Indonézia kormánya 2,2 millió darab kétkerekű elektromos jármű és 2200 egység négykerekű elektromos jármű elfogadását célozta meg 2025-ben az Indonéz Köztársaság 2017. évi 22. számú, a Nemzeti Energia Általános Tervről szóló elnöki rendelete révén. 2019 -ben az indonéz kormány 2019 -ben kiadta az 55. számú elnöki rendeletet az akkumulátoros elektromos járművek közúti szállítási programjának felgyorsításáról. 2018-ban a kétkerekű elektromos járművek elfogadása csak a kormány 2025-re kitűzött céljának 0,14% -át érte el. Ezért az elektromos motorkerékpár-technológia (EM) bevezetésének számos tényezőt kell figyelembe vennie sikeresnek. Ez a kutatás egy nem viselkedéses elektromos járművek elfogadási szándék modelljét dolgozza ki. A tényezők közé tartozik a szociodemográfiai, pénzügyi, technológiai és makroszintű. Az online felmérésben 1223 válaszadó vett részt. Logisztikai regressziót használnak az EM indonéziai elfogadásának szándékának funkciójának és valószínűségi értékének meghatározására. A megosztás gyakorisága a közösségi médiában, a környezettudatosság szintje, a beszerzési árak, a karbantartási költségek, a maximális sebesség, az akkumulátor töltési ideje, a töltőállomás infrastruktúrájának rendelkezésre állása a munkahelyen, az otthoni energiaalapú töltési infrastruktúra rendelkezésre állása, a vásárlást ösztönző irányelvek és a díjköltség -kedvezmény az ösztönző politikák jelentősen befolyásolják az elektromos járművek elfogadásának szándékát. Ebből is látszik, hogy az indonézek elektromos motorkerékpárok alkalmazásának lehetősége eléri a 82,90%-ot. Az elektromos motorkerékpárok Indonéziában történő bevezetésének megvalósításához infrastruktúra -készségre és a fogyasztók által elfogadható költségekre van szükség. Végül, a kutatás eredményei néhány javaslatot tesznek a kormánynak és a vállalkozásoknak, hogy gyorsítsák fel az elektromos motorkerékpárok alkalmazását Indonéziában.

BEVEZETÉS

Az indonéziai gazdasági szektor (szállítás, villamosenergia -termelés és háztartások) többnyire fosszilis tüzelőanyagokat használ. A fosszilis tüzelőanyagoktól való nagy függőség negatív hatásai közé tartozik az üzemanyag -támogatások megnövelt elosztása, az energia -fenntarthatósági problémák és a magas CO2 -kibocsátás. A közlekedés jelentős ágazat, amely a fosszilis tüzelőanyaggal működő járművek számos felhasználása miatt hozzájárul a magas CO2 -szinthez a levegőben. Ez a kutatás a motorkerékpárokra összpontosít, mivel Indonéziában, mint fejlődő országban több motorkerékpár van, mint autó. A motorkerékpárok száma Indonéziában 2018 -ban elérte a 120 101 047 darabot [1], a motorkerékpár -eladások pedig 6 487 460 darabot értek el 2019 -ben [2]. A szállítási ágazat alternatív energiaforrásokra való áttérése csökkentheti a magas CO2 -szintet. A reális megoldás erre a problémára az, ha zöld logisztikát valósítanak meg az elektromos járművek Indonéziában való elterjedése révén, például hibrid elektromos járművek, plug-in hibrid elektromos járművek és akkumulátoros elektromos járművek [3]. Az elektromos járműtechnológiai innováció és az akkumulátortechnológiai innováció környezetbarát, energiahatékony és alacsonyabb üzemeltetési és karbantartási költségeket nyújtó szállítási megoldásokat nyújthat [4]. A világ országai sokat vitatják az elektromos járműveket. A globális elektromos jármű-üzletágban jelentős növekedést értek el a kétkerekű elektromos motorkerékpárok eladásai, amelyek 2016-tól 2017-ig elérték az 58% -ot, azaz körülbelül 1,2 millió darabot. Ez az értékesítési növekedés azt jelzi, hogy a világ országai jól reagálnak az elektromos motorkerékpár-technológia, hogy egy napon az elektromos motorkerékpárok várhatóan felváltják a fosszilis tüzelésű járműveket. A kutatási objektum az elektromos motorkerékpár (EM), amely az elektromos motorkerékpár új tervezéséből (NDEM) és az átalakított elektromos motorkerékpárból (CEM) áll. Az első típus, a New Design of Electric Motorcycle (NDEM) egy olyan jármű, amelyet a vállalat tervezett, és amely elektromos technológiát használ a működéséhez. A világ néhány országa, például Ausztrália, Németország, Anglia, Franciaország, Japán, Tajvan, Dél-Korea és Kína már használt elektromos motorkerékpárokat a fosszilis tüzelőanyaggal működő motorkerékpáros járművek helyettesítő termékeként [5]. Az elektromos motorkerékpárok egyik márkája a Zero Motorcycle, amely sport elektromos motorkerékpárokat gyárt [6]. PT. A Gesits Technologies Indo kétkerekű elektromos motorkerékpárokat is gyártott Gesits márkanév alatt. A második típus a CEM. Az átalakított elektromos motorkerékpár egy olajtüzelésű motorkerékpár, ahol a motort és a motor alkatrészeit energiaforrásként Lítium-ferrofoszfát (LFP) akkumulátorokkal cserélték ki. Bár sok országban gyártanak elektromos motorkerékpárt, senki sem teremtette meg a járművet átalakítási technikákkal. Az átalakítás kétkerekű motorkerékpáron hajtható végre, amelyet a felhasználók már nem használnak. Az Universitas Sebelas Maret úttörő a CEM gyártásában, és technikailag bizonyítja, hogy a lítium-ion akkumulátorok helyettesíthetik a hagyományos motorkerékpárok fosszilis üzemanyag-energiaforrásait. A CEM LFP technológiát használ, ez az akkumulátor nem robban fel rövidzárlat esetén. Ezenkívül az LFP akkumulátor hosszú élettartama, akár 3000 használati ciklus, és hosszabb, mint a jelenlegi kereskedelmi EM akkumulátorok (például a lítium-ion akkumulátor és a LiPo akkumulátor). A CEM 55 km/óra sebességgel képes haladni, és maximális sebessége akár 70 km/óra is lehet [7]. Jodinesa és mtsai. [8] megvizsgálta az átalakítható elektromos motorkerékpárok piaci részesedését Surakartában, Indonéziában, és azt eredményezte, hogy a Surakarta lakói pozitívan reagáltak a CEM -re. A fenti magyarázatból látható, hogy az elektromos motorkerékpárok lehetősége óriási. Számos tanulmány készült az elektromos járművekre és akkumulátorokra vonatkozó szabványokról, például Sutopo et al. [9], az akkumulátorkezelő rendszer szabványa, Rahmawatie et al. [10], valamint az elektromos járművek töltési szabványait Sutopo és mtsai. [11]. Az elektromos járművek lassú bevezetése Indonéziában arra késztette a kormányt, hogy tegyen közzé néhány, az autóipar fejlesztésére vonatkozó politikát, és azt tervezte, hogy 2025 -ben 2,1 millió elektromos motorkerékpár és 2200 elektromos autó bevezetését célozza meg. Indonéziát is megcélozta, hogy 2200 elektromos vagy hibrid autót tudjon gyártani, amelyek szerepelnek az Indonéz Köztársaság 2017. évi 22. számú elnöki rendeletében a nemzeti energiatervről. Ezt a szabályozást számos ország alkalmazta, például Franciaország, Anglia, Norvégia és India. Az Energetikai és Ásványi Erőforrások Minisztériuma azt a célt tűzte ki, hogy 2040-től tilos a belső égésű motoros járművek (ICEV) értékesítése, és felkérik a lakosságot, hogy használjon elektromos járműveket [12]. 2019-ben Indonézia kormánya kiadta a 2019. évi 55. számú elnöki rendeletet az akkumulátoros elektromos gépjárművek közúti szállítási programjának felgyorsításáról. Ez az erőfeszítés egy lépés két probléma leküzdésére, nevezetesen a fűtőolaj -tartalékok kimerülésére és a légszennyezésre. A légszennyezést illetően Indonézia kötelezettséget vállalt arra, hogy a 2015-ös párizsi klímaváltozási konferencia eredményeként 2030-ra 29% -kal csökkenti a szén-dioxid-kibocsátást. 2018-ban a kétkerekű elektromos járművek elterjedtsége csak a kormány célkitűzésének 0,14% -át érte el. 2025 -ben, míg a négykerekű villamos energia elérte a 45%-ot. 2017 decemberében országszerte legalább több mint 1300 nyilvános elektromos töltőállomás volt elérhető 24 városban, amelyek 71% -a (924 újratöltőállomás) DKI Jakartában található [13]. Sok ország kutatott az elektromos járművek bevezetésével kapcsolatban, de Indonéziában korábban nem végeztek nemzeti szintű kutatást. Egyes országokban sokféle kutatást végeztek, amelyek tanulmányokat végeztek az új technológiák bevezetéséről több módszer alkalmazásával, például több lineáris regresszióval, hogy megismerjék az elektromos járművek használatának szándékát Malajziában [14], Strukturális egyenletmodellezést (SEM), hogy megismerjék az elfogadást az akkumulátoros elektromos járművek korlátairól Tianjinben, Kínában [15], feltáró faktorelemzésről és többváltozós regressziós modellről, hogy megismerjék az Egyesült Királyságban az elektromos járművek vezetői közötti akadályokat [16], és a logisztikai regresszióról, hogy megismerjék az elektromos járművek használatát befolyásoló tényezőket Peking, Kína [17]. A kutatás célja az elektromos motorkerékpárok bevezetési modelljének kifejlesztése Indonéziában, az elektromos motorkerékpárok Indonéziában történő bevezetésének szándékát befolyásoló tényezők felkutatása, valamint az elektromos motorkerékpárok indonéziai bevezetésének funkciói. A tényezők modellezése fontos annak kiderítéséhez, hogy mely tényezők befolyásolják az elektromos motorkerékpárok Indonéziában történő bevezetésének szándékát. Ezek a befolyásoló tényezők referenciaként használhatók az elektromos motorkerékpárok elterjedésének felgyorsítását célzó megfelelő politikák kialakításához. Ezek a jelentős tényezők az indonéziai potenciális elektromos motorkerékpár -felhasználók által kívánt ideális körülményekről alkotnak képet. Indonézia egyes minisztériumai, amelyek az elektromos járművekre vonatkozó politikák kialakításával kapcsolatosak, az Ipari Minisztérium, amely a gépjárműadó -szabályokkal foglalkozik a kibocsátásai alapján, amelyek közvetlenül az elektromos járművek gyártóival foglalkoznak, a Közlekedési Minisztérium pedig elvégzi az elektromos járművek megvalósíthatósági vizsgálatát. kövezze le az autópályát, például akkumulátor -teszteket és így tovább, valamint az Energetikai és Ásványi Erőforrások Minisztériuma, amely felelős az elektromos járművek töltőállomásának tarifáinak megfogalmazásáért az elektromos járművek töltőüzleteinek infrastruktúrájához. Az elektromos járművek innovációja szintén ösztönzi az új üzleti egységek születését az ellátási láncban, beleértve a műszaki vállalkozókat és az induló vállalkozásokat az elektromos járműtermékek / szolgáltatások és származékaik fejlesztőitől, beszállítóitól, gyártóitól és forgalmazóitól a piacra [24]. Az elektromos motorkerékpárokkal foglalkozó vállalkozók szintén fejleszthetik a technológiát és a marketinget, ha figyelembe veszik ezeket a jelentős tényezőket annak érdekében, hogy támogassák az elektromos motorkerékpárok megvalósítását a hagyományos motorkerékpárok helyett Indonéziában. Rendszeres logisztikai regresszió, amelyet az elektromos motorkerékpárok Indonéziában történő bevezetésének szándékának funkciójának és valószínűségi értékének megszerzésére használnak az SPSS 25 szoftver használatával. A logisztikus regresszió vagy a logit regresszió egy módszer a prediktív modellek készítésére. A logisztikus regresszió a statisztikákban egy esemény bekövetkezésének valószínűségének előrejelzésére szolgál a logit görbe logisztikai függvényében szereplő adatok egyeztetésével. Ez a módszer a binomiális regresszió általános lineáris modellje [18]. A logisztikai regressziót arra használták, hogy megjósolják az internetes és mobilbanki elfogadás elfogadását [19], megjósolják a fotóvoltaikus technológia elfogadását Hollandiában [20], előrejelzik a távfelügyeleti rendszer technológiájának elfogadását az egészségügyben [21], és kiküszöböli azokat a technikai akadályokat, amelyek befolyásolják a felhőszolgáltatások elfogadásáról szóló döntést [22]. Utami és mtsai. [23], aki korábban kutatásokat végzett az elektromos járművek fogyasztói felfogásával kapcsolatban Surakartában, megállapította, hogy a vásárlási árak, modellek, a jármű teljesítménye és az infrastruktúra -készség jelentik a legnagyobb akadályt az elektromos járműveket elfogadók számára. MÓDSZER A kutatás során gyűjtött adatok elsődleges adatok, amelyeket online felmérések során szereztek, hogy megtudják azokat a lehetőségeket és tényezőket, amelyek befolyásolják az elektromos motorkerékpárok Indonéziában történő bevezetésének szándékát. Kérdőív és felmérés Az online felmérést Indonézia nyolc tartományában 1223 válaszadónak küldték ki, hogy megvizsgálják azokat a tényezőket, amelyek befolyásolják az elektromos motorkerékpárok Indonéziában történő bevezetésének szándékát. Ezeknek a kiválasztott tartományoknak volt a motorkerékpár -értékesítésének több mint 80% -a Indonéziában [2]: Nyugat -Jáva, Kelet -Jáva, Jakarta, Közép -Jáva, Észak -Szumátra, Nyugat -Szumátra, Yogyakarta, Dél -Sulawesi, Dél -Szumátra és Bali. A feltárt tényezőket az 1. táblázat tartalmazza. Az elektromos motorkerékpárokkal kapcsolatos általános ismereteket a kérdőív elején videó segítségével adtuk meg a félreértések elkerülése érdekében. A kérdőívet öt részre osztottuk: szűrési, szociodemográfiai, pénzügyi, technológiai és makroszintű részekre. A kérdőívet az 1 -től 5 -ig terjedő Likert -skálán mutatták be, ahol 1 határozottan nem, 2 nem, 3 kétség, 4 egyetért és 5 határozottan egyetért. A minimális minta méretének meghatározása [25] -re vonatkozik, és kijelentette, hogy a nagy populációméretű, logisztikai regressziós megfigyelési vizsgálatokhoz legalább 500 minta szükséges a paramétereket ábrázoló statisztikák megszerzéséhez. A csoportos mintavételt vagy a területmintavételt arányokkal használják ebben a kutatásban, mert Indonéziában a motorkerékpár -használók népessége nagyon nagy. Ezenkívül célzott mintavétellel határozzák meg a mintákat bizonyos kritériumok alapján [26]. Az online felméréseket a Facebook hirdetéseken keresztül végezzük. A jogosult válaszadók a ≥ 17 éves, SIM-kártyával rendelkezők, akik a motorkerékpár cseréjéről vagy vásárlásáról döntenek, és az 1. táblázat egyik tartományában laknak. Elméleti keret She et al. [15] és Habich-Sobiegalla et al. [28] kereteket használt az elektromos járművek fogyasztók általi elfogadását elősegítő vagy akadályozó tényezők szisztematikus kategorizálásához. Ezeket a kereteket úgy módosítottuk, hogy az elektromos motorkerékpárok fogyasztói elfogadásáról szóló elektromos motorkerékpár -irodalom elemzése alapján módosítottuk. Az 1. táblázatban ábrázoltuk. 1. táblázat. A tényezők és attribútumok magyarázata és hivatkozása SD1 Családi állapot [27], [28] SD2 Életkor SD3 Nem SD4 Utolsó végzettség SD5 Foglalkozás Szociodemográfiai SD6 Havi fogyasztási szint SD7 Havi jövedelmi szint SD8 Motorkerékpár -tulajdonosok száma SD9 A megosztás gyakorisága a közösségi médiában SD10 Az online közösségi hálózat mérete SD11 Környezeti tudatosság Pénzügyi FI1 Vételár [29] FI2 Akkumulátor költsége [30] FI3 Töltési költség [31] FI4 Karbantartási költségek [32] Technológiai TE1 Kilométerképesség [33] TE2 Teljesítmény [33] TE3 Töltési idő [33] TE4 Biztonság [34] TE5 Akkumulátor élettartama [35] Makroszintű ML1 töltőállomás elérhetősége nyilvános helyeken [36] ML2 töltőállomás elérhetősége a munkahelyen [15] ML3 töltőállomás elérhetősége otthon [37] ML4 szervizhelyek elérhetősége [38] ML5 vásárlási ösztönzési politika [15] ML6 éves adókedvezmény -politika [15] ML7 Töltési költségkedvezmény -politika [15] Az örökbefogadási szándék IP Használati szándék [15] Szociodemográfiai tényező A szociodemográfiai tényező személyes tényezők, amelyek befolyásolják az egyén döntési döntéshozatali magatartását. Eccarius és mtsai. [28] az örökbefogadási modelljükön kijelentették, hogy az életkor, a nem, a családi állapot, az iskolai végzettség, a jövedelem, a foglalkozás és a jármű tulajdonjoga fontos tényezők, amelyek befolyásolják az elektromos járművek elfogadását. HabichSoebigalla és munkatársai kiemelik a szociális hálózatok olyan tényezőit, mint a motorkerékpárok tulajdonának száma, a közösségi médiában való megosztás gyakorisága és az online közösségi hálózat mérete az elektromos járművek elfogadásának befolyásoló tényezői [28]. Eccarius és mtsai. [27] és HabichSobiegalla et al. [28] a környezettudatosság is társadalmi -demográfiai tényezőkhöz tartozik. A pénzügyi tényező beszerzési ára az elektromos motorkerékpár eredeti ára, vásárlási támogatás nélkül. Sierzchula és mtsai. [29] azt mondta, hogy az elektromos járművek magas vételára a legnagyobb akkumulátorkapacitás miatt következik be. Az akkumulátor költsége az akkumulátor cseréjének költsége, ha a régi akkumulátor élettartama lejár. Krause és mtsai. azt kutatta, hogy az akkumulátor költsége pénzügyi akadályt jelent ahhoz, hogy valaki elektromos járművet fogadjon el [30]. A töltési költség az elektromos motorkerékpár meghajtásához szükséges villamos energia költsége a benzin költségeihez képest [31]. A karbantartási költségek az elektromos motorkerékpárok szokásos karbantartási költségei, nem pedig az elektromos járművek alkalmazását befolyásoló balesetek miatti javítások [32]. A technológiai tényező megtett út a legtávolabbi távolság az elektromos motorkerékpár akkumulátorának teljes feltöltése után. Zhang és mtsai. [33] azt mondta, hogy a jármű teljesítménye az elektromos járművek fogyasztói értékelésére vonatkozik, beleértve a futásteljesítményt, a teljesítményt, a töltési időt, a biztonságot és az akkumulátor élettartamát. A teljesítmény az elektromos motorkerékpár maximális sebessége. A töltési idő az elektromos motorkerékpár teljes feltöltésének ideje. Sovacool és mtsai kiemelik a biztonsággal kapcsolatos érzést, amikor elektromos motorkerékpárt vezetnek (dB). [34] olyan tényezők, amelyek befolyásolják az elektromos járművek fogyasztói megítélését. Graham-Rowe és mtsai. [35] azt mondta, hogy az akkumulátor élettartama lecsökkent. Makroszintű tényező A töltőállomások elérhetőségének infrastruktúrája nem kerülhető el az elektromos motorkerékpárok számára. A nyilvános helyeken a töltés elérhetőségét fontosnak tartják az elektromos járművek elfogadásának támogatása érdekében [36]. A töltés rendelkezésre állása a munkahelyen [15] és a töltés elérhetősége otthon [37] is szükséges a fogyasztók számára, hogy feltölthessék járművük akkumulátorát. Krupa és mtsai. [38] azt mondta, hogy a rendszeres karbantartáshoz és károkhoz szükséges szervizhelyek elérhetősége befolyásolja az elektromos járművek alkalmazását. Ő és mtsai. [15] javasolta néhány olyan állami ösztönzőt, amelyekre a tianjini fogyasztók nagyon vágynak, mint például támogatások nyújtása elektromos motorkerékpárok vásárlásához, éves adókedvezmény az elektromos motorkerékpárokhoz, valamint díjszabási politika, amikor a fogyasztóknak nyilvános helyeken kell elektromos motorkerékpárt tölteniük [15]. Rendszeres logisztikai regresszió Az ordinális logisztikus regresszió az egyik statisztikai módszer, amely leírja a függő változó egy vagy több független változóval való kapcsolatát, ahol a függő változó több mint 2 kategória, és a mérési skála szint vagy ordinális [39]. Az 1. egyenlet az ordinális logisztikai regresszió modellje, a 2. egyenlet pedig a g (x) függvényt mutatja logit egyenletként. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) EREDMÉNYEK ÉS VITÁS szűrőterület beállításával: Nyugat -Jáva, Kelet -Jáva, Jakarta, Közép -Jáva, Észak -Szumátra, Nyugat -Szumátra, Yogyakarta, Dél -Sulawesi, Dél -Szumátra és Bali, amely 21 628 felhasználót ért el. Az összes beérkező válasz 1443 válasz volt, de csak 1223 válasz alkalmas adatfeldolgozásra. A 2. táblázat a válaszadók demográfiai adatait mutatja. Leíró statisztika A 3. táblázat bemutatja a mennyiségi változók leíró statisztikáit. A töltési költségkedvezmény, az éves adókedvezmény és a vételár -támogatás más tényezők mellett magasabb átlagot mutat. Ez jól szemlélteti, hogy a válaszadók többsége úgy véli, hogy van olyan politika, amelyet a kormány által adott intenzív képes volt arra ösztönözni, hogy elektromos motorkerékpárokat alkalmazzon. Pénzügyi tényezők tekintetében a beszerzési ár és az akkumulátor költségei alacsonyabbak az egyéb tényezők között. Ez azt mutatja, hogy az elektromos motorkerékpár vételára és az akkumulátor költsége nem felel meg a legtöbb válaszadó költségvetésének. A legtöbb válaszadó úgy ítélte meg, hogy az elektromos motorkerékpár ára túl drága a hagyományos motorkerékpár árához képest. Az akkumulátor cseréjének költsége háromévente, amely eléri az 5 000 000 IDR -t, szintén túl drága a legtöbb válaszadó számára, így a vételár és az akkumulátor költsége akadályt jelent az indonézek számára, hogy elektromos motorkerékpárokat fogadjanak el. Az akkumulátor élettartama, teljesítménye, töltési ideje alacsony leíró statisztikákkal rendelkezik, de e három tényező átlagpontszáma több mint 4. A három óra alatt eltelt töltési idő a legtöbb válaszadó számára túl hosszú volt. Az elektromos motorkerékpár maximális sebessége 70 km/h, és a 3 éves akkumulátor-élettartam nem felel meg a válaszadók igényeinek. Ez azt mutatja, hogy a válaszadók többsége úgy ítéli meg, hogy a teljesítményű elektromos motorkerékpárok nem felelnek meg a szabványoknak. Bár a válaszadók nem bíztak teljesen az elektromos motorkerékpárok teljesítményében, az EM képes kielégíteni napi mobilitási igényeiket. Több válaszadó adott több pontot az otthoni és irodai töltés elérhetőségének, mint a nyilvános helyeken. A gyakran tapasztalt akadály azonban az, hogy az otthoni elektromos áram még mindig 1300 VA alatt van, ezért a válaszadók határozottan elvárják, hogy a kormány segítsen az otthoni töltési lehetőségek biztosításában. A töltés elérhetősége az irodában előnyösebb, mint a nyilvános helyeken, mert a válaszadók mindennapi mobilitása magában foglalja az otthonokat és az irodákat. A 4. táblázat a válaszadók válaszát mutatja az elektromos motorkerékpárok elfogadására. Ez azt mutatja, hogy a válaszadók 45 626% -a erős hajlandósággal rendelkezik elektromos motorkerékpár használatára. Ez az eredmény fényes jövőt mutat az elektromos motorkerékpárok piaci részesedése szempontjából. A 4. táblázatból az is kiderül, hogy a válaszadók csaknem 55% -a nem hajlandó elektromos motorkerékpárt használni. A leíró statisztikák érdekes eredményei azt sugallják, hogy bár az elektromos motorkerékpárok iránti lelkesedés továbbra is ösztönzést igényel, az elektromos motorkerékpárok nyilvános elfogadottsága jó. Egy másik ok, ami felmerülhet, az, hogy a válaszadók hozzáállnak ahhoz, hogy kivárják az elektromos motorkerékpár bevezetését, vagy hogy valaki más használ -e elektromos motorkerékpárt vagy sem. A rendes logisztikai regressziós adatokat feldolgozzák és elemzik, hogy meghatározzák az elektromos motorkerékpárok elfogadási szándékát Indonéziában a rendes logisztikai regresszió segítségével. A függő változó ebben a kutatásban az elektromos motorkerékpár használatának hajlandósága (1: erősen nem akar, 2: nem akar, 3: kételkedik, 4: hajlandó, 5: erősen hajlandó). Ebben a kutatásban a rendes logisztikus regressziót választottuk módszernek, mert a függő változó az ordinális skálát használja. Az adatok feldolgozása SPSS 25 szoftverrel történt, 95%-os megbízhatósági szinttel. Multikollinearitási teszteket végeztek a variancia inflációs tényezők (VIF) kiszámításához 1,15-3,693 átlagos VIF értékkel, ami azt jelenti, hogy a modellben nincs multikollinearitás. Az ordinális logisztikus regresszióban használt hipotézist az 5. táblázat mutatja be. A 6. táblázat a részleges teszteredményeket mutatja, amelyek alapján el lehet utasítani az ordinális logisztikai regresszió hipotézisét. 2. táblázat A válaszadók demográfiai adatai Demográfiai tétel gyakorisága% Demográfiai tétel gyakorisága% Nyugat -Java Nyugat -Java 345 28,2% Foglalkozás Tanuló 175 14,3% Kelet -Jáva 162 13,2% Köztisztviselők 88 7,2% Jakarta 192 15,7% Magán alkalmazottak 415 33,9% Közép -Jáva 242 19,8% Vállalkozó 380 31,1% Észak-Sumatera 74 6,1% Egyéb 165 13,5% Yogyakarta 61 5,0% Dél-Sulawesi 36 2,9% 17-30 655 53,6% Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% West Sumatera 26 2,1% 46-60 79 6,5% Dél Sumatera 51 4,2%> 60 3 0,2% Családi állapot Egyedülálló 370 30,3% Utolsó iskolai végzettség SMP/SMA/SMK 701 57,3% Házas 844 69,0% Diploma 127 10,4% Egyéb 9 0,7% Bachelor 316 25,8% Nem Férfi 630 51,5% Master 68 5,6 % Nő 593 48,5% Doktori 11 0,9% Havi jövedelmi szint 0 154 12,6% Havi fogyasztási szint <2 000 000 432 35,3% <2 000 000 IDR 2 000 000 226 18,5% 2 000 000-5 999 999 640 52,3% 2 000 000-5 999 999 550 45% IDR 6 000 000 9 999 999 121 9,9% IDR 6 000 000-9 999 999 199 199 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% 3. táblázat Pénzügyi, technológiai és makroszintű változó átlag rang leíró statisztikája Változó átlag rang ML7 (töltési költség lemez) 4.4563 1 ML3 (CS otthon) 4.1554 9 ML6 (éves adólemez). ) 4.4301 2 ML2 (CS munkahelyeken) 4.1055 10 ML5 (vásárlási ösztönző) 4.4146 3 ML1 (CS nyilvános helyeken) 4.0965 11 TE4 (biztonság) 4.3181 4 TE5 (akkumulátor élettartam) 4.0924 12 FI3 (töltési költség) 4.2518 5 TE2 (teljesítmény ) 4.0597 13 TE1 (futásteljesítmény) 4.2396 6 TE3 (töltési idő) 4.0303 14 ML4 (szervizhely) 4.2142 7 FI1 (vásárlási költség) 3.8814 15 FI4 (karbantartási költség) 4.1980 8 FI2 (akkumulátor költség) 3.5045 16 4. táblázat az 1. örökbefogadási szándék esetében: erősen nem hajlandó 2: nem hajlandó 3: kétség 4: kész 5: erősen hajlandó Elektromos motorkerékpár használatára való hajlandóság 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Az SD1 és SD11 közötti változók logisztikus regressziós elemzésének eredményei szociodemográfiai tényezők mutatják azokat az eredményeket, amelyeken csak a megosztás gyakorisága a közösségi média (SD9) és a környezetvédelmi aggályok (SD11) jelentős hatással vannak az elektromos motorkerékpárok szándékára Indonéziában. A családi állapot minőségi változójának szignifikáns értékei: 0,622 az egyedülálló és 0,801 a házas. Ezek az értékek nem támogatják az 1. hipotézist. A családi állapot nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát, mivel a szignifikáns érték több mint 0,05. Az életkor szempontjából szignifikáns érték 0,147, így az életkor nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A becslés értéke -0,168 éves korra nem támogatja a 2. hipotézist. A negatív előjel azt jelenti, hogy minél magasabb az életkor, annál kisebb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. A minőségi változó szignifikáns értéke, nem, (0,385) nem támogatja a 3. hipotézist. A nem nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. Az utolsó iskolai végzettség szignifikáns értéke (0,603) nem támogatja a 4. hipotézist. Tehát az utolsó oktatás nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. Az utolsó képzettségi szint becsült értéke 0,036 azt jelenti, hogy pozitív előjel azt jelenti, hogy minél magasabb az iskolai végzettség, annál nagyobb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. A foglalkozás minőségi változójának szignifikáns értéke a diákoknál 0,487, a köztisztviselőknél 0,999, a magánszemélyeknél 0,600, az 5. hipotézist nem támogató vállalkozóknál pedig 0.480 volt. A foglalkozás nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. UTAMI ET AL. /Folyóirat az iparágakban működő rendszerek optimalizálásáról - VOL. 19 NEM. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Tabel 5. Hipotézis Socio-H1 hipotézis: a családi állapot pozitívan befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. Demo-H2: az életkor jelentős pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár alkalmazásának szándékára. grafikus H3: a nem pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár alkalmazásának szándékára. H4: az utolsó iskolai végzettség pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár alkalmazásának szándékára. H5: a foglalkozás pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár alkalmazásának szándékára. H6: a havi fogyasztási szint pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H7: a havi jövedelem jelentős pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H8: a motorkerékpárok tulajdonlásának száma jelentős pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H9: a közösségi médiában való megosztás gyakorisága pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H10: az online közösségi hálózat mérete pozitívan befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. H11: a környezettudatosság pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. Pénzügyi H12: a vételár pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H13: az akkumulátor költségei jelentős pozitív hatással vannak az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H14: A töltési költség pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H15: a karbantartási költségek jelentős pozitív hatást gyakorolnak az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H16: a futásteljesítmény pozitívan befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. H17: a teljesítmény pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. Techno- H18: a töltési idő pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. logikus H19: a biztonság jelentős pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H20: az akkumulátor élettartama pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár alkalmazásának szándékára. H21: a töltőállomások infrastruktúrájának nyilvános helyeken való rendelkezésre állása jelentősen befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. H22: A töltőállomások infrastruktúrájának rendelkezésre állása a munkahelyen jelentős pozitív hatást gyakorol az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. Makroszint H23: a töltőállomások infrastruktúrájának otthoni rendelkezésre állása jelentős pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H24: a szervizhelyek elérhetősége pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H25: a vásárlást ösztönző politika pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H26: Az éves adókedvezmény -politika pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. H27: A töltési költségkedvezmény politikája pozitív hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. 6. táblázat: Logisztikai regresszió Részleges teszt eredmények 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: nő 0 ML1 -0,127 0,022* SD5: diákok -0,195 0,487 ML2 0,309 0,000* SD5: civ. szerv 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: priv. emp -0,101 0,6 ML4 0,134 0,109 SD5: entrepr 0,147 0,48 ML5 0,301 0,017* SD5: egyéb 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 0,136 bizalmi szint A havi fogyasztási szint jelentős értéke (0,069) nem támogatja a 6. hipotézist, a havi fogyasztási szint nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A havi fogyasztási szint becsült értéke 0,227, ami pozitív jel, minél magasabb a havi kiadások szintje, annál nagyobb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. A havi jövedelmi szint jelentős értéke (0,726) nem támogatja a 7. hipotézist, a havi jövedelmi szint nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A havi jövedelmi szint becsült értéke 0,032, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél magasabb a havi jövedelem szintje, annál nagyobb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. A motorkerékpár -tulajdonosok számának jelentős értéke (0,161) nem támogatja a 8. hipotézist, a motorkerékpár -tulajdonosok száma nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A motorkerékpár -tulajdonosi szint becsült értéke 0,180, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél több motorkerékpár van a tulajdonban, annál nagyobb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. A közösségi médiában való megosztás gyakoriságának jelentős értéke (0,013) támogatja a 9. hipotézist, a közösségi médiában való megosztás gyakorisága pedig jelentős hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára, mivel a szignifikáns érték kisebb, mint 0,05. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEM. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 A közösségi médiában való megosztási gyakoriság becsült értéke 0,111, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél gyakrabban osztanak meg valakit a közösségi médiában, annál nagyobb az esélye az elektromos hálózat elfogadásának. motorbicikli. Az online közösségi hálózat méretének jelentős értéke (0,765) nem támogatja a 10. hipotézist, a közösségi hálózat elérési területe nem befolyásolja jelentősen a motorkerékpár elfogadásának szándékát. A közösségi hálózaton elért személyek számának becsült értéke 0,016, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél nagyobbak a közösségi médiahálózatok, annál nagyobb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. A környezeti tudatosság szintjének jelentős értéke (0,022) alátámasztja a 11. hipotézist, a környezeti aggodalom jelentős mértékben befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A környezeti tudatosságra vonatkozó becslés értéke 0,226, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél magasabb a környezeti aggodalom, annál nagyobb a szándék az elektromos motorkerékpár elfogadására. A pénzügyi tényezőkhöz tartozó FI1 – FI4 változók logisztikai regressziós elemzésének eredményei azt mutatják, hogy a vételár (FI1) és a karbantartási költségek (FI4) jelentős hatással vannak az elektromos motorkerékpárok szándékára Indonéziában. A vételár jelentős értéke (0,00) támogatja a 12. hipotézist, a vételár jelentősen befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát.A vételár becsült értéke 0,348, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbb valaki számára az elektromos motorkerékpár vételára, annál nagyobb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. Az akkumulátor költségének jelentős értéke (0,355) nem támogatja a 13. hipotézist, az akkumulátor költsége nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A töltési költségek jelentős értéke (0.109) nem támogatja a 14. hipotézist, a töltési költség nincs jelentős hatással az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. A töltési költség becsült értéke 0,136, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbb valaki számára az elektromos motorkerékpár töltésének költsége, annál nagyobb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. A karbantartási költségek jelentős értéke (0,017) nem támogatja a 15. hipotézist, a karbantartási költségek jelentősen befolyásolják az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A karbantartási költségek becsült értéke 0,193, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbbek az elektromos motorkerékpárok karbantartási költségei valakinek, annál nagyobb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. A technológiai tényezőkhöz tartozó TE1 – TE5 változók logisztikai regressziós elemzésének eredményei azt mutatják, hogy az akkumulátor töltési ideje (TE3) jelentős hatással van az elektromos motorkerékpárok indonéziai bevezetési szándékára. A futásteljesítmény jelentős értéke (0,107) nem támogatja a 16. hipotézist, a futásteljesítmény nincs jelentős hatással az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. A maximális futásteljesítmény becsült értéke 0,146, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbb valaki számára az elektromos motorkerékpár maximális futásteljesítménye, annál nagyobb a szándék az elektromos motorkerékpár elfogadására. A független változó teljesítmény vagy maximális sebesség (0,052) szignifikáns értéke nem támogatja a 17. hipotézist, a maximális sebesség nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A becsült teljesítmény vagy maximális sebesség értéke 0,167, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbb az elektromos motorkerékpár maximális sebessége egy személy számára, annál nagyobb a szándék az elektromos motorkerékpár elfogadására. A töltési idő jelentős értéke (0,004) támogatja a 18. hipotézist, a töltési idő jelentősen befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A töltési idő becsült értéke 0,240, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbb valaki számára az elektromos motorkerékpár maximális sebessége, annál nagyobb a szándék az elektromos motorkerékpár elfogadására. A biztonság szempontjából jelentős érték (0,962) nem támogatja a 19. hipotézist, a biztonság nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A biztonságra vonatkozó becsült érték -0,005, a negatív előjel azt jelenti, hogy minél biztonságosabban érzi magát valaki elektromos motorkerékpár használatával, annál kisebb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. Az akkumulátor élettartamának jelentős értéke (0,424) nem támogatja a 20. hipotézist, az akkumulátor élettartama nincs jelentős hatással az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. Az akkumulátor élettartamára vonatkozó becsült érték 0,068, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbb egy elektromos motorkerékpár -akkumulátor élettartama, annál nagyobb a szándék az elektromos motorkerékpár elfogadására. A makroszintű tényezőkhöz tartozó ML1 – ML7 változók logisztikai regresszióanalízisének eredményei azt mutatják, hogy csak a töltés elérhetősége a munkahelyen (ML2), a töltés elérhetősége a lakóhelyen (ML3) és a díjköltség-kedvezmény politika (ML7) amelyek jelentős hatással vannak az elektromos motorkerékpárok bevezetési szándékára Indonéziában. A nyilvános helyeken a töltés elérhetőségének jelentős értéke (0,254) nem támogatja a 21. hipotézist, a töltés elérhetősége a nyilvános helyeken nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A töltés elérhetőségének jelentős értéke (0,007) alátámasztja a 22. hipotézist, a töltés elérhetősége a munkahelyen jelentősen befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. Az otthoni töltés elérhetőségének jelentős értéke (0,009) támogatja a 22. hipotézist, az otthoni töltés elérhetősége jelentős hatással van egy motorkerékpár elfogadásának szándékára. A szervizhelyek rendelkezésre állásának jelentős értéke (0,181) nem támogatja a 24. hipotézist, a szervizhelyek elérhetősége nincs jelentős hatással az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. A vásárlást ösztönző politika jelentős értéke (0,017) támogatja a 25. hipotézist, a vásárlást ösztönző politika jelentős hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. Az éves adókedvezmény -politika jelentős értéke (0,672) nem támogatja a 26. hipotézist, az éves adókedvezmény -ösztönző politika nincs jelentős hatással az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. A töltési költségkedvezmény -politika jelentős értéke (0,00) támogatja a 27. hipotézist, a töltési költségkedvezmény ösztönzési politikája jelentős hatással van az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. A makroszintű tényező eredményei szerint az elektromos motorkerékpárok alkalmazása akkor valósulhat meg, ha a munkahelyi töltőállomás, a lakóhely töltőállomása és a töltési költségkedvezmény politikája készen áll a fogyasztók hozzáférésére. Összességében elmondható, hogy a megosztás gyakorisága a közösségi médiában, a környezettudatosság szintje, a beszerzési árak, a karbantartási költségek, az elektromos motorkerékpárok maximális sebessége, az akkumulátor töltési ideje, a töltőállomás infrastruktúrájának elérhetősége a munkahelyen, az otthoni energiaalapú töltési infrastruktúra elérhetősége, UTAMI ET AL. /Folyóirat az iparágakban működő rendszerek optimalizálásáról - VOL. 19 NEM. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. A vásárlási ösztönző politikák és a díjköltség -kedvezmény ösztönző politikái jelentősen befolyásolják az elektromos járművek elfogadásának szándékát. Egyenletmodell és valószínűségfüggvény A 3. egyenlet egy logit egyenlet a „határozottan nem hajlandó” válasz megválaszolásához egy elektromos motorkerékpárra.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) A 4. egyenlet egy logit -egyenlet a „nem hajlandó” választ választ adni egy elektromos motorkerékpárra.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Az 5. egyenlet egy logit egyenlet a „kétség” válasz megválasztásához egy elektromos motorkerékpár elfogadásához.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) A 6. egyenlet egy logit egyenlet a „hajlandó” választ adni egy elektromos motorkerékpárra.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Az örökbefogadási szándékú elektromos motorkerékpárok valószínűségi függvényei a 7. és 11. egyenlet közötti egyenletben. A 7. egyenlet a válasz megválasztásának valószínűségi függvénye erősen nem hajlandó ”elfogadni egy elektromos motorkerékpárt. YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) A 8. egyenlet a valószínűségfüggvény a „nem hajlandó” választ adni. elektromos motorkerékpár. YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) A 9. egyenlet a valószínűségfüggvény a „kétség” válasz megválasztásához, hogy elektromos motorkerékpárt fogadjon el. YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) A 10. egyenlet a valószínűségi függvény az elektromos motorkerékpár elfogadására hajlandó válasz kiválasztásához. YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) A 11. egyenlet a valószínűségfüggvény az „erősen hajlandó” válasz megválaszolásához elektromos motorkerékpárra. yen g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Adopció szándék valószínűsége Az ordinális logisztikai regressziós egyenlet ekkor a válaszadók mintáira alkalmazták. A 8. táblázat a minta jellemzőit és válaszait mutatja be. Tehát annak a valószínűsége, hogy minden feltételre válaszolni kell a függő változón, a 7–11. Egyenlet alapján kerül kiszámításra. A válaszadók mintája, akinek a 7. táblázatban látható válaszai vannak, 0,0013 valószínűséggel határozottan nem hajlandó elektromos motorkerékpárt használni, valószínűsége 0,0114 aki nem hajlandó elektromos motorkerékpárt használni, 0,1788 valószínűséggel kétséges az elektromos motorkerékpár használatához, 0,563 valószínűséggel hajlandó elektromos motorkerékpárt használni, és 0,2455 valószínűséggel erősen hajlandó elektromos motorkerékpárt használni. Az elektromos motorkerékpár elfogadásának valószínűségét 1223 válaszadó esetében is kiszámították, és az elektromos motorkerékpár használatát erősen nem hajlandó válaszok valószínűségének átlagos értéke 0,0031, az elektromos motorkerékpár nem hajlandó 0,0198, az elektromos motorkerékpár használatának kétsége 0,1482, hajlandó használni egy Az elektromos motorkerékpár 0,3410 volt, az elektromos motorkerékpár használata pedig 0,4880 volt. Ha a hajlandók és erősen hajlandóak valószínűségét összesítik, akkor az indonézek valószínűsége, hogy elektromos motorkerékpárokat fogadnak el, eléri a 82,90%-ot. Ajánlások vállalkozásoknak és politikai döntéshozóknak A rendes logisztikai regressziós elemzésben a közösségi médiában való megosztás gyakorisága jelentős tényező, amely befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A közösségi média, mint a nyilvánosság platformja az elektromos motorkerékpárokkal kapcsolatos információk megszerzésének fontosságához, befolyásolja az elektromos motorkerékpárok elfogadásának hajlandóságát. A kormány és a vállalkozók megpróbálhatják felhasználni ezt az erőforrást, például a vállalkozók bónuszok vagy elismerések révén promóciókat tehetnek azoknak a fogyasztóknak, akik elektromos motorkerékpárokat vásároltak, és megosztják az elektromos motorkerékpárokkal kapcsolatos pozitív dolgokat a közösségi médiájukban. Ez ösztönözhet másokat arra, hogy az elektromos motorkerékpár új felhasználói legyenek. A kormány szocializálódhat vagy bemutathat elektromos motorkerékpárokat a nyilvánosságnak a közösségi médián keresztül, hogy motiválja a nyilvános váltást a hagyományos motorkerékpárról az elektromos motorkerékpárra. Ez a kutatás bizonyítja, hogy a makroszintű tényezők milyen jelentős hatással vannak az elektromos motorkerékpárok bevezetésére Indonéziában. A rendes logisztikai regressziós elemzésben a töltőállomások infrastruktúrájának rendelkezésre állása a munkahelyen, a töltőállomás -infrastruktúra otthoni elérhetősége, a vásárlást ösztönző politika és a töltési költségkedvezmény jelentősen befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEM. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 7. táblázat. Válaszadó minták Variabel Válaszkód Érték Családi állapot Házas X1b 2 Kor 31-45 X2 2 Nem Férfi X3a 1 Utolsó iskolai végzettség Mester X4 4 Foglalkozás Magán alkalmazottak X5c 3 Havi fogyasztási szint Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Havi jövedelmi szint Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Motorkerékpár-tulajdonosok száma ≥ 2 X8 3 A közösségi médiában való megosztás gyakorisága Többször/havonta X9 4 Az online közösségi hálózat mérete 100-500 fő X10 2 Környezettudatosság 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Akkumulátor költsége 3 X13 3 Töltési költség 3 X13 3 Karbantartási költségek 5 X14 5 Lefutási képesség 4 X15 4 Teljesítmény 5 X16 5 Töltési idő 4 X17 4 Biztonság 5 X18 5 Az akkumulátor élettartama 4 X19 4 Töltőállomás elérhetősége nyilvános helyeken 4 X20 4 Töltőállomás elérhetősége munkahelyi 4 X21 4 Töltőállomás elérhetősége otthon 4 X22 4 Szervizhelyek elérhetősége 2 X23 2 Vásárlást ösztönző politika 5 X24 5 Éves adókedvezmény 5 X25 5 Töltési költségkedvezmény 5 X26 5 Töltési költség 5 X27 5 Karbantartási költségek 3 X13 3 Futásteljesítmény képesség 5 X14 5 Teljesítmény 4 X15 4 Töltési idő 5 X16 5 A válaszadók többsége úgy ítéli meg, hogy az elektromos motorkerékpárok elterjedését jelentősen befolyásolják a töltőállomások infrastruktúrájának otthoni, munkahelyi és nyilvános helyeken való rendelkezésre állása. A kormány gondoskodhat a töltőállomások infrastruktúrájának nyilvános helyeken történő telepítéséről, hogy támogassa az elektromos motorkerékpárok használatát. Ennek megvalósítása érdekében a kormány együttműködhet az üzleti szektorral is. A makroszintű mutatók felépítése során ez a kutatás számos ösztönző politikai lehetőséget javasol. A felmérés szerint a legjelentősebb ösztönző politikák a vásárlási ösztönző politikák és a díjköltség -kedvezmény ösztönző politikái, amelyeket a kormány úgy tekinthet, hogy támogatja az elektromos motorkerékpárok indonéziai bevezetését. Pénzügyi tényezők tekintetében a vételár jelentős hatással van az elektromos motorkerékpár vásárlási szándékára. Ez az oka annak, hogy a vásárlási támogatás ösztönzése is jelentősen befolyásolja az örökbefogadási szándékot. Az elektromos motorkerékpárok olcsóbb karbantartási költségei, mint a hagyományos motorkerékpárok, jelentősen befolyásolják az elektromos motorkerékpárok átvételi szándékát. Ezért a fogyasztói igényeket kielégítő szolgáltatások elérhetősége tovább ösztönzi az elektromos motorkerékpárok elfogadásának szándékát, mivel a legtöbb felhasználó nem ismeri az elektromos motorkerékpárok alkatrészeit, ezért szükség van képzett szakemberekre, ha bizonyos károk keletkeznek. Az elektromos motorkerékpárok teljesítménye kielégítette a fogyasztók napi mobilitásuk igényeit. Az elektromos motorkerékpár maximális sebessége és a töltési idő megfelelnek a fogyasztók által kívánt szabványoknak. A jobb motorkerékpár -teljesítmény, mint például a nagyobb biztonság, az akkumulátor élettartama és a további futásteljesítmény minden bizonnyal növeli az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A növekvő technológiai beruházások mellett a kormánynak és a vállalkozásoknak javítaniuk kell az elektromos motorkerékpárok biztonsági és megbízhatósági értékelési rendszerét is, hogy növeljék a lakosság bizalmát. A vállalkozások számára a minőség és a teljesítmény előmozdítása az egyik leghatékonyabb módja annak, hogy növeljék a fogyasztók lelkesedését az elektromos motorkerékpárok iránt. Azok a fogyasztók, akik fiatalabbak és magasabb iskolai végzettséggel rendelkeznek, már korai alkalmazóként befolyásolhatóvá válhatnak, mert már optimistább a hozzáállásuk és széles a hálózatuk. A piacszegmentációt úgy lehet elérni, hogy egyedi modelleket indítunk el a célzott fogyasztók számára. Ezenkívül a magasabb környezettudatossággal rendelkező válaszadók nagyobb valószínűséggel akartak motorkerékpárokat elfogadni. UTAMI ET AL. /Folyóirat az iparágakban működő rendszerek optimalizálásáról - VOL. 19 NEM. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 KÖVETKEZTETÉSEK A hagyományos motorkerékpárokról az elektromos motorkerékpárokra való áttérés lehet a legjobb megoldás az indonéziai magas CO2 -szint problémájának leküzdésére. Az indonéz kormány rájött és lépett is, amikor különböző irányelveket hozott az elektromos járművekre vonatkozóan Indonéziában. De a valóságban az elektromos járművek bevezetése Indonéziában még nagyon korai szakaszban van, még messze is a kormány által kitűzött céloktól. A környezet nem támogatja az elektromos motorkerékpárok elfogadását, mint például a részletesebb szabályozás hiánya és a támogató infrastruktúra hiánya, ami az elektromos járművek alacsony alkalmazását eredményezi Indonéziában. Ez a kutatás 1223 válaszadót kérdezett meg 10 tartományból, amelyeknek az összes motorkerékpár -értékesítésének 80% -a volt Indonéziában, hogy feltárja azokat a jelentős tényezőket, amelyek befolyásolják az elektromos motorkerékpárok Indonéziában történő bevezetésének szándékát, és megtudja a valószínűségi függvényeket. Bár a válaszadók többsége lelkesedik az elektromos motorkerékpárok iránt, és szeretne a jövőben elektromos motorkerékpárt szerezni, érdeklődése az elektromos motorkerékpár alkalmazása iránt manapság viszonylag alacsony. A válaszadók jelenleg nem akarnak elektromos motorkerékpárokat használni különböző okok miatt, például az infrastruktúra és a politikák hiánya miatt. Sok válaszadó hozzáállása az elektromos motorkerékpárok elfogadása és a pénzügyi tényezők, technológiai tényezők és makroszint, amelyeknek követniük kell a fogyasztók igényeit. Ez a kutatás bizonyítja, hogy mennyire jelentős a közösségi médiában való megosztás gyakorisága, a környezettudatosság szintje, a beszerzési árak, a karbantartási költségek, az elektromos motorkerékpárok maximális sebessége, az akkumulátor töltési ideje, a töltőállomás infrastruktúrájának elérhetősége a munkahelyen, a töltési infrastruktúra elérhetősége otthon, vásárlási ösztönző politikák és a díjköltség -kedvezmény ösztönző politikái támogatják az elektromos motorkerékpárok bevezetését Indonéziában. A kormánynak támogatnia kell a töltőállomások infrastruktúrájának biztosítását és az ösztönző politika kialakítását, hogy felgyorsítsa az elektromos motorkerékpárok bevezetését Indonéziában. Az elektromos motorkerékpárok elfogadásának támogatása érdekében a gyártóknak mérlegelniük kell a technológiai tényezőket, például a futásteljesítményt és az akkumulátor élettartamát. Az olyan pénzügyi tényezőknek, mint a beszerzési árak és az akkumulátorok költségei, aggódniuk kell a vállalkozások és a kormány számára. A közösségi hálózatok maximális kihasználását ki kell használni annak érdekében, hogy egy elektromos motorkerékpárt bemutassanak a közösségnek. A fiatal korú közösségek korai adoptálóként népszerűsíthetők, mivel széles közösségi média hálózattal rendelkeznek. Az elektromos motorkerékpárok Indonéziában történő bevezetésének megvalósításához infrastruktúra -készségre és a fogyasztók által elfogadható költségekre van szükség. Ezt a kormány végre tudta hajtani a kormány erős kötelezettségvállalásai révén több országban, amelyeknek sikerült helyettesíteniük a hagyományos járműveket. A további kutatások arra irányulnak, hogy megfelelő politikákat találjanak az elektromos motorkerékpárok indonéziai bevezetésének felgyorsítása érdekében. IRODALOM [1] Indonézia. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Online]. Elérhető: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Domestic Distribution and Export Statistics, 2020. [Online]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Hozzáférés: március. 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina és R. Siregar: „Elektromos járművek Indonéziában: a fenntartható közlekedés felé vezető út”, Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto és M. Nizam, „Az új technológiájú lítium-ion akkumulátor kereskedelmi modellje: Esettanulmány az intelligens elektromos járművekhez”, A 2013-as közös nemzetközi konferencia közleményei a vidéki információs és kommunikációs technológiáról és az elektromos járművek technológiájáról, rICT és ICEV -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini és V. Bosetti: „Going electric: Szakértői felmérés az elektromos járművek akkumulátor -technológiájának jövőjéről. In Innovation under Uncertainty, ”in Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz és MK Patel,„ A közúti közlekedés villamosításáról - az elektromos kétkerekűek környezeti, gazdasági és társadalmi teljesítményének áttekintése, ”Közlekedéskutatás D rész: Közlekedés és környezet, vol. 41., 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 és R. Zakaria, „Markov Chain Analysis to Identify the Market Share Prediction of New Technology: A Case Study of Electric Conversion Motorcycle in Surakarta, Indonézia”, AIP Conference Proceedings, vol. 2217 (1), 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo és EA Kadir, „An Indonesian Standard of Lithium-ion Battery Cell Ferro Phosphate for Electric Vehicle Alications”, TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, vol. 15 (2), pp. 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy és ABMulyono, „Tervezési keretrendszer az elektromos járművekhez használt akkumulátor -kezelő rendszer szabványosítási és tesztelési követelményeihez”, Folytatás - 4. International Conference on Electric Vehicular Technology, pp. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, és F. Fahma, „A Review of Electric Vehicles Charging Standard Development: Study Case in Indonesia”, Proceeding - 2018 5. nemzetközi konferencia az elektromos járműtechnológiáról, vol. 8628367, 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Online]. gaikindo.vagy.id. [Hozzáférés: március. 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, Indonézia, hogy 2030 -ig 29% -kal csökkentse a szén -dioxid -kibocsátást, The Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEM. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang és HA Bekhet, „Modeling Electric Vehicle Usage Intentions: An Empirical Study in Malaysia”, Journal of Cleaner Production, vol. 92., 75-83., 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma és BC Xie: „Mik az akadályok az akkumulátoros elektromos járművek széles körű elterjedése előtt? A Survey of Public Perception, Tianjin, Kína, ”Journal of Transport Policy, vol. 56., 29-40., 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis és A. Jones, „Akkumulátoros elektromos járművek használatának elemzése: Az Egyesült Királyság vezetői közötti akadályok vizsgálata”, Transportation Research D Part: Transport and Environment, vol. 63., 466-481., 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge és C. Shao: „Az elektromos járművek használatát befolyásoló tényezők vizsgálata Pekingben, Kínában: statisztikai és térbeli perspektívák”, Journal of Cleaner Production, vol. 213., 199-216. O., 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analisis Multivariat Terapan dengan Program SPSS, AMOS, and SMARTPLS (2. kiadás). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, „A fogyasztói elfogadás kontra elutasító döntések látszólag hasonló szolgáltatási innovációkban: Az internet és a mobilbanki ügy”, Journal of Business Research, vol. 69. (7), 2432–2439., 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur és R. Kemp: „A PV elfogadása Hollandiában: Az elfogadási tényezők statisztikai elemzése”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 41., 483–494., 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil és J. Emparanza, „Módosított technológiai elfogadási modell használata az egészségügyi szakemberek új távfelügyeleti rendszerének elfogadásához”, Telemedicine and e-Health, vol. 18. (1), 54–59., 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer és P. Abrahamsson: „Egy felmérési tanulmány a felhőszolgáltatások elfogadására vonatkozó döntést befolyásoló főbb technikai akadályokról”, Journal of Systems and Software, vol. 103., 167–181., 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto és W. Sutopo, „Consumer Perception Analysis of Electric Car Vehicle in Indonesia”, AIP Conference Proceedings (Vol. 2217, No. 1, 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo és M. Nizam, „Javasolt üzleti folyamattechnológiai forgalmazás: Esettanulmány az elektromos autók technológiai inkubációjáról”, Proceedings of 2014 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICEECS, 7045257, pp. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at és TM Bakar, „Minta méretre vonatkozó irányelvek a logisztikai regresszióhoz a nagy népességű megfigyelési vizsgálatokból: hangsúly a statisztikák és a valós élet klinikai adataira épülő paraméterek közötti pontosságon”, The Malaysian Journal of orvosi tudományok: MJMS, vol. 25. (4), 122. o., 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab és A. Jam'an, „Metodologi Penelitian Bisnis”, Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius és CC Lu, „Kétkerekű motorok a fenntartható mobilitás érdekében: Az elektromos motorkerékpárok fogyasztói elfogadásának áttekintése ”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka és N. Anzinger: „Kínai, orosz és brazil állampolgárok elektromos járművásárlási szándékai: nemzetközi összehasonlító tanulmány”, Journal of tisztább termelés, vol. 205., 188–200., 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat és B. Van Wee: „A pénzügyi ösztönzők és más társadalmi-gazdasági tényezők hatása az elektromos járművek elfogadására”, Energy Policy, vol. 68., 183–194., 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane és JD Graham, „Észlelés és valóság: közismert ismeretek a plug-in elektromos járművekről 21 amerikai városban”, Energy Policy, vol. 63., 433–440., 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony és B. Caulfield: „Hogyan kell osztályozni az alternatív üzemanyagok és járművek előtt álló akadályokat, és értékelni kell az innovatív technológiákat előmozdító lehetséges politikákat?”, Journal of Cleaner Production, vol. 35., 140–151., 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue és S. Long: „Az elektromos járművek széles körű elterjedésének akadályai: a fogyasztói attitűdök és felfogások elemzése”, Journal of Energy Policy, vol. 48., 717–729., 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan és YM Wei: „A kormányzati politika hatása a NEV -k preferenciájára: a kínai bizonyítékok”, Energy Policy, vol. 61., 382–393., 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool és RF Hirsh, „Az akkumulátorokon túl: a dugaszolható hibrid elektromos járművek (PHEV-k) és a jármű-hálózat (V2G) átmenet előnyeinek és akadályainak vizsgálata”, Energy Policy, vol. 37., 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 és J. Stannard: „A mainstream fogyasztók, akik plug-in akkumulátor-elektromos és plugin hibrid elektromos autókat vezetnek: a válaszok és értékelések minőségi elemzése ”, Transp. Res. A rész: Policy Pract., Vol. 46., 140–153., 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi és SL Mabit, „A mainstream fogyasztók, akik plug-in akkumulátoros elektromos és plugin hibrid elektromos autókat vezetnek: a válaszok és értékelések minőségi elemzése”, Transp. Res. D rész: Transp. Environ., Vol. 25., 24–32., 2013. [Online]. Elérhető: ScienceDirect. [37] ND Caperello és KS Kurani: „A háztartások történetei egy plugin hibrid elektromos járművel való találkozásukról”, Environ. Behav., Vol. 44., 493–508., 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju és CE Warrender, „A háztartások történetei egy plugin hibrid elektromos járművel való találkozásukról”, A fogyasztói felmérés elemzése UTAMI ET AL. /Folyóirat az iparágakban működő rendszerek optimalizálásáról - VOL. 19 NEM. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 plug-in hibrid elektromos jármű. Transp. Res. A rész: Policy Pract., Vol. 64., 14–31., 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer és S. Lemeshow, „Alkalmazott logisztikai regresszió. Második kiadás ”, New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENCLATURE j függő változó kategória (j = 1, 2, 3, 4, 5) k független változó kategória (k = 1, 2, 3,…, m) i kvalitatív független változó kategória n a válaszadók sorrendje β0j lehallgatja a függő minden válaszát változó Xk mennyiségi független független változó Xik kvantitatív független változó Y függő változó Pj (Xn) a lehetőség a független változók minden kategóriájára minden válaszadó számára SZERZŐK ÉLETRAJZ Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami egyetemi hallgató az Universitas Sebelas Maret Ipari Mérnöki Tanszékén. A Logisztikai és Üzleti Rendszer Laboratórium tagja. Kutatási területei a logisztika és az ellátási lánc menedzsmentje, valamint a piackutatás. 2019 -ben tette közzé első publikációját az elektromos autók fogyasztói megítéléséről Indonéziában. Yuniaristanto Yuniaristanto az Universitas Sebelas Maret Ipari Mérnöki Tanszékének oktatója és kutatója. Kutatási területei az ellátási lánc, a szimulációs modellezés, a teljesítménymérés és a technológia kereskedelmi forgalmazása. Van publikációja, amelyet Scopus indexált, 41 cikk 4 H-indexszel. E -mail címe: yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, mérnöki szakmai végzettséggel (Ir) rendelkezik a Professzionális Mérnök Tanulmányi Program - Universitas Sebelas Maret (UNS) képzésben 2019 -ben. 2011, Master of Science in Management az Universitas Indonéziában 2004 -ben, és Bachelor of Engineering in Industrial Engineering az ITB -től 1999 -ben. Kutatási területei az ellátási lánc, a mérnöki gazdaság és a költségek elemzése, valamint a technológia kereskedelmi forgalmazása. Több mint 30 kutatási ösztöndíjat kapott. Van publikációja, amelyet Scopus indexált, 117 cikk 7 H-indexszel. E -mail címe: wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.A technológiai tényezőkhöz tartozó TE1 – TE5 változók logisztikai regressziós elemzésének eredményei azt mutatják, hogy az akkumulátor töltési ideje (TE3) jelentős hatással van az elektromos motorkerékpárok indonéziai bevezetési szándékára. A futásteljesítmény jelentős értéke (0,107) nem támogatja a 16. hipotézist, a futásteljesítmény nincs jelentős hatással az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. A maximális futásteljesítmény becsült értéke 0,146, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbb valaki számára az elektromos motorkerékpár maximális futásteljesítménye, annál nagyobb a szándék az elektromos motorkerékpár elfogadására. A független változó teljesítmény vagy maximális sebesség (0,052) szignifikáns értéke nem támogatja a 17. hipotézist, a maximális sebesség nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A becsült teljesítmény vagy maximális sebesség értéke 0,167, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbb az elektromos motorkerékpár maximális sebessége egy személy számára, annál nagyobb a szándék az elektromos motorkerékpár elfogadására. A töltési idő jelentős értéke (0,004) támogatja a 18. hipotézist, a töltési idő jelentősen befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A töltési idő becsült értéke 0,240, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbb valaki számára az elektromos motorkerékpár maximális sebessége, annál nagyobb a szándék az elektromos motorkerékpár elfogadására. A biztonság szempontjából jelentős érték (0,962) nem támogatja a 19. hipotézist, a biztonság nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A biztonságra vonatkozó becsült érték -0,005, a negatív előjel azt jelenti, hogy minél biztonságosabban érzi magát valaki elektromos motorkerékpár használatával, annál kisebb az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándéka. Az akkumulátor élettartamának jelentős értéke (0,424) nem támogatja a 20. hipotézist, az akkumulátor élettartama nincs jelentős hatással az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. Az akkumulátor élettartamára vonatkozó becsült érték 0,068, a pozitív jel azt jelenti, hogy minél megfelelőbb egy elektromos motorkerékpár -akkumulátor élettartama, annál nagyobb a szándék az elektromos motorkerékpár elfogadására. A makroszintű tényezőkhöz tartozó ML1 – ML7 változók logisztikai regresszióanalízisének eredményei azt mutatják, hogy csak a töltés elérhetősége a munkahelyen (ML2), a töltés elérhetősége a lakóhelyen (ML3) és a díjköltség-kedvezmény politika (ML7) amelyek jelentős hatással vannak az elektromos motorkerékpárok bevezetési szándékára Indonéziában. A nyilvános helyeken a töltés elérhetőségének jelentős értéke (0,254) nem támogatja a 21. hipotézist, a töltés elérhetősége a nyilvános helyeken nem befolyásolja jelentősen az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. A töltés elérhetőségének jelentős értéke (0,007) alátámasztja a 22. hipotézist, a töltés elérhetősége a munkahelyen jelentősen befolyásolja az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékát. Az otthoni töltés elérhetőségének jelentős értéke (0,009) támogatja a 22. hipotézist, az otthoni töltés elérhetősége jelentős hatással van egy motorkerékpár elfogadásának szándékára. A szervizhelyek rendelkezésre állásának jelentős értéke (0,181) nem támogatja a 24. hipotézist, a szervizhelyek elérhetősége nincs jelentős hatással az elektromos motorkerékpár elfogadásának szándékára. A vásárlást ösztönző politika jelentős értéke (0,017) támogatja a 25. hipotézist, a vásárlást ösztönző politika jelentős hatással