzekļu lietošanas nodomu Malaizijā [14], Strukturālo vienādojumu modelēšanu (SEM), lai zinātu pieņemšanu akumulatoru elektrisko transportlīdzekļu barjeras Tjandzjinā, Ķīnā [15], izpētes faktoru analīze un daudzfaktoru regresijas modelis, lai uzzinātu šķēršļus elektrisko transportlīdzekļu vadītāju vidū Apvienotajā Karalistē [16], un loģistikas regresija, lai uzzinātu faktorus, kas ietekmē elektrisko transportlīdzekļu ieviešanu Pekina, Ķīna [17]. Šī pētījuma mērķis ir izstrādāt elektromotociklu ieviešanas modeli Indonēzijā, atrast faktorus, kas ietekmē nodomus pieņemt elektromotociklus Indonēzijā, un noteikt elektromotociklu ieviešanas funkciju iespējas Indonēzijā. Faktoru modelēšana ir svarīga, lai noskaidrotu, kuri faktori ietekmē nodomu Indonēzijā ieviest elektriskos motociklus. Šos ietekmīgos faktorus var izmantot kā atsauci, lai formulētu atbilstošu politiku, lai paātrinātu elektrisko motociklu ieviešanu. Šie nozīmīgie faktori ir priekšstats par ideālajiem apstākļiem, kādus vēlas potenciālie elektromotociklu lietotāji Indonēzijā. Dažas Indonēzijas ministrijas, kas saistītas ar politikas noteikšanu attiecībā uz elektriskajiem transportlīdzekļiem, ir Rūpniecības ministrija, kas nodarbojas ar transportlīdzekļu nodokļu noteikumiem, pamatojoties uz tās emisijām, kas attiecas tieši uz elektromobiļu ražotājiem, un Transporta ministrija, kas veic elektrisko transportlīdzekļu priekšizpēti, bruģēt uz šosejas, piemēram, pārbaudīt akumulatorus un tā tālāk, kā arī Enerģētikas un minerālu resursu ministriju, kas ir atbildīga par elektrisko transportlīdzekļu uzlādes stacijas tarifu noteikšanu elektrisko transportlīdzekļu uzlādes uzņēmumu infrastruktūrai. Inovācijas ar elektriskajiem transportlīdzekļiem arī veicina jaunu uzņēmējdarbības vienību piedzimšanu piegādes ķēdē, tostarp tehnisko uzņēmēju un jaunuzņēmumu izveidi no elektrisko transportlīdzekļu produktu / pakalpojumu un to atvasinājumu izstrādātājiem, piegādātājiem, ražotājiem un izplatītājiem [24]. Elektromotociklu uzņēmēji var arī attīstīt tehnoloģijas un mārketingu, ņemot vērā šos nozīmīgos faktorus, lai atbalstītu elektrisko motociklu ieviešanu Indonēzijā parasto motociklu vietā. Parastā loģistiskā regresija, ko izmanto, lai iegūtu funkciju un varbūtības vērtību nodomam pieņemt Indonēzijā elektriskos motociklus, izmantojot programmatūru SPSS 25. Loģistiskā regresija vai loģistiskā regresija ir pieeja paredzamo modeļu veidošanai. Loģistikas regresija statistikā, ko izmanto, lai prognozētu notikuma varbūtību, saskaņojot datus logit curve loģistikas funkcijā. Šī metode ir binomālās regresijas vispārējs lineārs modelis [18]. Loģistikas regresija tika izmantota, lai prognozētu interneta un mobilo banku ieviešanas pieņemšanu [19], prognozētu fotovoltisko tehnoloģiju ieviešanas pieņemšanu Nīderlandē [20], prognozētu telemonitoringa sistēmas tehnoloģijas pieņemšanu veselībai [21], un lai atrastu novērst tehniskos šķēršļus, kas ietekmē lēmumu pieņemt mākoņpakalpojumus [22]. Utami u.c. [23], kas iepriekš veica pētījumus par patērētāju uztveri par elektriskajiem transportlīdzekļiem Surakartā, atklāja, ka pirkšanas cenas, modeļi, transportlīdzekļa veiktspēja un infrastruktūras gatavība ir lielākie šķēršļi cilvēkiem, kas pieņem elektromobiļus. METODE Šajā pētījumā apkopotie dati ir primārie dati, kas iegūti, veicot tiešsaistes aptaujas, lai noskaidrotu iespējas un faktorus, kas ietekmē nodomu Indonēzijā ieviest elektriskos motociklus. Anketa un aptauja Tiešsaistes aptauja tika izplatīta 1223 respondentiem astoņās Indonēzijas provincēs, lai noskaidrotu faktorus, kas ietekmē nodomu Indonēzijā ieviest elektriskos motociklus. Šajās izvēlētajās provincēs bija vairāk nekā 80% motociklu pārdošanas Indonēzijā [2]: Rietumjava, Austrumjava, Džakarta, Centrālā Java, Ziemeļsumatra, Rietumsumatra, Jogžakarta, Dienvidsulavesi, Dienvidsumatra un Bali. Izpētītie faktori ir parādīti 1. tabulā. Vispārīgas zināšanas par elektromotocikliem tika sniegtas anketas sākumā, izmantojot video, lai izvairītos no pārpratumiem. Anketa tika sadalīta piecās sadaļās: skrīninga sadaļa, sociodemogrāfiskā sadaļa, finanšu sadaļa, tehnoloģiskā sadaļa un makro līmeņa sadaļa. Anketa tika uzrādīta Likerta skalā no 1 līdz 5, kur 1 kategoriski nepiekrīt, 2 - nepiekrīt, 3 - šaubām, 4 - piekrīt un 5 - pilnīgi piekrītu. Minimālā izlases lieluma noteikšana attiecas uz [25], apgalvojot, ka novērošanas pētījumos ar lieliem populācijas lielumiem, kas ietver loģistisko regresiju, ir nepieciešams minimālais izlases lielums 500, lai iegūtu statistiku, kas atspoguļo parametrus. Šajā pētījumā tiek izmantota klasteru paraugu ņemšana vai platību paraugu ņemšana ar proporcijām, jo ​​motociklu lietotāju skaits Indonēzijā ir ļoti liels. Turklāt mērķtiecīgu paraugu ņemšanu izmanto, lai noteiktu paraugus, pamatojoties uz noteiktiem kritērijiem [26]. Tiešsaistes aptaujas tiek veiktas, izmantojot Facebook reklāmas. Piemērotie respondenti ir cilvēki vecumā no 17 gadiem, kuriem ir SIM karte, viens no lēmuma pieņēmējiem par motocikla nomaiņu vai iegādi, un kuru domicils ir kādā no 1. tabulas provincēm. Teorētiskais ietvars She et al. [15] un Habich-Sobiegalla u.c. [28] izmantoja sistēmas, lai sistemātiski klasificētu faktorus, kas veicina vai kavē elektrisko transportlīdzekļu izmantošanu patērētājiem. Mēs pielāgojām šīs sistēmas, modificējot tās, pamatojoties uz mūsu elektromotociklu literatūras analīzi par elektrisko motociklu patērētāju pieņemšanu. Mēs to esam vizualizējuši 1. tabulā. 1. tabula. Faktoru un atribūtu skaidrojums un atsauce Faktora koda atr. SD1 Ģimenes stāvoklis [27], [28] SD2 Vecums SD3 Dzimums SD4 Pēdējā izglītība SD5 Nodarbošanās Sociodemogrāfiskā SD6 Mēneša patēriņa līmenis SD7 Mēneša ienākumu līmenis SD8 Motociklu īpašnieku skaits SD9 Kopīgošanas biežums sociālajos medijos SD10 Tiešsaistes sociālā tīkla lielums SD11 Vides apziņa FI1 Pirkuma cena [29] FI2 Akumulatora izmaksas [30] FI3 Uzlādes izmaksas [31] FI4 Uzturēšanas izmaksas [32] Tehnoloģiskā TE1 Nobraukuma spēja [33] TE2 Jauda [33] TE3 Uzlādes laiks [33] TE4 Drošība [34] TE5 Akumulatora darbības laiks [35] Makro līmeņa ML1 Uzlādes stacijas pieejamība sabiedriskās vietās [36] ML2 Uzlādes stacijas pieejamība darbā [15] ML3 Uzlādes stacijas pieejamība mājās [37] ML4 Servisa vietu pieejamība [38] ML5 Pirkumu veicināšanas politika [15] ML6 Gada izdevumi nodokļu atlaižu politika [15] ML7 Uzlādes izmaksu atlaižu politika [15] Pieņemšanas nodoms IP Nodoms izmantot [15] Sociodemogrāfiskais faktors Sociodemogrāfiskais faktors ir personiski faktori, kas ietekmē indivīda uzvedību lēmumu pieņemšanā. Eccarius et al. [28] savā pieņemšanas modelī norādīja, ka vecums, dzimums, ģimenes stāvoklis, izglītība, ienākumi, nodarbošanās un transportlīdzekļa īpašumtiesības ir svarīgi faktori, kas ietekmē elektromobiļu pieņemšanu. HabichSoebigalla et al izceļ sociālo tīklu faktorus, piemēram, motociklu īpašumtiesību skaitu, kopīgošanas biežumu sociālajos medijos un tiešsaistes sociālā tīkla lielumu, kas ir elektrisko transportlīdzekļu ieviešanas ietekmējošie faktori [28]. Eccarius et al. [27] un HabichSobiegalla et al. [28] arī uzskatīja, ka vides apziņa pieder pie sociāldemogrāfiskiem faktoriem. Finanšu faktora pirkuma cena ir elektriskā motocikla sākotnējā cena bez jebkādām pirkuma subsīdijām. Sierzchula et al. [29] teica, ka augstā elektromobiļa iegādes cena, ko izraisa augstākā akumulatora jauda. Akumulatora izmaksas ir akumulatora nomaiņas izmaksas, kad beidzas vecā akumulatora darbības laiks. Krause et al. pētīja, ka akumulatora izmaksas ir finansiāls šķērslis, lai kāds varētu pieņemt elektrisko transportlīdzekli [30]. Uzlādes izmaksas ir elektrības izmaksas elektriskā motocikla darbināšanai, salīdzinot ar benzīna izmaksām [31]. Uzturēšanas izmaksas ir elektriskā motocikla ikdienas uzturēšanas izmaksas, nevis remonts avārijas dēļ, kas ietekmē elektromobiļa pieņemšanu [32]. Tehnoloģiskā faktora nobraukuma iespēja ir tālākais attālums pēc elektriskā motocikla akumulatora pilnas uzlādes. Džan u.c. [33] teica, ka transportlīdzekļa veiktspēja attiecas uz patērētāju novērtējumu par elektrisko transportlīdzekli, tostarp nobraukuma jaudu, jaudu, uzlādes laiku, drošību un akumulatora darbības laiku. Jauda ir elektriskā motocikla maksimālais ātrums. Uzlādes laiks ir kopējais laiks, lai pilnībā uzlādētu elektrisko motociklu. Drošības sajūta, braucot ar elektrisko motociklu, kas saistīta ar skaņu (dB), ir Sovacool et al. [34] ir faktori, kas ietekmē patērētāju uztveri par elektrisko transportlīdzekli. Greiems-Rovs u.c. [35] teica, ka akumulatora darbības laiks tiek uzskatīts par samazinātu. Makro līmeņa faktors Uzlādes staciju pieejamības infrastruktūra ir tāda lieta, no kuras nevar izvairīties elektriskā motocikla lietotājs. Uzlādes pieejamība sabiedriskās vietās tiek uzskatīta par svarīgu, lai atbalstītu elektromobiļu ieviešanu [36]. Lādēšanas pieejamība darbā [15] un uzlādes pieejamība mājās [37] ir nepieciešama arī patērētājiem, lai izpildītu sava transportlīdzekļa akumulatoru. Krupa u.c. [38] teica, ka servisa vietu pieejamība ikdienas apkopei un bojājumiem ietekmē elektrisko transportlīdzekļu ieviešanu. Viņa u.c. [15] ieteica dažus valsts stimulus, kurus ļoti vēlas Tianjinas patērētāji, piemēram, dotācijas elektrisko motociklu iegādei, ikgadējo nodokļu atlaidi elektriskajiem motocikliem un maksas atlaižu politiku, kad patērētājiem ir jāuzlādē elektriskais motocikls sabiedriskās vietās [15]. Ordinālā loģistiskā regresija Ordinālā loģistiskā regresija ir viena no statistikas metodēm, kas raksturo saistību starp atkarīgo mainīgo ar vienu vai vairākiem neatkarīgiem mainīgajiem, kur atkarīgais mainīgais ir vairāk nekā 2 kategorijas un mērījumu skala ir līmenis vai kārtība [39]. Vienādojums 1 ir kārtas loģistiskās regresijas modelis, un 2. vienādojums parāda funkciju g (x) kā logit vienādojumu. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) REZULTĀTI UN Diskusija Anketa tika izplatīta tiešsaistē no 2020. gada marta līdz aprīlim, izmantojot maksas Facebook reklāmas iestatot filtra apgabalu: Rietumjava, Austrumjava, Džakarta, Centrālā Java, Ziemeļsumatra, Rietumsumatra, Jogžakarta, Dienvidsulavesi, Dienvidsumatra un Bali, kas sasniedza 21 628 lietotājus. Kopā ienākošās atbildes bija 1 443 atbildes, bet tikai 1223 atbildes bija piemērotas datu apstrādei. 2. tabulā parādīti respondentu demogrāfiskie dati. Aprakstošā statistika 3. tabulā parādīta kvantitatīvo mainīgo aprakstošā statistika. Uzlādes izmaksu atlaidei, ikgadējai nodokļu atlaidei un pirkuma cenas subsīdijām ir augstāks vidējais rādītājs starp citiem faktoriem. Tas ilustrē, ka lielākā daļa respondentu uzskata, ka valdības īstenotā politika ir spējusi mudināt viņus pieņemt elektriskos motociklus. Attiecībā uz finanšu faktoriem pirkuma cenai un akumulatora izmaksām ir zemāks vidējais rādītājs starp citiem faktoriem. Tas parāda, ka elektriskā motocikla iegādes cena un akumulatora izmaksas nav piemērotas lielākās daļas respondentu budžetam. Lielākā daļa respondentu uzskatīja, ka elektriskā motocikla cena ir pārāk dārga, salīdzinot ar parastā motocikla cenu. Akumulatora nomaiņas izmaksas ik pēc trim gadiem, kas sasniedz 5 000 000 IDR, arī ir pārāk dārgas lielākajai daļai respondentu, tāpēc pirkuma cena un akumulatora izmaksas ir šķērslis Indonēzijas elektrisko motociklu pieņemšanai. Aprakstāmajā statistikā akumulatora darbības laikam, jaudai un uzlādes laikam ir zemi vidējie rādītāji, taču šo trīs faktoru vidējie rādītāji ir vairāk nekā 4. Uzlādes laiks, kas ilga trīs stundas, vairumam respondentu bija pārāk ilgs. Elektriskā motocikla maksimālais ātrums ir 70 km/h, un 3 gadu akumulatora darbības laiks neatbilst respondentu vajadzībām. Tas parāda, ka lielākā daļa respondentu uzskata, ka elektromotocikli ar veiktspēju neatbilst viņu standartiem. Lai gan respondenti nav pilnībā uzticējušies elektrisko motociklu veiktspējai, EM var apmierināt viņu ikdienas mobilitātes vajadzības. Vairāk respondentu vairāk novērtēja uzlādes pieejamību savās mājās un birojos nekā sabiedriskās vietās. Tomēr bieži sastopams šķērslis ir tāds, ka mājas elektroenerģijas jauda joprojām ir zemāka par 1300 VA, tāpēc respondenti ļoti cer, ka valdība varēs palīdzēt nodrošināt uzlādes iespējas mājās. Lādēšanas pieejamība birojā ir vairāk vēlama nekā sabiedriskās vietās, jo respondentu mobilitāte katru dienu ir saistīta ar mājām un biroju. 4. tabulā parādītas respondentu atbildes uz elektromotociklu pieņemšanu. Tas liecina, ka 45 626% respondentu ir liela vēlme izmantot elektrisko motociklu. Šis rezultāts parāda spožu nākotni elektrisko motociklu tirgus daļai. 4. tabula arī parāda, ka gandrīz 55% respondentu nav lielas vēlmes izmantot elektrisko motociklu. Interesanti rezultāti no šīs aprakstošās statistikas liecina, ka, lai gan entuziasms izmantot elektriskos motociklus joprojām prasa stimulēšanu, sabiedrība akceptē elektriskos motociklus. Vēl viens iemesls, kas varētu rasties, ir tas, ka respondentiem ir attieksme nogaidīt un redzēt, kā tiek pieņemts elektriskais motocikls, vai arī kāds cits izmanto elektrisko motociklu. Parastās loģistikas regresijas dati tiek apstrādāti un analizēti, lai noteiktu elektrisko motociklu ieviešanas nodomu Indonēzijā, izmantojot kārtējo loģistisko regresiju. Atkarīgais mainīgais šajā pētījumā ir vēlme izmantot elektrisko motociklu (1: ļoti nevēlas, 2: nevēlas, 3: šaubās, 4: vēlas, 5: ļoti vēlas). Šajā metodē par metodi tika izvēlēta parastā loģistiskā regresija, jo atkarīgais mainīgais izmanto ordinālo skalu. Dati tika apstrādāti, izmantojot SPSS 25 programmatūru ar 95%ticamības līmeni. Ir veikti multikolinearitātes testi, lai aprēķinātu dispersijas inflācijas faktorus (VIF) ar vidējo VIF 1,15–3,693, kas nozīmē, ka modelī nav multikollinearitātes. Parastā loģistikas regresijā izmantotā hipotēze ir parādīta 5. tabulā. 6. tabulā parādīti daļējie testa rezultāti, kas ir pamats, lai noraidītu vai pieņemtu hipotēzi par kārtējo loģistisko regresiju. 2. tabula Respondentu demogrāfiskie dati Demogrāfiskais vienums Biežums% Demogrāfiskais vienums Biežums% Rietum Java 345 28,2% Nodarbošanās Studenti 175 14,3% Austrumjava 162 13,2% Ierēdņi 88 7,2% Džakarta 192 15,7% Privātie darbinieki 415 33,9% Centrālā Java 242 19,8% Uzņēmējs 380 31,1% Ziemeļsumatera 74 6,1% Citi 165 13,5% Jogžakarta 61 5,0% Dienvidsulavesi 36 2,9% Vecums 17-30 655 53,6% Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% Rietumsumatera 26 2,1% 46-60 79 6,5% Dienvidi Sumatera 51 4,2%> 60 3 0,2% Ģimenes stāvoklis Viens 370 30,3% Pēdējais izglītības līmenis SMP/SMA/SMK 701 57,3% Precējies 844 69,0% Diploms 127 10,4% Citi 9 0,7% Bakalaurs 316 25,8% Dzimums Vīrietis 630 51,5% Meistars 68 5,6 % Sieviete 593 48,5% Doktorantūra 11 0,9% Ikmēneša ienākumu līmenis 0 154 12,6% Mēneša patēriņa līmenis <2 000 000 432 35,3% <2 000 000 IDR 2 000 000 226 18,5% IDR 2 000 000-5 999 999 640 52,3% IDR 2 000 000-5 999 999 550 45% IDR 6 000 000- 9 999 9999 121 9,9% IDR 6 000 000–9 999 999 199 16,3% ≥ 10 000 000 IDR 30 2,5% IDR 10 000 000–19 999 999 71 5,8% ≥ I DR 20 000 000 23 1,9% 3. tabula. Finanšu, tehnoloģiju un makro līmeņa mainīgā vidējā ranga aprakstošā statistika Mainīgais vidējais rangs ML7 (uzlādes izmaksu disks.) 4.4563 1 ML3 (CS mājās) 4.1554 9 ML6 (gada nodokļu disks. ) 4.4301 2 ML2 (CS darba vietās) 4.1055 10 ML5 (pirkuma stimuls) 4.4146 3 ML1 (CS sabiedriskās vietās) 4.0965 11 TE4 (drošība) 4.3181 4 TE5 (akumulatora darbības laiks) 4.0924 12 FI3 (uzlādes izmaksas) 4.2518 5 TE2 (jauda ) 4.0597 13 TE1 (nobraukuma iespējas) 1. nodoma pieņemšanai: ļoti nevēlas 2: nevēlas 3: šaubas 4: vēlas 5: ļoti vēlas Gatavība izmantot elektrisko motociklu 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Loģistikas regresijas analīzes rezultāti mainīgajiem SD1 līdz SD11, kas pieder sociodemogrāfiskie faktori parāda rezultātus, par kuriem ir tikai dalīšanās biežums sociālie mediji (SD9) un vides aizsardzības līmenis (SD11) būtiski ietekmē elektrisko motociklu nodomu Indonēzijā. Ģimenes stāvokļa kvalitatīvā mainīgā nozīmīgās vērtības ir 0,622 vientuļiem un 0,801 precētiem. Šīs vērtības neatbalsta 1. hipotēzi. Ģimenes stāvoklis būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu, jo nozīmīgā vērtība ir lielāka par 0,05. Vecumam nozīmīgā vērtība ir 0,147, lai vecums būtiski neietekmētu nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Aprēķinātā vērtība vecumam -0,168 neatbalsta 2. hipotēzi. Negatīvā zīme nozīmē, ka jo vecāks vecums, jo mazāks nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Kvalitatīvā mainīgā dzimuma nozīmīgā vērtība (0,385) neatbalsta 3. hipotēzi. Dzimums būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Pēdējā izglītības līmeņa nozīmīgā vērtība (0,603) neatbalsta 4. hipotēzi. Tātad pēdējā izglītība būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Pēdējā izglītības līmeņa aprēķina vērtība 0,036 nozīmē pozitīvu zīmi, jo augstāks izglītības līmenis, jo augstāks nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Profesijas kvalitatīvā mainīgā nozīmīgā vērtība bija 0,487 studentiem, 0,999 ierēdņiem, 0,600 privātajiem darbiniekiem un 0,480 uzņēmējiem, kuri neatbalsta 5. hipotēzi. Nodarbošanās būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. UTAMI ET AL. /ŽURNĀLS PAR SISTĒMU OPTIMIZĀCIJĀM RŪPNIECĪBĀ - VOL. 19 NĒ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Tabel 5. Hipotēze Socio-H1 hipotēze: ģimenes stāvoklis pozitīvi būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Demo- H2: vecumam ir pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektromotociklu. grafiskais H3: dzimumam ir pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektromotociklu. H4: pēdējais izglītības līmenis būtiski pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H5: profesijai ir būtiska pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H6: mēneša patēriņa līmenis būtiski pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H7: ikmēneša ienākumu līmenis būtiski pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. H8: motociklu īpašumtiesību skaitam ir būtiska pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektromotociklu. H9: kopīgošanas biežums sociālajos medijos būtiski pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H10: tiešsaistes sociālā tīkla lielums būtiski pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H11: izpratne par vidi pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Finansiālais H12: pirkuma cenai ir būtiska pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H13: akumulatora izmaksām ir pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H14: uzlādes izmaksas būtiski pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H15: uzturēšanas izmaksas būtiski pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. H16: nobraukuma spēja būtiski pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H17: jauda būtiski pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Tehnoloģija H18: uzlādes laikam ir pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektrisko motociklu. loģisks H19: drošībai ir būtiska pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektromotociklu. H20: akumulatora darbības laikam ir pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H21: uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība sabiedriskās vietās būtiski pozitīvi ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H22: uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība darbā pozitīvi būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Makro līmenis H23: uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība mājās pozitīvi būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H24: servisa vietu pieejamībai ir pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektromotociklu. H25: pirkumu veicināšanas politikai ir būtiska pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektrisko motociklu. H26: ikgadējai nodokļu atlaižu politikai ir pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektromotociklu. H27: uzlādes izmaksu atlaižu politikai ir būtiska pozitīva ietekme uz nodomu pieņemt elektrisko motociklu. 6. tabula. Loģistikas regresija Daļēji testa rezultāti Mainīgā vērtība Sig Var vērtība Sig SD1: viens 0,349 0,622 TE1 0,146 0,069 SD1: precējies 0,173 0,801 TE2 0,167 0,726 SD1: citi 0 TE3 0,240 0,161 SD2 -0,168 0,147 TE4 -0,005 0,013* SD3: vīrietis 0,117 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: sieviete 0 ML1 -0,127 0,022* SD5: studenti -0,195 0,487 ML2 0,309 0,000* SD5: civ. serv 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: priv. emp -0.110 0.6 ML4 0.134 0.109 SD5: entrepr 0.147 0.48 ML5 0.301 0.017* SD5: citi 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 0.014 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 0,13 0,72 pārliecības līmenis Ievērojamā mēneša patēriņa līmeņa vērtība (0,069) neatbalsta 6. hipotēzi, mēneša patēriņa līmenis būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Aprēķinātā mēneša patēriņa līmeņa vērtība ir 0,227, pozitīva zīme nozīmē, ka jo augstāks ir ikmēneša izdevumu līmenis, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Ievērojamā mēneša ienākumu līmeņa vērtība (0,726) neatbalsta 7. hipotēzi, mēneša ienākumu līmenis būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Mēneša ienākumu līmeņa aplēses vērtība ir 0,032, pozitīva zīme nozīmē, ka jo augstāks ir ikmēneša ienākumu līmenis, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Motociklu īpašumtiesību skaita nozīmīgā vērtība (0,161) neatbalsta 8. hipotēzi, motociklu īpašumtiesību skaits būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Motociklu īpašumtiesību līmeņa aplēses vērtība ir 0,180, pozitīvā zīme nozīmē, ka vairāk motociklu pieder īpašumam, jo ​​lielāks ir nodoms pieņemt elektromotociklu. Kopīgošanas biežuma sociālajos medijos nozīmīgā vērtība (0,013) atbalsta 9. hipotēzi, kopīgošanas biežums sociālajos medijos būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu, jo nozīmīgā vērtība ir mazāka par 0,05. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NĒ. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Koplietošanas biežuma aplēses vērtība sociālajos medijos ir 0,111, pozitīva zīme nozīmē, ka jo augstāka ir kāda kopīgošanas biežums sociālajos medijos, jo lielāka iespēja pieņemt elektrisko motocikls. Ievērojama tiešsaistes sociālā tīkla lieluma vērtība (0,765) neatbalsta 10. hipotēzi, sociālā tīkla sasniedzamības lielums būtiski neietekmē nodomu pieņemt motociklu. Sociālajā tīklā sasniegto cilvēku skaita aplēses vērtība ir 0,016, pozitīva zīme nozīmē, ka jo lielāks sociālo tīklu tīkls, jo lielāks nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Ievērojamā vides apziņas līmeņa vērtība (0,022) atbalsta 11. hipotēzi, un bažas par vidi būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Aplēses par apkārtējās vides izpratni vērtība ir 0,226, pozitīva zīme nozīmē, ka jo augstāka ir cilvēka rūpes par vidi, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Loģistiskās regresijas analīzes rezultāti mainīgajiem FI1 līdz FI4, kas pieder pie finanšu faktoriem, parāda rezultātus, ka pirkuma cena (FI1) un uzturēšanas izmaksas (FI4) būtiski ietekmē elektrisko motociklu nodomu Indonēzijā. Ievērojamā pirkuma cenas vērtība (0.00) atbalsta 12. hipotēzi, pirkuma cena būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu.Pirkuma cenas aplēses vērtība ir 0,348, pozitīva zīme nozīmē, ka jo piemērotāka kādam ir elektriskā motocikla iegādes cena, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektromotociklu. Ievērojamā akumulatora izmaksu vērtība (0,355) neatbalsta 13. hipotēzi, akumulatora izmaksas būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Ievērojamā uzlādes izmaksu vērtība (0.109) neatbalsta 14. hipotēzi, uzlādes izmaksas būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Uzlādes izmaksu aplēses vērtība ir 0,136, pozitīva zīme nozīmē, ka jo piemērotākas ir elektriskā motocikla uzlādes izmaksas kādam, jo ​​lielāks ir nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Uzturēšanas izmaksu ievērojamā vērtība (0,017) neatbalsta 15. hipotēzi, uzturēšanas izmaksas būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Uzturēšanas izmaksu aplēses vērtība ir 0,193, pozitīva zīme nozīmē, ka jo piemērotākas kādam ir elektriskā motocikla apkopes izmaksas, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektromotociklu. Loģistiskās regresijas analīzes rezultāti mainīgajiem TE1 līdz TE5, kas pieder tehnoloģiskajiem faktoriem, parāda rezultātus, ka akumulatora uzlādes laiks (TE3) būtiski ietekmē elektromotociklu ieviešanas nodomu Indonēzijā. Nozīmīgā nobraukuma spējas vērtība (0.107) neatbalsta 16. hipotēzi, nobraukuma spēja būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Maksimālā nobraukuma aprēķinātā vērtība ir 0,146, pozitīva zīme nozīmē, ka jo piemērotāks kādam ir elektriskā motocikla maksimālais nobraukums, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektromotociklu. Nozīmīgā neatkarīgās mainīgās jaudas vai maksimālā ātruma vērtība (0,052) neatbalsta 17. hipotēzi, maksimālais ātrums būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Esima vērtība jaudai vai maksimālajam ātrumam ir 0,167, pozitīva zīme nozīmē, ka jo vairāk cilvēkam ir atbilstošāks elektriskā motocikla maksimālais ātrums, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektromotociklu. Ievērojamā uzlādes laika vērtība (0,004) atbalsta 18. hipotēzi, uzlādes laiks būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Aprēķinātā uzlādes laika vērtība ir 0,240, pozitīva zīme nozīmē, ka jo piemērotāks kādam ir elektriskā motocikla maksimālais ātrums, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Ievērojamā drošības vērtība (0,962) neatbalsta 19. hipotēzi, drošība būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Drošības novērtējuma vērtība ir -0,005, negatīvā zīme nozīmē, ka jo drošāk kāds jūtas, izmantojot elektromotociklu, jo mazāks ir nodoms pieņemt elektromotociklu. Ievērojamā akumulatora darbības laika vērtība (0,424) neatbalsta 20. hipotēzi, akumulatora darbības laiks būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Aprēķinātā akumulatora darbības laika vērtība ir 0,068, pozitīva zīme nozīmē, ka jo atbilstošāks ir elektriskā motocikla akumulatora kalpošanas laiks, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Loģistikas regresijas analīzes rezultāti mainīgajiem lielumiem ML1 līdz ML7, kas pieder pie makro līmeņa faktoriem, parāda rezultātus, ka tikai maksas pieejamība darba vietā (ML2), maksas pieejamība dzīvesvietā (ML3) un maksas iekasēšanas polises politika (ML7) kas būtiski ietekmē elektromotociklu ieviešanas nodomu Indonēzijā. Ievērojamā vērtība uzlādes pieejamībai publiskās vietās (0,254) neatbalsta 21. hipotēzi, uzlādes pieejamība sabiedriskās vietās būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Ievērojamā vērtība uzlādes pieejamībai darba vietā (0,007) atbalsta 22. hipotēzi, ka uzlādes pieejamība darba vietā būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Ievērojamā vērtība uzlādes pieejamībai mājās (0,009) atbalsta 22. hipotēzi, ka uzlādes pieejamība mājās būtiski ietekmē nodomu pieņemt motociklu. Servisa vietu pieejamības nozīmīgā vērtība (0,181) neatbalsta 24. hipotēzi, servisa vietu pieejamība būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Pirkumu veicināšanas politikas nozīmīgā vērtība (0,017) atbalsta 25. hipotēzi, pirkuma veicināšanas politikai ir būtiska ietekme uz nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Gada nodokļu atlaižu politikas nozīmīgā vērtība (0,672) neatbalsta 26. hipotēzi, ikgadējā nodokļu atlaižu veicināšanas politika būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Uzlādes izmaksu atlaižu politikas nozīmīgā vērtība (0,00) atbalsta 27. hipotēzi, maksas iekasēšanas maksas atlaižu stimulēšanas politika būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Saskaņā ar makro līmeņa faktora rezultātu elektriskā motocikla ieviešanu var īstenot, ja uzlādes stacija darba vietā, uzlādes stacija dzīvesvietā un uzlādes izmaksu atlaižu politika ir gatava patērētājiem piekrist. Kopumā kopīgošanas biežums sociālajos medijos, vides izpratnes līmenis, iepirkuma cenas, uzturēšanas izmaksas, elektrisko motociklu maksimālais ātrums, akumulatora uzlādes laiks, uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība darbā, uzlādes infrastruktūras pieejamība mājās, UTAMI ET AL. /ŽURNĀLS PAR SISTĒMU OPTIMIZĀCIJĀM RŪPNIECĪBĀ - VOL. 19 NĒ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 pirkumu veicināšanas politika un maksas atlaižu veicināšanas politika būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektromobiļus. Vienādojuma modelis un varbūtības funkcija 3. vienādojums ir loģiskais vienādojums, lai izvēlētos atbildi “ļoti nevēlos” pieņemt elektrisko motociklu.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) 4. vienādojums ir loģiskais vienādojums, lai izvēlētos atbildi “nevēlas” pieņemt elektrisko motociklu.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) 5. vienādojums ir loģiskais vienādojums, lai izvēlētos atbildi “šaubas”, lai pieņemtu elektrisko motociklu.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) 6. vienādojums ir loģiskais vienādojums atbildes variantam “gatavs” pieņemt elektrisko motociklu.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Pieņemšanas nodomu elektrisko motociklu varbūtības funkcijas, kas parādītas 11. vienādojuma 7. vienādojumā. 7. vienādojums ir varbūtības funkcija, lai izvēlētos atbildi " ļoti nevēlas ”pieņemt elektrisko motociklu. yen g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) 8. vienādojums ir varbūtības funkcija, lai izvēlētos atbildi “nevēlas” pieņemt elektriskais motocikls. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) 9. vienādojums ir varbūtības funkcija, lai izvēlētos atbildi “šaubas”, lai pieņemtu elektrisko motociklu. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) 10. vienādojums ir varbūtības funkcija, lai izvēlētos atbildi “gatavs” pieņemt elektrisko motociklu. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) 11. vienādojums ir varbūtības funkcija, lai izvēlētos atbildi “ļoti vēlas” pieņemt elektrisko motociklu. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Adopcijas nodoma varbūtība Ordinālais loģistikas regresijas vienādojums tad attiecās uz respondentu atbilžu paraugu. 8. tabulā parādītas izlases īpašības un atbildes. Tātad varbūtība atbildēt uz katru atkarīgā mainīgā kritēriju tiek aprēķināta, pamatojoties uz vienādojumu 7 - 11. Respondentu izlasei, kurai ir atbildes, kā parādīts 7. tabulā, ir varbūtība 0,0013, ja ļoti nevēlas izmantot elektrisko motociklu, varbūtība ir 0,0114 par nevēlēšanos izmantot elektrisko motociklu - varbūtība 0,1788, ja rodas šaubas par elektriskā motocikla izmantošanu, varbūtība 0,563, ka vēlas izmantot elektromotociklu, un varbūtība 0,2455, ja vēlas izmantot elektrisko motociklu. Tika aprēķināta arī elektriskā motocikla pieņemšanas varbūtība 1223 respondentiem, un vidējā varbūtības vērtība atbildēm uz kategoriski nevēlamu lietot elektrisko motociklu bija 0,0031, nevēlēšanās izmantot elektrisko motociklu - 0,0198, šaubas par elektriskā motocikla izmantošanu bija 0,1482, gatavi izmantot elektriskais motocikls bija 0,3410, un ļoti vēlas izmantot elektrisko motociklu - 0,4880. Ja tiek apkopota iespējamo un ļoti gribošo varbūtība, tad varbūtība, ka indonēzieši pieņems elektriskos motociklus, sasniedz 82,90%. Ieteikumi biznesa un politikas veidotājiem Parastā loģistikas regresijas analīzē kopīgošanas biežums sociālajos medijos ir nozīmīgs faktors, kas ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Sociālo mediju nozīme sabiedrībā, lai iegūtu informāciju par elektriskajiem motocikliem, ietekmēs vēlmi pieņemt elektriskos motociklus. Valdība un uzņēmēji var mēģināt izmantot šo resursu, piemēram, uzņēmēji var veicināt, izmantojot prēmijas vai atzinību patērētājiem, kuri ir iegādājušies elektriskos motociklus, un savos sociālajos medijos dalās ar pozitīvām lietām, kas saistītas ar elektromotocikliem. Šāds veids varētu stimulēt citus kļūt par jaunu elektriskā motocikla lietotāju. Valdība var socializēties vai iepazīstināt sabiedrību ar elektriskiem motocikliem, izmantojot sociālos medijus, lai motivētu sabiedrību pāriet no parastā motocikla uz elektrisko motociklu. Šis pētījums pierāda, cik nozīmīga ir makro līmeņa faktoru ietekme uz elektrisko motociklu ieviešanu Indonēzijā. Parastā loģistikas regresijas analīzē uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība darba vietā, uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība mājās, pirkumu veicināšanas politika un atlaide uzlādes izmaksām būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NĒ. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 7. tabula. Respondentu atbilžu paraugs Variabel Atbildes kods Vērtība Ģimenes stāvoklis Precējies X1b 2 Vecums 31-45 X2 2 Dzimums Vīrietis X3a 1 Pēdējais izglītības līmenis Meistars X4 4 Nodarbošanās Privātie darbinieki X5c 3 Ik mēnesi patēriņa līmenis Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Ikmēneša ienākumu līmenis Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Motociklu īpašumtiesību skaits ≥ 2 X8 3 Kopīgošanas biežums sociālajos medijos Vairākas reizes mēnesī X9 4 Tiešsaistes sociālā tīkla lielums 100–500 cilvēki X10 2 Apziņa par vidi 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Akumulatora izmaksas 3 X13 3 Uzlādes izmaksas 3 X13 3 Uzturēšanas izmaksas 5 X14 5 Nobraukuma iespējas 4 X15 4 Jauda 5 X16 5 Uzlādes laiks 4 X17 4 Drošība 5 X18 5 Akumulatora darbības laiks 4 X19 4 Uzlādes stacijas pieejamība sabiedriskās vietās 4 X20 4 Uzlādes stacijas pieejamība darbā 4 X21 4 Uzlādes stacijas pieejamība mājās 4 X22 4 Servisa vietu pieejamība 2 X23 2 Pirkumu veicināšanas politika 5 X24 5 Ikgadējā nodokļu atlaižu politika 5 X25 5 Uzlādes izmaksu atlaižu politika 5 X26 5 Uzlādes izmaksas 5 X27 5 Uzturēšanas izmaksas 3 X13 3 Nobraukums iespējas 5 X14 5 Jauda 4 X15 4 Uzlādes laiks 5 X16 5 Lielākā daļa respondentu uzskata, ka uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība mājās, darba vietās un sabiedriskās vietās būtiski ietekmē elektrisko motociklu ieviešanu. Valdība var organizēt uzlādes staciju infrastruktūras ierīkošanu sabiedriskās vietās, lai atbalstītu elektrisko motociklu ieviešanu. Lai to realizētu, valdība var sadarboties arī ar uzņēmējdarbības nozari. Veidojot makro līmeņa rādītājus, šis pētījums piedāvā vairākas stimulējošas politikas iespējas. Saskaņā ar aptauju vissvarīgākā veicināšanas politika ir pirkumu veicināšanas politika un maksas atlaižu veicināšanas politika, ko valdība var uzskatīt par atbalstu elektromotociklu ieviešanai Indonēzijā. Attiecībā uz finanšu faktoriem pirkuma cena būtiski ietekmē nodomu iegādāties elektrisko motociklu. Šī iemesla dēļ stimuls iegādes subsīdijai būtiski ietekmē arī adopcijas nodomu. Elektrisko motociklu lētākas uzturēšanas izmaksas nekā parastajiem motocikliem būtiski ietekmē elektromotociklu pieņemšanas nodomu. Tāpēc patērētāju vajadzībām atbilstošu pakalpojumu pieejamība vēl vairāk veicinās nodomu pieņemt elektromotociklus, jo lielākā daļa lietotāju nezina elektromotociklu sastāvdaļas, tāpēc, ja rodas bojājumi, viņiem ir nepieciešami kvalificēti tehniķi. Elektrisko motociklu veiktspēja ir apmierinājusi patērētāju vajadzības, lai apmierinātu viņu ikdienas mobilitāti. Elektriskā motocikla maksimālais ātrums un uzlādes laiks spēj apmierināt patērētāju vēlamos standartus. Tomēr labāka motocikla veiktspēja, piemēram, paaugstināta drošība, akumulatora darbības laiks un tālāks nobraukums, noteikti palielinās nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Lai palielinātu sabiedrības uzticību, valdībai un uzņēmumiem papildus investīciju palielināšanai tehnoloģijās ir jāuzlabo arī elektrisko motociklu drošības un uzticamības novērtēšanas sistēma. Uzņēmumiem kvalitātes un veiktspējas veicināšana ir viens no efektīvākajiem veidiem, kā palielināt patērētāju entuziasmu par elektriskajiem motocikliem. Patērētāji, kas ir jaunāki un kuriem ir augstāks izglītības līmenis, var tikt ietekmēti kā agrīni adoptētāji, jo viņiem jau ir optimistiskāka attieksme un plašs tīkls. Tirgus segmentāciju var panākt, ieviešot īpašus modeļus, kas paredzēti mērķa patērētājiem. Turklāt respondenti ar lielāku izpratni par vidi, visticamāk, vēlēsies pieņemt motociklus. UTAMI ET AL. /ŽURNĀLS PAR SISTĒMU OPTIMIZĀCIJĀM RŪPNIECĪBĀ - VOL. 19 NĒ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 SECINĀJUMI Pāreja no parastajiem motocikliem uz elektriskajiem motocikliem var būt labākais risinājums, lai pārvarētu augstā CO2 līmeņa problēmu Indonēzijā. Indonēzijas valdība arī saprata un ir iejaukusies, izstrādājot dažādas politikas attiecībā uz Indonēzijas elektriskajiem transportlīdzekļiem. Bet patiesībā elektrisko transportlīdzekļu ieviešana Indonēzijā vēl ir ļoti agrīnā stadijā, pat tālu no valdības noteiktajiem mērķiem. Vide neatbalsta elektrisko motociklu pieņemšanu, piemēram, nav sīkāku noteikumu un atbalsta infrastruktūras trūkuma, kas izraisa zemu elektrisko transportlīdzekļu ieviešanu Indonēzijā. Šajā pētījumā tika aptaujāti 1223 respondenti no 10 provincēm, kurām kopumā bija 80% no kopējā motociklu pārdošanas apjoma Indonēzijā, lai izpētītu būtiskus faktorus, kas ietekmē nodomus pieņemt elektromotociklus Indonēzijā, un noskaidrotu varbūtības funkcijas. Lai gan lielākā daļa respondentu aizraujas ar elektriskajiem motocikliem un vēlas nākotnē iegādāties elektromotociklu, viņu interese par elektriskā motocikla izmantošanu mūsdienās ir salīdzinoši zema. Respondenti šobrīd nevēlas izmantot elektriskos motociklus dažādu iemeslu dēļ, piemēram, infrastruktūras un politikas trūkuma dēļ. Daudziem respondentiem ir attieksme, kas gaida un gaida elektrisko motociklu pieņemšanu, ņemot vērā finanšu faktorus, tehnoloģiskos faktorus un makro līmeni, kam jāatbilst patērētāju prasībām. Šis pētījums pierāda, cik nozīmīga ir kopīgošanas biežums sociālajos medijos, vides izpratnes līmenis, iepirkuma cenas, uzturēšanas izmaksas, elektrisko motociklu maksimālais ātrums, akumulatora uzlādes laiks, uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība darbā, uzlādes infrastruktūras pieejamība mājās, pirkumu veicināšanas politika un maksas atlaižu veicināšanas politika veicina elektromotociklu ieviešanu Indonēzijā. Valdībai ir jāatbalsta uzlādes staciju infrastruktūras nodrošināšana un stimulēšanas politikas veidošana, lai paātrinātu elektrisko motociklu ieviešanu Indonēzijā. Ražotājiem jāapsver tādi tehnoloģiski faktori kā nobraukums un akumulatora darbības laiks, lai tie uzlabotu elektrisko motociklu ieviešanu. Uzņēmumiem un valdībai ir jāuztraucas par tādiem finanšu faktoriem kā iepirkuma cenas un akumulatora izmaksas. Lai iepazīstinātu sabiedrību ar elektrisko motociklu, maksimāli jāizmanto sociālie tīkli. Jauniešu kopienas var reklamēt kā agrīnas lietotājas, jo tām ir plašs sociālo mediju tīkls. Lai īstenotu elektrisko motociklu ieviešanu Indonēzijā, nepieciešama infrastruktūras gatavība un izmaksas, kuras patērētāji var pieņemt. Valdība to ir spējusi īstenot ar stingrām valdības saistībām vairākās valstīs, kurām ir izdevies aizstāt tradicionālos transportlīdzekļus. Turpmākie pētījumi koncentrēsies uz piemērotas politikas meklēšanu, lai paātrinātu elektrisko motociklu ieviešanu Indonēzijā. ATSAUCES [1] Indonēzija. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Online]. Pieejams: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Domestic Distribution and Export Statistics, 2020. [Tiešsaistē]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Skatīts: marts. 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina un R. Siregar, “Elektriskie transportlīdzekļi Indonēzijā: ceļš uz ilgtspējīgu transportu”, Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto un M. Nizam, “Jaunu tehnoloģiju litija jonu akumulatora komercializācijas modelis: gadījuma izpēte viedam elektriskajam transportlīdzeklim”, 2013. gada Apvienotās starptautiskās konferences par lauku informācijas un sakaru tehnoloģiju un elektromobiļu tehnoloģiju materiāli, rICT un ICEV -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini un V. Bosetti, „Going electric: Expert survey on the future of battery technology for electric vehicle. In Innovation under Uncertainty, ”izdevumā Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz un MK Patel,„ Par autotransporta elektrifikāciju - pārskats par elektrisko divriteņu vides, ekonomisko un sociālo sniegumu, ”Transporta pētījumi D daļa: Transports un vide, sēj. 41., 348.-366.lpp., 2015. https://doi.org/10.1016/j.trd.2015.09.007. [7] M. Nizams, “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, and R. Zakaria, “Markova ķēdes analīze, lai noteiktu jauno tehnoloģiju tirgus daļas prognozi: gadījuma izpēte par elektrisko konversijas motociklu Surakartā, Indonēzijā”, AIP konferences materiāli, sēj. 2217 (1), 030062 lpp.), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo un EA Kadir, “Indonēzijas litija jonu akumulatora elementu ferofosfāta standarts elektrisko transportlīdzekļu izmantošanai”, TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, sēj. 15 (2), 584.-589.lpp., 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy, un ABMulyono, “Designing Framework for standardization and testing conditions of battery management system for electric vehicle application”, Proceeding - 4th Starptautiskā konference par elektrisko transportlīdzekļu tehnoloģiju, 7.-12. Lpp., 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, “A Review of Electric Vehicles Charging Standard Development: Study Case in Indoneson”, Proceedings - 2018. gada 5. starptautiskā konference par elektrisko transportlīdzekļu tehnoloģiju, sēj. 8628367, 152.-157.lpp., 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Tiešsaistē]. gaikindo.or.id. [Skatīts: marts. 20, 2020]. [13] S. Goldenbergs, “Indonēzija, lai līdz 2030. gadam samazinātu oglekļa emisijas par 29%”, The Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NĒ. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang un HA Bekhet, “Modelēšana Electric Vehicle Usage Intentions: An Empirical Study in Malalaysia”, Journal of Cleaner Production, vol. 92, 75.-83.lpp., 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma un BC Xie: “Kādi ir šķēršļi elektrisko akumulatoru transportlīdzekļu plašākai ieviešanai? Sabiedrības uztveres aptauja Tjandzjinā, Ķīnā, ”Journal of Transport Policy, sēj. 56., 29.-40. Lpp., 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Bērklijs, D. Džārviss un A. Džonss, „Analizējot elektrisko transportlīdzekļu akumulatoru izmantošanu: Apvienotās Karalistes autovadītāju šķēršļu izpēte”, Transportation Research D Part: Transport and Environment, vol. 63., 466.-481.lpp., 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge un C. Shao, “Pētot faktorus, kas ietekmē elektrisko transportlīdzekļu ieviešanu Pekinā, Ķīnā: statistikas un telpiskās perspektīvas”, Journal of Cleaner Production, vol. 213., 199.-216.lpp., 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analisis Multivariat Terapan dengan Program SPSS, AMOS, and SMARTPLS (2. izdevums). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanens, “Patērētāju adopcija pret noraidīšanas lēmumiem šķietami līdzīgos pakalpojumu jauninājumos: interneta un mobilās bankas gadījums”, Journal of Business Research, sēj. 69 (7), 2432–2439, 2016. lpp. Https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur un R. Kemp, “PV pieņemšana Nīderlandē: adopcijas faktoru statistiskā analīze”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, sēj. 41., 483. – 494. Lpp., 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] Deputāti Gagnons, E. Orruno, Dž. 18 (1), 54. – 59. Lpp., 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer un P. Abrahamsson, “Aptaujas pētījums par galvenajiem tehniskajiem šķēršļiem, kas ietekmē lēmumu pieņemt mākoņpakalpojumus”, Journal of Systems and Software, sēj. 103., 167. – 181.lpp., 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto un W. Sutopo, “Consumer Perception Analysis of Electric Car Vehicle in Indoneson”, AIP konferences materiāli (2217. sēj., Nr. 1, 030058. Lpp.), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo, un M. Nizam, “Piedāvātā biznesa procesu tehnoloģiju komercializācija: gadījuma izpēte par elektromobiļu tehnoloģiju inkubāciju”, 2014. gada starptautiskās konferences par elektrotehniku ​​un datorzinātnēm materiāli, ICEECS, 7045257, lpp. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at un TM Bakar, “Paraugu lieluma vadlīnijas loģistiskai regresijai no novērošanas pētījumiem ar lielu populāciju: uzsvars uz precizitāti starp statistiku un parametriem, kas balstīti uz reālās dzīves klīniskajiem datiem”, Malaizijas žurnāls medicīnas zinātnes: MJMS, sēj. 25. (4), 122. lpp., 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjabs un A. Džamans, “Metodologi Penelitian Bisnis”, Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius and CC Lu, “Powered divriteņi ilgtspējīgai mobilitātei: Elektrisko motociklu patērētāju pieņemšanas pārskats ”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), 215.-231.lpp., 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka un N. Anzinger, “Ķīnas, Krievijas un Brazīlijas pilsoņu nodomi iegādāties elektromobiļus: starptautisks salīdzinošs pētījums”, Journal of clean production, vol. 205., 188.-200. Lpp., 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat un B. Van Wee, “Finansiālo stimulu un citu sociālekonomisko faktoru ietekme uz elektromobiļu pieņemšanu”, Enerģētikas politika, sēj. 68, 183. – 194.lpp., 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane un JD Graham, “Uztvere un realitāte: sabiedriskās zināšanas par elektrotransportlīdzekļiem ar kontaktdakšu 21 ASV pilsētā”, Enerģētikas politika, sēj. 63., 433. – 440. lpp., 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony un B. Caulfield: “Kā jāklasificē šķēršļi alternatīvām degvielām un transportlīdzekļiem un jāizvērtē iespējamā politika novatorisku tehnoloģiju veicināšanai?”, Journal of Cleaner Production, sēj. 35., 140. – 151., 2012. lpp. Https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue un S. Long, “Šķēršļi plaša elektrisko transportlīdzekļu ieviešanai: patērētāju attieksmes un uztveres analīze”, Journal of Energy Policy, sēj. 48, 717–729, 2012. lpp. Https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan un YM Wei, “Valdības politikas ietekme uz NEV izvēli: pierādījumi no Ķīnas”, Enerģētikas politika, sēj. 61., 382. – 393. Lpp., 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool un RF Hirsh, “Ārpus akumulatoriem: priekšrocību un šķēršļu pārbaude ar elektrotīkla hibrīda elektrotransportlīdzekļiem (PHEV) un pāreju no transportlīdzekļa uz tīklu (V2G)”, Enerģētikas politika, sēj. 37, 1095–1103, 2009. lpp. Https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.10.005. [35] E. Graham-Rowe, B. Gardner, C. Abraham, S. Skippon, H. Dittmar, R. Hutchins un J. Stannard: „Galvenie patērētāji, kas brauc ar elektrotīkla elektrotīkla plug-in un hibrīda tipa elektromobiļiem: atbilžu un novērtējumu kvalitatīva analīze ”, Transp. Res. A daļa: Politikas prakse, sēj. 46., 140. – 153. Lpp., 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensens, E. Čerči un SL Mabits, “Galvenie patērētāji, kas brauc ar elektrotīkla elektrotīkla plug-in un hibrīda elektromobiļiem ar spraudni: atbilžu un novērtējumu kvalitatīva analīze”, Transp. Res. D daļa: Transp. Environ., Sēj. 25., 24. – 32. lpp., [Tiešsaiste]. Pieejams: ScienceDirect. [37] ND Caperello un KS Kurani, “Mājsaimniecību stāsti par viņu tikšanos ar hibrīda elektrotransportlīdzekli ar spraudni”, Environ. Uzvedība, sēj. 44., 493. – 508. Lpp., 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju un CE Warrender, “Mājsaimniecību stāsti par viņu tikšanos ar hibrīda elektrotransportlīdzekli ar spraudni”, Patērētāju aptaujas par UTAMI ET AL. /ŽURNĀLS PAR SISTĒMU OPTIMIZĀCIJĀM RŪPNIECĪBĀ - VOL. 19 NĒ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 plug-in hibrīda elektriskais transportlīdzeklis. Transp. Res. A daļa: Politikas prakse, sēj. 64., 14. – 31. Lpp., 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer un S. Lemeshow, “Lietišķā loģistikas regresija. Otrais izdevums ”, Ņujorka: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENKLATŪRA j atkarīgo mainīgo kategorijas (j = 1, 2, 3, 4, 5) k neatkarīgu mainīgo kategorijas (k = 1, 2, 3,…, m) i kvalitatīvas neatkarīgas mainīgo kategorijas n respondentu secība β0j pārtver katru atkarīgā atbildi mainīgais Xk kvantitatīvais neatkarīgais mainīgais Xik kvanlitatīvais neatkarīgais mainīgais Y atkarīgais mainīgais Pj (Xn) iespēja katrai neatkarīgā mainīgā kategorijai katram respondentam AUTORU BIOGRĀFIJA Marta Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami ir Universitas Sebelas Maret rūpniecības inženierzinātņu nodaļas bakalaura studente. Viņa pieder loģistikas un biznesa sistēmu laboratorijai. Viņas pētniecības intereses ir loģistika un piegādes ķēdes vadība un tirgus izpēte. Viņa publicēja savu pirmo publikāciju par elektromobiļu patērētāju uztveres analīzi Indonēzijā 2019. gadā. Yuniaristanto Yuniaristanto ir lektore un pētniece Universitātes Sebelas Maret rūpniecības inženierzinātņu nodaļā. Viņa pētniecības intereses ir piegādes ķēde, simulācijas modelēšana, veiktspējas mērīšana un tehnoloģiju komercializācija. Viņam ir publikācijas, kuras indeksējis Scopus, 41 raksts ar 4 H-indeksu. Viņa e -pasts ir yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo ir ieguvis inženiera profesionālo grādu (Ir) Profesionālā inženiera studiju programmā - Universitas Sebelas Maret (UNS) 2019. gadā. Viņš ir ieguvis doktora grādu rūpniecības inženierzinātņu un vadības jomā Institut Teknologi Bandung (ITB) 2011. gadā, maģistra grāds vadībzinātnēs Indonēzijas Universitātē 2004. gadā un inženierzinātņu bakalaurs rūpniecības inženierzinātnēs ITB 1999. gadā. Viņa pētnieciskās intereses ir piegādes ķēde, inženierijas ekonomika un izmaksu analīze, kā arī tehnoloģiju komercializācija. Viņš ieguva vairāk nekā 30 pētījumu stipendijas. Viņam ir publikācijas, kuras indeksējis Scopus, 117 raksti ar 7 H-indeksu. Viņa e -pasts ir wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Loģistiskās regresijas analīzes rezultāti mainīgajiem TE1 līdz TE5, kas pieder tehnoloģiskajiem faktoriem, parāda rezultātus, ka akumulatora uzlādes laiks (TE3) būtiski ietekmē elektromotociklu ieviešanas nodomu Indonēzijā. Nozīmīgā nobraukuma spējas vērtība (0.107) neatbalsta 16. hipotēzi, nobraukuma spēja būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Maksimālā nobraukuma aprēķinātā vērtība ir 0,146, pozitīva zīme nozīmē, ka jo piemērotāks kādam ir elektriskā motocikla maksimālais nobraukums, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektromotociklu. Nozīmīgā neatkarīgās mainīgās jaudas vai maksimālā ātruma vērtība (0,052) neatbalsta 17. hipotēzi, maksimālais ātrums būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Esima vērtība jaudai vai maksimālajam ātrumam ir 0,167, pozitīva zīme nozīmē, ka jo vairāk cilvēkam ir atbilstošāks elektriskā motocikla maksimālais ātrums, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektromotociklu. Ievērojamā uzlādes laika vērtība (0,004) atbalsta 18. hipotēzi, uzlādes laiks būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Aprēķinātā uzlādes laika vērtība ir 0,240, pozitīva zīme nozīmē, ka jo piemērotāks kādam ir elektriskā motocikla maksimālais ātrums, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Ievērojamā drošības vērtība (0,962) neatbalsta 19. hipotēzi, drošība būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Drošības novērtējuma vērtība ir -0,005, negatīvā zīme nozīmē, ka jo drošāk kāds jūtas, izmantojot elektromotociklu, jo mazāks ir nodoms pieņemt elektromotociklu. Ievērojamā akumulatora darbības laika vērtība (0,424) neatbalsta 20. hipotēzi, akumulatora darbības laiks būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Aprēķinātā akumulatora darbības laika vērtība ir 0,068, pozitīva zīme nozīmē, ka jo atbilstošāks ir elektriskā motocikla akumulatora kalpošanas laiks, jo lielāks ir nodoms pieņemt elektrisko motociklu. Loģistikas regresijas analīzes rezultāti mainīgajiem lielumiem ML1 līdz ML7, kas pieder pie makro līmeņa faktoriem, parāda rezultātus, ka tikai maksas pieejamība darba vietā (ML2), maksas pieejamība dzīvesvietā (ML3) un maksas iekasēšanas polises politika (ML7) kas būtiski ietekmē elektromotociklu ieviešanas nodomu Indonēzijā. Ievērojamā vērtība uzlādes pieejamībai publiskās vietās (0,254) neatbalsta 21. hipotēzi, uzlādes pieejamība sabiedriskās vietās būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Ievērojamā vērtība uzlādes pieejamībai darba vietā (0,007) atbalsta 22. hipotēzi, ka uzlādes pieejamība darba vietā būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Ievērojamā vērtība uzlādes pieejamībai mājās (0,009) atbalsta 22. hipotēzi, ka uzlādes pieejamība mājās būtiski ietekmē nodomu pieņemt motociklu. Servisa vietu pieejamības nozīmīgā vērtība (0,181) neatbalsta 24. hipotēzi, servisa vietu pieejamība būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Pirkumu veicināšanas politikas nozīmīgā vērtība (0,017) atbalsta 25. hipotēzi, pirkuma veicināšanas politikai ir būtiska ietekme uz nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Gada nodokļu atlaižu politikas nozīmīgā vērtība (0,672) neatbalsta 26. hipotēzi, ikgadējā nodokļu atlaižu veicināšanas politika būtiski neietekmē nodomu pieņemt elektromotociklu. Uzlādes izmaksu atlaižu politikas nozīmīgā vērtība (0,00) atbalsta 27. hipotēzi, maksas iekasēšanas maksas atlaižu stimulēšanas politika būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Saskaņā ar makro līmeņa faktora rezultātu elektriskā motocikla ieviešanu var īstenot, ja uzlādes stacija darba vietā, uzlādes stacija dzīvesvietā un uzlādes izmaksu atlaižu politika ir gatava patērētājiem piekrist. Kopumā kopīgošanas biežums sociālajos medijos, vides izpratnes līmenis, iepirkuma cenas, uzturēšanas izmaksas, elektrisko motociklu maksimālais ātrums, akumulatora uzlādes laiks, uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība darbā, uzlādes infrastruktūras pieejamība mājās, UTAMI ET AL. /ŽURNĀLS PAR SISTĒMU OPTIMIZĀCIJĀM RŪPNIECĪBĀ - VOL. 19 NĒ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 pirkumu veicināšanas politika un maksas atlaižu veicināšanas politika būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektromobiļus. Vienādojuma modelis un varbūtības funkcija 3. vienādojums ir loģiskais vienādojums, lai izvēlētos atbildi “ļoti nevēlos” pieņemt elektrisko motociklu.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) 4. vienādojums ir loģiskais vienādojums, lai izvēlētos atbildi “nevēlas” pieņemt elektrisko motociklu.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) 5. vienādojums ir loģiskais vienādojums, lai izvēlētos atbildi “šaubas”, lai pieņemtu elektrisko motociklu.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) 6. vienādojums ir loģiskais vienādojums atbildes variantam “gatavs” pieņemt elektrisko motociklu.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Pieņemšanas nodomu elektrisko motociklu varbūtības funkcijas, kas parādītas 11. vienādojuma 7. vienādojumā. 7. vienādojums ir varbūtības funkcija, lai izvēlētos atbildi " ļoti nevēlas ”pieņemt elektrisko motociklu. yen g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) 8. vienādojums ir varbūtības funkcija, lai izvēlētos atbildi “nevēlas” pieņemt elektriskais motocikls. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) 9. vienādojums ir varbūtības funkcija, lai izvēlētos atbildi “šaubas”, lai pieņemtu elektrisko motociklu. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) 10. vienādojums ir varbūtības funkcija, lai izvēlētos atbildi “gatavs” pieņemt elektrisko motociklu. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) 11. vienādojums ir varbūtības funkcija, lai izvēlētos atbildi “ļoti vēlas” pieņemt elektrisko motociklu. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Adopcijas nodoma varbūtība Ordinālais loģistikas regresijas vienādojums tad attiecās uz respondentu atbilžu paraugu. 8. tabulā parādītas izlases īpašības un atbildes. Tātad varbūtība atbildēt uz katru atkarīgā mainīgā kritēriju tiek aprēķināta, pamatojoties uz vienādojumu 7 - 11. Respondentu izlasei, kurai ir atbildes, kā parādīts 7. tabulā, ir varbūtība 0,0013, ja ļoti nevēlas izmantot elektrisko motociklu, varbūtība ir 0,0114 par nevēlēšanos izmantot elektrisko motociklu - varbūtība 0,1788, ja rodas šaubas par elektriskā motocikla izmantošanu, varbūtība 0,563, ka vēlas izmantot elektromotociklu, un varbūtība 0,2455, ja vēlas izmantot elektrisko motociklu. Tika aprēķināta arī elektriskā motocikla pieņemšanas varbūtība 1223 respondentiem, un vidējā varbūtības vērtība atbildēm uz kategoriski nevēlamu lietot elektrisko motociklu bija 0,0031, nevēlēšanās izmantot elektrisko motociklu - 0,0198, šaubas par elektriskā motocikla izmantošanu bija 0,1482, gatavi izmantot elektriskais motocikls bija 0,3410, un ļoti vēlas izmantot elektrisko motociklu - 0,4880. Ja tiek apkopota iespējamo un ļoti gribošo varbūtība, tad varbūtība, ka indonēzieši pieņems elektriskos motociklus, sasniedz 82,90%. Ieteikumi biznesa un politikas veidotājiem Parastā loģistikas regresijas analīzē kopīgošanas biežums sociālajos medijos ir nozīmīgs faktors, kas ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. Sociālo mediju nozīme sabiedrībā, lai iegūtu informāciju par elektriskajiem motocikliem, ietekmēs vēlmi pieņemt elektriskos motociklus. Valdība un uzņēmēji var mēģināt izmantot šo resursu, piemēram, uzņēmēji var veicināt, izmantojot prēmijas vai atzinību patērētājiem, kuri ir iegādājušies elektriskos motociklus, un savos sociālajos medijos dalās ar pozitīvām lietām, kas saistītas ar elektromotocikliem. Šāds veids varētu stimulēt citus kļūt par jaunu elektriskā motocikla lietotāju. Valdība var socializēties vai iepazīstināt sabiedrību ar elektriskiem motocikliem, izmantojot sociālos medijus, lai motivētu sabiedrību pāriet no parastā motocikla uz elektrisko motociklu. Šis pētījums pierāda, cik nozīmīga ir makro līmeņa faktoru ietekme uz elektrisko motociklu ieviešanu Indonēzijā. Parastā loģistikas regresijas analīzē uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība darba vietā, uzlādes staciju infrastruktūras pieejamība mājās, pirkumu veicināšanas politika un atlaide uzlādes izmaksām būtiski ietekmē nodomu pieņemt elektrisko motociklu. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NĒ. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 7. tabula. Respondentu atbilžu paraugs Variabel Atbildes kods Vērtība Ģimenes stāvoklis Precējies X1b 2 Vecums 31-45 X2 2 Dzimums Vīrietis X3a 1 Pēdējais izglītības līmenis Meistars X4 4 Nodarbošanās Privātie darbinieki X5c 3 Ik mēnesi patēriņa līmenis