Уряд Індонезії мав на меті прийняття 2,1 мільйона одиниць двоколісних електромобілів та 2200 одиниць чотириколісних електромобілів у 2025 році згідно з Положенням Президента Республіки Індонезія № 22 у 2017 році про Національний генеральний план енергетики. У 2019 році уряд Індонезії видав Постанову Президента № 55 у 2019 році щодо прискорення програми автомобільних електромобілів для автомобільних перевезень. У 2018 році прийняття двоколісних електромобілів досягло лише 0,14% від урядового завдання на 2025 рік. Тому впровадження технології електричних мотоциклів (ЕМ) також має враховувати багато факторів, щоб бути успішними. У цьому дослідженні розробляється модель поведінки, що не стосується поведінки електромобілів. Фактори включають соціально -демографічний, фінансовий, технологічний та макрорівень. В онлайн -опитуванні взяли участь 1223 респонденти. Логістична регресія використовується для отримання функції та значення ймовірності наміру запровадити ЕМ в Індонезії. Частота публікацій у соціальних мережах, рівень екологічної обізнаності, закупівельні ціни, витрати на обслуговування, максимальна швидкість, час зарядки акумулятора, наявність інфраструктури зарядної станції на робочому місці, наявність домашнього живлення - інфраструктура заряджання, політика стимулювання покупки та знижка на витрати на зарядку політика стимулювання істотно впливає на намір прийняти на озброєння електромобілі. Це також показує, що можливість індонезійців прийняти електричні мотоцикли досягає 82,90%. Реалізація впровадження електричних мотоциклів в Індонезії вимагає готовності до інфраструктури та витрат, які можуть прийняти споживачі. Нарешті, результати цього дослідження дають деякі пропозиції для уряду та бізнесу щодо прискорення впровадження електричних мотоциклів в Індонезії.

ВСТУП

Економічний сектор Індонезії (транспорт, виробництво електроенергії та домогосподарства) переважно використовує викопне паливо. Деякі з негативних наслідків високої залежності від викопного палива - це збільшення асигнувань на субсидії на паливо, проблеми з енергозбереженням та високий рівень викидів CO2. Транспорт - це основний сектор, який сприяє підвищенню вмісту СО2 у повітрі завдяки численному використанню транспортних засобів на викопному паливі. Це дослідження зосереджується на мотоциклах, тому що в Індонезії як країні, що розвивається, більше мотоциклів, ніж автомобілів. Кількість мотоциклів в Індонезії досягла 120104047 одиниць у 2018 році [1], а продажі мотоциклів досягли 6487460 одиниць у 2019 році [2]. Перенесення транспортного сектора на альтернативні джерела енергії може зменшити високі рівні CO2. Реальним рішенням цієї проблеми є впровадження екологічної логістики шляхом проникнення електромобілів в Індонезію, таких як гібридні електромобілі, плагінні гібридні електромобілі та електромобілі з акумуляторами [3]. Інноваційні технології в галузі електромобілів та інноваційні технології акумуляторів можуть запропонувати транспортні рішення, які є екологічно чистими, енергоефективними та знижують експлуатаційні та експлуатаційні витрати [4]. Країни світу багато обговорюють електромобілі. У світовому бізнесі електромобілів відбулося значне зростання продажів двоколісних електричних мотоциклів, яке досягло 58% або близько 1,2 мільйонів одиниць з 2016 по 2017 рік. Це зростання вказує на хорошу реакцію країн світу на розвиток електромобілів технології мотоциклів, які колись електричні мотоцикли очікували замінити транспортні засоби на викопному паливі. Об'єктом дослідження є електричний мотоцикл (ЕМ), який складається з нового дизайну електричного мотоцикла (НДЕМ) та конвертованого електричного мотоцикла (СЕМ). Перший тип - новий дизайн електричного мотоцикла (NDEM) - це транспортний засіб, розроблений компанією, яка використовує електричні технології для своєї роботи. Деякі країни світу, такі як Австралія, Німеччина, Англія, Франція, Японія, Тайвань, Південна Корея та Китай, вже використовували електромотоцикли як замінник для мотоциклів на викопному паливі [5]. Однією з марок електричних мотоциклів є Zero Motorcycle, який виробляє спортивні електричні мотоцикли [6]. PT. Gesits Technologies Indo також випускає двоколісні електричні мотоцикли під маркою Gesits. Другий тип - це CEM. Перероблений електричний мотоцикл-це мотоцикл на масляному паливі, де двигун та його частини замінені на літієво-ферофосфатну (LFP) батарею як джерело енергії. Хоча багато країн виробляють електромотоцикли, ніхто не створив транспортний засіб, використовуючи прийоми перетворення. Переробку можна здійснити на двоколісному мотоциклі, який більше не використовується його користувачами. Universitas Sebelas Maret є піонером у виробництві CEM і технічно доводить, що літій-іонні акумулятори можуть замінити джерела енергії викопного палива на звичайних мотоциклах. CEM використовує технологію LFP, ця батарея не вибухає при короткому замиканні. Крім того, акумулятор LFP має тривалий термін служби до 3000 циклів використання і довший, ніж поточні комерційні батареї ЕМ (такі як літій-іонна батарея та LiPo батарея). CEM може подорожувати 55 км/заряд і мати максимальну швидкість до 70 км/год [7]. Jodinesa та ін. [8] вивчив частку ринку конвертованих електричних мотоциклів у Суракарті, Індонезія, і показав, що жителі Суракарти позитивно відреагували на CEM. З наведеного вище пояснення видно, що можливості для електричних мотоциклів величезні. Було розроблено кілька досліджень щодо стандартів, що стосуються електричних транспортних засобів та акумуляторів, наприклад, стандарт літій -іонних акумуляторів від Sutopo et al. [9], стандарт системи управління батареями за Rahmawatie та співавт. [10], а також стандарти зарядки електромобілів від Sutopo et al. [11]. Повільні темпи впровадження електромобілів в Індонезії спонукали уряд оприлюднити декілька політик щодо розвитку автомобільної промисловості та планували орієнтуватись на прийняття 2,1 млн одиниць електромотоциклів та 2200 одиниць електромобілів у 2025 році. Крім того, уряд також орієнтувався на Індонезію, щоб вона змогла виготовити 2200 електричних або гібридних автомобілів, які зазначені в Регламенті Президента Республіки Індонезія № 22 від 2017 року щодо Національного генерального плану з енергетики. Цей регламент застосовували різні країни, такі як Франція, Англія, Норвегія та Індія. Міністерство енергетики та мінеральних ресурсів визначило ціль, що починаючи з 2040 року забороняється продаж автомобілів з двигуном внутрішнього згоряння (ICEV), а громадськість просять використовувати транспортні засоби на електричній основі [12]. У 2019 році уряд Індонезії видав Постанову Президента № 55 від 2019 року щодо прискорення програми автомобільного транспорту на основі акумулятора. Ці зусилля є кроком для подолання двох проблем, а саме виснаження запасів мазуту та забруднення повітря. Щодо забруднення повітря, Індонезія взяла на себе зобов'язання скоротити 29% викидів вуглекислого газу до 2030 року в результаті Паризької конференції зі зміни клімату, що відбулася в 2015 році. У 2018 році проникнення двоколісних електромобілів досягло лише 0,14% від запланованого урядом завдання 2025, тоді як для чотириколісної електроенергії досягло більше 45%. У грудні 2017 року було щонайменше понад 1300 громадських електричних зарядних станцій, доступних по всій країні у 24 містах, з них 71% (924 заправки) розташовані в DKI Джакарта [13]. Багато країн досліджували питання про впровадження електромобілів, але в Індонезії дослідження національного масштабу раніше не проводилися. У деяких країнах проводилося багато видів досліджень, які проводили дослідження щодо впровадження нових технологій, використовуючи кілька методів, таких як множинна лінійна регресія, щоб дізнатися про наміри використання електричних транспортних засобів у Малайзії [14], Моделювання структурних рівнянь (SEM), щоб знати про прийняття бар’єрів для акумуляторних електромобілів у Тяньцзіні, Китай [15], дослідницький факторний аналіз та модель багатоваріантної регресії для знання бар’єрів серед водіїв електромобілів у Сполученому Королівстві [16], та логістична регресія для знання факторів, що впливають на поглинання електромобілів у Пекін, Китай [17]. Метою цього дослідження є розробка моделі прийняття електромотоциклів в Індонезії, виявлення факторів, що впливають на наміри впровадження електричних мотоциклів в Індонезії, та визначення функціональних можливостей для впровадження електричних мотоциклів в Індонезії. Моделювання факторів важливо, щоб з'ясувати, які фактори впливають на намір впровадити електричні мотоцикли в Індонезії. Ці впливові фактори можуть бути використані як посилання для формування відповідної політики для прискорення впровадження електричних мотоциклів. Ці значні фактори є зображенням ідеальних умов, бажаних потенційним користувачам електричних мотоциклів в Індонезії. Деякі міністерства Індонезії, що стосуються формулювання політики щодо електромобілів, - це Міністерство промисловості, яке розглядає правила оподаткування транспортних засобів на основі викидів, що стосуються безпосередньо виробників електромобілів, Міністерство транспорту, яке проводить техніко -економічне обґрунтування електромобілів, які будуть прокладати на шосе, такі як випробування акумуляторів тощо, а також Міністерство енергетики та мінеральних ресурсів, яке відповідає за формулювання тарифів на станцію зарядки електромобілів до інфраструктури підприємств з зарядки електромобілів. Інновації в галузі електромобілів також заохочують народження нових суб’єктів господарювання у ланцюжку поставок, включаючи технопідприємців та початківців підприємств від розробників, постачальників, виробників та дистриб’юторів продуктів / послуг для електромобілів та їх похідних на ринок [24]. Підприємці, що займаються виробництвом електричних мотоциклів, також можуть розвивати технології та маркетинг, враховуючи ці важливі фактори, щоб підтримати реалізацію електричних мотоциклів замість звичайних мотоциклів в Індонезії. Порядкова логістична регресія, що використовується для отримання функції та значення ймовірності наміру впровадити електричні мотоцикли в Індонезії за допомогою програмного забезпечення SPSS 25. Логістична регресія або логічна регресія - це підхід до створення прогнозних моделей. Логістична регресія в статистиці використовується для прогнозування ймовірності події шляхом зіставлення даних у логістичній функції кривої логіти. Цей метод є загальною лінійною моделлю біноміальної регресії [18]. Логістична регресія була використана для прогнозування прийняття використання Інтернету та мобільного банкінгу [19], передбачення прийняття впровадження фотовольтаїчних технологій у Нідерландах [20], передбачення прийняття технологій системи телемоніторингу для здоров'я [21], а також для пошуку усунути технічні перешкоди, які впливають на прийняття рішення про прийняття хмарних сервісів [22]. Утамі та ін. [23], який раніше проводив дослідження сприйняття споживачами електромобілів у Суракарті, виявив, що закупівельні ціни, моделі, продуктивність транспортних засобів та готовність до інфраструктури були найбільшими бар’єрами для людей, які приймають на озброєння електромобілі. МЕТОД Дані, зібрані в цьому дослідженні, є первинними даними, отриманими за допомогою онлайн -опитувань, щоб з’ясувати можливості та фактори, що впливають на намір впровадити електричні мотоцикли в Індонезії. Анкета та опитування Інтернет -опитування було розповсюджене серед 1223 респондентів у восьми провінціях Індонезії, щоб дослідити фактори, що впливають на намір впровадити в Індонезії електромотоцикли. Ці вибрані провінції мали більше 80% продажів мотоциклів в Індонезії [2]: Західна Ява, Східна Ява, Джакарта, Центральна Ява, Північна Суматра, Західна Суматра, Джокьякарта, Південний Сулавесі, Південна Суматра та Балі. Вивчені фактори наведені в таблиці 1. Загальні знання про електромотоцикли були надані на початку анкети за допомогою відео, щоб уникнути непорозумінь. Анкета була розділена на п’ять розділів: розділ скринінгу, розділ соціально-демографічний, фінансовий розділ, технологічний розділ та розділ на макрорівні. Анкета була представлена ​​за шкалою Лайкерта від 1 до 5, де 1 для категорично не погоджувався, 2 за незгоду, 3 за сумнів, 4 за згоду і 5 за категорично згоду. Визначення мінімального розміру вибірки посилається на [25], де зазначено, що обсерваційні дослідження з великою чисельністю населення, що включає логістичну регресію, вимагають мінімального розміру вибірки 500 для отримання статистичних даних, що представляють параметри. У цьому дослідженні використовується кластерна вибірка або вибірка територій з пропорціями, оскільки популяція користувачів мотоциклів в Індонезії дуже велика. Крім того, цільова вибірка використовується для визначення зразків на основі певних критеріїв [26]. Онлайн -опитування проводяться через Facebook Ads. Відповідними респондентами є люди у віці ≥ 17 років, які мають SIM C, які є одними з осіб, що приймають рішення про заміну або покупку мотоцикла, і мають місце проживання в одній із провінцій у Таблиці 1. Теоретичні рамки Вона та ін. [15] та Habich-Sobiegalla та співавт. [28] використовували основи для систематичної категоризації факторів, що впливають або перешкоджають прийняттю споживачами електромобіля. Ми адаптували ці рамки, змінивши їх на основі нашого аналізу літератури про електричні мотоцикли, присвячені впровадженню споживачами електричних мотоциклів. Ми візуалізували це у Таблиці 1. Таблиця 1. Пояснення та посилання на фактори та атрибути Код фактора Код атрибута Посилання SD1 Сімейний стан [27], [28] SD2 Вік SD3 Стать SD4 Остання освіта SD5 Професія Соціодемографічний SD6 Щомісячний рівень споживання SD7 Щомісячний рівень доходу SD8 Кількість власників мотоциклів SD9 Частота обміну в соціальних мережах SD10 Розмір онлайн -соціальної мережі SD11 Екологічна обізнаність Фінансова FI1 Замовна ціна [29] FI2 Вартість акумулятора [30] FI3 Вартість зарядки [31] FI4 Витрати на обслуговування [32] Технологічний TE1 Пробіг [33] TE2 Потужність [33] TE3 Час зарядки [33] TE4 Безпека [34] TE5 Термін служби акумулятора [35] Доступність зарядної станції на макрорівні ML1 у громадських місцях [36] Доступність зарядної станції ML2 на роботі [15] Доступність зарядної станції ML3 вдома [37] Доступність місць надання послуг ML4 [38] ML5 Політика стимулювання покупки [15] Щорічна ML6 політика податкових знижок [15] ML7 Політика дисконтування витрат на стягнення плати [15] Намір усиновлення І. П. Намір використовувати [15] Соціодемографічний фактор Соціодемографічний фактор - це особистісні фактори, які впливають на поведінку особи у прийнятті рішень. Еккаріус та ін. [28] заявили про свою модель усиновлення, що вік, стать, сімейний стан, освіта, дохід, професія та право власності на транспортні засоби є важливими факторами, що впливають на прийняття електромобілів. HabichSoebigalla та ін висвітлюють такі фактори соціальної мережі, як кількість власників мотоциклів, частота публікацій у соціальних мережах та розмір соціальної мережі в Інтернеті, які впливають на прийняття електромобілів [28]. Еккаріус та ін. [27] та HabichSobiegalla та співавт. [28] також вважається, що екологічна обізнаність належить до соціально -демографічних факторів. Фінансовий фактор Покупна ціна - це початкова ціна електричного мотоцикла без субсидій на покупку. Sierzchula та співавт. [29] сказав, що висока ціна покупки електромобіля викликана найбільшою ємністю акумулятора. Вартість акумулятора - це вартість заміни акумулятора, коли термін служби старого акумулятора закінчився. Краузе та ін. дослідив, що вартість акумулятора належить до фінансових бар’єрів для того, щоб хтось взяв на озброєння електромобіль [30]. Вартість зарядки - це вартість електроенергії для живлення електричного мотоцикла порівняно з вартістю бензину [31]. Витрати на технічне обслуговування - це поточні витрати на технічне обслуговування електромотоциклів, а не ремонт через аварію, яка впливає на прийняття електромобілів [32]. Технологічний фактор Пробіг - це найбільша відстань після повної зарядки акумулятора електричного мотоцикла. Чжан та ін. [33] сказав, що продуктивність автомобіля відноситься до оцінки споживачами електромобіля, включаючи пробіг, потужність, час зарядки, безпеку та час автономної роботи. Потужність - це максимальна швидкість електричного мотоцикла. Час зарядки - це загальний час для повної зарядки електричного мотоцикла. Почуття безпеки під час їзди на електричному мотоциклі, пов'язане зі звуком (дБ) - це фактори, які виділяють Sovacool et al. [34] бути чинниками, що впливають на сприйняття споживачами електромобілів. Грем-Роу та ін. [35] сказав, що термін служби батареї вважається погіршеним. Фактор на макрорівні Інфраструктура зарядної станції-це те, чого не можна уникнути для тих, хто приймає електричні мотоцикли. Наявність зарядки в громадських місцях вважається важливою для підтримки впровадження електромобілів [36]. Доступність заряджання на роботі [15] та можливість заряджання вдома [37] також потрібні споживачам для зарядки акумулятора свого автомобіля. Крупа та ін. [38] сказав, що наявність місць обслуговування для планового технічного обслуговування та пошкодження впливає на прийняття електромобіля. Вона та ін. [15] запропонував деякі державні стимули, які дуже потрібні споживачам у Тяньцзіні, такі як надання субсидій на купівлю електричних мотоциклів, щорічна знижка на подання податків на електромотоцикли та політика знижок на витрати, коли споживачам потрібно заряджати електромотоцикл у громадських місцях [15]. Порядкова логістична регресія Порядкова логістична регресія - один із статистичних методів, що описує взаємозв’язок між залежною змінною з однією або декількома незалежними змінними, де залежна змінна становить більше 2 категорій, а шкала вимірювання - це рівень або порядковий номер [39]. Рівняння 1 є моделлю для порядкової логістичної регресії, а рівняння 2 показує функцію g (x) як логітне рівняння. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 10 () встановивши область фільтрів: Західна Ява, Східна Ява, Джакарта, Центральна Ява, Північна Суматра, Західна Суматра, Джок'якарта, Південний Сулавесі, Південна Суматра та Балі, які охопили 21 628 користувачів. Всього вхідних відповідей було 1443, але лише 1223 відповіді були придатні для обробки даних. Таблиця 2 показує демографічні показники респондентів. Описова статистика Таблиця 3 показує описову статистику кількісних змінних. Серед інших чинників середня ціна знижки, щорічна податкова знижка та субсидії на покупну ціну. Це ілюструє те, що більшість респондентів вважають, що політика, яку надає уряд, змогла заохотити їх прийняти електричні мотоцикли. Що стосується фінансових факторів, то серед інших факторів середня нижча середня вартість закупівлі та вартість акумулятора. Це ілюструє, що ціна покупки електромотоцикла та вартість акумулятора не відповідають бюджету більшості респондентів. Більшість респондентів вважають, що ціна електричного мотоцикла була надто дорогою в порівнянні з ціною звичайного мотоцикла. Вартість заміни акумулятора кожні три роки, що досягає 5 000 000 IDR, також є надто дорогою для більшості респондентів, тому ціна закупівлі та вартість акумулятора є перешкодою для індонезійців у впровадженні електричних мотоциклів. Тривалість роботи акумулятора, потужність та час зарядки мають низькі середні показники в описовій статистиці, але середні показники за цими трьома факторами перевищують 4. Час зарядки, який тривав три години, був надто великим для більшості респондентів. Максимальна швидкість електромотоцикла становить 70 км/год, а трирічний термін служби акумулятора не відповідає потребам респондентів. Це ілюструє, що більшість респондентів вважають, що продуктивність електричних мотоциклів не відповідає їх стандартам. Хоча респонденти не повністю довіряють характеристикам електромотоциклів, EM може задовольнити їх щоденні потреби в мобільності. Більше респондентів поставили більше балів за можливість заряджання у своїх будинках та офісах, ніж у громадських місцях. Тим не менш, бар'єром, який часто виявляється, є те, що потужність електроенергії вдома все ще нижче 1300 ВА, тому респонденти сильно сподіваються, що уряд зможе допомогти забезпечити зарядні пристрої вдома. Доступність оплати в офісі є більш переважною, ніж у громадських місцях, оскільки мобільність респондентів щодня стосується будинків та офісів. Таблиця 4 показує реакцію респондентів на прийняття електричних мотоциклів. Це показує, що 45 626% респондентів мають сильну готовність користуватися електричним мотоциклом. Цей результат показує світле майбутнє для частки ринку електромотоциклів. Таблиця 4 також показує, що майже 55% респондентів не мають сильної бажання користуватися електричним мотоциклом. Цікаві результати цієї описової статистики свідчать про те, що хоча ентузіазм щодо використання електричних мотоциклів все ще потребує стимулювання, суспільне сприйняття електричних мотоциклів добре. Інша причина, яка може виникнути, полягає в тому, що респонденти мають ставлення чекати і побачити впровадження електричного мотоцикла, чи хтось інший користується електричним мотоциклом чи ні. Дані звичайної логістичної регресії обробляються та аналізуються, щоб визначити наміри впровадження електричних мотоциклів в Індонезії, використовуючи порядкову логістичну регресію. Залежною змінною у цьому дослідженні є готовність користуватися електричним мотоциклом (1: категорично не бажає, 2: не бажає, 3: сумнівається, 4: хоче, 5: сильно бажає). Порядок логістичної регресії був обраний як метод у цьому дослідженні, оскільки залежна змінна використовує порядкову шкалу. Дані оброблялися за допомогою програмного забезпечення SPSS 25 з рівнем достовірності 95%. Були проведені мультиколінеарні тести для розрахунку коефіцієнтів дисперсії (VIF) із середнім VIF 1,15–3,693, що означає, що у моделі немає мультиколінеарності. Гіпотеза, що використовується в послідовній логістичній регресії, наведена у таблиці 5. У таблиці 6 наведено часткові результати тестування, які є підставою для відхилення або прийняття гіпотези для порядкової логістичної регресії. Таблиця 2. Демографічні показники респондентів Частота демографічних запитів% Частота демографічних питань% Місце проживання Західна Ява 345 28,2% Заняття Студент 175 14,3% Східна Ява 162 13,2% Державні службовці 88 7,2% Джакарта 192 15,7% Приватні службовці 415 33,9% Центральна Ява 242 19,8% Підприємець 380 31,1% Північна Суматера 74 6,1% Інші 165 13,5% Джок'якарта 61 5,0% Південний Сулавесі 36 2,9% Вік 17-30 655 53,6% Балі 34 2,8% 31-45 486 39,7% Західна Суматера 26 2,1% 46-60 79 6,5% Південь Суматера 51 4,2%> 60 3 0,2% Сімейний стан Неодружений 370 30,3% Останній освітній рівень SMP/SMA/SMK 701 57,3% Одружений 844 69,0% Диплом 127 10,4% Інші 9 0,7% Бакалавр 316 25,8% Стать Чоловік 630 51,5% Майстер 68 5,6 % Жінки 593 48,5% Докторантура 11 0,9% Щомісячний рівень доходу 0 154 12,6% Щомісячний рівень споживання <2 000 000 432 35,3% <2 000 000 226 IDR 18,5% 2 000 000-59 999 999 640 52,3% 2 000 000-5 999 999 550 45% 6 000 000 IDR 9 999 999 121 9,9% IDR 6,000,000-9,999,999 199 16,3% ≥ 10 000 000 IDR 30 2,5% IDR 10,000,000- 19,999,999 71 5,8% ≥ I DR 200000000 23 1,9% Таблиця 3. Описова статистика для змінної середньої мінливості середнього рангу на фінансовому, технологічному та макрорівнювальному рівнях рангу ML7 (диск з витратами на оплату.) 4,4563 1 ML3 (CS на дому) 4,1554 9 ML6 (річний податковий диск) ) 4.4301 2 ML2 (CS на робочих місцях) 4.1055 10 ML5 (заохочення до покупки) 4.4146 3 ML1 (CS у громадських місцях) 4.0965 11 TE4 (безпека) 4.3181 4 TE5 (час автономної роботи) 4.0924 12 FI3 (вартість зарядки) 4.2518 5 TE2 (потужність ) 4.0597 13 TE1 (пробіг) 4.2396 6 TE3 (час зарядки) 4.0303 14 ML4 (місце обслуговування) 4.2142 7 FI1 (вартість закупівлі) 3.8814 15 FI4 (вартість обслуговування) 4.1980 8 FI2 (вартість акумулятора) 3.5045 16 Таблиця 4. Описова статистика для усиновлення Намір 1: категорично не бажаючий 2: не бажаючий 3: сумнів 4: готовий 5: рішуче готовий Бажання використовувати електричний мотоцикл 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Результати логістичного регресійного аналізу для змінних SD1 - SD11, які належать до соціодемографічні чинники показують результати, про які свідчить лише частота обміну соціальні медіа (SD9) та рівень екологічної заклопотаності (SD11) мають значний вплив на наміри електричних мотоциклів в Індонезії. Значущі значення якісної змінної сімейного стану становлять 0,622 для неодружених і 0,801 для одружених. Ці значення не підтверджують гіпотезу 1. Сімейний стан не впливає суттєво на наміри прийняти на озброєння електричний мотоцикл, оскільки значуще значення становить більше 0,05. Значне значення для віку становить 0,147, тому вік не суттєво впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значення оцінки для віку -0,168 не підтримує гіпотезу 2. Негативна ознака означає, що чим вище вік, тим менший намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення якісної змінної, стать, (0,385) не підтримує гіпотезу 3. Стать не має значного впливу на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення для останнього рівня освіти (0,603) не підтверджує гіпотезу 4. Отже, остання освіта не має значного впливу на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Вартість оцінки для останнього рівня освіти 0,036 означає, що позитивний знак означає, що чим вищий рівень освіти, тим вище намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення для якісної змінної професії становило 0,487 для студентів, 0,999 для державних службовців, 0,600 для приватних службовців і 0,480 для підприємців, які не підтримують гіпотезу 5. Професія не суттєво впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМІЗАЦІЇ СИСТЕМ В ПРОМИСЛОВОСТІ - ТОМ. 19 НІ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Утамі та ін. 75 Таблиця 5. Гіпотеза Гіпотеза Соціальна Н1: сімейний стан позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Демо-H2: вік позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. графік H3: стать позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. H4: останній рівень освіти позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H5: Окупація позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. H6: Щомісячний рівень споживання позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H7: щомісячний рівень доходу позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H8: кількість власників мотоциклів позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H9: частота публікацій у соціальних мережах позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. H10: розмір соціальної мережі в Інтернеті позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. H11: Екологічна обізнаність позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Фінансова Н12: закупівельна ціна позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H13: Вартість акумулятора позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. H14: Вартість зарядки позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. H15: Витрати на технічне обслуговування позитивно впливають на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H16: пробіг має позитивний значний вплив на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H17: потужність позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Техно-H18: час зарядки позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. логічний H19: безпека позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. H20: Час роботи від акумулятора позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. H21: наявність інфраструктури зарядних станцій у громадських місцях позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H22: Наявність інфраструктури зарядних станцій на роботі позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. Макрорівень H23: наявність інфраструктури зарядних станцій вдома позитивно впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. H24: наявність місць обслуговування позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H25: Політика стимулювання покупки позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H26: щорічна політика знижок на податки позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. H27: Політика знижок на нарахування вартості позитивно впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. Таблиця 6. Логістична регресія Часткові результати випробувань Змінне значення Змінне значення Знак SD1: одноразовий 0,349 0,622 TE1 0,146 0,069 SD1: одружений 0,173 0,801 TE2 0,167 0,726 SD1: інші 0 TE3 0,240 0,161 SD2 -0,168 0,147 TE4 -0,005 0,013* SD3: чоловіки 0,117 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: жінка 0 ML1 -0,127 0,022* SD5: студенти -0,195 0,487 ML2 0,309 0,000* SD5: цив. порція 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: прив. emp -0,110 0,6 ML4 0,134 0,109 SD5: entrepr 0,147 0,48 ML5 0,301 0,017* SD5: інші 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 0,114 0,124 0,013* 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 0,772% рівень впевненості Значне значення щомісячного рівня споживання (0,069) не підтримує Гіпотезу 6, щомісячний рівень споживання не суттєво впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Оціночне значення для місячного рівня споживання 0,227, позитивний знак означає, що чим вищий рівень місячних витрат, тим вище намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення місячного рівня доходу (0,726) не підтримує гіпотезу 7, щомісячний рівень доходу не суттєво впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Вартість оцінки для місячного рівня доходу становить 0,032, позитивний знак означає, що чим вищий рівень місячного доходу, тим вище намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення кількості власників мотоциклів (0,161) не підтверджує гіпотезу 8, кількість власників мотоциклів не суттєво впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Вартість оцінки рівня володіння мотоциклами становить 0,180, позитивний знак означає, що чим більше мотоциклів у власності, тим вище намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення частоти обміну в соцмережах (0,013) підтверджує гіпотезу 9, частота обміну в соцмережах має значний вплив на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл, оскільки значуще значення менше 0,05. UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМАСІ СИСТЕМА ІНДУСТРІ - ТОМ. 19 НІ. 1 (2020) 70-81 76 Утамі та ін. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Значення оцінки частоти обміну в соцмережах становить 0,111, позитивний знак означає, що чим вища частота надання доступу до когось у соціальних мережах, тим більша ймовірність прийняття електричного мотоцикл. Значне значення розміру соціальної мережі в Інтернеті (0,765) не підтримує Гіпотезу 10, розмір охоплення соціальної мережі не суттєво впливає на наміри взяти на озброєння мотоцикл. Вартість оцінки кількості людей, охоплених у соціальній мережі, становить 0,016, позитивний знак означає, що чим більший розмір мереж соціальних медіа, тим вище намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення рівня екологічної обізнаності (0,022) підтверджує Гіпотезу 11, рівень екологічної заклопотаності має значний вплив на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значення оцінки рівня екологічної обізнаності становить 0,226, позитивний знак означає, що чим вищий рівень екологічної турботи у людини, тим вище намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Результати логістичного регресійного аналізу для змінних FI1 - FI4, які належать до фінансових факторів, показують результати, що закупівельна ціна (FI1) та витрати на технічне обслуговування (FI4) мають значний вплив на наміри електричних мотоциклів в Індонезії. Значне значення закупівельної ціни (0,00) підтверджує гіпотезу 12, ціна закупівлі має значний вплив на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл.Орієнтовна вартість закупівельної вартості становить 0,348, позитивний знак означає, що чим більш прийнятною для когось буде ціна покупки електричного мотоцикла, тим вищий намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення вартості акумулятора (0,355) не підтримує гіпотезу 13, вартість акумулятора не суттєво впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення витрат на зарядку (0,109) не підтримує гіпотезу 14, вартість зарядки не має значного впливу на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Орієнтовна вартість витрат на зарядку становить 0,136, позитивний знак означає, що чим більш прийнятною є вартість зарядки електричного мотоцикла для когось, тим вище намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення витрат на технічне обслуговування (0,017) не підтримує гіпотезу 15, витрати на технічне обслуговування мають значний вплив на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Вартість кошторису витрат на технічне обслуговування становить 0,193, позитивний знак означає, що чим доцільніше для когось вартість обслуговування електричного мотоцикла, тим вище намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Результати логістичного регресійного аналізу для змінних TE1 - TE5, які належать до технологічних факторів, показують результати, що час зарядки акумулятора (TE3) має значний вплив на намір впровадження електричних мотоциклів в Індонезії. Значне значення пробігу (0,107) не підтримує гіпотезу 16, можливість пробігу не має значного впливу на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Оціночна величина максимального пробігу становить 0,146, позитивний знак означає, що чим більше комусь підходить максимальний пробіг електричного мотоцикла, тим вищий намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення незалежної змінної потужності або максимальної швидкості (0,052) не підтримує гіпотезу 17, максимальна швидкість не суттєво впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значення esimate для потужності або максимальної швидкості становить 0,167, позитивний знак означає, що чим більше для людини відповідає максимальна швидкість електричного мотоцикла, тим вище намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення часу зарядки (0,004) підтверджує гіпотезу 18, час зарядки має значний вплив на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Орієнтовне значення часу зарядки становить 0,240, позитивний знак означає, що чим більше комусь відповідає максимальна швидкість електричного мотоцикла, тим вищий намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення безпеки (0,962) не підтримує гіпотезу 19, безпека не впливає істотно на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Оцінка безпеки становить -0,005, негативний знак означає, що чим безпечніше хтось відчуває себе, користуючись електричним мотоциклом, тим менший намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення терміну служби акумулятора (0,424) не підтримує гіпотезу 20, термін служби акумулятора не має істотного впливу на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Оціночний термін служби акумулятора становить 0,068, позитивний знак означає, що чим більш відповідним є термін служби акумуляторної батареї електричного мотоцикла, тим вищий намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Результати логістичного регресійного аналізу для змінних ML1-ML7, які належать до факторів макрорівня, показують результати, що лише доступність нарахування на робочому місці (ML2), наявність тарифів у резиденції (ML3) та політика знижок на витрати на збори (ML7) які мають значний вплив на намір впровадження електричних мотоциклів в Індонезії. Значне значення доступності заряджання у громадських місцях (0,254) не підтримує гіпотезу 21, наявність заряджання у громадських місцях не суттєво впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення доступності заряджання на робочому місці (0,007) підтверджує гіпотезу 22, наявність заряджання на робочому місці має значний вплив на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення доступності зарядки вдома (0,009) підтверджує гіпотезу 22, наявність заряджання вдома має значний вплив на намір взяти на озброєння мотоцикл. Значне значення наявності місць обслуговування (0,181) не підтверджує гіпотезу 24, наявність місць обслуговування не має значного впливу на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення політики стимулювання покупки (0,017) підтверджує гіпотезу 25, політика стимулювання покупки має значний вплив на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення річної політики знижок на податки (0,672) не підтверджує гіпотезу 26, щорічна політика заохочення податкових знижок не має значного впливу на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення політики знижок на тарифи (0,00) підтверджує гіпотезу 27, політика заохочення знижок на вартість нарахування має значний вплив на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. Відповідно до результатів фактора макрорівня, впровадження електричного мотоцикла може бути реалізовано, якщо споживачі готові отримати доступ до зарядних станцій на робочому місці, зарядних станцій у житловому приміщенні та політики знижок на вартість зарядки. Загалом, частота публікацій у соціальних мережах, рівень екологічної обізнаності, закупівельні ціни, витрати на технічне обслуговування, максимальна швидкість електричних мотоциклів, час зарядки акумулятора, наявність інфраструктури зарядних станцій під час роботи, наявність інфраструктури для заряджання вдома, UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМІЗАЦІЇ СИСТЕМ В ПРОМИСЛОВОСТІ - ТОМ. 19 НІ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Утамі та ін. 77 політика стимулювання покупки та політика заохочення знижок на витрати істотно впливають на намір прийняти на озброєння електромобілі. Модель рівняння та функція ймовірності Рівняння 3 є логічним рівнянням для вибору відповіді «категорично не бажає» брати на озброєння електричний мотоцикл.  =  = + 27 1 01 (1 |) кг Y Xn   k Xik (3) Рівняння 4 є логічним рівнянням для вибору відповіді “небажання” брати на озброєння електричний мотоцикл.  =  = + 27 1 02 (2 |) кг Y Xn   k Xik (4) Рівняння 5 є логічним рівнянням для вибору відповіді “сумнів” на використання електричного мотоцикла.  =  = + 27 1 03 (3 |) кг Y Xn   k Xik (5) Рівняння 6 - це логітне рівняння для варіанта відповіді “готові” взяти на озброєння електричний мотоцикл.  =  = + 27 1 04 (4 |) кг Y Xn   k Xik (6) Імовірнісні функції прийняття намірів електричних мотоциклів, показані у рівняннях 7 до рівняння 11. Рівняння 7 є функцією ймовірності для вибору відповіді « категорично не бажає »брати на озброєння електричний мотоцикл. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Рівняння 8 є функцією ймовірності для вибору відповіді, "не бажаючої" прийняти електричний мотоцикл. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Рівняння 9 є функцією ймовірності для вибору відповіді "сумнів" на використання електричного мотоцикла. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Рівняння 10 є функцією ймовірності для вибору відповіді «готовий» взяти на озброєння електричний мотоцикл. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Рівняння 11 є функцією ймовірності для вибору відповіді, що «дуже готовий» взяти на озброєння електричний мотоцикл. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Ймовірність наміру прийняття Рівняння порядкової логістичної регресії застосовано до вибірки відповідей респондентів. У таблиці 8 наведені характеристики та відповіді вибірки. Отже, ймовірність відповісти на кожен критерій залежної змінної обчислюється на основі рівняння 7 - 11. Вибірка респондентів, у якої є відповіді, як показано в таблиці 7, має ймовірність 0,0013 для категоричного небажання користуватися електричним мотоциклом, ймовірність 0,0114 для небажання користуватися електричним мотоциклом, ймовірність 0,1788 для сумнівів у використанні електричного мотоцикла, ймовірність 0,563 для бажання користуватися електричним мотоциклом та ймовірність 0,2455 для сильно бажаючих користуватися електричним мотоциклом. Також було розраховано ймовірність прийняття електричного мотоцикла для 1223 респондентів, і середнє значення ймовірності відповідей на категорично небажання користуватися електричним мотоциклом склало 0,0031, небажання користуватися електричним мотоциклом - 0,0198, сумнів у використанні електричного мотоцикла - 0,1482, готові використовувати електричний мотоцикл становив 0,3410, а рішуче бажаючий використовувати електричний мотоцикл - 0,4880. Якщо сумарна ймовірність бажаючих і сильно бажаючих, то ймовірність прийняття індонезійцями електричних мотоциклів досягає 82,90%. Рекомендації для бізнесу та політиків У порядку послідовного логістичного регресійного аналізу частота публікацій у соціальних мережах є значним фактором, що впливає на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. Важливість соціальних медіа як платформи для громадськості для отримання інформації про електромотоцикли вплине на готовність прийняти на озброєння електромотоцикли. Уряд та підприємці можуть спробувати використати цей ресурс, наприклад, підприємці можуть проводити рекламні акції за допомогою бонусів або подяк споживачам, які придбали електромотоцикли, і поділитися позитивними речами, пов’язаними з електричними мотоциклами, у своїх соціальних мережах. Цей спосіб може стимулювати інших стати новим користувачем електричного мотоцикла. Уряд може спілкуватися або представити електричні мотоцикли публіці через соціальні мережі, щоб мотивувати громадськість перейти від звичайного мотоцикла до електричного мотоцикла. Це дослідження доводить, наскільки значний вплив чинників макрорівня на впровадження електричних мотоциклів в Індонезії. Згідно з послідовним логістичним регресійним аналізом, наявність інфраструктури зарядних станцій на робочому місці, наявність інфраструктури зарядних станцій вдома, політика стимулювання покупки та знижка на вартість зарядки значно впливають на наміри прийняти на озброєння електричний мотоцикл. UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМАСІ СИСТЕМА ІНДУСТРІ - ТОМ. 19 НІ. 1 (2020) 70-81 78 Утамі та ін. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Таблиця 7. Зразки відповідей респондентів Код відповіді Варіабель Значення Сімейний стан Одружений X1b 2 Вік 31-45 X2 2 Стать Чоловік X3a 1 Останній освітній рівень Майстер X4 4 Заняття Приватні працівники X5c 3 Щомісяця рівень споживання Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Щомісячний рівень доходу Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Кількість власників мотоциклів ≥ 2 X8 3 Частота публікацій у соціальних мережах Кілька разів на місяць X9 4 Розмір соціальної мережі в Інтернеті 100-500 осіб X10 2 Екологічна обізнаність 1 X11 1 Харга белі 3 X12 3 Вартість акумулятора 3 X13 3 Вартість зарядки 3 X13 3 Витрати на обслуговування 5 X14 5 Можливість пробігу 4 X15 4 Потужність 5 X16 5 Час зарядки 4 X17 4 Безпека 5 X18 5 Термін служби акумулятора 4 X19 4 Доступність зарядної станції в громадських місцях 4 X20 4 Наявність зарядної станції на роботі 4 X21 4 Наявність зарядної станції вдома 4 X22 4 Наявність місць обслуговування 2 X23 2 Політика стимулювання купівлі 5 X24 5 Щорічна політика знижок на податки 5 X25 5 Політика знижок на витрати на зарядку 5 X26 5 Вартість зарядки 5 X27 5 Витрати на обслуговування 3 X13 3 Пробіг можливості 5 X14 5 Потужність 4 X15 4 Час зарядки 5 X16 5 Більшість респондентів вважають, що наявність інфраструктури зарядних станцій вдома, на робочих місцях та у громадських місцях суттєво впливає на впровадження електричних мотоциклів. Уряд може організувати інфраструктуру зарядних станцій у громадських місцях для підтримки впровадження електричних мотоциклів. Уряд також може співпрацювати з бізнес -сектором для реалізації цього. У формуванні показників на макрорівні це дослідження пропонує кілька варіантів політики стимулювання. Найбільш значною політикою стимулювання згідно з опитуванням є політика стимулювання закупівель та політика стимулювання знижок на витрати, які можуть бути розглянуті урядом для підтримки впровадження електричних мотоциклів в Індонезії. Щодо фінансових факторів, ціна закупівлі має значний вплив на намір придбати електричний мотоцикл. Це причина, чому стимулювання субсидії на купівлю також суттєво впливає на наміри усиновлення. Дешевші витрати на технічне обслуговування електричних мотоциклів, ніж звичайних мотоциклів, істотно впливають на намір впровадження електричних мотоциклів. Тому наявність послуг, які задовольняють потреби споживачів, ще більше стимулюватиме намір прийняти на озброєння електричні мотоцикли, оскільки більшість користувачів не знають компонентів електричних мотоциклів, тому їм потрібні кваліфіковані фахівці, якщо є якісь пошкодження. Продуктивність електричних мотоциклів задовольнила потреби споживачів для забезпечення їх щоденної мобільності. Максимальна швидкість електромотоцикла та час зарядки здатні відповідати стандартам, бажаним споживачам. Однак кращі показники мотоциклів, такі як підвищена безпека, час автономної роботи та подальший пробіг, безумовно, збільшать намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. Окрім збільшення інвестицій у технології, уряд та бізнес також мають покращити систему оцінки безпеки та надійності електромотоциклів для підвищення довіри населення. Для бізнесу підвищення якості та продуктивності є одним із найефективніших способів підвищити ентузіазм споживачів до електромотоциклів. Споживачі, які молодші та мають вищу освіту, можуть стати об’єктом впливу, оскільки вони вже мають більш оптимістичне ставлення та мають широку мережу. Сегментація ринку може бути досягнута шляхом запуску конкретних моделей для цільових споживачів. Крім того, респонденти з вищою екологічною обізнаністю частіше захотіли взяти на озброєння мотоцикли. UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМІЗАЦІЇ СИСТЕМ В ПРОМИСЛОВОСТІ - ТОМ. 19 НІ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Утамі та ін. 79 ВИСНОВКИ Перехід від звичайних мотоциклів до електричних мотоциклів може бути найкращим рішенням для подолання проблеми високого рівня CO2 в Індонезії. Уряд Індонезії також усвідомив і втрутився, встановивши різну політику щодо електромобілів в Індонезії. Але насправді впровадження електромобілів в Індонезії ще на дуже ранній стадії, навіть далеко від цілей, визначених урядом. Навколишнє середовище не підтримує прийняття електричних мотоциклів, таких як відсутність більш детальних правил та відсутність допоміжної інфраструктури, що спричиняє низьке поширення електромобілів в Індонезії. У цьому дослідженні було опитано 1223 респонденти з 10 провінцій, які мали загалом 80% від загального розподілу продажів мотоциклів в Індонезії, щоб дослідити значні фактори, що впливають на наміри впровадження електричних мотоциклів в Індонезії, та з’ясувати ймовірні функції. Хоча більшість респондентів захоплені електричними мотоциклами і хочуть мати електромотоцикл у майбутньому, їх інтерес до впровадження електромотоцикла в наш час відносно низький. Респонденти зараз не хочуть користуватися електричними мотоциклами через різні причини, такі як відсутність інфраструктури та політика. Багато респондентів мають намір чекати і сподіватися на прийняття електричних мотоциклів з фінансовими чинниками, технологічними факторами та макрорівнями, які повинні відповідати вимогам споживачів. Це дослідження доводить, наскільки значна частота обміну в соцмережах, рівень екологічної обізнаності, закупівельні ціни, витрати на технічне обслуговування, максимальна швидкість електричних мотоциклів, час зарядки акумулятора, наявність інфраструктури зарядних станцій на роботі, наявність інфраструктури зарядки вдома, політика заохочення закупівель та політика заохочення знижок - це підтримка впровадження електричних мотоциклів в Індонезії. Уряд повинен підтримувати надання інфраструктури зарядних станцій та розробку політики стимулювання для прискорення впровадження електричних мотоциклів в Індонезії. Виробники повинні враховувати такі технологічні фактори, як пробіг та час автономної роботи, щоб покращити впровадження електричних мотоциклів. Фінансові фактори, такі як закупівельні ціни та витрати на акумулятор, повинні викликати занепокоєння у бізнесу та уряду. Слід максимально використати соціальні мережі, щоб представити спільноті електричний мотоцикл. Громади в молодому віці можуть популяризувати тих, хто вперше приймає, оскільки у них є широка мережа соціальних медіа. Реалізація впровадження електричних мотоциклів в Індонезії вимагає готовності до інфраструктури та витрат, які можуть прийняти споживачі. Це вдалося реалізувати урядові шляхом виконання чітких урядових зобов’язань у кількох країнах, яким вдалося замінити звичайні транспортні засоби. Подальші дослідження будуть зосереджені на пошуку відповідної політики для прискорення впровадження електричних мотоциклів в Індонезії. ЛІТЕРАТУРА [1] Індонезія. Бадан Пусат Статистика; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Онлайн]. Доступно: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Внутрішня статистика розподілу та експорту, 2020. [Онлайн]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Доступ: березень. 20, 2020]. [3] Г. Самосір, Ю. Девара, Б. Флорентіна та Р. Сірегар, «Електромобілі в Індонезії: шлях до сталого транспорту», ​​Solidiance: Звіт про ринок, 2018. [4] В. Сутопо, RW Astuti, А. Пурванто та М. Нізам, “Модель комерціалізації літій-іонних акумуляторів нової технології: Тематичний приклад для розумних електромобілів”, Матеріали Спільної міжнародної конференції з інформаційних та комунікаційних технологій у сільській місцевості та технологій електромобілів, rICT та ICEV -T 2013, 6741511. https://doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] М. Катеначчі, Г. Фіорезе, Е. Вердоліні та В. Бозетті, «Перехід на електрику: експертне опитування щодо майбутнього акумуляторних технологій для електромобілів. Innovation under U невизначеності ”, у Edward Elgar Publishing, 93. Амстердам: Elsevier, 2015. [6] М. Вайс, П. Деккер, А. Моро, Х. Шольц та М. К. Патель,„ Про електрифікацію автомобільного транспорту - огляд екологічних, економічних та соціальних показників електричних двоколісних велосипедів ”, Дослідження транспорту, частина D: Транспорт та довкілля, вип. 41, стор. 348-366, 2015. https://doi.org/10.1016/j.trd.2015.09.007. [7] М. Нізам, „Комплект продуктів 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 та Р. Закарія, “Аналіз ланцюга Маркова для визначення прогнозування частки ринку нових технологій: Тематичне дослідження електричного мотоцикла в Суракарті, Індонезія”, Матеріали конференції AIP, вип. 2217 (1), стор. 030062), 2020. ТОВ «Видавництво AIP». [9] В. Сутопо та Е. А. Кадір, “Індонезійський стандарт літій-іонних акумуляторних елементів ферофосфату для електромобілів”, TELKOMNIKA Індонезійський журнал електротехніки, вип. 15 (2), стор. 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] Б. Рахмаваті, В. Сутопо, Ф. Фахма, М. Нізам, А. Пурванто, Б. Б. Лухенапессі та А. Б. Муліоно, “Проектування рамок для стандартизації та вимог до вимог до системи управління акумуляторами для застосування в електромобілях”, Матеріали - 4 Міжнародна конференція з технології електричних транспортних засобів, с. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] У. Сутопо, М. Нізам, Б. Рахмаваті, дан Ф. Фахма, “Огляд стандартної розробки заряджання електричних транспортних засобів: навчальний випадок в Індонезії”, Матеріали - 2018 5 -а Міжнародна конференція з технології електромобілів, вип. 8628367, стор. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Онлайн]. gaikindo.or.id. [Доступ: березень. 20, 2020]. [13] С. Голденберг, «Індонезія скоротить викиди вуглецю на 29% до 2030 року», The Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМАСІ СИСТЕМА ІНДУСТРІ - ТОМ. 19 НІ. 1 (2020) 70-81 80 Утамі та ін. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang та HA Bekhet, «Моделювання намірів використання електромобілів: емпіричне дослідження в Малайзії», Журнал чистого виробництва, вип. 92, с. 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] З. З. Вона, Q. Сун, Джей Джей Ма та Б. Сі, “Які перешкоди для широкого розповсюдження акумуляторних електромобілів? Огляд суспільного сприйняття в Тяньцзіні, Китай, ”Журнал транспортної політики, вип. 56, с. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] Н. Берклі, Д. Джарвіс та А. Джонс, “Аналіз використання електромобілів з акумуляторами: дослідження бар’єрів серед водіїв у Великобританії”, Дослідження транспорту, частина D: Транспорт та навколишнє середовище, вип. 63, с. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] К. Чжуге та К. Шао, «Дослідження факторів, що впливають на поглинання електромобілів у Пекіні, Китай: статистичні та просторові перспективи», Журнал чистого виробництва, вип. 213, с. 199-216, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] А. Відарджоно, Мультіваріатний аналіз аналітичної терапії для програми SPSS, AMOS та SMARTPLS (2 -е видання). Джок'якарта: UPP STIM YKPN, 2015. [19] Т. Лаукканен, “Ухвалення споживачів проти прийняття рішень про відмову у, здавалося б, подібних інноваціях у сфері послуг: Випадок Інтернету та мобільного банкінгу”, Журнал бізнес -досліджень, вип. 69 (7), стор. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] В. Вассер та Р. Кемп, «Прийняття PV у Нідерландах: статистичний аналіз факторів прийняття», Огляди відновлюваних джерел та сталої енергії, вип. 41, стор. 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] Депутат Ганьон, Е. Орруньо, Дж. Асуа, А. Б. Абдельєліл та Дж. Емпаранса, “Використання модифікованої моделі прийняття технологій для оцінки прийняття нової системи телемоніторингу медичними працівниками”, “Телемедицина та електронне здоров’я”, вип. 18 (1), стор. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer, and P. Abrahamsson, “Опитування, присвячене основним технічним бар’єрам, що впливають на прийняття рішення про впровадження хмарних сервісів”, Journal of Systems and Software, vol. 103, с. 167–181, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto, and W. Sutopo, “Аналіз сприйняття споживачами автомобілів на електромобілях в Індонезії”, Матеріали конференції AIP (т. 2217, № 1, стор. 030058), 2020. ТОВ «AIP Publishing LLC» [24] ] Юніарістанто, ДЕП Вікаксана, В. Сутопо та М. Нізам, “Запропонована комерціалізація технології бізнес -процесів: приклад інкубації технологій електромобілів”, Матеріали 2014 р. Міжнародної конференції з електротехніки та комп’ютерних наук, ICEECS, 7045257, pp. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] М. А. Буджанг, Н. Саат і Т. М. Бакар, "Вказівки щодо розміру вибірки для логістичної регресії з результатів обсерваційних досліджень з великою кількістю населення: наголос на точності між статистичними даними та параметрами на основі клінічних даних реального життя", Малайзійський журнал медичні науки: MJMS, вип. 25 (4), стор. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] Е. Раджаб та А. Джам’ан, “Методологія пенелітіанського біснісу”, Макасар: Lembaga Perpustakaan і Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] Т. Еккаріус та CC Lu, “Двоколісні двигуни на базі стійкої мобільності: Огляд прийняття споживачами електричних мотоциклів ”, Міжнародний журнал сталого транспорту, вип. 15 (3), стор. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] С. Хабіч-Собіегалла, Г. Костка та Н. Анзінгер, “Наміри покупки електромобілів для громадян Китаю, Росії та Бразилії: міжнародне порівняльне дослідження”, Журнал чистого виробництва, вип. 205, стор. 188-200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] В. Сірчула, С. Баккер, К. Маат та Б. Ван Ві, “Вплив фінансових стимулів та інших соціально-економічних факторів на впровадження електромобілів”, Енергетична політика, вип. 68, с. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] Р. М. Краузе, С. Р. Карлі, Б. В. Лейн і Дж. Д. Грем, “Сприйняття та реальність: суспільне знання про електричні транспортні засоби, що підключаються, у 21 місті США”, Енергетична політика, вип. 63, с. 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] Д. Браун, М. О'Махоні та Б. Колфілд, “Як слід класифікувати бар’єри для альтернативних видів палива та транспортних засобів та оцінювати потенційну політику щодо просування інноваційних технологій?”, Журнал чистого виробництва, вип. 35, с. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] О. Егбю та С. Лонг, “Бар’єри для широкого впровадження електромобілів: аналіз ставлення та сприйняття споживачів”, Журнал енергетичної політики, вип. 48, с. 717– 729, 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Чжан, К. Ван, Ю. Хао, Дж. Л. Фан та Ю. М. Вей, “Вплив державної політики на переваги НЕВ: докази з Китаю”, Енергетична політика, вип. 61, с. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool та RF Hirsh, “Поза акумуляторами: вивчення переваг та бар’єрів для перехідних гібридних електромобілів (PHEV) та переходу від автомобіля до мережі (V2G)”, Енергетична політика, вип. 37, с. 1095–1103, 2009. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.10.005. [35] Е. Грем-Роу, Б. Гарднер, Ч. Абрагам, С. Скіппон, Х. Дітмар, Р. Хатчінс та Дж. Стеннард, «Основні споживачі, які їздять на електричних автомобілях із електричним підключенням та з плагінами: якісний аналіз відповідей та оцінок ”, Пер. Res. Частина А: Практика політики, вип. 46, с. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] А. Ф. Дженсен, Е. Черчі та С. Л. Мабіт, “Основні споживачі, які їздять на електричних автомобілях із електричними батареями та плагінними гібридними електромобілями: якісний аналіз відповідей та оцінок”, Пер. Res. Частина D: Трансп. Навколишнє середовище, вип. 25, с. 24–32, 2013. [Онлайн]. Доступно: ScienceDirect. [37] Н. Д. Каперелло та К. С. Курані, “Історії домогосподарств про їхні зустрічі з гібридним електромобілем з плагінами”, Навколишнє середовище. Поведінка, вип. 44, с. 493–508, 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju та CE Warrender, “Історії домогосподарств про їх зустрічі з гібридним електромобілем з плагінами”, Аналіз опитування споживачів UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМІЗАЦІЇ СИСТЕМ В ПРОМИСЛОВОСТІ - ТОМ. 19 НІ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Утамі та ін. 81 гібридний електромобіль, що підключається. Трансп. Res. Частина А: Практика політики, вип. 64, с. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] Д. В. Хосмер та С. Лемешоу, «Прикладна логістична регресія. Друге видання », Нью -Йорк: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. НОМЕНКЛАТУРА j залежні категорії змінних (j = 1, 2, 3, 4, 5) k незалежні категорії змінних (k = 1, 2, 3,…, m) i якісні незалежні категорії змінних n порядок респондентів β0j перехоплюють кожну відповідь залежних змінна Xk кількісна незалежна змінна Xik кількісна незалежна змінна Y залежна змінна Pj (Xn) можливість для кожної категорії незалежних змінних для кожного респондента АВТОРСЬКА БІОГРАФІЯ Марта Відхі Дела Утамі Марта Відхі Дела Утамі є студенткою бакалавра факультету промислового машинобудування Університету Себелас Марет. Вона належить до Лабораторії логістики та бізнес -систем. Її наукові інтереси - логістика та управління ланцюгами поставок та дослідження ринку. Вона опублікувала свою першу публікацію про аналіз сприйняття споживачами електромобіля в Індонезії у 2019 році. Юніарістанто Юніарістанто - викладач та дослідник кафедри промислового машинобудування Університету Себелас Марет. Його наукові інтереси - ланцюжок поставок, імітаційне моделювання, вимірювання продуктивності та комерціалізація технологій. У нього є публікації, які індексуються за допомогою Scopus, 41 стаття з 4 H-індексом. Його електронна адреса: yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Вахюді Сутопо Вахюді Сутопо, має професійний ступінь інженера (Ir) за програмою навчання професійного інженера - Universitas Sebelas Maret (UNS) у 2019 році. Він отримав ступінь доктора в галузі промислового машинобудування та менеджменту в Інституті технологій Бандунга (ITB) у 2011 р., Магістр наук з менеджменту в Університеті Індонезії в 2004 р. Та бакалавр інженерно -технічного факультету в ІТБ у 1999 р. Його наукові інтереси - ланцюжок поставок, економіка машинобудування та аналіз витрат, а також комерціалізація технологій. Він отримав понад 30 наукових грантів. У нього є публікації, індексовані Scopus, 117 статей із 7-індексом H. Його електронна адреса: wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Результати логістичного регресійного аналізу для змінних TE1 - TE5, які належать до технологічних факторів, показують результати, що час зарядки акумулятора (TE3) має значний вплив на намір впровадження електричних мотоциклів в Індонезії. Значне значення пробігу (0,107) не підтримує гіпотезу 16, можливість пробігу не має значного впливу на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Оціночна величина максимального пробігу становить 0,146, позитивний знак означає, що чим більше комусь підходить максимальний пробіг електричного мотоцикла, тим вищий намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення незалежної змінної потужності або максимальної швидкості (0,052) не підтримує гіпотезу 17, максимальна швидкість не суттєво впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значення esimate для потужності або максимальної швидкості становить 0,167, позитивний знак означає, що чим більше для людини відповідає максимальна швидкість електричного мотоцикла, тим вище намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення часу зарядки (0,004) підтверджує гіпотезу 18, час зарядки має значний вплив на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Орієнтовне значення часу зарядки становить 0,240, позитивний знак означає, що чим більше комусь відповідає максимальна швидкість електричного мотоцикла, тим вищий намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення безпеки (0,962) не підтримує гіпотезу 19, безпека не впливає істотно на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Оцінка безпеки становить -0,005, негативний знак означає, що чим безпечніше хтось відчуває себе, користуючись електричним мотоциклом, тим менший намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення терміну служби акумулятора (0,424) не підтримує гіпотезу 20, термін служби акумулятора не має істотного впливу на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Оціночний термін служби акумулятора становить 0,068, позитивний знак означає, що чим більш відповідним є термін служби акумуляторної батареї електричного мотоцикла, тим вищий намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Результати логістичного регресійного аналізу для змінних ML1-ML7, які належать до факторів макрорівня, показують результати, що лише доступність нарахування на робочому місці (ML2), наявність тарифів у резиденції (ML3) та політика знижок на витрати на збори (ML7) які мають значний вплив на намір впровадження електричних мотоциклів в Індонезії. Значне значення доступності заряджання у громадських місцях (0,254) не підтримує гіпотезу 21, наявність заряджання у громадських місцях не суттєво впливає на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення доступності заряджання на робочому місці (0,007) підтверджує гіпотезу 22, наявність заряджання на робочому місці має значний вплив на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення доступності зарядки вдома (0,009) підтверджує гіпотезу 22, наявність заряджання вдома має значний вплив на намір взяти на озброєння мотоцикл. Значне значення наявності місць обслуговування (0,181) не підтверджує гіпотезу 24, наявність місць обслуговування не має значного впливу на намір взяти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення політики стимулювання покупки (0,017) підтверджує гіпотезу 25, політика стимулювання покупки має значний вплив на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення річної політики знижок на податки (0,672) не підтверджує гіпотезу 26, щорічна політика заохочення податкових знижок не має значного впливу на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. Значне значення політики знижок на тарифи (0,00) підтверджує гіпотезу 27, політика заохочення знижок на вартість нарахування має значний вплив на намір прийняти на озброєння електричний мотоцикл. Відповідно до результатів фактора макрорівня, впровадження електричного мотоцикла може бути реалізовано, якщо споживачі готові отримати доступ до зарядних станцій на робочому місці, зарядних станцій у житловому приміщенні та політики знижок на вартість зарядки. Загалом, частота публікацій у соціальних мережах, рівень екологічної обізнаності, закупівельні ціни, витрати на технічне обслуговування, максимальна швидкість електричних мотоциклів, час зарядки акумулятора, наявність інфраструктури зарядних станцій під час роботи, наявність інфраструктури для заряджання вдома, UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОПТИМІЗАЦІЇ СИСТЕМ В ПРОМИСЛОВОСТІ - ТОМ. 19 НІ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Утамі та ін. 77 політика стимулювання покупки та політика заохочення знижок на витрати істотно впливають на намір прийняти на озброєння електромобілі. Модель рівняння та функція ймовірності Рівняння 3 є логічним рівнянням для вибору відповіді «категорично не бажає» брати на озброєння електричний мотоцикл.  =  = + 27 1 01 (1 |) кг Y Xn   k Xik (3) Рівняння 4 є логічним рівнянням для вибору відповіді “небажання” брати на озброєння електричний мотоцикл.  =  = + 27 1 02 (2 |) кг Y Xn   k Xik (4) Рівняння 5 є логічним рівнянням для вибору відповіді “сумнів” на використання електричного мотоцикла.  =  = + 27 1 03 (3 |) кг Y Xn   k Xik (5) Рівняння 6 - це логітне рівняння для варіанта відповіді “готові” взяти на озброєння електричний мотоцикл.  =  = + 27 1 04 (4 |) кг Y Xn   k Xik (6) Імовірнісні функції прийняття намірів електричних мотоциклів, показані у рівняннях 7 до рівняння 11. Рівняння 7 є функцією ймовірності для вибору відповіді « категорично не бажає »брати на озброєння електричний мотоцикл. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Рівняння 8 є функцією ймовірності для вибору відповіді, "не бажаючої" прийняти електричний мотоцикл. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Рівняння 9 є функцією ймовірності для вибору відповіді "сумнів" на використання електричного мотоцикла. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = = 