Indoneesia valitsus seadis eesmärgiks vastu võtta 2,2 miljonit ühikut kaherattalisi elektrisõidukeid ja 2200 ühikut neljarattalisi elektrisõidukeid 2025. aastal Indoneesia Vabariigi presidendi määruse nr 22 alusel 2017. aastal riikliku energia üldkava kohta. 2019. aastal andis Indoneesia valitsus 2019. aastal välja presidendi määruse nr 55, mis käsitleb elektriautode akutranspordi programmi kiirendamist. 2018. aastal saavutas kaherattaliste elektrisõidukite kasutuselevõtt vaid 0,14% valitsuse 2025. aasta eesmärgist. Seetõttu tuleb elektrimootorrataste (EM) tehnoloogia kasutuselevõtmisel arvestada ka paljude teguritega. See uurimus töötab välja käitumusliku elektrisõiduki kasutuselevõtu kavatsuse mudeli. Tegurid hõlmavad sotsiaaldemograafilist, finantsilist, tehnoloogilist ja makrotasandit. Veebiküsitluses osales 1223 vastajat. Logistilist regressiooni kasutatakse selleks, et saada Indoneesias EM -i vastuvõtmise kavatsuse funktsioon ja tõenäosus. Sotsiaalmeedias jagamise sagedus, keskkonnateadlikkuse tase, ostuhinnad, hoolduskulud, maksimaalne kiirus, aku laadimisaeg, laadimisjaama infrastruktuuri kättesaadavus tööl, koduvõimsusel põhineva laadimisinfrastruktuuri olemasolu, ostusoodustuste põhimõtted ja laadimiskulude allahindlus stimuleeriv poliitika mõjutab oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrisõidukid. Samuti näitab see, et indoneeslaste võimalus elektrimootorrataste kasutuselevõtmiseks ulatub 82,90%-ni. Elektriliste mootorrataste kasutuselevõtt Indoneesias nõuab infrastruktuuri valmisolekut ja kulusid, millega tarbijad võivad nõustuda. Lõpuks pakuvad selle uuringu tulemused valitsusele ja ettevõtetele mõningaid soovitusi elektrimootorrataste kasutuselevõtu kiirendamiseks Indoneesias.

SISSEJUHATUS

Indoneesia majandussektor (transport, elektritootmine ja kodumajapidamised) kasutab enamasti fossiilkütuseid. Fossiilkütustest suure sõltuvuse negatiivsete mõjude hulka kuuluvad suurenenud eraldised kütusetoetustele, energiasäästlikkuse probleemid ja kõrge CO2 -heide. Transport on suur sektor, mis aitab kaasa fossiilkütuseid kasutavate sõidukite paljude kasutusviiside tõttu kõrgele CO2 tasemele õhus. See uuring keskendub mootorratastele, sest Indoneesias on arenguriigina rohkem mootorrattaid kui autosid. Mootorrataste arv Indoneesias ulatus 2018. aastal 120 101 047 ühikuni [1] ja mootorrataste müük 6 487 460 ühikuni 2019. aastal [2]. Transpordisektori üleviimine alternatiivsetele energiaallikatele võib vähendada kõrget süsinikdioksiidi taset. Selle probleemi realistlik lahendus on rakendada keskkonnasõbralikku logistikat Indoneesia elektrisõidukite, näiteks hübriidsõidukite, pistikühendusega hübriidsõidukite ja akuga elektrisõidukite [3] kaudu. Elektrisõidukitehnoloogia ja akutehnoloogia uuendused võivad pakkuda transpordilahendusi, mis on keskkonnasõbralikud, energiasäästlikud ning vähendavad tegevus- ja hoolduskulusid [4]. Maailma riigid arutavad palju elektrisõidukeid. Ülemaailmses elektrisõidukite äris kasvas märkimisväärselt kaherattaliste elektrimootorrataste müük, mis ulatus aastatel 2016–2017 58% -ni ehk ligikaudu 1,2 miljoni ühikuni. See müügi kasv näitab maailma riikide head reaktsiooni elektrisüsteemi arengule mootorrataste tehnoloogia, mis ühel päeval eeldas, et elektrimootorrattad asendavad fossiilkütuseid kasutavaid sõidukeid. Uurimisobjektiks on elektrimootorratas (EM), mis koosneb elektrimootorratta (NDEM) ja teisendatud elektrimootorratta (CEM) uuest disainist. Esimene tüüp, elektrimootorrataste uus disain (NDEM) on sõiduk, mille on disaininud ettevõte, kes kasutab oma tegevuses elektrotehnoloogiat. Mõned maailma riigid, näiteks Austraalia, Saksamaa, Inglismaa, Prantsusmaa, Jaapan, Taiwan, Lõuna-Korea ja Hiina, kasutasid juba elektrimootorrattaid fossiilkütusel töötavate mootorrataste asendustootena [5]. Üks elektrimootorrataste kaubamärk on Zero Motorcycle, mis toodab sportlikke elektrimootorrattaid [6]. PT. Gesits Technologies Indo on tootnud ka kaherattalisi elektrimootorrattaid kaubamärgi Gesits all. Teine tüüp on CEM. Teisendatud elektrimootorratas on õlikütusel töötav mootorratas, mille mootor ja mootori osad on energiaallikana asendatud liitium-ferrofosfaadi (LFP) akukomplektidega. Kuigi paljud riigid toodavad elektrimootorratast, pole keegi seda sõidukit teisendustehnika abil loonud. Teisendamist saab teha kaherattalise mootorrattaga, mida kasutajad enam ei kasuta. Universitas Sebelas Maret on CEM-i tootmise pioneer ja tõestab tehniliselt, et liitium-ioonakud võivad asendada tavapäraste mootorrataste fossiilkütuste energiaallikaid. CEM kasutab LFP tehnoloogiat, see aku ei plahvata lühise tekkimisel. Lisaks on LFP-aku pikk kasutusiga kuni 3000 kasutustsüklit ja pikem kui praegustel kaubanduslikel EM-patareidel (näiteks liitium-ioonaku ja LiPo-aku). CEM võib sõita 55 km/laenguga ja maksimaalne kiirus on kuni 70 km/h [7]. Jodinesa jt. [8] uuris kabriolett -elektrimootorrataste turuosa Indoneesias Surakartas ja andis tulemuseks, et Surakarta elanikud reageerisid CEM -ile positiivselt. Ülaltoodud selgitusest on näha, et elektrimootorrataste võimalus on tohutu. Elektrisõidukite ja akudega seotud standardite kohta on välja töötatud mitmeid uuringuid, näiteks Sutopo jt liitiumioonakude standard. [9], akuhaldussüsteemi standard, mille on koostanud Rahmawatie jt. [10] ja elektrisõidukite laadimisstandardid Sutopo jt poolt. [11]. Elektrisõidukite aeglane kasutuselevõtt Indoneesias on ajendanud valitsust vabastama mitu poliitikat autotööstuse arendamiseks ning kavatseb 2025. aastal võtta kasutusele 2,1 miljoni ühiku elektrimootorrattaid ja 2200 ühiku elektriautosid. sihiks oli ka Indoneesia, et oleks võimalik toota 2200 elektri- või hübriidautot, mis on sätestatud Indoneesia Vabariigi presidendi määruses nr 22, mis käsitleb riiklikku energia üldplaani. Seda määrust on rakendanud erinevad riigid, näiteks Prantsusmaa, Inglismaa, Norra ja India. Energia- ja maavarade ministeerium on seadnud eesmärgiks, et alates 2040. aastast on sisepõlemismootoriga sõidukite (ICEV) müük keelatud ja avalikkusel palutakse kasutada elektripõhiseid sõidukeid [12]. 2019. aastal andis Indoneesia valitsus välja presidendi määruse nr 55, mis käsitleb akupõhiste elektrisõidukite programmi kiirendamist maanteetranspordis. Need jõupingutused on samm kahe probleemi - nimelt kütteõli varude ammendumise ja õhusaaste - ületamiseks. Seoses õhusaastega on Indoneesia võtnud kohustuse vähendada 2015. aasta Pariisi kliimamuutuste konverentsi tulemusena 2030. aastaks 29% süsinikdioksiidi heitkoguseid. 2018. aastal saavutas kaherattaliste elektrisõidukite levik vaid 0,14% valitsuse eesmärgist. 2025. aastal, neljarattalise elektri puhul aga üle 45%. 2017. aasta detsembris oli 24 linnas üle riigi saadaval vähemalt üle 1300 avaliku elektrilaadimisjaama, millest 71% (924 tanklat) asus Jakartas DKI -s [13]. Paljud riigid on uurinud elektrisõidukite kasutuselevõtmist, kuid Indoneesias ei ole riiklikke uuringuid varem tehtud. Mõnedes riikides on tehtud mitmesuguseid uuringuid, mis on läbi viinud uuringuid uute tehnoloogiate kasutuselevõtmise kohta, kasutades mitmeid meetodeid, näiteks mitut lineaarset regressiooni, et teada saada elektrisõidukite kasutamise kavatsust Malaisias [14], struktuurivõrrandite modelleerimist (SEM), et teada saada kasutuselevõtust. akuga elektrisõidukite tõkked Hiinas Tianjinis [15], uuriv tegurianalüüs ja mitmemõõtmeline regressioonimudel Ühendkuningriigi elektrisõidukijuhtide takistuste tundmiseks [16] ning logistiline regressioon, et teada saada elektrisõidukite kasutuselevõttu mõjutavaid tegureid Peking, Hiina [17]. Selle uuringu eesmärk on töötada välja elektrimootorrataste kasutuselevõtu mudel Indoneesias, leida tegurid, mis mõjutavad Indoneesias elektrimootorrataste kasutuselevõtu kavatsusi, ja määrata kindlaks elektrimootorrataste kasutuselevõtu võimalused Indoneesias. Tegurite modelleerimine on oluline, et teada saada, millised tegurid mõjutavad kavatsust võtta Indoneesias kasutusele elektrimootorrattad. Neid mõjukaid tegureid saab kasutada viitena sobivate poliitikate koostamiseks, et kiirendada elektrimootorrataste kasutuselevõttu. Need olulised tegurid kujutavad endast ideaalseid tingimusi, mida potentsiaalsed elektrimootorrataste kasutajad Indoneesias soovivad. Mõned Indoneesia ministeeriumid, mis on seotud elektrisõidukitega seotud poliitikate väljatöötamisega, on tööstusministeerium, mis tegeleb sõidukite maksureeglitega, mis põhinevad otseselt elektrisõidukite tootjatega seotud heitkogustel, ja transpordiministeerium, mis viib läbi elektrisõidukite teostatavuse testi, mis sillutada maanteel, näiteks akutestid ja nii edasi, samuti energeetika- ja maavarade ministeerium, kes vastutab elektrisõidukite laadimisjaamade tariifide kehtestamise eest elektrisõidukite laadimisettevõtete infrastruktuurile. Elektrisõidukitega seotud innovatsioon soodustab ka uute äriüksuste loomist tarneahelas, sealhulgas elektritootjate ja -teenuste ning nende tuletisinstrumentide arendajate, tarnijate, tootjate ja turustajate tehnoprenereid ja idufirmasid [24]. Elektrimootorratastega tegelevad ettevõtjad saavad neid olulisi tegureid arvesse võttes arendada ka tehnoloogiat ja turundust, et toetada Indoneesias tavapäraste mootorrataste asemel elektrimootorrataste realiseerimist. Tavaline logistiline regressioon, mida kasutati Indoneesias elektrimootorrataste kasutuselevõtu funktsiooni ja tõenäosusväärtuse saamiseks tarkvara SPSS 25 abil. Logistiline regressioon või logit -regressioon on lähenemisviis ennustavate mudelite koostamiseks. Logistiline regressioon statistikas, mida kasutatakse sündmuse toimumise tõenäosuse ennustamiseks, sobitades andmed logikõvera logistikafunktsioonis. See meetod on binoomse regressiooni üldine lineaarne mudel [18]. Logistilist regressiooni on kasutatud Interneti ja mobiilipanga kasutuselevõtu aktsepteerimise ennustamiseks [19], fotovolttehnoloogia kasutuselevõtu aktsepteerimiseks Madalmaades [20], teleseiresüsteemi tervise heakskiitmiseks [21] ja selle leidmiseks. kõrvaldada tehnilised takistused, mis mõjutavad pilveteenuste kasutuselevõtmise otsust [22]. Utami jt. [23] kes varem viis läbi uuringuid tarbijate arusaamade kohta elektrisõidukitest Surakartas, leidis, et ostuhinnad, mudelid, sõidukite jõudlus ja infrastruktuurivalmidus olid elektrisõidukite kasutuselevõtjatele suurimad takistused. MEETOD Käesolevas uuringus kogutud andmed on esmased andmed, mis on saadud veebiküsitluste abil, et selgitada välja võimalused ja tegurid, mis mõjutavad kavatsust võtta kasutusele elektrimootorrattad Indoneesias. Küsimustik ja küsitlus Veebiküsitlust jagati 1223 vastajale kaheksas Indoneesia provintsis, et uurida tegureid, mis mõjutavad kavatsust võtta kasutusele elektrimootorrattad Indoneesias. Nendel valitud provintsidel oli Indoneesias mootorrataste müügist üle 80% [2]: Lääne -Jaava, Ida -Jaava, Jakarta, Kesk -Jaava, Põhja -Sumatra, Lääne -Sumatra, Yogyakarta, Lõuna -Sulawesi, Lõuna -Sumatra ja Bali. Uuritud tegurid on toodud tabelis 1. Üldised teadmised elektrimootorrataste kohta esitati küsimustiku alguses, kasutades arusaamatuste vältimiseks videot. Küsimustik jagunes viieks osaks: sõelumis-, sotsiaal-demograafiline, finants-, tehnoloogiline ja makrotasandi osa. Küsimustik esitati Likerti skaalal 1 kuni 5, kus 1 oli täiesti vastu, 2 ei nõustunud, 3 kahtles, 4 nõustus ja 5 nõustus kindlalt. Minimaalse valimi suuruse määramine viitab [25], väitis, et suurte populatsioonisuurustega vaatlusuuringud, mis hõlmavad logistilist regressiooni, nõuavad parameetreid esitava statistika saamiseks vähemalt 500 valimi suurust. Selles uuringus kasutatakse klastri- või alaproovide võtmist proportsioonidega, kuna Indoneesia mootorrataste kasutajate populatsioon on väga suur. Lisaks kasutatakse proovide määramiseks teatud kriteeriumide alusel eesmärgipärast proovivõttu [26]. Veebiküsitlusi tehakse Facebooki reklaamide kaudu. Abikõlblikud vastajad on inimesed vanuses ≥ 17 aastat, kellel on SIM-kaart, kes on üks mootorratta asendamise või ostmise otsustajatest ja kelle alaline asukoht on tabelis 1 asuvas provintsis. Teoreetiline raamistik She et al. [15] ja Habich-Sobiegalla jt. [28] kasutas raamistikke nende tegurite süstemaatiliseks kategoriseerimiseks, mis põhjustavad või takistavad elektrisõidukite kasutuselevõttu tarbijate poolt. Me kohandasime neid raamistikke, muutes seda, tuginedes meie elektrimootorrataste kirjanduse analüüsile elektrimootorrataste tarbijate kasutuselevõtu kohta. Oleme selle visualiseerinud tabelis 1. Tabel 1. Tegurite ja atribuutide selgitus ja viide SD1 Perekonnaseis [27], [28] SD2 Vanus SD3 Sugu SD4 Viimane haridus SD5 Amet Sotsiaaldemograafiline SD6 Igakuine tarbimistase SD7 Igakuine sissetulekute tase SD8 Mootorratta omanike arv SD9 Sotsiaalmeedias jagamise sagedus SD10 Interneti -sotsiaalse võrgustiku suurus SD11 Keskkonnateadlikkus Rahaline FI1 Ostuhind [29] FI2 Aku maksumus [30] FI3 Laadimiskulu [31] FI4 Hoolduskulud [32] Tehniline TE1 Läbisõiduvõimalus [33] TE2 Võimsus [33] TE3 Laadimisaeg [33] TE4 Ohutus [34] TE5 Aku kestvus [35] Makrotase ML1 Laadimisjaama kättesaadavus avalikes kohtades [36] ML2 Laadimisjaama kättesaadavus tööl [15] ML3 Laadimisjaama kättesaadavus kodus [37] ML4 Teeninduskohtade saadavus [38] ML5 Ostude ergutuspoliitika [15] ML6 Aasta maksusoodustuste poliitika [15] ML7 Laadimiskulude allahindluspoliitika [15] Vastuvõtmise kavatsus IP Kasutamiskavatsus [15] Sotsiodemograafiline tegur Sotsiaaldemograafiline tegur on isiklikud tegurid, mis mõjutavad üksikisiku käitumist otsuste tegemisel. Eccarius jt. [28] märkisid oma lapsendamismudelis, et vanus, sugu, perekonnaseis, haridus, sissetulek, amet ja sõiduki omamine on olulised tegurid, mis mõjutavad elektrisõidukite kasutuselevõttu. HabichSoebigalla jt rõhutavad elektrisõidukite kasutuselevõtmist mõjutavaid sotsiaalse võrgustiku tegureid, nagu mootorrataste omanike arv, sotsiaalmeedias jagamise sagedus ja veebipõhise suhtlusvõrgustiku suurus [28]. Eccarius jt. [27] ja HabichSobiegalla jt. [28] samuti peetakse keskkonnateadlikkust sotsiaaldemograafilisteks teguriteks. Finantsfaktori ostuhind on elektrimootorratta alghind ilma ostutoetusteta. Sierzchula jt. [29] ütles, et elektrisõiduki kõrge ostuhind on põhjustatud suurimast aku mahust. Aku maksumus on aku vahetamise kulu, kui vana aku kasutusaeg on lõppenud. Krause jt. uuris, et aku maksumus kuulub elektrisõiduki kasutuselevõtmise rahalisele takistusele [30]. Laadimiskulu on elektrimootorratta toiteks elektri maksumus võrreldes bensiini hinnaga [31]. Hoolduskulud on elektrimootorrataste tavapärased hoolduskulud, mitte elektrisõidukite kasutuselevõttu mõjutanud õnnetuse tõttu tehtud parandused [32]. Tehnoloogilise teguri läbisõidu võimalus on kaugeim vahemaa pärast elektrimootorratta aku täielikku laadimist. Zhang jt. [33] ütles, et sõiduki jõudlus viitab tarbijate hinnangule elektrisõidukite kohta, sealhulgas läbisõidu võimsus, võimsus, laadimisaeg, ohutus ja aku kasutusaeg. Võimsus on elektrimootorratta maksimaalne kiirus. Laadimisaeg on elektrimootorratta täielikuks laadimiseks kuluv aeg. Turvatunne elektrimootorrattaga sõitmisel, mis on seotud heliga (dB), on Sovacool jt esile tõstetud tegurid. [34] tegurid, mis mõjutavad elektriautode tarbijate arusaama. Graham-Rowe jt. [35] ütles, et aku kasutusaega peetakse halvenenud. Makrotasandi tegur Laadimisjaama kättesaadavuse infrastruktuur on midagi, mida elektrimootorrataste kasutuselevõtja ei saa vältida. Laadimise kättesaadavust avalikes kohtades peetakse oluliseks, et toetada elektrisõidukite kasutuselevõttu [36]. Tarbijad vajavad sõiduki aku täitmiseks ka laadimise kättesaadavust tööl [15] ja kodus kättesaadavat laadimist [37]. Krupa jt. [38] ütles, et hoolduskohtade kättesaadavus tavapäraseks hoolduseks ja kahjustusteks mõjutab elektrisõidukite kasutuselevõttu. Ta jt. [15] soovitas mõningaid avalikke stiimuleid, mida Tianjini tarbijad väga soovivad, näiteks toetuste andmine elektrimootorrataste ostmiseks, elektrimootorrataste iga -aastane maksusoodustus ja kulude allahindluse poliitika, kui tarbijad peavad avalikes kohtades elektrimootorratast laadima [15]. Ordinaalne logistiline regressioon Ordinaalne logistiline regressioon on üks statistilistest meetoditest, mis kirjeldab suhet ühe või mitme sõltumatu muutujaga sõltuva muutuja vahel, kus sõltuv muutuja on rohkem kui 2 kategooriat ja mõõteskaala on tasand või ordinaalne [39]. Võrrand 1 on ordinaalse logistilise regressiooni mudel ja võrrand 2 näitab funktsiooni g (x) logit -võrrandina. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) TULEMUSED JA ARUTELU Küsimustik jagati märtsis -aprillis 2020 veebis tasuliste Facebooki reklaamide kaudu filtreerimispiirkonna määramisega: Lääne -Java, Ida -Jaava, Jakarta, Kesk -Jaava, Põhja -Sumatra, Lääne -Sumatra, Yogyakarta, Lõuna -Sulawesi, Lõuna -Sumatra ja Bali, mis jõudis 21 628 kasutajani. Sissetulevaid vastuseid oli kokku 1443, kuid andmetöötlemiseks kõlbasid vaid 1223 vastust. Tabelis 2 on näidatud vastajate demograafia. Kirjeldav statistika Tabel 3 näitab kvantitatiivsete muutujate kirjeldavat statistikat. Laadimiskulude allahindlus, aastane maksusoodustus ja ostuhinna subsiidiumid on muude tegurite hulgas keskmiselt kõrgemad. See näitab, et enamik vastajaid on seisukohal, et valitsuse antud intensiivne poliitika suutis neid julgustada elektrimootorrataste kasutuselevõtmiseks. Finantstegurite osas on ostuhinna ja aku maksumus muude tegurite hulgas madalam. See näitab, et elektrimootorratta ostuhind ja aku maksumus ei sobi enamiku vastajate eelarvega. Enamik vastajaid pidas elektrimootorratta hinda tavalise mootorratta hinnaga võrreldes liiga kalliks. Aku vahetusmaksumus iga kolme aasta tagant, mis ulatub 5 000 000 IDR -ni, on enamiku vastajate jaoks liiga kallis, nii et ostuhind ja aku maksumus takistavad Indoneesia elektrimootorrataste kasutuselevõttu. Aku eluiga, võimsus ja laadimisaeg on kirjeldavas statistikas madalad, kuid nende kolme teguri keskmine tulemus on üle 4. Laadimisaeg, mis võttis kolm tundi, oli enamiku vastajate jaoks liiga pikk. Elektrimootorratta maksimaalne kiirus on 70 km/h ja 3-aastane aku ei vasta vastajate vajadustele. See näitab, et enamik vastajaid leiab, et elektrimootorrattad ei vasta nende standarditele. Kuigi vastajad pole elektrimootorrataste jõudlust täielikult usaldanud, saab EM rahuldada nende igapäevaseid liikumisvajadusi. Rohkem vastajaid hindas laadimise kättesaadavust oma kodudes ja kontorites rohkem kui avalikes kohtades. Siiski on sageli leitud tõke, et kodune elektrienergia on endiselt alla 1300 VA, mistõttu vastajad ootavad tungivalt, et valitsus saaks aidata kodus laadimisvõimalusi pakkuda. Laadimise kättesaadavus kontoris on eelistatavam kui avalikes kohtades, sest vastajate igapäevane liikuvus hõlmab kodusid ja kontorit. Tabelis 4 on toodud vastajate vastused elektrimootorrataste kasutuselevõtule. See näitab, et 45 626% vastanutest on suur soov kasutada elektrimootorratast. See tulemus näitab elektrimootorrataste turuosa helget tulevikku. Tabel 4 näitab ka seda, et peaaegu 55% vastanutest ei ole tugevat valmisolekut elektrimootorratast kasutada. Selle kirjeldava statistika huvitavad tulemused viitavad sellele, et kuigi entusiasm elektrimootorrataste kasutamiseks nõuab endiselt stimuleerimist, on elektrimootorrataste üldsus heaks kiidetud. Teine põhjus, mis võib tekkida, on see, et vastajatel on ootus ja näha elektrimootorratta kasutuselevõtmist või seda, kas keegi teine ​​kasutab elektrimootorratast või mitte. Tavalisi logistilisi regressiooniandmeid töödeldakse ja analüüsitakse, et teha kindlaks elektrimootorrataste kasutuselevõtmise kavatsus Indoneesias, kasutades tavalist logistilist regressiooni. Selle uuringu sõltuv muutuja on valmisolek kasutada elektrimootorratast (1: väga ei taha, 2: ei taha, 3: kahtleb, 4: soovib, 5: soovib kindlalt). Selles uuringus valiti meetodiks tavaline logistiline regressioon, kuna sõltuv muutuja kasutab ordinaalskaalat. Andmeid töödeldi SPSS 25 tarkvara abil, mille usaldusnivoo oli 95%. Variatsiooni inflatsioonitegurite (VIF) arvutamiseks on läbi viidud multikollineaarsuse testid, mille keskmine VIF on 1,15–3,693, mis tähendab, et mudelis puudub multikollineaarsus. Ordinaalses logistilises regressioonis kasutatud hüpotees on esitatud tabelis 5. Tabelis 6 on toodud osalised testitulemused, mis on aluseks ordinaalse logistilise regressiooni hüpoteesi tagasilükkamisele või aktsepteerimisele. Tabel 2. Vastajate demograafia Demograafiline üksus Sagedus% Demograafiline kirje Sagedus% Elukoht Lääne -Java 345 28,2% Amet Opilane 175 14,3% Ida -Jaava 162 13,2% Ametnikud 88 7,2% Jakarta 192 15,7% Eratöötajad 415 33,9% Kesk -Java 242 19,8% Ettevõtja 380 31,1% Põhja-Sumatera 74 6,1% Muud 165 13,5% Yogyakarta 61 5,0% Lõuna-Sulawesi 36 2,9% Vanus 17-30 655 53,6% Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% Lääne-Sumatera 26 2,1% 46-60 79 6,5% Lõuna Sumatera 51 4,2%> 60 3 0,2% Perekonnaseis Üksik 370 30,3% Viimane haridustase SMP/SMA/SMK 701 57,3% Abielus 844 69,0% Diplom 127 10,4% Muu 9 0,7% Bakalaureus 316 25,8% Sugu Mees 630 51,5% Meister 68 5,6 % Naised 593 48,5% doktorikraad 11 0,9% igakuine sissetulekute tase 0 154 12,6% igakuine tarbimistase <2 000 000 432 35,3% <2 000 000 225 000 IDR 2 000 000 226 18,5% 2 000 000-5 999 999 640 52,3% 2 000 000-5 999 999 550 45% 6 000 000 IDR 9 999 9999 121 9,9% IDR 6 000 000–9 999 999 199 16,3% ≥ 10 000 000 IDR 30 2,5% 10 000 000–19 999 999 71 5,8% ≥ I 20 000 000 DR 23 1,9% Tabel 3. Finants-, tehnoloogia- ja makrotasandi muutuva keskmise kirjeldav statistiline muutuja Keskmine positsioon ML7 (laadimiskulude ketas) 4.4563 1 ML3 (CS kodus) 4.1554 9 ML6 (iga-aastane maksuketas. ) 4.4301 2 ML2 (CS töökohal) 4.1055 10 ML5 (ostusoodustus) 4.4146 3 ML1 (CS avalikes kohtades) 4.0965 11 TE4 (ohutus) 4.3181 4 TE5 (aku kasutusaeg) 4.0924 12 FI3 (laadimiskulu) 4.2518 5 TE2 (võimsus) ) 4.0597 13 TE1 (läbisõiduvõime) lapsendamiskavatsuse 1 jaoks: väga soovimatu 2: soovimatu 3: kahtlus 4: valmis 5: kindlalt valmis Valmisolek kasutada elektrimootorratast 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Logistilise regressioonanalüüsi tulemused muutujatele SD1 kuni SD11, mis kuuluvad Sotsiaaldemograafilised tegurid näitavad tulemusi, mille jagamise sagedus on ainult sotsiaalmeedia (SD9) ja keskkonnaprobleemide tase (SD11) mõjutavad oluliselt Indoneesia elektrimootorrataste kavatsust. Perekonnaseisu kvalitatiivse muutuja olulised väärtused on 0,622 vallalisel ja 0,801 abielus. Need väärtused ei toeta hüpoteesi 1. Perekonnaseis ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsust, kuna oluline väärtus on suurem kui 0,05. Vanuse oluline väärtus on 0,147, nii et vanus ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Hinnanguline väärtus vanusele -0,168 ei toeta hüpoteesi 2. Negatiivne märk tähendab, et mida kõrgem on vanus, seda väiksem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Kvalitatiivse muutuja, soo, oluline väärtus (0,385) ei toeta hüpoteesi 3. Sugu ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Viimase haridustaseme märkimisväärne väärtus (0,603) ei toeta hüpoteesi 4. Seega ei mõjuta viimane haridus oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Viimase haridustaseme hinnanguline väärtus 0,036 tähendab positiivset märki, mida kõrgem on haridustase, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Ameti kvalitatiivse muutuja oluline väärtus oli õpilaste puhul 0,487, riigiteenistujate puhul 0,999, eratöötajate puhul 0,600 ja ettevõtjate puhul, kes ei toeta hüpoteesi 5. Amet ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. UTAMI ET AL. /AJAKIRI TÖÖSTUSTE Süsteemide optimeerimise kohta - VOL. 19 EI. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami jt. 75 Tabel 5. Hüpotees Hüpotees Sotsiaal- H1: perekonnaseis mõjutab positiivselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Demo-H2: vanusel on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. graafiline H3: sool on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. H4: viimasel haridustasemel on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsusele. H5: ametil on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsusele. H6: igakuisel tarbimistasemel on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. H7: igakuisel sissetulekutel on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. H8: mootorrataste omamise arv mõjutab positiivselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. H9: sotsiaalmeedias jagamise sagedusel on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsusele. H10: Interneti -suhtlusvõrgustiku suurus mõjutab positiivselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. H11: keskkonnateadlikkus avaldab positiivset mõju elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsusele. Rahaline H12: ostuhinnal on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsusele. H13: aku hind mõjutab positiivselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. H14: laadimiskuludel on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. H15: hoolduskuludel on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. H16: läbisõidul on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. H17: võimsusel on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. Tehnoloogia H18: laadimisajal on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. loogiline H19: ohutus mõjutab positiivselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. H20: aku kestvusel on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. H21: laadimisjaamade infrastruktuuri kättesaadavus avalikes kohtades avaldab olulist positiivset mõju kavatsusele võtta kasutusele elektrimootorratas. H22: laadimisjaamade infrastruktuuri kättesaadavus tööl avaldab positiivset mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. Makrotasand H23: laadimisjaamade infrastruktuuri kättesaadavus kodus avaldab positiivset mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. H24: teeninduskohtade olemasolul on positiivne mõju elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsusele. H25: ostusoodustuste poliitika mõjutab positiivselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. H26: iga -aastane maksusoodustuste poliitika mõjutab positiivselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. H27: laadimiskulude allahindluspoliitikal on oluline positiivne mõju kavatsusele võtta kasutusele elektrimootorratas. Tabel 6. Logistiline regressioon Osalised testitulemused Var väärtus Sig Var väärtus Sig SD1: üksik 0.349 0.622 TE1 0.146 0.069 SD1: abielus 0.173 0.801 TE2 0.167 0.726 SD1: teised 0 TE3 0.240 0.161 SD2 -0.168 0.147 TE4 -0.005 0.013* SD3: mees 0.117 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: emane 0 ML1 -0,127 0,022* SD5: õpilased -0,195 0,487 ML2 0,309 0,000* SD5: tsiv. serv 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: privaatne emp -0,101 0,6 ML4 0,134 0,109 SD5: entrepr 0,147 0,48 ML5 0,301 0,017* SD5: teised 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 0,162 0,962 SD9 0,114 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 0,26 usaldustase Kuu tarbimistaseme oluline väärtus (0,069) ei toeta hüpoteesi 6, igakuine tarbimistase ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Igakuise tarbimistaseme hinnanguline väärtus on 0,227, positiivne märk tähendab seda, et mida kõrgemad on igakuised kulud, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Igakuise sissetuleku taseme oluline väärtus (0,726) ei toeta hüpoteesi 7, igakuine sissetulekutase ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Igakuise sissetuleku taseme hinnanguline väärtus on 0,032, positiivne märk tähendab, et mida kõrgem on igakuine sissetulek, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Mootorrataste omanike arvu märkimisväärne väärtus (0,161) ei toeta hüpoteesi 8, mootorratta omanike arv ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Mootorratta omaniku taseme hinnanguline väärtus on 0,180, positiivne märk tähendab seda, et mida rohkem on mootorrattaid, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Sotsiaalmeedias jagamise sageduse oluline väärtus (0,013) toetab hüpoteesi 9, sotsiaalmeedias jagamise sagedus mõjutab oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust, kuna oluline väärtus on väiksem kui 0,05. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 EI. 1 (2020) 70-81 76 Utami jt. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Sotsiaalmeedias jagamise sageduse hinnanguline väärtus on 0,111, positiivne märk tähendab, et mida kõrgem on kellegi sotsiaalmeedias jagamise sagedus, seda suurem on võimalus võtta kasutusele elektriline mootorratas. Interneti -suhtlusvõrgustiku suuruse oluline väärtus (0,765) ei toeta hüpoteesi 10, sotsiaalse võrgustiku ulatuse suurus ei mõjuta oluliselt mootorratta kasutuselevõtu kavatsust. Hinnanguline väärtus suhtlusvõrgustikus olevate inimeste arvu kohta on 0,016, positiivne märk tähendab, et mida suurem on sotsiaalmeedia võrgustike suurus, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Keskkonnateadlikkuse taseme oluline väärtus (0,022) toetab hüpoteesi 11, keskkonnaprobleemide tase mõjutab oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Keskkonnateadlikkuse taseme hinnanguline väärtus on 0,226, positiivne märk tähendab, et mida kõrgem on inimesel keskkonnamure, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Finantsfaktoritesse kuuluvate muutujate FI1 kuni FI4 logistilise regressioonanalüüsi tulemused näitavad, et ostuhind (FI1) ja hoolduskulud (FI4) mõjutavad oluliselt Indoneesia elektrimootorrataste kavatsust. Ostuhinna märkimisväärne väärtus (0,00) toetab hüpoteesi 12, ostuhind mõjutab oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust.Ostuhinna hinnanguline väärtus on 0,348, positiivne märk tähendab, et mida sobivam on kellelegi elektrimootorratta ostuhind, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Aku hinna märkimisväärne väärtus (0,355) ei toeta hüpoteesi 13, aku maksumus ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Laadimiskulude märkimisväärne väärtus (0.109) ei toeta hüpoteesi 14, laadimiskulud ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Laadimiskulude hinnanguline väärtus on 0,136, positiivne märk tähendab, et mida sobivamad on kellelegi elektrimootorratta laadimise kulud, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Hoolduskulude märkimisväärne väärtus (0,017) ei toeta hüpoteesi 15, hoolduskulud mõjutavad oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Hoolduskulude hinnanguline väärtus on 0,193, positiivne märk tähendab seda, et mida sobivam on kellelegi elektrimootorratta hoolduskulud, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Tehnoloogilistesse teguritesse kuuluvate muutujate TE1 kuni TE5 logistilise regressioonanalüüsi tulemused näitavad, et aku laadimisajal (TE3) on oluline mõju elektrimootorrataste kasutuselevõtu kavatsusele Indoneesias. Läbisõidu märkimisväärne väärtus (0.107) ei toeta hüpoteesi 16, läbisõiduvõime ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsust. Maksimaalse läbisõidu hinnanguline väärtus on 0,146, positiivne märk tähendab, et mida sobivam on kellelegi elektrimootorratta maksimaalne läbisõit, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Sõltumatu muutuva võimsuse või maksimaalse kiiruse (0,052) märkimisväärne väärtus ei toeta hüpoteesi 17, maksimaalne kiirus ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Esimaadi väärtus võimsuse või maksimaalse kiiruse jaoks on 0,167, positiivne märk tähendab, et mida sobivam on elektrimootorratta maksimaalne kiirus inimesele, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Laadimisaja märkimisväärne väärtus (0,004) toetab hüpoteesi 18, laadimisaeg mõjutab oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Laadimisaja hinnanguline väärtus on 0,240, positiivne märk tähendab, et mida sobivam on kellelegi elektrimootorratta maksimaalne kiirus, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Ohutuse oluline väärtus (0,962) ei toeta hüpoteesi 19, ohutus ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Ohutuse hinnanguline väärtus on -0,005, negatiivne märk tähendab, et mida kindlamalt tunneb keegi end elektrimootorratta kasutamisel, seda väiksem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Aku kestvuse oluline väärtus (0,424) ei toeta hüpoteesi 20, aku kasutusaeg ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsust. Aku eluea hinnanguline väärtus on 0,068, positiivne märk tähendab, et mida sobivam on elektrimootorratta aku kasutusiga, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Makrotasandite tegurite hulka kuuluvate muutujate ML1 kuni ML7 logistilise regressioonanalüüsi tulemused näitavad tulemusi, mille kohaselt ainult laadimise kättesaadavus töökohal (ML2), tasude kättesaadavus elukohas (ML3) ja tasu maksumuse allahindluse poliitika (ML7) millel on märkimisväärne mõju elektrimootorrataste kasutuselevõtu kavatsusele Indoneesias. Avalikes kohtades laadimise kättesaadavuse oluline väärtus (0,254) ei toeta hüpoteesi 21, avalikes kohtades laadimise kättesaadavus ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Laadimisvõimaluse märkimisväärne väärtus töökohal (0,007) toetab hüpoteesi 22: laadimise kättesaadavus töökohal mõjutab oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Kodus laadimise kättesaadavuse oluline väärtus (0,009) toetab hüpoteesi 22, et kodus laadimise kättesaadavus mõjutab oluliselt mootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Teeninduskohtade kättesaadavuse oluline väärtus (0,181) ei toeta hüpoteesi 24, teeninduskohtade kättesaadavus ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsust. Ostuhüvitiste poliitika märkimisväärne väärtus (0,017) toetab hüpoteesi 25, ostusoodustuste poliitika mõjutab oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Iga -aastase maksusoodustuste poliitika märkimisväärne väärtus (0,672) ei toeta hüpoteesi 26, iga -aastane maksusoodustuste poliitika ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Laadimiskulude allahindluspoliitika märkimisväärne väärtus (0,00) toetab hüpoteesi 27, laadimiskulude allahindluse ergutuspoliitika mõjutab oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Vastavalt makrotaseme tegurile on elektrimootorrataste kasutuselevõtt võimalik siis, kui laadimisjaam töökohal, laadimisjaam elukohas ja laadimiskulude allahindluspoliitika on tarbijate jaoks valmis. Üldiselt sotsiaalmeedias jagamise sagedus, keskkonnateadlikkuse tase, ostuhinnad, ülalpidamiskulud, elektrimootorrataste maksimaalne kiirus, aku laadimisaeg, laadimisjaama infrastruktuuri kättesaadavus tööl, elektripõhise laadimisinfrastruktuuri olemasolu, UTAMI ET AL. /AJAKIRI TÖÖSTUSTE Süsteemide optimeerimise kohta - VOL. 19 EI. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami jt. 77 ostusoodustuste poliitika ja laadimiskulude allahindluse ergutuspoliitika mõjutavad oluliselt elektrisõidukite kasutuselevõtu kavatsust. Võrrandimudel ja tõenäosusfunktsioon Võrrand 3 on logit -võrrand, mille abil saab valida vastuse „ei soovi” elektrimootorratast kasutusele võtta.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Võrrand 4 on loogiline võrrand vastuse „ei soovi” elektrimootorratta kasutusele võtmiseks.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Võrrand 5 on loogiline võrrand vastuse „kahtlus” valimiseks elektrimootorratta kasutuselevõtmiseks.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Võrrand 6 on loogiline võrrand vastusevariandile „valmis” võtma kasutusele elektrimootorratta.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Vastuvõtmise kavatsusega elektrimootorrataste tõenäosusfunktsioonid, mis on näidatud võrrandis 11 võrrandis 11. Võrrand 7 on vastuse valiku tõenäosusfunktsioon " väga ei soovi ”elektrimootorratast kasutusele võtta. YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Võrrand 8 on tõenäosusfunktsioon vastuse „ei soovi” vastuvõtmiseks elektriline mootorratas. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Võrrand 9 on tõenäosusfunktsioon elektrilise mootorratta kasutuselevõtuks vastuse “kahtlus” valimisel. YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Võrrand 10 on tõenäosusfunktsioon elektrilise mootorratta kasutusele võtmise vastuse valimiseks. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Võrrand 11 on tõenäosusfunktsioon elektrilise mootorratta kasutusele võtmise vastuse valimiseks. YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Vastuvõtmise kavatsuse tõenäosus Järk -järguline logistiline regressioonivõrrand rakendati vastajate vastuste valimile. Tabelis 8 on näidatud valimi omadused ja vastused. Seega arvutatakse tõenäosus vastata igale sõltuva muutuja kriteeriumile võrrandi 7 - 11 alusel. Valiku vastajatest, kellel on tabelis 7 toodud vastused, on tõenäosus 0,0013, kes ei soovi elektrimootorratast kasutada, tõenäosus 0,0114 elektrimootorratta kasutamisest keeldumise korral on tõenäosus 0,1788 kahtluse korral elektrimootorratta kasutamiseks, tõenäosus 0,563 elektrimootorratta kasutamiseks valmis ja tõenäosus 0,2455, kui soovib elektrimootorratast kasutada. Arvutati ka elektrimootorratta kasutuselevõtu tõenäosus 1223 vastaja kohta ja vastuste tõenäosuse keskmine väärtus tugevalt elektrimootorratast mitte kasutada soovivatele inimestele oli 0,0031, elektrimootorratast mitte kasutada soovinud oli 0,0198, kahtlus elektrimootorratta kasutamisel oli 0,1482, valmis kasutama elektrimootorratas oli 0,3410 ja kindlalt valmis kasutama elektrimootorratast 0,4880. Kui summeerida tõenäosus soovida ja kindlalt soovida, ulatub indoneeslaste tõenäosus elektrimootorrataste kasutuselevõtmiseni 82,90%-ni. Soovitused äri- ja poliitikakujundajatele Tavalises logistilises regressioonianalüüsis on sotsiaalmeedias jagamise sagedus oluline tegur, mis mõjutab kavatsust võtta kasutusele elektriline mootorratas. Sotsiaalmeedia tähtsus avalikkuse jaoks elektrimootorrataste kohta teabe saamise platvormina mõjutab valmisolekut elektrimootorrattaid kasutusele võtta. Valitsus ja ettevõtjad võivad proovida seda ressurssi kasutada, näiteks saavad ettevõtjad boonuste või tunnustuste kaudu tutvustada tarbijatele, kes on ostnud elektrimootorrattaid, ja jagada oma sotsiaalmeedias elektrimootorratastega seotud positiivseid asju. See võib stimuleerida teisi olema elektrimootorratta uus kasutaja. Valitsus saab sotsiaalmeedia kaudu suhelda või tutvustada avalikkusele elektrimootorrattaid, et motiveerida avalikkust tavapäraselt mootorrattalt elektrimootorrattale üle minema. See uuring tõestab, kui oluline on makrotasandite tegurite mõju Indoneesias elektrimootorrataste kasutuselevõtule. Tavalises logistilises regressioonianalüüsis mõjutavad elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust märkimisväärselt laadimisjaama infrastruktuuri kättesaadavus töökohal, laadimisjaama infrastruktuuri kättesaadavus kodus, ostusoodustuste poliitika ja laadimiskulude allahindlus. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 EI. 1 (2020) 70-81 78 Utami jt. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Tabel 7. Vastajate näidisvastused Variabel Vastusekood Väärtus Perekonnaseis Abielus X1b 2 Vanus 31-45 X2 2 Sugu Mees X3a 1 Viimase haridustaseme meister X4 4 Amet Eraisikud X5c 3 Iga kuu tarbimistase Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Kuutulu tase Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Mootorrataste omanike arv ≥ 2 X8 3 Sotsiaalmeedias jagamise sagedus Mitu korda kuus X9 4 Interneti-suhtlusvõrgustiku suurus 100-500 inimest X10 2 Keskkonnateadlikkus 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Aku maksumus 3 X13 3 Laadimiskulu 3 X13 3 Hoolduskulud 5 X14 5 Läbisõit 4 X15 4 Võimsus 5 X16 5 Laadimisaeg 4 X17 4 Ohutus 5 X18 5 Aku kestvus 4 X19 4 Laadimisjaama kättesaadavus avalikes kohtades 4 X20 4 Laadimisjaama saadavus tööl 4 X21 4 Laadimisjaama kättesaadavus kodus 4 X22 4 Teeninduskohtade kättesaadavus 2 X23 2 Ostude soodustamispoliitika 5 X24 5 Iga -aastane maksusoodustuspoliitika 5 X25 5 Laadimiskulude allahindluspoliitika 5 X26 5 Laadimiskulu 5 X27 5 Hoolduskulud 3 X13 3 Läbisõit võimekus 5 X14 5 Võimsus 4 X15 4 Laadimisaeg 5 X16 5 Enamik vastajaid peab laadimisjaama infrastruktuuri kättesaadavust kodus, töökohal ja avalikes kohtades elektrimootorrataste kasutuselevõttu oluliselt mõjutavaks. Valitsus võib korraldada laadimisjaamade infrastruktuuri paigaldamise avalikesse kohtadesse, et toetada elektrimootorrataste kasutuselevõttu. Valitsus saab selle realiseerimiseks teha koostööd ka ettevõtlussektoriga. Makrotasandi näitajate koostamisel pakutakse selles uuringus välja mitmeid ergutuspoliitilisi võimalusi. Uuringu kohaselt on kõige olulisemad stimuleerivad poliitikad ostude ergutuspoliitika ja laadimiskulude allahindluse ergutuspoliitika, mida valitsus võib kaaluda Indoneesias elektrimootorrataste kasutuselevõtu toetamiseks. Finantstegurite osas mõjutab ostuhind oluliselt elektrimootorratta ostmise kavatsust. See on põhjus, miks ostutoetuse stiimul mõjutab oluliselt ka lapsendamise kavatsust. Elektrimootorrataste odavam hoolduskulu kui tavalistel mootorratastel mõjutab oluliselt elektrimootorrataste kasutuselevõtu kavatsust. Seetõttu soodustab tarbijate vajadustele vastavate teenuste kättesaadavus veelgi kavatsust võtta kasutusele elektrimootorrattad, kuna enamik kasutajaid ei tea elektrimootorrataste komponente, mistõttu vajavad nad kahjustuste korral kvalifitseeritud tehnikuid. Elektriliste mootorrataste jõudlus on rahuldanud tarbijate vajadused oma igapäevase liikuvuse rahuldamiseks. Elektrimootorratta maksimaalne kiirus ja laadimisaeg vastavad tarbijate soovitud standarditele. Parem mootorratta jõudlus, nagu suurem ohutus, aku kasutusaeg ja edasine läbisõit, suurendab aga kindlasti kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Lisaks suurenevatele investeeringutele tehnoloogiasse peavad valitsus ja ettevõtted parandama ka elektrimootorrataste ohutuse ja töökindluse hindamise süsteemi, et suurendada avalikkuse usaldust. Ettevõtete jaoks on kvaliteedi ja jõudluse edendamine üks tõhusamaid viise, kuidas suurendada tarbijate entusiasmi elektrimootorrataste vastu. Tarbijaid, kes on nooremad ja kõrgema haridustasemega, võib suunata mõjutajateks, kuna nad on juba varajased kasutuselevõtjad, sest neil on juba optimistlikum hoiak ja neil on lai võrgustik. Turgude segmenteerimist on võimalik saavutada sihttarbijatele spetsiaalsete mudelite turuletoomisega. Lisaks soovisid suurema keskkonnateadlikkusega vastajad suurema tõenäosusega mootorrattaid kasutusele võtta. UTAMI ET AL. /AJAKIRI TÖÖSTUSTE Süsteemide optimeerimise kohta - VOL. 19 EI. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami jt. 79 JÄRELDUSED Üleminek tavapärastelt mootorratastelt elektrimootorratastele võib olla parim lahendus Indoneesia kõrge süsinikdioksiidi taseme probleemi lahendamiseks. Indoneesia valitsus taipas ka seda ja astus samme, kehtestades Indoneesias elektrisõidukitega seotud erinevaid poliitikaid. Kuid tegelikkuses on elektrisõidukite kasutuselevõtt Indoneesias veel väga varases staadiumis, isegi kaugel valitsuse seatud eesmärkidest. Keskkond ei toeta selliste elektrimootorrataste kasutuselevõttu, nagu üksikasjalikumate eeskirjade puudumine ja toetava infrastruktuuri puudumine, mis põhjustab Indoneesias elektrisõidukite vähese kasutuselevõtu. Selles uuringus küsitleti 1223 vastajat 10 provintsist, kus oli kokku 80% kogu Indoneesia mootorrataste müügist, et uurida olulisi tegureid, mis mõjutavad Indoneesias elektrimootorrataste kasutuselevõtu kavatsusi, ja selgitada välja tõenäosusfunktsioonid. Kuigi suurem osa vastanutest on huvitatud elektrimootorratastest ja soovivad tulevikus omada elektrimootorratast, on nende huvi tänapäeval elektrimootorratta kasutuselevõtu vastu suhteliselt väike. Vastajad ei soovi praegu elektrimootorrattaid kasutada erinevatel põhjustel, näiteks infrastruktuuri ja poliitika puudumise tõttu. Paljud vastajad suhtuvad ootuspäraselt ja ootavad elektrimootorrataste kasutuselevõtmist, arvestades rahalisi, tehnoloogilisi ja makrotasandeid, mis peavad järgima tarbijate nõudmisi. See uuring tõestab, kui oluline on sotsiaalmeedias jagamise sagedus, keskkonnateadlikkuse tase, ostuhinnad, hoolduskulud, elektrimootorrataste maksimaalne kiirus, aku laadimisaeg, laadimisjaama infrastruktuuri olemasolu tööl, laadimisinfrastruktuuri kättesaadavus kodus, ostusoodustuste poliitika ja kulude allahindluse soodustuste poliitika toetavad Indoneesias elektrimootorrataste kasutuselevõttu. Valitsus peab toetama laadimisjaamade infrastruktuuri pakkumist ja ergutuspoliitika kujundamist, et kiirendada elektrimootorrataste kasutuselevõttu Indoneesias. Elektriliste mootorrataste kasutuselevõtmiseks tuleb tootjatel kaaluda tehnoloogilisi tegureid, nagu läbisõit ja aku kasutusaeg. Finantstegurid, nagu ostuhinnad ja akukulud, peavad ettevõtetele ja valitsusele muret valmistama. Elektrilise mootorratta tutvustamiseks kogukonnale tuleks maksimaalselt ära kasutada suhtlusvõrgustikke. Noores eas kogukondi saab reklaamida juba varajaste kasutuselevõtjatena, kuna neil on lai sotsiaalmeediavõrgustik. Elektriliste mootorrataste kasutuselevõtt Indoneesias nõuab infrastruktuuri valmisolekut ja kulusid, mida tarbijad saavad aktsepteerida. Valitsus on suutnud seda ellu viia tugevate valitsuse kohustuste abil mitmes riigis, mis on suutnud tavaautod asendada. Edasised uuringud keskenduvad sobiva poliitika leidmisele elektrimootorrataste kasutuselevõtu kiirendamiseks Indoneesias. VIIDE [1] Indoneesia. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Online]. Saadaval: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Domestic Distribution and Export Statistics, 2020. [Online]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Juurdepääs: märts. 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina ja R. Siregar, „Elektrisõidukid Indoneesias: tee säästva transpordi poole”, Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto ja M. Nizam, „Uue tehnoloogia liitiumioonaku aku turustamise mudel: nutika elektrisõiduki juhtumianalüüs“, 2013. aasta ühise rahvusvahelise maaelu- ja sidetehnoloogia ning elektrisõidukite tehnoloogia konverentsi toimetised, rICT ja ICEV -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini ja V. Bosetti, „Going electric: Expert survey on the future of battery technology for elektrisõidukid. In Innovation under Uncertainty, ”ajakirjas Edward Elgar, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz ja MK Patel,„ Maanteetranspordi elektrifitseerimisest - ülevaade elektriliste kaherattaliste keskkonna-, majandus- ja sotsiaalsetest tulemustest, ”Transpordiuuringute osa D: Transport ja keskkond, kd. 41, lk 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 ja R. Zakaria, „Markovi ahelaanalüüs uue tehnoloogia turuosa ennustuse kindlakstegemiseks: elektriajamiga mootorratta juhtumianalüüs Surakartas, Indoneesias”, AIP konverentsitoimetised, kd. 2217 (1), lk 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo ja EA Kadir, „Indonesian Standard of Lithium-Battery Battery Ferro Phosphate for Electric Vehicle Alications”, TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, kd. 15 (2), lk 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy ja ABMulyono, „Elektrisõidukite rakenduste akuhaldussüsteemi standardimis- ja testimisnõuete kavandamise raamistiku kavandamine”, Proceeding - 4th International Conference on Electric Vehicular Technology, lk 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 5. rahvusvaheline konverents elektriliste sõidukitehnoloogia kohta, kd. 8628367, lk 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indoneesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Online]. gaikindo.or.id. [Juurdepääs: märts. 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, „Indoneesia, et vähendada 2030. aastaks süsinikdioksiidi heitkoguseid 29%, Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 EI. 1 (2020) 70-81 80 Utami jt. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang ja HA Bekhet, „Modeling Electric Vehicle Usage Intentions: An Empirical Study in Malaysia”, Journal of Cleaner Production, kd. 92, lk 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma ja BC Xie: „Millised on takistused akutoitega elektrisõidukite laialdasele kasutuselevõtule? A Survey of Public Perception Tianjinis, Hiinas, ”Journal of Transport Policy, kd. 56, lk 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis ja A. Jones, „Akuga elektrisõidukite kasutuselevõtu analüüs: Ühendkuningriigi juhtide tõkete uurimine”, Transportation Research D osa: Transport and Environment, kd. 63, lk 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge ja C. Shao, „Uurime tegureid, mis mõjutavad elektrisõidukite kasutuselevõttu Pekingis, Hiinas: statistilised ja ruumilised perspektiivid”, Journal of Cleaner Production, kd. 213, lk 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 (2. trükk). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, „Tarbijate vastuvõtmine versus tagasilükkamisotsused näiliselt sarnastes teenuste uuendustes: Interneti ja mobiilipanga juhtum”, Journal of Business Research, kd. 69 (7), lk 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur ja R. Kemp, „PV kasutuselevõtt Hollandis: adopteerimistegurite statistiline analüüs“, Renewable and Sustainable Energy Reviews, kd. 41, lk 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil ja J. Emparanza, „Modified Technology Acceptance Model kasutamine tervishoiutöötajate uue kaugseiresüsteemi kasutuselevõtu hindamiseks”, telemeditsiin ja e-tervis, kd. 18 (1), lk 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer ja P. Abrahamsson, „Uuringu uuring peamiste tehniliste tõkete kohta, mis mõjutavad pilveteenuste kasutuselevõtmise otsust”, Journal of Systems and Software, kd. 103, lk 167–181, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto ja W. Sutopo, „Consumer Perception Analysis of Electric Car Vehicle in Indonesone“, AIP konverentsi materjalid (kd 2217, nr 1, lk 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo ja M. Nizam, „Ettepandud äriprotsesside tehnoloogia turustamine: elektriautotehnoloogia inkubatsiooni juhtumianalüüs“, 2014. aasta rahvusvahelise elektrotehnika- ja arvutiteaduse konverentsi toimetised, ICEECS, 7045257, lk. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at ja TM Bakar, "Suure populatsiooniga vaatlusuuringute logistilise regressiooni näidissuuruse juhised: rõhk statistika ja parameetrite vahel, mis põhinevad tegelikel kliinilistel andmetel", Malaisia ​​ajakiri meditsiiniteadused: MJMS, kd. 25 (4), lk 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab ja A. Jam'an, „Metodologi Penelitian Bisnis”, Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius ja CC Lu, „Powered kaherattalised säästva liikuvuse nimel: Elektriliste mootorrataste tarbijate kasutuselevõtu ülevaade ”, International Journal of Sustainable Transportation, kd. 15 (3), lk 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka ja N. Anzinger, „Hiina, Venemaa ja Brasiilia kodanike elektrisõidukite ostmise kavatsused: rahvusvaheline võrdlev uuring“, Journal of clean production, vol. 205, lk 188–200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat ja B. Van Wee, „Rahaliste stiimulite ja muude sotsiaal-majanduslike tegurite mõju elektrisõidukite kasutuselevõtule”, Energiapoliitika, kd. 68, lk 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane ja JD Graham, „Taju ja tegelikkus: avalikud teadmised pistikühendusega elektrisõidukitest 21 USA linnas”, Energy Policy, kd. 63, lk 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony ja B. Caulfield: „Kuidas tuleks klassifitseerida alternatiivsete kütuste ja sõidukite tõkked ning hinnata võimalikke poliitikaid uuenduslike tehnoloogiate edendamiseks?”, Journal of Cleaner Production, kd. 35, lk 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue ja S. Long, „Takistused elektrisõidukite laialdasele kasutusele võtmisele: tarbijate hoiakute ja arusaamade analüüs”, Journal of Energy Policy, kd. 48, lk 717– 729, 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan ja YM Wei, „Valitsuspoliitika mõju NEV -de eelistamisele: Hiina tõendid”, Energiapoliitika, kd. 61, lk 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool ja RF Hirsh, „Lisaks akudele: pistikühendusega hübriidsõidukite (PHEV-de) ja sõiduki-võrgu (V2G) ülemineku eeliste ja tõkete uurimine”, Energiapoliitika, kd. 37, lk 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 ja J. Stannard: „Tavatarbijad, kes sõidavad pistikupesaga elektriautode ja pistikprogrammidega hübriidajamiga: vastuste ja hinnangute kvalitatiivne analüüs ”, Transp. Res. A osa: Policy Pract., Kd. 46, lk 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi ja SL Mabit, „Tarbijad, kes sõidavad pistikupesaga elektriautodega ja pistikprogrammiga hübriidajamiga elektriautosid: vastuste ja hinnangute kvalitatiivne analüüs”, Transp. Res. Osa D: Transp. Environ., Kd. 25, lk 24–32, 2013. [Online]. Saadaval: ScienceDirect. [37] ND Caperello ja KS Kurani, „Kodumajapidamiste lood nende kohtumistest pistikprogrammiga hübriidsõidukiga”, Environ. Käitumine, kd. 44, lk 493–508, 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju ja CE Warrender, „Kodumajapidamiste lood nende kohtumistest pistikprogrammiga hübriidsõidukiga”, tarbijauuringu analüüs UTAMI ET AL. /AJAKIRI TÖÖSTUSTE Süsteemide optimeerimise kohta - VOL. 19 EI. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami jt. 81 pistikühendusega hübriidsõidukit. Transp. Res. A osa: Policy Pract., Kd. 64, lk 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer ja S. Lemeshow, „Rakendatud logistiline regressioon. Teine väljaanne ”, New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENCLATURE j sõltuva muutuja kategooriad (j = 1, 2, 3, 4, 5) k sõltumatu muutuja kategooria (k = 1, 2, 3,…, m) i kvalitatiivne sõltumatu muutuja kategooria n vastajate järjekord β0j katkestab iga ülalpeetava vastuse muutuja Xk kvantitatiivne sõltumatu muutuja Xik kvantitatiivne sõltumatu muutuja Y sõltuv muutuja Pj (Xn) võimalus iga sõltumatu muutuja kategooria jaoks igale vastajale AUTORITE BIOGRAAFIA Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami on Universitas Sebelas Maret tööstustehnika osakonna bakalaureuseõppe üliõpilane. Ta kuulub logistika ja ärisüsteemi laborisse. Tema uurimisvaldkonnad on logistika ja tarneahela juhtimine ning turu -uuringud. Ta avaldas oma esimese trükise elektriautode tarbijate arusaamade analüüsist Indoneesias 2019. aastal. Yuniaristanto Yuniaristanto on õppejõud ja teadur Universitas Sebelas Maret'i tööstusinseneride osakonnas. Tema uurimisvaldkonnad on tarneahel, simulatsiooni modelleerimine, jõudluse mõõtmine ja tehnoloogia turustamine. Tal on Scopuse poolt indekseeritud väljaandeid, 41 artiklit 4 H-indeksiga. Tema e -posti aadress on yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo on omandanud inseneri erialase kraadi (Ir) kutselise inseneri õppeprogrammist - Universitas Sebelas Maret (UNS) 2019. aastal. Ta on omandanud doktorikraadi tööstustehnika ja juhtimise erialal Institut Teknologi Bandung (ITB) 2011, magistrikraad juhtimises Indoneesia Ülikoolist 2004. aastal ja tööstustehnika bakalaureusekraad ITB -st 1999. aastal. Tema uurimisvaldkonnad on tarneahel, insenerimajandus ja kulude analüüs ning tehnoloogia turustamine. Ta sai rohkem kui 30 uurimistoetust. Tal on Scopuse indekseeritud väljaandeid, 117 artiklit 7 H-indeksiga. Tema e -posti aadress on wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Tehnoloogilistesse teguritesse kuuluvate muutujate TE1 kuni TE5 logistilise regressioonanalüüsi tulemused näitavad, et aku laadimisajal (TE3) on oluline mõju elektrimootorrataste kasutuselevõtu kavatsusele Indoneesias. Läbisõidu märkimisväärne väärtus (0.107) ei toeta hüpoteesi 16, läbisõiduvõime ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsust. Maksimaalse läbisõidu hinnanguline väärtus on 0,146, positiivne märk tähendab, et mida sobivam on kellelegi elektrimootorratta maksimaalne läbisõit, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Sõltumatu muutuva võimsuse või maksimaalse kiiruse (0,052) märkimisväärne väärtus ei toeta hüpoteesi 17, maksimaalne kiirus ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Esimaadi väärtus võimsuse või maksimaalse kiiruse jaoks on 0,167, positiivne märk tähendab, et mida sobivam on elektrimootorratta maksimaalne kiirus inimesele, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Laadimisaja märkimisväärne väärtus (0,004) toetab hüpoteesi 18, laadimisaeg mõjutab oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Laadimisaja hinnanguline väärtus on 0,240, positiivne märk tähendab, et mida sobivam on kellelegi elektrimootorratta maksimaalne kiirus, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Ohutuse oluline väärtus (0,962) ei toeta hüpoteesi 19, ohutus ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Ohutuse hinnanguline väärtus on -0,005, negatiivne märk tähendab, et mida kindlamalt tunneb keegi end elektrimootorratta kasutamisel, seda väiksem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Aku kestvuse oluline väärtus (0,424) ei toeta hüpoteesi 20, aku kasutusaeg ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsust. Aku eluea hinnanguline väärtus on 0,068, positiivne märk tähendab, et mida sobivam on elektrimootorratta aku kasutusiga, seda suurem on kavatsus võtta kasutusele elektrimootorratas. Makrotasandite tegurite hulka kuuluvate muutujate ML1 kuni ML7 logistilise regressioonanalüüsi tulemused näitavad tulemusi, mille kohaselt ainult laadimise kättesaadavus töökohal (ML2), tasude kättesaadavus elukohas (ML3) ja tasu maksumuse allahindluse poliitika (ML7) millel on märkimisväärne mõju elektrimootorrataste kasutuselevõtu kavatsusele Indoneesias. Avalikes kohtades laadimise kättesaadavuse oluline väärtus (0,254) ei toeta hüpoteesi 21, avalikes kohtades laadimise kättesaadavus ei mõjuta oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Laadimisvõimaluse märkimisväärne väärtus töökohal (0,007) toetab hüpoteesi 22: laadimise kättesaadavus töökohal mõjutab oluliselt kavatsust võtta kasutusele elektrimootorratas. Kodus laadimise kättesaadavuse oluline väärtus (0,009) toetab hüpoteesi 22, et kodus laadimise kättesaadavus mõjutab oluliselt mootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Teeninduskohtade kättesaadavuse oluline väärtus (0,181) ei toeta hüpoteesi 24, teeninduskohtade kättesaadavus ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtu kavatsust. Ostuhüvitiste poliitika märkimisväärne väärtus (0,017) toetab hüpoteesi 25, ostusoodustuste poliitika mõjutab oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Iga -aastase maksusoodustuste poliitika märkimisväärne väärtus (0,672) ei toeta hüpoteesi 26, iga -aastane maksusoodustuste poliitika ei mõjuta oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Laadimiskulude allahindluspoliitika märkimisväärne väärtus (0,00) toetab hüpoteesi 27, laadimiskulude allahindluse ergutuspoliitika mõjutab oluliselt elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust. Vastavalt makrotaseme tegurile on elektrimootorrataste kasutuselevõtt võimalik siis, kui laadimisjaam töökohal, laadimisjaam elukohas ja laadimiskulude allahindluspoliitika on tarbijate jaoks valmis. Üldiselt sotsiaalmeedias jagamise sagedus, keskkonnateadlikkuse tase, ostuhinnad, ülalpidamiskulud, elektrimootorrataste maksimaalne kiirus, aku laadimisaeg, laadimisjaama infrastruktuuri kättesaadavus tööl, elektripõhise laadimisinfrastruktuuri olemasolu, UTAMI ET AL. /AJAKIRI TÖÖSTUSTE Süsteemide optimeerimise kohta - VOL. 19 EI. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami jt. 77 ostusoodustuste poliitika ja laadimiskulude allahindluse ergutuspoliitika mõjutavad oluliselt elektrisõidukite kasutuselevõtu kavatsust. Võrrandimudel ja tõenäosusfunktsioon Võrrand 3 on logit -võrrand, mille abil saab valida vastuse „ei soovi” elektrimootorratast kasutusele võtta.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Võrrand 4 on loogiline võrrand vastuse „ei soovi” elektrimootorratta kasutusele võtmiseks.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Võrrand 5 on loogiline võrrand vastuse „kahtlus” valimiseks elektrimootorratta kasutuselevõtmiseks.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Võrrand 6 on loogiline võrrand vastusevariandile „valmis” võtma kasutusele elektrimootorratta.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Vastuvõtmise kavatsusega elektrimootorrataste tõenäosusfunktsioonid, mis on näidatud võrrandis 11 võrrandis 11. Võrrand 7 on vastuse valiku tõenäosusfunktsioon " väga ei soovi ”elektrimootorratast kasutusele võtta. YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Võrrand 8 on tõenäosusfunktsioon vastuse „ei soovi” vastuvõtmiseks elektriline mootorratas. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Võrrand 9 on tõenäosusfunktsioon elektrilise mootorratta kasutuselevõtuks vastuse “kahtlus” valimisel. YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Võrrand 10 on tõenäosusfunktsioon elektrilise mootorratta kasutusele võtmise vastuse valimiseks. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Võrrand 11 on tõenäosusfunktsioon elektrilise mootorratta kasutusele võtmise vastuse valimiseks. YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Vastuvõtmise kavatsuse tõenäosus Järk -järguline logistiline regressioonivõrrand rakendati vastajate vastuste valimile. Tabelis 8 on näidatud valimi omadused ja vastused. Seega arvutatakse tõenäosus vastata igale sõltuva muutuja kriteeriumile võrrandi 7 - 11 alusel. Valiku vastajatest, kellel on tabelis 7 toodud vastused, on tõenäosus 0,0013, kes ei soovi elektrimootorratast kasutada, tõenäosus 0,0114 elektrimootorratta kasutamisest keeldumise korral on tõenäosus 0,1788 kahtluse korral elektrimootorratta kasutamiseks, tõenäosus 0,563 elektrimootorratta kasutamiseks valmis ja tõenäosus 0,2455, kui soovib elektrimootorratast kasutada. Arvutati ka elektrimootorratta kasutuselevõtu tõenäosus 1223 vastaja kohta ja vastuste tõenäosuse keskmine väärtus tugevalt elektrimootorratast mitte kasutada soovivatele inimestele oli 0,0031, elektrimootorratast mitte kasutada soovinud oli 0,0198, kahtlus elektrimootorratta kasutamisel oli 0,1482, valmis kasutama elektrimootorratas oli 0,3410 ja kindlalt valmis kasutama elektrimootorratast 0,4880. Kui summeerida tõenäosus soovida ja kindlalt soovida, ulatub indoneeslaste tõenäosus elektrimootorrataste kasutuselevõtmiseni 82,90%-ni. Soovitused äri- ja poliitikakujundajatele Tavalises logistilises regressioonianalüüsis on sotsiaalmeedias jagamise sagedus oluline tegur, mis mõjutab kavatsust võtta kasutusele elektriline mootorratas. Sotsiaalmeedia tähtsus avalikkuse jaoks elektrimootorrataste kohta teabe saamise platvormina mõjutab valmisolekut elektrimootorrattaid kasutusele võtta. Valitsus ja ettevõtjad võivad proovida seda ressurssi kasutada, näiteks saavad ettevõtjad boonuste või tunnustuste kaudu tutvustada tarbijatele, kes on ostnud elektrimootorrattaid, ja jagada oma sotsiaalmeedias elektrimootorratastega seotud positiivseid asju. See võib stimuleerida teisi olema elektrimootorratta uus kasutaja. Valitsus saab sotsiaalmeedia kaudu suhelda või tutvustada avalikkusele elektrimootorrattaid, et motiveerida avalikkust tavapäraselt mootorrattalt elektrimootorrattale üle minema. See uuring tõestab, kui oluline on makrotasandite tegurite mõju Indoneesias elektrimootorrataste kasutuselevõtule. Tavalises logistilises regressioonianalüüsis mõjutavad elektrimootorratta kasutuselevõtmise kavatsust märkimisväärselt laadimisjaama infrastruktuuri kättesaadavus töökohal, laadimisjaama infrastruktuuri kättesaadavus kodus, ostusoodustuste poliitika ja laadimiskulude allahindlus. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 EI. 1 (2020) 70-81 78 Utami jt. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Tabel 7. Vastajate näidisvastused Variabel Vastusekood Väärtus Perekonnaseis Abielus X1b 2 Vanus 31-45 X2 2 Sugu Mees X3a 1 Viimase haridustaseme meister X4 4 Amet Eraisikud X5c 3 Iga kuu tarbimistase Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Kuutulu tase Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Mootorrataste omanike arv ≥ 2 X8 3 Sotsiaalmeedias jagamise sagedus Mitu korda kuus X9 4 Interneti-suhtlusvõrgustiku suurus 100-500 inimest X10 2 Keskkonnateadlikkus 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Aku maksumus 3 X13 3 Laadimiskulu 3 X13 3 Hoolduskulud 5 X14 5 Läbisõit 4 X15 4 Võimsus 5 X16 5 Laadimisaeg 4 X17 4 Ohutus 5 X18 5 Aku kestvus 4 X19 4 Laadimisjaama kättesaadavus avalikes kohtades 4 X20 4 Laadimisjaama saadavus tööl 4 X21 4 Laadimisjaama kättesaadavus kodus 4 X22 4 Teeninduskohtade kättesaadavus 2 X23 2 Ostude soodustamispoliitika 5 X24 5 Iga -aastane maksusoodustuspoliitika 5 X25 5 Laadimiskulude allahindluspoliitika 5 X26 5 Laadimiskulu 5 X27 5 Hoolduskulud 3 X13 3 Läbisõit võimekus 5 X14 5 Võimsus 4 X15 4 Laadimisaeg 5 X16 5 Enamik vastajaid peab laadimisjaama infrastruktuuri kättesaadavust kodus, töökohal ja avalikes kohtades elektrimootorrataste kasutuselevõttu oluliselt mõjutavaks. Valitsus võib korraldada laadimisjaamade infrastruktuuri