Guvernul Indoneziei vizează adoptarea a 2,1 milioane de unități de vehicule electrice cu două roți și 2.200 de unități de vehicule electrice cu patru roți în 2025 prin Regulamentul prezidențial nr. 22 al Republicii Indonezia în 2017 cu privire la Planul Național General pentru Energie. În 2019, Guvernul Indoneziei a emis Regulamentul prezidențial nr. 55 în 2019 privind accelerarea programului vehiculelor electrice cu baterii pentru transportul rutier. În 2018, adoptarea vehiculelor electrice cu două roți a atins doar 0,14% din obiectivul guvernului pentru 2025. Prin urmare, adoptarea tehnologiei pentru motociclete electrice (EM) trebuie să ia în considerare și mulți factori pentru a avea succes. Această cercetare dezvoltă un model de intenție de adoptare a vehiculelor electrice non-comportamentale. Factorii includ sociodemografic, financiar, tehnologic și macrolivel. Sondajul online a implicat 1.223 de respondenți. Regresia logistică este utilizată pentru a obține funcția și valoarea probabilității intenției de a adopta EM în Indonezia. Frecvența partajării pe rețelele sociale, nivelul de conștientizare a mediului, prețurile de achiziție, costurile de întreținere, viteza maximă, timpul de încărcare a bateriei, disponibilitatea infrastructurii stației de încărcare la locul de muncă, disponibilitatea energiei electrice la domiciliu - infrastructura de încărcare, politicile de stimulare a achiziției și reducerea costurilor de încărcare politicile de stimulare influențează semnificativ intenția de a adopta vehicule electrice. De asemenea, arată că oportunitatea indonezienilor de a adopta motociclete electrice ajunge la 82,90%. Realizarea adoptării motocicletelor electrice în Indonezia necesită pregătirea infrastructurii și costuri care pot fi acceptate de consumatori. În cele din urmă, rezultatele acestei cercetări oferă câteva sugestii pentru guvern și companii pentru a accelera adoptarea motocicletelor electrice în Indonezia.

INTRODUCERE

Sectorul economic din Indonezia (transportul, producerea energiei electrice și gospodăriile) utilizează în principal combustibili fosili. Unele dintre efectele negative ale dependenței ridicate de combustibilii fosili sunt alocarea crescută pentru subvențiile pentru combustibili, problemele de durabilitate energetică și nivelurile ridicate de emisii de CO2. Transportul este un sector major care contribuie la niveluri ridicate de CO2 în aer datorită numeroaselor utilizări ale vehiculelor cu combustibil fosil. Această cercetare se concentrează pe motociclete, deoarece Indonezia, ca țară în curs de dezvoltare, are mai multe motociclete decât mașini. Numărul de motociclete în Indonezia a ajuns la 120.101.047 de unități în 2018 [1], iar vânzările de motociclete au ajuns la 6.487.460 de unități în 2019 [2]. Trecerea sectorului de transport la surse alternative de energie poate reduce nivelurile ridicate de CO2. Soluția realistă pentru această problemă este implementarea unei logistici ecologice prin pătrunderea vehiculelor electrice în Indonezia, cum ar fi vehiculele electrice hibride, vehiculele electrice hibride plug-in și vehiculele electrice cu baterie [3]. Inovația tehnologiei vehiculelor electrice și inovația tehnologiei bateriilor pot oferi soluții de transport ecologice, eficiente din punct de vedere energetic și costuri operaționale și de întreținere mai mici [4]. Vehiculele electrice sunt multe discutate de țările din lume. În activitatea globală a vehiculelor electrice, a existat o creștere semnificativă a vânzărilor pentru motocicletele electrice cu două roți, care a atins 58% sau aproximativ 1,2 milioane de unități din 2016 până în 2017. Această creștere a vânzărilor indică un răspuns bun din partea țărilor din lume cu privire la dezvoltarea electricității tehnologia motocicletei care, într-o zi, motocicletele electrice se așteaptă să înlocuiască vehiculele cu combustibil fosil. Obiectul de cercetare este Motocicleta electrică (EM) care constă din nou design de motocicletă electrică (NDEM) și motocicletă electrică convertită (CEM). Primul tip, Noul design al motocicletei electrice (NDEM), este un vehicul proiectat de compania care utilizează tehnologia electrică pentru operațiunile sale. Unele țări din lume, cum ar fi Australia, Germania, Anglia, Franța, Japonia, Taiwan, Coreea de Sud și China, au folosit deja motociclete electrice ca produs de înlocuire pentru vehiculele motocicliste cu combustibil fosil [5]. Un brand de motociclete electrice este Zero Motorcycle, care produce motociclete electrice sport [6]. PT. Gesits Technologies Indo a produs, de asemenea, motociclete electrice cu două roți sub marca Gesits. Al doilea tip este un CEM. Motocicleta electrică transformată este o motocicletă alimentată cu ulei în care motorul și piesele motorului sunt înlocuite cu kituri de baterii cu litiu ferofosfat (LFP) ca sursă de energie. Deși multe țări produc motociclete electrice, nimeni nu a creat vehiculul folosind tehnici de conversie. Conversia se poate face pe o motocicletă cu două roți care nu mai este folosită de utilizatorii săi. Universitas Sebelas Maret este un pionier în fabricarea CEM și demonstrează din punct de vedere tehnic că bateriile cu litiu-ion pot înlocui sursele de energie cu combustibili fosili de pe motocicletele convenționale. CEM folosește tehnologia LFP, această baterie nu explodează atunci când apare un scurtcircuit. În afară de aceasta, bateria LFP are o durată de viață lungă de până la 3000 de cicluri de utilizare și mai lungă decât bateriile EM comerciale actuale (cum ar fi bateria litiu-ion și bateria LiPo). CEM poate parcurge 55 km / încărcare și poate avea o viteză maximă de până la 70 km / oră [7]. Jodinesa și colab. [8] a examinat cota de piață a motocicletelor electrice convertibile din Surakarta, Indonezia și a rezultat că locuitorii din Surakarta au răspuns pozitiv la CEM. Din explicația de mai sus, se poate observa că oportunitatea pentru motocicletele electrice este imensă. Au fost dezvoltate mai multe studii privind standardele legate de vehiculele electrice și bateriile, cum ar fi standardul pentru baterii litiu-ion de către Sutopo și colab. [9], sistemul de gestionare a bateriei standard de Rahmawatie și colab. [10] și standardele de încărcare a vehiculelor electrice de către Sutopo și colab. [11]. Rata lentă a adoptării vehiculelor electrice în Indonezia a determinat guvernul să lanseze mai multe politici pentru dezvoltarea industriei auto și a planificat să vizeze adoptarea a 2,1 milioane de unități de motociclete electrice și 2.200 de unități de mașini electrice în 2025. În plus, guvernul a vizat, de asemenea, Indonezia să poată produce 2.200 de mașini electrice sau hibride, care sunt menționate în Regulamentul prezidențial nr. 22 din 2017 al Republicii Indonezia privind Planul Național General pentru Energie. Acest regulament a fost aplicat de diferite țări, cum ar fi Franța, Anglia, Norvegia și India. Ministerului Energiei și Resurselor Minerale i s-a stabilit un obiectiv care, începând cu 2040, vânzările de vehicule cu motor cu ardere internă (ICEV) sunt interzise și publicului i se cere să folosească vehicule electrice [12]. În 2019, Guvernul Indoneziei a emis Regulamentul prezidențial nr. 55 din 2019 privind accelerarea programului de vehicule electrice pe bază de baterii pentru transportul rutier. Acest efort este un pas pentru a depăși două probleme, și anume epuizarea rezervelor de păcură și poluarea aerului. În ceea ce privește poluarea aerului, Indonezia s-a angajat să reducă 29% din emisiile de dioxid de carbon până în 2030 ca urmare a Conferinței de la Paris privind schimbările climatice din 2015. În 2018, penetrarea vehiculelor electrice cu două roți a atins doar 0,14% din obiectivul guvernului este 2025, în timp ce electricitatea cu patru roți a ajuns la peste 45%. În decembrie 2017, au existat cel puțin peste 1.300 de stații publice de încărcare electrică disponibile la nivel național în 24 de orașe, în care 71% (924 de stații de alimentare) se află în DKI Jakarta [13]. Multe țări au cercetat adoptarea vehiculelor electrice, dar în Indonezia nu s-au mai făcut cercetări la scară națională. Au existat multe tipuri de cercetări în unele țări care au efectuat studii privind adoptarea noilor tehnologii utilizând mai multe metode, cum ar fi regresia liniară multiplă pentru a cunoaște intenția de utilizare a vehiculelor electrice în Malaezia [14], Modelarea ecuației structurale (SEM) pentru a cunoaște adoptarea a barierelor vehiculelor electrice cu baterii din Tianjin, China [15], analiza factorilor exploratori și modelul de regresie multivariată pentru a cunoaște barierele în rândul șoferilor de vehicule electrice din Regatul Unit [16] și regresia logistică pentru a cunoaște factorii care influențează absorbția vehiculelor electrice în Beijing, China [17]. Scopul acestei cercetări este de a dezvolta un model de adopție pentru motociclete electrice în Indonezia, de a găsi factorii care influențează intențiile adoptării motocicletelor electrice în Indonezia și de a determina oportunitățile funcționale pentru adoptarea motocicletelor electrice în Indonezia. Modelarea factorilor este importantă pentru a afla care sunt factorii care influențează intenția de a adopta motociclete electrice în Indonezia. Acești factori influenți pot fi folosiți ca referință pentru a formula politici adecvate pentru a accelera adoptarea motocicletelor electrice. Acești factori semnificativi reprezintă o imagine a condițiilor ideale dorite de potențialii utilizatori de motociclete electrice din Indonezia. Unele ministere din Indonezia legate de formularea politicilor referitoare la vehiculele electrice sunt Ministerul Industriei care se ocupă de regulile de impozitare a vehiculelor pe baza emisiilor sale care se ocupă direct de producătorii de vehicule electrice, Ministerul Transporturilor care efectuează testul de fezabilitate a vehiculelor electrice care vor asfaltați pe autostradă, cum ar fi testele bateriei și așa mai departe, precum și Ministerul Energiei și Resurselor Minerale, care este responsabil pentru formularea tarifelor stației de încărcare a vehiculelor electrice pentru infrastructura companiilor de încărcare a vehiculelor electrice. Inovația vehiculelor electrice încurajează, de asemenea, nașterea de noi entități de afaceri în lanțul de aprovizionare, inclusiv tehnopreneurs și start-up-uri de la dezvoltatori, furnizori, producători și distribuitori de produse / servicii pentru vehicule electrice și derivatele acestora pe piață [24]. Antreprenorii de motociclete electrice pot dezvolta, de asemenea, tehnologie și marketing, luând în considerare acești factori semnificativi pentru a sprijini realizarea motocicletelor electrice în locul motocicletelor convenționale din Indonezia. Regresie logistică ordinală utilizată pentru a obține funcția și valoarea probabilității intenției de a adopta motociclete electrice în Indonezia folosind software-ul SPSS 25. Regresia logistică sau regresia logit este o abordare pentru a face modele predictive. Regresia logistică în statisticile utilizate pentru a prezice probabilitatea ca un eveniment să apară prin potrivirea datelor din funcția logistică a curbei logit. Această metodă este un model liniar general pentru regresia binomială [18]. Regresia logistică a fost utilizată pentru a prezice acceptarea adoptării internetului și a serviciilor bancare mobile [19], a prezice acceptarea adoptării tehnologiei fotovoltaice în Olanda [20], a prezice acceptarea tehnologiei sistemului de telemonitorizare pentru sănătate [21] și pentru a găsi elimină obstacolele tehnice care afectează decizia de adoptare a serviciilor cloud [22]. Utami și colab. [23] care au efectuat anterior cercetări cu privire la percepțiile consumatorilor asupra vehiculelor electrice din Surakarta, au constatat că prețurile de cumpărare, modelele, performanța vehiculelor și pregătirea infrastructurii erau cele mai mari bariere pentru persoanele care adoptă vehicule electrice. METODĂ Datele colectate în această cercetare sunt date primare obținute prin sondaje online pentru a afla oportunități și factori care influențează intenția de a adopta motociclete electrice în Indonezia. Chestionar și sondaj Sondajul online a fost distribuit către 1.223 respondenți din opt provincii din Indonezia pentru a explora factorii care influențează intenția de a adopta motociclete electrice în Indonezia. Aceste provincii alese au avut peste 80% din vânzările de motociclete în Indonezia [2]: Java de Vest, Java de Est, Jakarta, Java Centrală, Sumatra de Nord, Sumatra de Vest, Yogyakarta, Sulawesi de Sud, Sumatra de Sud și Bali. Factorii explorați sunt prezentați în Tabelul 1. Cunoștințele generale despre motocicletele electrice au fost furnizate la începutul chestionarului, folosind videoclipuri pentru a evita neînțelegerile. Chestionarul a fost împărțit în cinci secțiuni: secțiunea de screening, secțiunea sociodemografică, secțiunea financiară, secțiunea tehnologică și secțiunea la nivel macro. Chestionarul a fost prezentat într-o scală Likert de la 1 la 5, unde 1 pentru dezacorduri puternice, 2 pentru dezacorduri, 3 pentru îndoieli, 4 pentru acorduri și 5 pentru acorduri depline. Determinarea dimensiunii minime a eșantionului se referă la [25], a declarat că studiile observaționale cu dimensiuni mari ale populației care implică regresie logistică necesită dimensiunea minimă a eșantionului de 500 pentru a obține statistici reprezentând parametri. Eșantionarea în grup sau eșantionarea pe suprafețe cu proporții este utilizată în această cercetare, deoarece populația utilizatorilor de motociclete din Indonezia este foarte mare. În plus, eșantionarea intenționată este utilizată pentru a determina eșantioanele pe baza anumitor criterii [26]. Sondajele online sunt efectuate prin intermediul Facebook Ads. Respondenții eligibili sunt persoanele cu vârsta ≥ 17 ani, care au un SIM C, fiind unul dintre factorii de decizie pentru înlocuirea sau cumpărarea unei motociclete și domiciliați într-una din provincii în tabelul 1. Cadrul teoretic She et al. [15] și Habich-Sobiegalla și colab. [28] au folosit cadre pentru o clasificare sistematică a factorilor care conduc sau împiedică adoptarea vehiculului electric de către consumatori. Am adaptat aceste cadre modificându-le pe baza analizei noastre din literatura motocicletelor electrice privind adoptarea de către consumatori a motocicletelor electrice. L-am vizualizat în Tabelul 1. Tabelul 1. Explicația și referința factorilor și a atributelor Codul factorului Atrtibute Ref. SD1 Stare civilă [27], [28] SD2 Vârstă SD3 Sex SD4 Ultima educație SD5 Ocupație Sociodemografică SD6 Nivel de consum lunar SD7 Nivel de venit lunar SD8 Numărul de deținător de motociclete SD9 Frecvența partajării pe social media SD10 Dimensiunea rețelei sociale online SD11 Conștientizarea mediului Financiar FI1 Preț de achiziție [29] FI2 Cost baterie [30] FI3 Cost încărcare [31] FI4 Costuri întreținere [32] Tehnologic TE1 Capacitate kilometraj [33] TE2 Putere [33] TE3 Timp de încărcare [33] TE4 Siguranță [34] TE5 Durata bateriei [35] Disponibilitate stație de încărcare ML1 la nivel macro în locuri publice [36] Disponibilitate stație de încărcare ML2 la locul de muncă [15] Disponibilitate stație de încărcare ML3 la domiciliu [37] Disponibilitate locuri de serviciu ML4 [38] ML5 Politică de stimulare a achiziției [15] ML6 Anual politica de reducere a impozitelor [15] ML7 Politica de reducere a costurilor de taxare [15] Intenția de adoptare IP Intenția de utilizare [15] Factorul sociodemografic Factorul sociodemografic este factorul personal care influențează comportamentul unei persoane în luarea deciziilor. Eccarius și colab. [28] au declarat în modelul lor de adopție că vârsta, sexul, starea civilă, educația, veniturile, ocupația și proprietatea vehiculului sunt factori importanți care au impact asupra adoptării vehiculelor electrice. HabichSoebigalla și colab. Evidențiază factori ai rețelelor sociale, cum ar fi numărul de proprietăți de motociclete, frecvența de partajare pe rețelele sociale și dimensiunea rețelei sociale online, fiind factorii care influențează adoptarea vehiculelor electrice [28]. Eccarius și colab. [27] și HabichSobiegalla și colab. [28] considerată, de asemenea, conștientizarea mediului aparține factorilor social-demografici. Factorul financiar Prețul de cumpărare este prețul inițial al unei motociclete electrice fără subvenții de cumpărare. Sierzchula și colab. [29] a spus că prețul ridicat de achiziție al vehiculului electric cauzat de capacitatea cea mai mare a bateriei. Costul bateriei este costul înlocuirii bateriei atunci când durata de viață a bateriei a expirat. Krause și colab. Am cercetat că costul bateriei aparține barierei financiare pentru ca cineva să adopte un vehicul electric [30]. Costul de încărcare este costul energiei electrice pentru alimentarea unei motociclete electrice în comparație cu costul benzinei [31]. Costurile de întreținere reprezintă costurile de întreținere de rutină pentru motocicletele electrice, nu reparațiile din cauza accidentelor care afectează adoptarea vehiculelor electrice [32]. Capacitatea kilometrajului factorului tehnologic este cea mai îndepărtată distanță după încărcarea completă a bateriei motocicletei electrice. Zhang și colab. [33] a spus că performanța vehiculului se referă la evaluarea consumatorilor privind vehiculul electric, inclusiv capacitatea de kilometraj, puterea, timpul de încărcare, siguranța și durata de viață a bateriei. Puterea este viteza maximă a unei motociclete electrice. Timpul de încărcare este timpul total pentru încărcarea completă a unei motociclete electrice. Sentimentul de siguranță atunci când mergeți pe o motocicletă electrică legat de sunet (dB) este factorii care evidențiază Sovacool și colab. [34] să fie factori care influențează percepția consumatorilor asupra vehiculului electric. Graham-Rowe și colab. [35] a spus că durata de viață a bateriei este considerată a fi degradată. Factorul la nivel macro Infrastructura disponibilității stației de încărcare este ceva ce nu poate fi evitat pentru adoptatorii de motociclete electrice. Disponibilitatea de încărcare în locuri publice este considerată importantă pentru a sprijini adoptarea vehiculelor electrice [36]. Disponibilitatea de încărcare la locul de muncă [15] și disponibilitatea de încărcare la domiciliu [37] necesare, de asemenea, consumatorilor pentru a-și îndeplini bateria vehiculului. Krupa și colab. [38] a spus că disponibilitatea locurilor de service pentru întreținerea și deteriorarea de rutină afectează adoptarea vehiculului electric. Ea și colab. [15] a sugerat unele stimulente publice, care sunt foarte dorite de consumatorii din Tianjin, cum ar fi acordarea de subvenții pentru achiziționarea de motociclete electrice, reducerea anuală a impozitelor pentru motocicletele electrice și politica de reducere a costurilor de tarifare atunci când consumatorii trebuie să încarce motociclete electrice în locuri publice [15]. Regresia logistică ordinală Regresiunea logistică ordinală este una dintre metodele statistice care descriu relația dintre o variabilă dependentă cu una sau mai multe variabile independente, în care variabila dependentă este mai mare de 2 categorii și scara de măsurare este de nivel sau ordinală [39]. Ecuația 1 este un model pentru regresia logistică ordinală, iar ecuația 2 arată funcția g (x) ca ecuație logit. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) REZULTATE ȘI DISCUȚIE Chestionarul a fost distribuit online în martie - aprilie 2020, prin Facebook Ads plătit prin setarea zonei de filtrare: Java de Vest, Java de Est, Jakarta, Java Centrală, Sumatra de Nord, Sumatra de Vest, Yogyakarta, Sulawesi de Sud, Sumatra de Sud și Bali, care a ajuns la 21.628 de utilizatori. Răspunsurile totale primite au fost de 1.443 de răspunsuri, dar doar 1.223 de răspunsuri au fost eligibile pentru prelucrarea datelor. Tabelul 2 prezintă datele demografice ale respondenților. Statistici descriptive Tabelul 3 prezintă statistici descriptive pentru variabilele cantitative. Reducerea costurilor de taxare, reducerea anuală a impozitelor și subvențiile la prețul de cumpărare au o medie mai mare, printre alți factori. Acest lucru ilustrează faptul că majoritatea respondenților consideră că există o politică pe care guvernul intensiv a reușit să-i încurajeze să adopte motociclete electrice. În ceea ce privește factorii financiari, prețul de achiziție și costul bateriei au o medie mai mică, printre alți factori. Acest lucru ilustrează faptul că prețul de achiziție al unei motociclete electrice și costul bateriei nu sunt potrivite cu bugetul majorității respondenților. Majoritatea respondenților au considerat că prețul motocicletei electrice era prea scump în comparație cu prețul unei motociclete convenționale. Costul de înlocuire a bateriei la fiecare trei ani, care ajunge la 5.000.000 IDR, este, de asemenea, prea costisitor pentru majoritatea respondenților, astfel încât prețul de achiziție și costul bateriei sunt o barieră pentru indonezienii în adoptarea motocicletelor electrice. Durata de viață a bateriei, puterea, timpul de încărcare au scoruri medii scăzute în statistici descriptive, dar scorurile medii pentru acești trei factori sunt mai mari de 4. Timpul de încărcare care a durat trei ore a fost prea lung pentru majoritatea respondenților. Viteza maximă a unei motociclete electrice este de 70 km / h, iar durata de viață a bateriei de 3 ani nu este satisfăcută nevoilor respondenților. Acest lucru ilustrează faptul că majoritatea respondenților consideră că motocicletele electrice de performanță nu sunt respectate standardelor lor. Cu toate că respondenții nu au încredere deplină în performanța motocicletelor electrice, EM poate satisface nevoile lor zilnice de mobilitate. Mai mulți respondenți au acordat un scor mai mare disponibilității de taxare în casele și birourile lor decât în ​​locurile publice. Cu toate acestea, o barieră care s-a constatat adesea este că puterea electricității la domiciliu este încă sub 1300 VA, ceea ce face ca respondenții să se aștepte cu tărie ca guvernul să poată ajuta la asigurarea facilităților de încărcare la domiciliu. Disponibilitatea taxării la birou este mai preferată decât în ​​locurile publice, deoarece mobilitatea respondenților în fiecare zi implică case și birouri. Tabelul 4 prezintă răspunsurile respondenților la adoptarea motocicletelor electrice. Arată că 45.626% dintre respondenți au o dorință puternică de a folosi o motocicletă electrică. Acest rezultat arată un viitor luminos pentru cota de piață a motocicletelor electrice. Tabelul 4 arată, de asemenea, că aproape 55% dintre respondenți nu au o dorință puternică de a folosi o motocicletă electrică. Rezultatele interesante din aceste statistici descriptive implică faptul că, deși entuziasmul pentru utilizarea motocicletelor electrice necesită în continuare stimulare, acceptarea publică a motocicletelor electrice este bună. Un alt motiv care ar putea apărea este acela că respondenții au atitudinea să aștepte și să vadă adoptarea unei motociclete electrice sau dacă altcineva folosește sau nu o motocicletă electrică. Datele de regresie logistică ordinală sunt procesate și analizate pentru a determina intenția de adoptare a motocicletelor electrice din Indonezia folosind regresia logistică ordinală. Variabila dependentă din această cercetare este disponibilitatea de a folosi o motocicletă electrică (1: puternic nevrând, 2: nevrând, 3: îndoială, 4: dispus, 5: puternic dispus). Regresia logistică ordinală a fost aleasă ca metodă în această cercetare, deoarece variabila dependentă folosește scala ordinală. Datele au fost prelucrate utilizând software-ul SPSS 25 cu un nivel de încredere de 95%. Au fost efectuate teste de multicoliniaritate pentru a calcula factorii de inflație a variației (VIF) cu un VIF mediu de 1,15-3,693, ceea ce înseamnă că nu există multicoliniaritate în model. Ipoteza utilizată în regresia logistică ordinală este prezentată în Tabelul 5. Tabelul 6 prezintă rezultatele testelor parțiale ca bază pentru respingerea sau acceptarea ipotezei pentru regresia logistică ordinală. Tabelul 2. Demografia respondenților Freq element demografic% Freq element demografic% Domiciliu Java de Vest 345 28,2% Ocupație Student 175 14,3% Java de Est 162 13,2% Funcționari publici 88 7,2% Jakarta 192 15,7% Angajați privați 415 33,9% Java Centrală 242 19,8% Antreprenor 380 31,1% Sumatera de Nord 74 6,1% Altele 165 13,5% Yogyakarta 61 5,0% Sulawesi de Sud 36 2,9% Vârsta 17-30 655 53,6% Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% Sumatera de Vest 26 2,1% 46-60 79 6,5% Sud Sumatera 51 4,2%> 60 3 0,2% Stare civilă Singur 370 30,3% Ultimul nivel educațional SMP / SMA / SMK 701 57,3% Căsătorit 844 69,0% Diplomă 127 10,4% Altele 9 0,7% Licențiat 316 25,8% Sex Bărbat 630 51,5% Maestru 68 5,6 % Femeie 593 48,5% Doctorat 11 0,9% Nivel lunar de venit 0 154 12,6% Nivel lunar de consum <2.000.000 IDR 352% <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- 9.999.999 121 9,9% IDR 6.000.000-9.999.999 199 16,3% ≥ IDR 10.000.000 30 2,5% IDR 10.000.000- 19.999.999 71 5,8% ≥ I 20.000.000 DR 23 1,9% Tabelul 3. Statistici descriptive pentru financiar, tehnologie și nivel macro Variabilă Rang mediu Variabilă Rang mediu ML7 (cost de încărcare disc.) 4.4563 1 ML3 (CS acasă) 4.1554 9 ML6 (disc fiscal anual. ) 4.4301 2 ML2 (CS la locurile de muncă) 4.1055 10 ML5 (stimulent de cumpărare) 4.4146 3 ML1 (CS în locuri publice) 4.0965 11 TE4 (siguranță) 4.3181 4 TE5 (durata de viață a bateriei) 4.0924 12 FI3 (cost de încărcare) 4.2518 5 TE2 (putere ) 4.0597 13 TE1 (capacitate de kilometraj) 4.2396 6 TE3 (timp de încărcare) 4.0303 14 ML4 (loc de service) 4.2142 7 FI1 (cost de cumpărare) 3.8814 15 FI4 (cost de întreținere) 4.1980 8 FI2 (costul bateriei) 3.5045 16 Tabel 4. Statistici descriptive pentru adopție Intenția 1: puternic nevoiți 2: nevoiți 3: îndoială 4: dispuși 5: voințiți să folosiți motociclete electrice 0,327% 2,044% 15,863% 36,111% 45,626% Rezultatele analizei de regresie logistică pentru variabilele SD1 până la SD11 care aparțin factorii sociodemografici arată rezultatele pe care doar frecvența partajării rețelele sociale (SD9) și nivelul de preocupare pentru mediu (SD11) au un efect semnificativ asupra intenției motocicletelor electrice din Indonezia. Valorile semnificative pentru variabila calitativă a stării civile sunt de 0,622 pentru cei singuri și 0,801 pentru cei căsătoriți. Aceste valori nu susțin Ipoteza 1. Starea civilă nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică, deoarece valoarea semnificativă este mai mare de 0,05. Valoarea semnificativă pentru vârstă este de 0,147, astfel încât vârsta nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimată pentru vârsta de -0.168 nu acceptă ipoteza 2. Semnul negativ înseamnă că cu cât vârsta este mai mare, cu atât este mai mică intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru variabila calitativă, sex, (0,385) nu susține ipoteza 3. Genul nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru ultimul nivel de educație (0,603) nu susține ipoteza 4. Deci, ultima educație nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimării pentru ultimul nivel de educație de 0,036 înseamnă un semn pozitiv înseamnă cu cât este mai ridicat nivelul de educație, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru variabila calitativă a ocupației a fost 0,487 pentru studenți, 0,999 pentru funcționarii publici, 0,600 pentru angajații privați și 0,480 pentru antreprenorii care nu susțin ipoteza 5. Ocupația nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică. UTAMI ET AL. / JURNALUL DE OPTIMIZARE A SISTEMELOR LA INDUSTRII - VOL. 19 NR. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami și colab. 75 Tabel 5. Ipoteza Ipoteza Socio- H1: starea civilă are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Demo- H2: vârsta are un efect pozitiv semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. grafic H3: genul are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H4: ultimul nivel de educație are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H5: ocupația are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H6: nivelul de consum lunar are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H7: nivelul lunar al venitului are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H8: numărul de proprietăți al motocicletelor are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H9: frecvența de partajare pe social media are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H10: dimensiunea rețelei sociale online are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H11: conștientizarea mediului are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H12 financiar: prețul de cumpărare are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H13: costul bateriei are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H14: costul de încărcare are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H15: costurile de întreținere au un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H16: capacitatea de kilometraj are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H17: puterea are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Techno- H18: timpul de încărcare are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H19 logic: siguranța are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H20: durata de viață a bateriei are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H21: disponibilitatea infrastructurii stațiilor de încărcare în locurile publice are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H22: disponibilitatea infrastructurii stației de încărcare la locul de muncă are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Macrolevel H23: disponibilitatea infrastructurii stației de încărcare la domiciliu are un efect pozitiv semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H24: disponibilitatea locurilor de service are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H25: politica de stimulare a cumpărării are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H26: politica anuală de reducere a impozitelor are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. H27: politica de reducere a costurilor de încărcare are un efect semnificativ pozitiv asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Tabelul 6. Regresie logistică Rezultate parțiale ale testului Var Valoare Sig Var Valoare Sig SD1: singur 0,349 0,622 TE1 0,146 0,069 SD1: căsătorit 0,171 0,801 TE2 0,167 0,726 SD1: altele 0 TE3 0,240 0,161 SD2 -0,168 0,147 TE4 -0,005 0,013 * SD3: bărbat 0,177 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: feminin 0 ML1 -0,127 0,022 * SD5: elevi -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: întrepr 0.147 0.48 ML5 0.301 0.017 * SD5: altele 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 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 * Semnificativ la nivelul de încredere Valoarea semnificativă pentru nivelul de consum lunar (0,069) nu acceptă ipoteza 6, nivelul de consum lunar nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimată pentru nivelul lunar de consum de 0,227, un semn pozitiv înseamnă cu cât este mai mare nivelul cheltuielilor lunare, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru nivelul lunar al venitului (0,726) nu susține ipoteza 7, nivelul lunar al venitului nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimării pentru nivelul lunar al venitului este de 0,032, semn pozitiv înseamnă că, cu cât nivelul venitului lunar este mai mare, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă a numărului de proprietăți de motociclete (0,161) nu susține ipoteza 8, numărul deținerii de motociclete nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimată pentru nivelul de proprietate al motocicletelor este de 0,188, semn pozitiv înseamnă cu cât este mai mare numărul de motociclete deținute, cu atât intenția de a adopta o motocicletă electrică este mai mare. Valoarea semnificativă a frecvenței de partajare pe social media (0,013) susține ipoteza 9, frecvența de partajare pe social media are un efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică, deoarece valoarea semnificativă este mai mică de 0,05. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NR. 1 (2020) 70-81 76 Utami și colab. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Valoarea estimării pentru frecvența de partajare pe social media este de 0,111, semn pozitiv înseamnă că cu cât frecvența de partajare a unei persoane pe rețelele sociale este mai mare, cu atât este mai mare șansa de adoptare a unei motocicletă. Valoarea semnificativă pentru dimensiunea rețelei sociale online (0,765) nu acceptă ipoteza 10, dimensiunea acoperirii rețelei sociale nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă. Valoarea estimării pentru numărul de persoane atinse în rețeaua socială este de 0,016, semn pozitiv înseamnă cu cât este mai mare dimensiunea rețelelor de socializare, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă a nivelului de conștientizare a mediului (0,022) susține ipoteza 11, nivelul preocupării de mediu are un efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimării pentru nivelul de conștientizare a mediului este de 0,226, semn pozitiv înseamnă că cu cât este mai mare nivelul de îngrijorare de mediu pe care îl are o persoană, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Rezultatele analizei de regresie logistică pentru variabilele FI1 la FI4 care aparțin unor factori financiari arată rezultatele că prețul de cumpărare (FI1) și costurile de întreținere (FI4) au un efect semnificativ asupra intenției motocicletelor electrice din Indonezia. Valoarea semnificativă pentru prețul de cumpărare (0,00) susține ipoteza 12, prețul de achiziție are un efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică.Valoarea estimată pentru prețul de achiziție este 0,348, semn pozitiv înseamnă că cu cât prețul de achiziție al unei motociclete electrice este mai potrivit pentru cineva, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru costul bateriei (0,355) nu acceptă ipoteza 13, costul bateriei nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru costurile de încărcare (0,109) nu acceptă ipoteza 14, costul de încărcare nu are niciun efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimată pentru costul de încărcare este de 0,136, semn pozitiv înseamnă că cu cât este mai adecvat costul încărcării unei motociclete electrice pentru cineva, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru costurile de întreținere (0,017) nu acceptă ipoteza 15, costurile de întreținere au un efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimată pentru costurile de întreținere este de 0,193, semn pozitiv înseamnă că cu cât este mai adecvat costul întreținerii motocicletei electrice pentru cineva, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Rezultatele analizei de regresie logistică pentru variabilele TE1 până la TE5 care aparțin unor factori tehnologici arată rezultatele că timpul de încărcare a bateriei (TE3) are un efect semnificativ asupra intenției de adoptare a motocicletelor electrice din Indonezia. Valoarea semnificativă a capacității de kilometraj (0,107) nu acceptă ipoteza 16, capacitatea de kilometraj nu are niciun efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimată pentru un kilometraj maxim este de 0,146, semnul pozitiv înseamnă că cu cât kilometrajul maxim al unei motociclete electrice este mai potrivit pentru cineva, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru puterea variabilă independentă sau viteza maximă (0,052) nu acceptă ipoteza 17, viteza maximă nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea esimatei pentru putere sau viteză maximă este de 0,167, semnul pozitiv înseamnă că cu cât este mai adecvată viteza maximă a unei motociclete electrice pentru o persoană, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru timpul de încărcare (0,004) susține ipoteza 18, timpul de încărcare are un efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimată pentru timpul de încărcare este de 0,240, semnul pozitiv înseamnă că, cu cât este mai adecvată viteza maximă a unei motociclete electrice pentru cineva, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru siguranță (0,962) nu acceptă ipoteza 19, siguranța nu influențează semnificativ intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimată pentru siguranță este -0,005, semn negativ înseamnă că cu cât cineva se simte mai sigur folosind o motocicletă electrică, cu atât este mai mică intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru durata de viață a bateriei (0,424) nu acceptă ipoteza 20, durata de viață a bateriei nu are niciun efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimată pentru durata de viață a bateriei este de 0,068, semnul pozitiv înseamnă că cu cât durata de viață a bateriei unei motociclete electrice este mai adecvată, cu atât intenția de a adopta o motocicletă electrică este mai mare. Rezultatele analizei de regresie logistică pentru variabilele ML1 până la ML7 care aparțin unor factori de nivel macro arată rezultatele că doar disponibilitatea de tarifare la locul de muncă (ML2), disponibilitatea de tarifare în reședință (ML3) și politica de reducere a costurilor de tarifare (ML7) care au un efect semnificativ asupra intenției de adoptare a motocicletelor electrice din Indonezia. Valoarea semnificativă pentru disponibilitatea de încărcare în locuri publice (0,254) nu acceptă ipoteza 21, disponibilitatea de încărcare în locuri publice nu influențează semnificativ intenția de a adopta motocicletă electrică. Valoarea semnificativă a disponibilității de încărcare la locul de muncă (0,007) acceptă ipoteza 22, disponibilitatea de încărcare la locul de muncă are un efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă a disponibilității de încărcare la domiciliu (0,009) acceptă ipoteza 22, disponibilitatea încărcării la domiciliu are un efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă. Valoarea semnificativă pentru disponibilitatea locurilor de service (0,181) nu acceptă ipoteza 24, disponibilitatea locurilor de service nu are niciun efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru politica de stimulare a cumpărării (0,017) susține ipoteza 25, politica de stimulare a cumpărării are un efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă a politicii anuale de reducere fiscală (0,672) nu susține ipoteza 26, politica anuală de stimulare a reducerilor fiscale nu are niciun efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru politica de reducere a costurilor de încărcare (0,00) susține ipoteza 27, politica de stimulare a reducerii costurilor de încărcare are un efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Conform rezultatului factorului de nivel macro, adoptarea motocicletelor electrice poate fi realizată dacă stația de încărcare la locul de muncă, stația de încărcare din reședință și politica de reducere a costurilor de încărcare sunt gata de acces de către consumatori. În general, frecvența partajării pe rețelele de socializare, nivelul de conștientizare a mediului, prețurile de achiziție, costurile de întreținere, viteza maximă a motocicletelor electrice, timpul de încărcare a bateriei, disponibilitatea infrastructurii stației de încărcare la locul de muncă, disponibilitatea energiei electrice la domiciliu - infrastructura de încărcare, UTAMI ET AL. / JURNALUL DE OPTIMIZARE A SISTEMELOR LA INDUSTRII - VOL. 19 NR. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami și colab. 77 de politici de stimulare a achiziționării și politicile de stimulare a reducerii costurilor de încărcare influențează semnificativ intenția de a adopta vehicule electrice. Modelul de ecuație și funcția de probabilitate Ecuația 3 este o ecuație logică pentru alegerea răspunsului „puternic nedorit” de a adopta o motocicletă electrică.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Ecuația 4 este o ecuație logit pentru alegerea răspunsului „nedorit” de a adopta o motocicletă electrică.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Ecuația 5 este o ecuație logit pentru alegerea răspunsului „îndoială” pentru a adopta o motocicletă electrică.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Ecuația 6 este o ecuație logit pentru opțiunea de răspuns „dispus” să adopte o motocicletă electrică.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Funcțiile de probabilitate ale motocicletelor electrice cu intenție de adopție prezentate în ecuația 7 la ecuația 11. Ecuația 7 este funcția de probabilitate pentru alegerea răspunsului „ puternic nedorit ”să adopte o motocicletă electrică. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Ecuația 8 este funcția de probabilitate pentru alegerea răspunsului „nedorit” de a adopta un motocicletă electrică. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Ecuația 9 este funcția de probabilitate pentru alegerea răspunsului „îndoială” de a adopta o motocicletă electrică. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Ecuația 10 este funcția de probabilitate pentru alegerea răspunsului „dispus” să adopte o motocicletă electrică. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Ecuația 11 este funcția de probabilitate pentru alegerea răspunsului „puternic dispus” să adopte o motocicletă electrică. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Adopție Intensiune Probabilitate Ecuația de regresie logistică ordinală atunci aplicat unui eșantion de răspunsuri ale respondenților. Tabelul 8 prezintă caracteristicile și răspunsurile eșantionului. Deci, probabilitatea de a răspunde la fiecare criteriu din variabila dependentă este calculată pe baza ecuației 7-11. pentru nedorirea utilizării motocicletei electrice, o probabilitate de 0,1788 pentru îndoiala de a folosi o motocicletă electrică, o probabilitate de 0,563 la dorința de a folosi o motocicletă electrică și o probabilitate de 0,2455 pentru o dorință puternică de a folosi o motocicletă electrică. Probabilitatea adoptării motocicletei electrice pentru 1.223 respondenți a fost de asemenea calculată, iar valoarea medie a probabilității răspunsurilor la lipsa de dorință a utilizării motocicletei electrice a fost de 0,0031, refuzul de a folosi motocicleta electrică a fost 0,0198, îndoiala de a folosi motocicleta electrică a fost de 0,1482, dispuși să utilizeze o motocicleta electrică a fost de 0,3410 și foarte dispusă să folosească o motocicletă electrică a fost de 0,4880. În cazul în care probabilitatea de a dispune și de a dispune este totalizată, probabilitatea ca indonezienii să adopte motociclete electrice ajunge la 82,90%. Recomandări pentru factorii de decizie de afaceri și politici În analiza regresiei logistice ordinale, frecvența partajării pe rețelele sociale este un factor semnificativ care afectează intenția de a adopta o motocicletă electrică. Importanța rețelelor sociale ca platformă a publicului pentru a obține informații despre motociclete electrice va influența disponibilitatea de a adopta motociclete electrice. Guvernul și antreprenorii pot încerca să utilizeze această resursă, de exemplu, antreprenorii pot face promoții prin bonusuri sau aprecieri către consumatorii care au cumpărat motociclete electrice și împărtășesc lucruri pozitive legate de motociclete electrice pe social media lor. Acest mod ar putea stimula pe alții să devină un nou utilizator al unei motociclete electrice. Guvernul poate socializa sau introduce motociclete electrice către public prin intermediul rețelelor sociale pentru a motiva trecerea publicului de la motocicleta convențională la motocicletă electrică. Această cercetare demonstrează cât de semnificativă este influența factorilor la nivel macro asupra adoptării motocicletelor electrice în Indonezia. În analiza de regresie logistică ordinală, disponibilitatea infrastructurii stației de încărcare la locul de muncă, disponibilitatea infrastructurii stației de încărcare la domiciliu, politica de stimulare a achiziției și reducerea costurilor de încărcare influențează semnificativ intenția adoptării unei motociclete electrice. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NR. 1 (2020) 70-81 78 Utami și colab. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Tabelul 7. Exemplu de răspuns al respondentului Variabel Cod de răspuns Valoare Stare civilă Căsătorit X1b 2 Vârstă 31-45 X2 2 Sex Bărbat X3a 1 Ultimul nivel educațional Master X4 4 Ocupație Angajați privați X5c 3 Lunar nivel de consum Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Nivel de venit lunar Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Numărul proprietății motocicletelor ≥ 2 X8 3 Frecvența partajării pe social media De mai multe ori / lună X9 4 Dimensiunea rețelei sociale online 100-500 persoane X10 2 Conștientizarea mediului 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Costul bateriei 3 X13 3 Costul încărcării 3 X13 3 Costurile întreținerii 5 X14 5 Capacitatea kilometrajului 4 X15 4 Putere 5 X16 5 Timpul de încărcare 4 X17 4 Siguranța 5 X18 5 Durata bateriei 4 X19 4 Disponibilitatea stației de încărcare în locuri publice 4 X20 4 Disponibilitatea stației de încărcare la locul de muncă 4 X21 4 Disponibilitatea stației de încărcare la domiciliu 4 X22 4 Disponibilitatea locurilor de service 2 X23 2 Politica de stimulare a cumpărării 5 X24 5 Politica anuală de reducere a impozitelor 5 X25 5 Politica de reducere a costurilor de taxare 5 X26 5 Costul de încărcare 5 X27 5 Costurile de întreținere 3 X13 3 Kilometraj capacitate 5 X14 5 Putere 4 X15 4 Timp de încărcare 5 X16 5 Majoritatea respondenților consideră că disponibilitatea infrastructurii stației de încărcare la domiciliu, la locul de muncă și în locurile publice influențează semnificativ adoptarea motocicletelor electrice. Guvernul poate aranja instalarea infrastructurii stațiilor de încărcare în locuri publice pentru a sprijini adoptarea motocicletelor electrice. De asemenea, guvernul poate colabora cu sectorul de afaceri pentru a realiza acest lucru. În construirea indicatorilor la nivel macro, această cercetare propune mai multe opțiuni de politici de stimulare. Cele mai semnificative politici de stimulare conform sondajului sunt politicile de stimulare a achizițiilor și politicile de stimulare a reducerii costurilor de tarifare care pot fi considerate de guvern pentru a sprijini adoptarea motocicletelor electrice în Indonezia. Din punct de vedere financiar, prețul de achiziție are un efect semnificativ asupra intenției de a cumpăra o motocicletă electrică. Acesta este motivul pentru care stimulentul pentru subvenția de cumpărare are, de asemenea, un impact semnificativ asupra intenției de adoptare. Costul mai mic de întreținere al motocicletelor electrice decât motocicletele convenționale influențează semnificativ intenția de adoptare a motocicletelor electrice. Prin urmare, disponibilitatea serviciilor care răspund nevoilor consumatorilor va încuraja și mai mult intenția de a adopta motociclete electrice, deoarece majoritatea utilizatorilor nu cunosc componentele motocicletelor electrice, astfel încât au nevoie de tehnicieni calificați dacă există unele daune. Performanța motocicletelor electrice a îndeplinit nevoile consumatorilor de a-și satisface mobilitatea zilnică. Viteza maximă a unei motociclete electrice și timpul de încărcare sunt capabile să îndeplinească standardele dorite de consumatori. Cu toate acestea, performanțele mai bune ale motocicletelor, precum siguranța sporită, durata de viață a bateriei și kilometrajul suplimentar vor crește cu siguranță intenția de a adopta o motocicletă electrică. În plus față de creșterea investițiilor în tehnologie, guvernul și întreprinderile trebuie să îmbunătățească și sistemul de evaluare a siguranței și fiabilității motocicletelor electrice pentru a spori încrederea publicului. Pentru companii, promovarea calității și performanței este una dintre cele mai eficiente modalități de a spori entuziasmul consumatorilor pentru motocicletele electrice. Consumatorii care sunt mai tineri și au un nivel mai ridicat de educație pot fi vizați ca adoptatori timpurii să devină influențe, deoarece au deja o atitudine mai optimistă și au o rețea largă. Segmentarea pieței poate fi realizată prin lansarea de modele specifice pentru consumatorii vizați. În plus, respondenții cu o mai mare conștientizare a mediului au fost mai predispuși să dorească să adopte motociclete. UTAMI ET AL. / JURNALUL DE OPTIMIZARE A SISTEMELOR LA INDUSTRII - VOL. 19 NR. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami și colab. 79 CONCLUZII Trecerea de la motociclete convenționale la motociclete electrice poate fi cea mai bună soluție pentru a depăși problema nivelurilor ridicate de CO2 din Indonezia. Guvernul indonezian a realizat și a intervenit prin stabilirea diferitelor politici cu privire la vehiculele electrice din Indonezia. Dar, în realitate, adoptarea vehiculelor electrice în Indonezia este încă într-un stadiu incipient, chiar departe de obiectivele stabilite de guvern. Mediul nu acceptă adoptarea motocicletelor electrice, cum ar fi lipsa unor reglementări mai detaliate și lipsa infrastructurii de sprijin care determină adoptarea redusă a vehiculelor electrice în Indonezia. Această cercetare a chestionat 1.223 de respondenți din 10 provincii care au avut un total de 80% din distribuția totală a vânzărilor de motociclete în Indonezia pentru a explora factori semnificativi care afectează intențiile adoptării motocicletelor electrice în Indonezia și pentru a afla funcțiile de probabilitate. Deși majoritatea respondenților pasionați de motociclete electrice și doresc să dețină o motocicletă electrică în viitor, interesul lor pentru adoptarea unei motociclete electrice în zilele noastre este relativ scăzut. Respondenții nu vor să folosească motociclete electrice în acest moment din diverse motive, cum ar fi lipsa infrastructurii și a politicilor. Mulți respondenți au atitudinea de a aștepta și privi spre adoptarea motocicletelor electrice, cu factori financiari, factori tehnologici și niveluri macro care trebuie să respecte cerințele consumatorilor. Această cercetare demonstrează cât de semnificativă este frecvența de partajare pe social media, nivelul de conștientizare a mediului, prețurile de achiziție, costurile de întreținere, viteza maximă a motocicletelor electrice, timpul de încărcare a bateriei, disponibilitatea infrastructurii stației de încărcare la locul de muncă, disponibilitatea infrastructurii de încărcare la domiciliu, politicile de stimulare a cumpărării și politicile de stimulare a reducerii costurilor sunt în sprijinirea adoptării motocicletelor electrice în Indonezia. Guvernul trebuie să sprijine furnizarea infrastructurii stațiilor de încărcare și elaborarea politicilor de stimulare pentru a accelera adoptarea motocicletelor electrice în Indonezia. Factorii tehnologici, cum ar fi kilometrajul și durata de viață a bateriei, trebuie să fie considerați de producători pentru a fi îmbunătățiți pentru a sprijini adoptarea motocicletelor electrice. Factorii financiari, cum ar fi prețurile de achiziție și costurile bateriei, trebuie să fie un motiv de îngrijorare pentru întreprinderi și guvern. Utilizarea maximă a rețelelor sociale ar trebui luată pentru a introduce o motocicletă electrică în comunitate. Comunitățile de la o vârstă fragedă pot promova ca adoptatori timpurii, deoarece au o rețea largă de socializare. Realizarea adoptării motocicletelor electrice în Indonezia necesită pregătirea infrastructurii și costuri care pot fi acceptate de consumatori. Acest lucru a putut fi pus în aplicare de către guvern prin angajamente guvernamentale puternice în mai multe țări care au reușit să înlocuiască vehiculele convenționale. Cercetările suplimentare se vor concentra pe găsirea unor politici adecvate pentru a accelera adoptarea motocicletelor electrice în Indonezia. REFERINȚE [1] Indonezia. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Online]. Disponibil: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Statistică de distribuție și export intern, 2020. [Online]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Accesat: martie. 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina și R. Siregar, „Vehicule electrice în Indonezia: drumul către transport durabil”, Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto și M. Nizam, „Modelul de comercializare a bateriei litiu-ion de nouă tehnologie: un studiu de caz pentru vehiculele electrice inteligente”, lucrările Conferinței internaționale comune 2013 privind tehnologia informației și comunicațiilor rurale și tehnologia vehiculelor electrice, rICT și ICEV -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini și V. Bosetti, „Going electric: Expert survey on the future of battery technologies for electric vehicles. In Innovation under Uncertainty ", în Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz și MK Patel," Despre electrificarea transportului rutier - o revizuire a performanțelor de mediu, economice și sociale ale vehiculelor electrice cu două roți, ”Transport Research Part D: Transport and Environment, vol. 41, pp. 348-366, 2015. https://doi.org/10.1016/j.trd.2015.09.007. [7] M. Nizam, „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 și R. Zakaria, „Markov Chain Analysis to Indentify the Market Share Prediction of New Technology: A Study Study of Electric Conversion Motorcycle in Surakarta, Indonesia”, AIP Conference Proceedings, vol. 2217 (1), pp. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo și EA Kadir, „An Indonesian Standard of Lithium-ion Battery Cell Ferro Phosphate for Electric Vehic Alications”, TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, vol. 15 (2), pp. 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy și ABMulyono, „Proiectarea cadrului pentru standardizarea și testarea cerințelor sistemului de gestionare a bateriei pentru aplicarea vehiculelor electrice”, Proceeding - 4th Conferința internațională privind tehnologia vehiculelor electrice, pp. 7-12, 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 Indonesia”, Proceeding - 2018 5th International Conference on Electric Vehicular Technology, vol. 8628367, pp. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonezia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Online]. gaikindo.or.id. [Accesat: martie. 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, „Indonezia va reduce emisiile de carbon cu 29% până în 2030 ″, The Guardian, 2015. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NR. 1 (2020) 70-81 80 Utami și colab. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang și HA Bekhet, "Modeling Electric Vehicle Usage Intentions: An Empirical Study in Malaysia", Journal of Cleaner Production, vol. 92, pp. 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma și BC Xie, „Care sunt obstacolele în calea adoptării pe scară largă a vehiculelor electrice cu baterie? A Survey of Public Perception in Tianjin, China, ”Journal of Transport Policy, vol. 56, pp. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis și A. Jones, „Analizând absorbția vehiculelor electrice cu baterie: o investigație a barierelor în rândul șoferilor din Marea Britanie”, Partea de cercetare a transportului D: Transport și mediu, vol. 63, pp. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge și C. Shao, „Investigarea factorilor care influențează absorbția vehiculelor electrice din Beijing, China: perspective statistice și spațiale”, Journal of Cleaner Production, vol. 213, pp. 199-216, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analisis Multivariat Terapan dengan Program SPSS, AMOS, and SMARTPLS (2nd Ed). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, „Deciziile adoptării consumatorilor împotriva respingerii în inovații de servicii aparent similare: Cazul internetului și serviciilor bancare mobile”, Journal of Business Research, vol. 69 (7), pp. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur și R. Kemp, „Adoptarea PV în Olanda: O analiză statistică a factorilor de adopție”, Revizuiri privind energia regenerabilă și durabilă, vol. 41, pp. 483-494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil și J. Emparanza, „Folosirea unui model de acceptare a tehnologiei modificate pentru a evalua adoptarea de către un profesionist din domeniul sănătății a unui nou sistem de telemonitorizare”, Telemedicină și e-sănătate, vol. 18 (1), pp. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer și P. Abrahamsson, „Un studiu de sondaj asupra barierelor tehnice majore care afectează decizia de adoptare a serviciilor cloud”, Journal of Systems and Software, vol. 103, pp. 167–181, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto și W. Sutopo, „Consumer Perception Analysis of Electric Car Vehicle in Indonesia”, AIP Conference Proceedings (Vol. 2217, No. 1, p. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo și M. Nizam, „Propunerea comercializării tehnologiei proceselor de afaceri: un studiu de caz despre incubarea tehnologiei mașinilor electrice”, Proceedings of 2014 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICEECS, 7045257, pp. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at și TM Bakar, „Eșantionul de dimensiuni pentru regresia logistică din studiile observaționale cu populație mare: accent pe precizia dintre statistici și parametri pe baza datelor clinice din viața reală”, The Malaysian journal of științe medicale: MJMS, vol. 25 (4), pp. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab și A. Jam'an, „Metodologi Penelitian Bisnis”, Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius și CC Lu, ”Motorizat cu două roți pentru o mobilitate durabilă: O revizuire a adoptării de către consumatori a motocicletelor electrice ”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), pp. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka și N. Anzinger, „Intențiile de cumpărare a vehiculelor electrice ale cetățenilor chinezi, ruși și brazilieni: un studiu internațional comparativ”, Journal of cleaner production, vol. 205, pp. 188- 200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat și B. Van Wee, „Influența stimulentelor financiare și a altor factori socio-economici asupra adoptării vehiculelor electrice”, Energy Policy, vol. 68, pp. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane și JD Graham, „Percepție și realitate: cunoaștere publică a vehiculelor electrice plug-in în 21 de orașe din SUA”, Energy Policy, vol. 63, pp. 433-440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony și B. Caulfield, „Cum ar trebui clasificate barierele din calea combustibililor și vehiculelor alternative și trebuie evaluate politicile potențiale de promovare a tehnologiilor inovatoare?”, Journal of Cleaner Production, vol. 35, pp. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue și S. Long, „Bariere pentru adoptarea pe scară largă a vehiculelor electrice: o analiză a atitudinilor și percepțiilor consumatorilor”, Journal of Energy Policy, vol. 48, pp. 717– 729, 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan și YM Wei, „Impactul politicii guvernamentale asupra preferinței pentru NEV: dovezile din China”, Energy Policy, vol. 61, pp. 382-393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool și RF Hirsh, „Dincolo de baterii: o examinare a beneficiilor și barierelor în calea vehiculelor electrice hibride plug-in (PHEV) și a tranziției vehicul-rețea (V2G)”, Politica energetică, vol. 37, pp. 1095-1103, 2009. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.10.005. [35] E. Graham-Rowe, B. Gardner, C. Abraham, S. Skippon, H. Dittmar, R. Hutchins și J. Stannard, „Consumatorii obișnuiți care conduc mașini electrice baterie-electrice și mașini electrice hibride plug-in: o analiză calitativă a răspunsurilor și evaluărilor ”, Transp. Rez. Partea A: Practici politice, vol. 46, pp. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi și SL Mabit, „Consumatorii obișnuiți care conduc mașini electrice plug-in baterie-electrice și plugin-uri hibride: o analiză calitativă a răspunsurilor și evaluărilor”, Transp. Rez. Partea D: Transp. Mediu, vol. 25, pp. 24–32, 2013. [Online]. Disponibil: ScienceDirect. [37] ND Caperello și KS Kurani, „Poveștile gospodăriilor despre întâlnirile lor cu un vehicul electric hibrid plugin”, Environ. Comportament, vol. 44, pp. 493-508, 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju și CE Warrender, „Poveștile gospodăriilor despre întâlnirile lor cu un vehicul electric hibrid plugin”, Analiza unui sondaj realizat de consumatori pe UTAMI ET AL. / JURNALUL DE OPTIMIZARE A SISTEMELOR LA INDUSTRII - VOL. 19 NR. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami și colab. 81 vehicule electrice hibride plug-in. Transp. Rez. Partea A: Practici politice, vol. 64, pp. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer și S. Lemeshow, „Regresia logistică aplicată. A doua ediție ”, New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENCLATURĂ j categorii variabile dependente (j = 1, 2, 3, 4, 5) k categorii variabile independente (k = 1, 2, 3, ..., m) i categorii variabile calitative independente n ordinea respondenților β0j interceptează fiecare răspuns al dependenței variabilă Xk variabilă independentă cantitativă Xik variabilă independentă cuantitativă Y variabilă dependentă Pj (Xn) oportunitatea pentru fiecare categorie de variabilă independentă pentru fiecare respondent BIOGRAFIA AUTORILOR Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami este studentă universitară la Departamentul de inginerie industrială al Universitas Sebelas Maret. Ea aparține Laboratorului de logistică și sistem de afaceri. Interesele sale de cercetare sunt logistica și gestionarea lanțului de aprovizionare și cercetarea pieței. Ea a publicat prima publicație despre analiza percepției consumatorilor a vehiculelor electrice în Indonezia în 2019. Yuniaristanto Yuniaristanto este lector și cercetător în cadrul Departamentului de Inginerie Industrială, Universitas Sebelas Maret. Interesele sale de cercetare sunt lanțul de aprovizionare, modelarea simulării, măsurarea performanței și comercializarea tehnologiei. Are publicații indexate de Scopus, 41 de articole cu 4 H-index. E-mailul său este yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, deține o diplomă profesională în inginerie (Ir) la Programul de studiu al inginerului profesional - Universitas Sebelas Maret (UNS) în 2019. Și-a obținut doctoratul în domeniul ingineriei industriale și managementului de la Institut Teknologi Bandung (ITB) la 2011, Master of Management in Universitas Indonesia în 2004 și Bachelor of Engineering in Industrial Engineering de la ITB în 1999. Interesele sale de cercetare sunt lanțul de aprovizionare, economia de inginerie și analiza costurilor și comercializarea tehnologiei. A obținut mai mult de 30 de burse de cercetare. Are publicații indexate de Scopus, 117 articole cu 7 H-index. E-mailul său este wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Rezultatele analizei de regresie logistică pentru variabilele TE1 până la TE5 care aparțin unor factori tehnologici arată rezultatele că timpul de încărcare a bateriei (TE3) are un efect semnificativ asupra intenției de adoptare a motocicletelor electrice din Indonezia. Valoarea semnificativă a capacității de kilometraj (0,107) nu acceptă ipoteza 16, capacitatea de kilometraj nu are niciun efect semnificativ asupra intenției de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea estimată pentru un kilometraj maxim este de 0,146, semnul pozitiv înseamnă că cu cât kilometrajul maxim al unei motociclete electrice este mai potrivit pentru cineva, cu atât este mai mare intenția de a adopta o motocicletă electrică. Valoarea semnificativă pentru puterea variabil