Die regering van Indonesië het gemik op die aanneming van 2,1 miljoen eenhede tweewielige elektriese voertuie en 2,200 eenhede vierwielige elektriese voertuie in 2025 deur die presidensiële regulasie nr. 22 van die Republiek van Indonesië in 2017 oor die nasionale plan vir energie. In 2019 het die regering van Indonesië in 2019 'n presidensiële regulasie nr. 55 uitgevaardig rakende die versnelling van die program vir elektriese voertuie vir padvervoer. In 2018 het die aanneming van tweewielige elektriese voertuie slegs 0,14% van die regering se mikpunt vir 2025 bereik. Daarom moet die aanvaarding van elektriese motorfiets (EM) tegnologie ook baie faktore in ag neem om suksesvol te wees. Hierdie navorsing ontwikkel 'n nie-gedragsmodel vir die aanneming van elektriese voertuie. Die faktore sluit in sosiodemografiese, finansiële, tegnologiese en makrolevlak. Die aanlyn -opname het 1223 respondente betrek. Logistieke regressie word gebruik om die funksie en waarskynlikheidswaarde van die bedoeling om EM in Indonesië aan te neem, te verkry. Gereeldheid van deel op sosiale media, vlak van omgewingsbewustheid, aankooppryse, instandhoudingskoste, maksimum spoed, laai tyd vir batterye, beskikbaarheid van laaistasie -infrastruktuur by die werk, beskikbaarheid van huishoudelike krag - laai -infrastruktuur, aankoopaansporingsbeleid en laer kostekorting aansporingsbeleid beïnvloed die voorneme om elektriese voertuie aan te neem, aansienlik. Dit toon ook aan dat die Indonesiërs 82,90%die geleentheid kry om elektriese motorfietse aan te neem. Die realisering van die aanvaarding van elektriese motorfietse in Indonesië vereis gereedheid vir infrastruktuur en koste wat deur verbruikers aanvaar kan word. Laastens bied die resultate van hierdie navorsing 'n paar voorstelle vir die regering en besighede om die aanneming van elektriese motorfietse in Indonesië te versnel.

INLEIDING

Die ekonomiese sektor in Indonesië (vervoer, opwekking van elektrisiteit en huishoudings) gebruik meestal fossielbrandstowwe. Sommige van die negatiewe gevolge van die groot afhanklikheid van fossielbrandstowwe is die verhoogde toewysing vir brandstofsubsidies, probleme met volhoubaarheid van energie en hoë vlakke van CO2 -uitstoot. Vervoer is 'n belangrike sektor wat bydra tot hoë CO2 -vlakke in die lug as gevolg van die vele gebruike van voertuie met fossielbrandstof. Hierdie navorsing fokus op motorfietse omdat Indonesië as 'n ontwikkelende land meer motorfietse as motors het. Die aantal motorfietse in Indonesië bereik 120,101,047 eenhede in 2018 [1] en motorfietsverkope bereik 6,487,460 eenhede in 2019 [2]. Die verskuiwing van die vervoersektor na alternatiewe energiebronne kan hoë CO2 -vlakke verminder. Die realistiese oplossing vir hierdie probleem is om groen logistiek te implementeer deur penetrasie van elektriese voertuie in Indonesië, soos hibriede elektriese voertuie, inprop-hibriede elektriese voertuie en battery-elektriese voertuie [3]. Innovasie in tegnologie vir elektriese voertuie en innovasie oor batterytegnologie kan vervoeroplossings bied wat omgewingsvriendelik, energie -doeltreffend en laer bedryf- en onderhoudskoste is [4]. Elektriese voertuie word baie deur lande ter wêreld bespreek. In die wêreldwye onderneming vir elektriese voertuie was daar 'n aansienlike verkoopsgroei vir tweewielige elektriese motorfietse, wat tussen 2016 en 2017 58% of ongeveer 1,2 miljoen eenhede bereik het. Hierdie verkoopgroei dui op 'n goeie reaksie van lande ter wêreld oor die ontwikkeling van elektriese motors. motorfiets tegnologie wat eendag verwag dat elektriese motorfietse voertuie met fossielbrandstof vervang. Die navorsingsobjek is Electric Motorcycle (EM) wat bestaan ​​uit New Design of Electric Motorcycle (NDEM) en Converted Electric Motorcycle (CEM). Die eerste tipe, die New Design of Electric Motorcycle (NDEM), is 'n voertuig wat deur die onderneming ontwerp is en wat elektriese tegnologie gebruik vir sy bedrywighede. Sommige lande ter wêreld, soos Australië, Duitsland, Engeland, Frankryk, Japan, Taiwan, Suid-Korea en China het reeds elektriese motorfietse as 'n plaasvervangerproduk vir motorfietsvoertuie met fossielbrandstof [5] gebruik. Een handelsmerk van elektriese motorfietse is Zero Motorcycle, wat sport elektriese motorfietse vervaardig [6]. PT. Gesits Technologies Indo het ook tweewielige elektriese motorfietse onder die handelsmerk Gesits vervaardig. Die tweede tipe is 'n CEM. Omskepte elektriese motorfiets is 'n motorfiets met olie, waar die motor- en enjinonderdele vervang word met litiumferrofosfaat (LFP) batterye as 'n energiebron. Alhoewel baie lande 'n elektriese motorfiets vervaardig, het niemand die voertuig geskep deur gebruik te maak van omskakelingstegnieke nie. Omskakeling kan gedoen word op 'n tweewielmotorfiets wat nie meer deur die gebruikers gebruik word nie. Universitas Sebelas Maret is 'n pionier in die vervaardiging van CEM en bewys tegnies dat litium-ioonbatterye fossielbrandstof energiebronne op konvensionele motorfietse kan vervang. CEM gebruik LFP -tegnologie; hierdie battery ontplof nie as 'n kortsluiting plaasvind nie. Daarbenewens het die LFP-battery 'n lang gebruiksduur van tot 3000 gebruiksiklusse en langer as huidige kommersiële EM-batterye (soos litiumionbatterye en LiPo-batterye). CEM kan 55 km/lading ry en 'n maksimum spoed van tot 70 km/uur [7]. Jodinesa, et al. [8] het die markaandeel van omskepbare elektriese motorfietse in Surakarta, Indonesië, ondersoek en gelei dat die mense van Surakarta positief op die CEM gereageer het. Uit die verduideliking hierbo kan gesien word dat die geleentheid vir elektriese motorfietse groot is. Verskeie studies oor standaarde wat verband hou met elektriese voertuie en batterye is ontwikkel, soos die Lithium Ion battery standaard deur Sutopo et al. [9], die standaard vir batterybestuurstelsel deur Rahmawatie et al. [10], en laai standaarde vir elektriese voertuie deur Sutopo et al. [11]. Die stadige tempo van aanneming van elektriese voertuie in Indonesië het daartoe gelei dat die regering verskeie beleide vir die ontwikkeling van die motorbedryf bekend gemaak het en beplan om die aanvaarding van 2,1 miljoen eenhede elektriese motorfietse en 2 200 eenhede elektriese motors in 2025 te mik. Boonop het die regering was ook daarop gemik om Indonesië in staat te stel om 2 200 elektriese of hibriede motors te vervaardig, wat in die presidensiële regulasie nr. 22 van 2017 in die Republiek van Indonesië vermeld word rakende die nasionale algemene energieplan. Hierdie regulasie is toegepas deur verskillende lande, soos Frankryk, Engeland, Noorweë en Indië. Die Ministerie van Energie en Minerale Hulpbronne het 'n doelwit gestel dat verkope van motorverbrandingsmotors (ICEV) vanaf 2040 verbied word, en die publiek word versoek om voertuie op elektriese basis te gebruik [12]. In 2019 het die regering van Indonesië 'n presidensiële regulasie nr. 55 van 2019 uitgevaardig rakende die versnelling van die program op elektriese motorvoertuie op grond van batterye vir padvervoer. Hierdie poging is 'n stap om twee probleme te oorkom, naamlik die uitputting van brandstofolie -reserwes en lugbesoedeling. Wat lugbesoedeling betref, het Indonesië hom daartoe verbind om 29% van koolstofdioksiedvrystellings teen 2030 te verminder as gevolg van die konferensie oor klimaatsverandering in Parys wat in 2015 gehou is. In 2018 het die penetrasie van tweewielige elektriese voertuie slegs 0,14% van die regering se mikpunt bereik 2025, terwyl elektrisiteit vir vierwiele meer as 45%bereik het. In Desember 2017 was daar landwyd ten minste meer as 1300 openbare elektriese laaistasies beskikbaar, waarin 71% (924 hervulstasies) in DKI Jakarta [13] geleë is. Baie lande het ondersoek ingestel na die aanneming van elektriese voertuie, maar in Indonesië is daar nog nie op nasionale skaal navorsing gedoen nie. Daar is baie soorte navorsing in sommige lande wat studies gedoen het oor die aanvaarding van nuwe tegnologieë deur verskeie metodes te gebruik, soos meervoudige lineêre regressie om die bedoeling van die gebruik van elektriese voertuie in Maleisië te ken [14], Structural Equation Modeling (SEM) om die aanneming te ken van hindernisse vir batterye in Tianjin, China [15], ondersoekende faktoranalise en multivariate regressiemodel om die hindernisse tussen bestuurders van elektriese voertuie in die Verenigde Koninkryk te ken [16], en logistieke regressie om die faktore wat die opname van elektriese voertuie beïnvloed, te ken Beijing, China [17]. Die doel van hierdie navorsing is om 'n aannemingsmodel vir elektriese motorfietse in Indonesië te ontwikkel, om die faktore te vind wat die bedoeling van die aanneming van elektriese motorfietse in Indonesië beïnvloed, en om die funksiegeleenthede vir die aanneming van elektriese motorfietse in Indonesië te bepaal. Dit is belangrik om die faktore te modelleer om uit te vind watter faktore die voorneme om elektriese motorfietse in Indonesië aan te neem beïnvloed. Hierdie invloedryke faktore kan as verwysing gebruik word om gepaste beleide te formuleer om die aanvaarding van elektriese motorfietse te versnel. Hierdie belangrike faktore is 'n beeld van die ideale toestande wat potensiële gebruikers van elektriese motorfietse in Indonesië verlang. Sommige ministeries in Indonesië wat verband hou met die opstel van beleide rakende elektriese voertuie, is die Ministerie van Nywerheid wat handel oor belasting op voertuie op grond van sy emissies wat direk handel oor vervaardigers van elektriese voertuie, die Ministerie van Vervoer wat die uitvoerbaarheidstoets van elektriese voertuie uitvoer. baan op die snelweg, soos batterytoetse ensovoorts, sowel as die Ministerie van Energie en Minerale Hulpbronne, wat verantwoordelik is vir die opstel van die tariewe vir die laaistasie vir elektriese voertuie vir die infrastruktuur van laaibedrywe vir elektriese voertuie. Innovasie in elektriese voertuie moedig ook die geboorte van nuwe sake-entiteite in die verskaffingsketting aan, insluitend technopreneurs en nuwe ondernemings van ontwikkelaars, verskaffers, vervaardigers en verspreiders van produkte / dienste vir elektriese voertuie en hul afgeleides op die mark [24]. Ondernemers met elektriese motorfietse kan ook tegnologie en bemarking ontwikkel deur hierdie belangrike faktore in ag te neem om die realisering van elektriese motorfietse in plaas van konvensionele motorfietse in Indonesië te ondersteun. Gewone logistieke regressie word gebruik om die funksie en waarskynlikheidswaarde van die bedoeling om elektriese motorfietse in Indonesië aan te neem met behulp van SPSS 25 -sagteware, te verkry. Logistieke regressie of logit regressie is 'n benadering om voorspellende modelle te maak. Logistieke regressie in statistieke wat gebruik word om die waarskynlikheid van 'n gebeurtenis te voorspel deur die data in die logitkurwe logistieke funksie te pas. Hierdie metode is 'n algemene lineêre model vir binominale regressie [18]. Logistieke regressie is gebruik om die aanvaarding van internet- en mobiele bankdienste [19] te voorspel, die aanvaarding van fotovoltaïese tegnologie -aanvaarding in Nederland [20] te voorspel, die aanvaarding van telemonitoringstelseltegnologie vir gesondheid [21] te voorspel en om te vind die tegniese struikelblokke wat die besluit om wolkdienste aan te neem beïnvloed [22]. Utami et al. [23] wat voorheen navorsing gedoen het oor verbruikerspersepsies van elektriese voertuie in Surakarta, het bevind dat aankooppryse, modelle, voertuigprestasie en infrastruktuurgereedheid die grootste hindernisse is vir mense wat elektriese voertuie aanneem. METODE Die gegewens wat in hierdie navorsing ingesamel is, is primêre data wat verkry is deur middel van aanlynopnames om geleenthede en faktore uit te vind wat die voorneme om elektriese motorfietse in Indonesië aan te neem beïnvloed. Vraelys en opname Die aanlyn -opname is aan 1,223 respondente in agt provinsies in Indonesië versprei om die faktore wat die voorneme het om elektriese motorfietse in Indonesië aan te neem, te ondersoek. Hierdie gekose provinsies het meer as 80% van die motorfietsverkope in Indonesië [2]: Wes -Java, Oos -Java, Jakarta, Sentraal -Java, Noord -Sumatra, Wes -Sumatra, Yogyakarta, Suid -Sulawesi, Suid -Sumatra en Bali. Die faktore wat ondersoek word, word in Tabel 1 getoon. Algemene kennis oor elektriese motorfietse is aan die begin van die vraelys verskaf deur video te gebruik om misverstande te voorkom. Die vraelys is verdeel in vyf afdelings: siftingsafdeling, sosio-demografiese afdeling, finansiële afdeling, tegnologiese afdeling en makro-vlak afdeling. Die vraelys is aangebied in 'n Likert -skaal van 1 tot 5, waar 1 vir sterk verskil, 2 vir verskil, 3 vir twyfel, 4 vir saamstem en 5 vir sterk saamstem. Bepaling van die minimum steekproefgrootte verwys na [25], verklaar dat waarnemingstudies met groot populasiegroottes wat logistieke regressie insluit, 'n minimum steekproefgrootte van 500 vereis om statistieke te verkry wat parameters voorstel. Groepsteekproefneming of gebiedsteekproefneming met verhoudings word in hierdie navorsing gebruik omdat die bevolking van motorfietsgebruikers in Indonesië baie groot is. Boonop word doelgerigte steekproefneming gebruik om monsters te bepaal op grond van sekere kriteria [26]. Aanlynopnames word uitgevoer deur middel van Facebook -advertensies. Geskikte respondente is mense van ≥ 17 jaar oud, met 'n SIM C, een van die besluitnemers om 'n motorfiets te vervang of te koop, en woonagtig in een van die provinsies in Tabel 1. Teoretiese raamwerk She et al. [15] en Habich-Sobiegalla et al. [28] raamwerke gebruik vir 'n sistematiese indeling van faktore wat die aanvaarding van 'n elektriese voertuig deur verbruikers dryf of belemmer. Ons het hierdie raamwerke aangepas deur dit te wysig op grond van ons analise van elektriese motorfietsliteratuur oor die verbruiker van elektriese motorfietse. Ons het dit in tabel 1. In tabel 1 uiteengesit. SD1 Huwelikstatus [27], [28] SD2 Ouderdom SD3 Geslag SD4 Laaste onderwys SD5 Beroep Sosiodemografiese SD6 Maandelikse verbruiksvlak SD7 Maandelikse inkomstevlak SD8 Aantal motorfietsbesit SD9 Frekwensie van deel op sosiale media SD10 Grootte van aanlyn sosiale netwerk SD11 Omgewingsbewustheid Finansiële FI1 Aankoopprys [29] FI2 Batterykoste [30] FI3 Laai koste [31] FI4 Onderhoudskoste [32] Tegnologiese TE1 Kilometerstand [33] TE2 Krag [33] TE3 Laai tyd [33] TE4 Veiligheid [34] TE5 Batterylewe [35] Makrovlak ML1 beskikbaarheid van laaistasie op openbare plekke [36] Beskikbaarheid van laaistasie by die werk by ML2 [15] Beskikbaarheid van laaistasie by die huis [37] Beskikbaarheid van ML4 diensplekke [38] ML5 Aansporingsbeleid vir aankope [15] ML6 jaarliks belastingkortingsbeleid [15] ML7 Belastingkoste -afslagbeleid [15] Aannemingsvoorneme IP Voorneme om te gebruik [15] Sosiodemografiese faktor Sosiodemografiese faktor is persoonlike faktore wat 'n individu se gedrag in besluitneming beïnvloed. Eccarius et al. [28] het op hul aannemingsmodel gesê dat ouderdom, geslag, huwelikstatus, opvoeding, inkomste, beroep en eienaarskap van voertuie belangrike faktore is wat die aanneming van elektriese voertuie beïnvloed. HabichSoebigalla et al beklemtoon faktore op sosiale netwerke, soos die aantal motorfietsbesit, die frekwensie van deel op sosiale media en die grootte van die sosiale netwerk aanlyn. Eccarius et al. [27] en HabichSobiegalla et al. [28] ook beskou omgewingsbewustheid behoort aan sosiaal -demografiese faktore. Finansiële faktor Aankoopprys is die oorspronklike prys van 'n elektriese motorfiets sonder enige koopsubsidies. Sierzchula et al. [29] het gesê dat die hoë koopprys van 'n elektriese voertuig veroorsaak word deur die hoogste batterykapasiteit. Batterykoste is die koste van die vervanging van die battery as die ou batterylewe op is. Krause et al. ondersoek dat batterykoste 'n finansiële hindernis is vir iemand om 'n elektriese voertuig aan te neem [30]. Laekoste is die koste van elektrisiteit om 'n elektriese motorfiets aan te dryf in vergelyking met die koste van petrol [31]. Onderhoudskoste is roetine -onderhoudskoste vir elektriese motorfietse, nie herstelwerk nie weens 'n ongeluk wat die aanneming van elektriese voertuie beïnvloed [32]. Tegnologiese faktor Kilometerstand is die verste afstand nadat die elektriese motorfietsbattery gelaai is. Zhang et al. [33] het gesê dat voertuigprestasie verwys na verbruikers se evaluering van 'n elektriese voertuig, insluitend kilometers, krag, laai tyd, veiligheid en batterylewe. Krag is die maksimum spoed van 'n elektriese motorfiets. Laai tyd is die totale tyd om 'n elektriese motorfiets ten volle te laai. Die veiligheidsgevoel by die bestuur van 'n elektriese motorfiets wat verband hou met klank (dB), is die faktore wat Sovacool et al. [34] faktore wat die persepsie van verbruikers op 'n elektriese voertuig beïnvloed. Graham-Rowe et al. [35] het gesê dat die batterylewe as 'n afname beskou word. Faktorinfrastruktuur op makrovlak en die beskikbaarheid van laaistasies is iets wat u nie kan vermy vir 'n elektriese motorfietsaannemer nie. Beskikbaarheid van laai op openbare plekke word as belangrik geag om die aanvaarding van elektriese voertuie [36] te ondersteun. Verbruikers kan ook laai by die werk [15] en laai beskikbaar by die huis [37] om die battery van hul voertuig te voorsien. Krupa et al. [38] het gesê dat die beskikbaarheid van diensplekke vir roetine -onderhoud en skade die aanvaarding van 'n elektriese voertuig kan beïnvloed. Sy et al. [15] stel 'n paar openbare aansporings voor wat deur verbruikers in Tianjin baie gewild is, soos subsidies vir die aankoop van elektriese motorfietse, jaarlikse belastingkorting vir elektriese motorfietse en die heffing van afslagbeleid wanneer verbruikers elektriese motorfietse op openbare plekke moet laai [15]. Ordinale logistieke regressie Ordinale logistieke regressie is een van die statistiese metodes wat die verband tussen 'n afhanklike veranderlike met een of meer onafhanklike veranderlikes beskryf, waar die afhanklike veranderlike meer as 2 kategorieë is en die metingskaal vlak of ordinaal is [39]. Vergelyking 1 is 'n model vir ordinale logistieke regressie en vergelyking 2 toon die funksie g (x) as logitvergelyking. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) RESULTATE EN BESPREKING Die vraelys is op Maart - April 2020 aanlyn versprei deur middel van betaalde Facebook -advertensies deur die filtergebied in te stel: West Java, East Java, Jakarta, Central Java, North Sumatra, West Sumatra, Yogyakarta, South Sulawesi, South Sumatra en Bali wat 21,628 gebruikers bereik het. Die totale inkomende antwoorde was 1 443 antwoorde, maar slegs 1223 antwoorde was in aanmerking vir die verwerking van data. Tabel 2 toon die demografie van respondente. Beskrywende statistiek Tabel 3 toon beskrywende statistiek vir kwantitatiewe veranderlikes. Afslag op laekoste, jaarlikse belastingkorting en koopprysubsidies het onder meer 'n hoër gemiddelde. Dit illustreer dat die meeste respondente van mening is dat daar 'n beleid is wat deur die regering gegee is, hulle kon aanmoedig om elektriese motorfietse aan te neem. Wat finansiële faktore betref, het koopprys en batterykoste 'n laer gemiddelde onder ander faktore. Dit illustreer dat die koopprys van 'n elektriese motorfiets en batterykoste nie geskik is vir die begroting van die meeste respondente nie. Die meeste respondente was van mening dat die prys van 'n elektriese motorfiets te duur was in vergelyking met die prys van 'n gewone motorfiets. Die vervangingskoste van die battery elke drie jaar, wat 5 000 000 IDR beloop, is ook te duur vir die meeste respondente, sodat die koopprys en batterykoste 'n hindernis is vir Indonesiërs om elektriese motorfietse aan te neem. Batterylewe, krag, laai tyd het 'n lae gemiddelde telling in beskrywende statistieke, maar die gemiddelde tellings vir hierdie drie faktore is meer as 4. Laai tyd wat drie uur geneem het, was te lank vir die meeste respondente. Die maksimum spoed van 'n elektriese motorfiets is 70 km/h en 'n batteryleeftyd van 3 jaar word nie aan die behoeftes van die respondente voldoen nie. Dit illustreer dat die meeste respondente van mening is dat elektriese motorfietse nie aan hul standaarde voldoen nie. Alhoewel respondente die prestasie van elektriese motorfietse nie ten volle vertrou het nie, kan EM in hul daaglikse mobiliteitsbehoeftes voorsien. Meer respondente gee meer punte aan die beskikbaarheid van laai in hul huise en kantore as op openbare plekke. 'N Hindernis wat egter gereeld gevind word, is dat elektrisiteit by die huis steeds onder 1300 VA is, wat die respondente sterk verwag dat die regering kan help om laaigeriewe tuis te voorsien. Die beskikbaarheid van laai in die kantoor word meer verkies as op openbare plekke omdat die mobiliteit van respondente elke dag huise en kantoor behels. Tabel 4 toon die reaksies van respondente op die aanneming van elektriese motorfietse. Dit toon dat 45,626% van die respondente sterk bereid is om 'n elektriese motorfiets te gebruik. Hierdie resultaat toon 'n blink toekoms vir die markaandeel vir elektriese motorfietse. Tabel 4 toon ook aan dat byna 55% van die respondente nie 'n sterk bereidwilligheid het om 'n elektriese motorfiets te gebruik nie. Die interessante resultate van hierdie beskrywende statistiek impliseer dat hoewel die entoesiasme vir die gebruik van elektriese motorfietse steeds stimulasie vereis, die aanvaarding van elektriese motorfietse in die openbaar goed is. 'N Ander rede wat kan voorkom, is dat respondente die houding het om te sien of 'n elektriese motorfiets aangeneem word, of iemand anders 'n elektriese motorfiets gebruik of nie. Ordinale logistieke regressiegegevens word verwerk en ontleed om die aannemingsvoorneme van elektriese motorfietse in Indonesië te bepaal deur gebruik te maak van ordinale logistieke regressie. Die afhanklike veranderlike in hierdie navorsing is die bereidwilligheid om 'n elektriese motorfiets te gebruik (1: sterk onwillig, 2: onwillig, 3: twyfel, 4: gewillig, 5: sterk gewillig). Ordinale logistieke regressie is gekies as die metode in hierdie navorsing omdat die afhanklike veranderlike die ordinale skaal gebruik. Data is verwerk met behulp van SPSS 25 sagteware met 'n vertrouensvlak van 95%. Multikollineariteitstoetse is uitgevoer om variansie-inflasiefaktore (VIF) te bereken met 'n gemiddelde VIF van 1.15- 3.693, wat beteken dat daar geen multikollineariteit in die model is nie. Die hipotese wat in ordinale logistieke regressie gebruik word, word in tabel 5. getoon. Tabel 6 toon die gedeeltelike toetsresultate as basis vir die verwerping of aanvaarding van die hipotese vir ordinale logistieke regressie. Tabel 2. Demografie van respondente Demografiese item freq% demografiese item freq% domisilie Wes -Java 345 28,2% beroep student 175 14,3% Oos -Java 162 13,2% staatsamptenare 88 7,2% Jakarta 192 15,7% privaat werknemers 415 33,9% Sentraal -Java 242 19,8% entrepreneur 380 31,1% Noord-Sumatera 74 6,1% Ander 165 13,5% Yogyakarta 61 5,0% Suid-Sulawesi 36 2,9% Ouderdom 17-30 655 53,6% Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% Wes-Sumatera 26 2,1% 46-60 79 6,5% Suid Sumatera 51 4,2%> 60 3 0,2% Huwelikstatus Enkellopend 370 30,3% Laaste opvoedingsvlak SMP/SMA/SMK 701 57,3% Getroud 844 69,0% Diploma 127 10,4% Ander 9 0,7% Bachelor 316 25,8% Geslag Man 630 51,5% Meester 68 5,6 % Vrou 593 48,5% Doktoraal 11 0,9% Maandelikse inkomstevlak 0 154 12,6% Maandelikse verbruiksvlak <IDR 2 000 000 432 35,3% <2 000 000 226 IDR 18,5% IDR 2 000 000-5 999 999 640 52,3% IDR 2 000 000-5 999 999 550 45% IDR 6 000 000- 9,999,999 121 9,9% IDR 6,000,000-9,999,999 199 16,3% ≥ IDR 10,000,000 30 2,5% IDR10,000,000- 19,999,999 71 5,8% ≥ I DR 20,000,000 23 1,9% Tabel 3. Beskrywende statistiek vir finansiële, tegnologie en makro-vlak Veranderlike gemiddelde posisie Veranderlike gemiddelde posisie ML7 (laadkosteskyf.) 4.4563 1 ML3 (CS tuis) 4.1554 9 ML6 (jaarlikse belastingskyf. ) 4.4301 2 ML2 (CS by werkplekke) 4.1055 10 ML5 (koopaansporing) 4.4146 3 ML1 (CS in openbare plekke) 4.0965 11 TE4 (veiligheid) 4.3181 4 TE5 (batterylewe) 4.0924 12 FI3 (laaikoste) 4.2518 5 TE2 (krag ) 4.0597 13 TE1 (kilometervermoë) 4.2396 6 TE3 (laaityd) 4.0303 14 ML4 (diensplek) 4.2142 7 FI1 (aankoopkoste) 3.8814 15 FI4 (onderhoudskoste) 4.1980 8 FI2 (batterykoste) 3.5045 16 Tabel 4. Beskrywende statistiek vir Aannemingsvoorneme 1: sterk onwillig 2: onwillig 3: twyfel 4: gewillig 5: sterk gewillig Bereidwilligheid om elektriese motorfiets te gebruik 0.327% 2.044% 15.863% 36.141% 45.626% Die resultate van logistieke regressie -analise vir veranderlikes SD1 tot en met SD11 wat behoort aan sosiodemografiese faktore toon die resultate wat slegs die frekwensie van deel op sosiale media (SD9) en die vlak van omgewingsbesorgdheid (SD11) het 'n beduidende uitwerking op die bedoeling van elektriese motorfietse in Indonesië. Die beduidende waardes vir die kwalitatiewe veranderlike van die huwelikstatus is 0,622 vir enkeles en 0,801 vir getroudes. Hierdie waardes ondersteun nie hipotese 1. Die huwelikstatus beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie, omdat die betekenisvolle waarde meer as 0,05 is. Die aansienlike waarde vir ouderdom is 0,147, sodat ouderdom nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem, beduidend beïnvloed nie. Die skattingswaarde vir die ouderdom van -0.168 ondersteun nie hipotese 2. Die negatiewe teken beteken dat hoe hoër die ouderdom, hoe laer die bedoeling is om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die kwalitatiewe veranderlike, geslag, (0.385) ondersteun nie hipotese 3. Geslag beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die beduidende waarde vir die laaste opvoedingsvlak (0.603) ondersteun nie hipotese 4. Die laaste opvoeding beïnvloed dus nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die skatting se waarde vir die laaste opvoedingsvlak van 0.036 beteken dat 'n positiewe teken beteken dat hoe hoër die opleidingsvlak, hoe hoër die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die kwalitatiewe veranderlike van die beroep was 0.487 vir studente, 0.999 vir staatsamptenare, 0.600 vir privaat werknemers en 0.480 vir entrepreneurs wat nie hipotese ondersteun nie 5. Beroep beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. UTAMI ET AL. /TYDSKRIF OOR OPTIMALISASIES VAN STELSELS BY INDUSTRIE - VOL. 19 NEE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Tabel 5. Hipotese Hypotese Socio- H1: huwelikstatus het 'n positiewe betekenisvolle uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Demo-H2: ouderdom het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. grafiese H3: geslag het 'n positiewe betekenisvolle uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H4: die laaste opleidingsvlak het 'n positiewe betekenisvolle uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H5: beroep het 'n positiewe betekenisvolle uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H6: maandelikse verbruiksvlak het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H7: maandelikse inkomstevlak het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H8: aantal motorfietsbesit het 'n positiewe betekenisvolle uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H9: die frekwensie van deel op sosiale media het 'n positiewe betekenisvolle uitwerking op die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H10: grootte van die aanlyn sosiale netwerk het 'n positiewe betekenisvolle uitwerking op die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H11: omgewingsbewustheid het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Finansiële H12: koopprys het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H13: batterykoste het 'n positiewe betekenisvolle uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H14: laankoste het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H15: onderhoudskoste het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H16: kilometervermoë het 'n positiewe beduidende uitwerking op die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H17: krag het 'n positiewe betekenisvolle uitwerking op die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Techno-H18: laai tyd het 'n positiewe beduidende uitwerking op die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. logiese H19: veiligheid het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H20: die batterylewe het 'n positiewe invloed op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H21: die beskikbaarheid van laai -stasie -infrastruktuur op openbare plekke het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H22: die beskikbaarheid van laaistasie -infrastruktuur by die werk het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Macrolevel H23: beskikbaarheid van laaistasie -infrastruktuur by die huis het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H24: beskikbaarheid van dienste het 'n positiewe betekenisvolle uitwerking op die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H25: koopaansporingsbeleid het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H26: jaarlikse belastingafslagbeleid het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. H27: afslagbeleid vir laekoste het 'n positiewe beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Tabel 6. Logistieke regressie Gedeeltelike toetsresultate Var Value Sig Var Value Sig SD1: enkel 0.349 0.622 TE1 0.146 0.069 SD1: getroud 0.173 0.801 TE2 0.167 0.726 SD1: ander 0 TE3 0.240 0.161 SD2 -0.168 0.147 TE4 -0.005 0.013* SD3: manlik 0.117 0.385 TE5 0,068 0.765 SD3: vroulik 0 ML1 -0.127 0.022* SD5: studente -0.195 0.487 ML2 0.309 0.000* SD5: siv. serv 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: priv. emp -0.110 0.6 ML4 0.134 0.109 SD5: entrepr 0.147 0.48 ML5 0.301 0.017* SD5: ander 0 ML6 -0.059 0.107 SD6 0.227 0.069 ML7 0.521 0.052 SD7 0.032 0.726 TE1 0.146 0.004* SD8 0.180 0.161 TE2 0.167 0.962 SD9 0.111 0.013* TE3 0.240 0.424 SD10 0.016 0.765 TE4 -0.005 0.254 SD11 0.226 0.022* TE5 0.068 0.007* FI1 0.348 0.000* ML1 -0.127 0.009* FI2 -0.069 0.355 ML2 0.309 0.181 FI3 0.136 0.109 ML3 0.253 0.017* FI4 0.193 0.017* ML4 0.134 0.672* Beduidend 95 vertrouensvlak Die beduidende waarde vir die maandelikse verbruik (0,069) ondersteun nie hipotese 6 nie, die maandelikse verbruiksvlak beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die ramingswaarde vir die maandelikse verbruiksvlak van 0,227, 'n positiewe teken beteken hoe hoër die maandelikse uitgawes, hoe hoër die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die maandelikse inkomstevlak (0,726) ondersteun nie hipotese 7 nie; die maandelikse inkomstevlak beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die skatting se waarde vir die maandelikse inkomstevlak is 0,032, 'n positiewe teken beteken dat hoe hoër die maandelikse inkomste is, hoe hoër is die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die aantal motorfietsbesit (0.161) ondersteun nie hipotese 8 nie; die aantal motorfietsbesit beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die waarde van die skatting vir die motorfietsbesit is 0.180, 'n positiewe teken beteken hoe meer motorfietse in besit is, hoe groter is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die frekwensie van deel op sosiale media (0.013) ondersteun hipotese 9; die frekwensie van deel op sosiale media het 'n beduidende uitwerking op die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem, omdat die betekenisvolle waarde minder as 0,05 is. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEE. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Die skatting se waarde vir die deel van frekwensie op sosiale media is 0.111, 'n positiewe teken beteken dat hoe hoër die frekwensie om iemand op sosiale media te deel, hoe groter die kans is om 'n elektriese motorfiets. Beduidende waarde vir die grootte van die aanlyn sosiale netwerk (0.765) ondersteun nie Hipotese 10 nie, die grootte van die bereik van die sosiale netwerk beïnvloed nie die bedoeling om 'n motorfiets aan te neem nie. Die skatting se waarde vir die aantal mense wat in die sosiale netwerk bereik word, is 0,016, 'n positiewe teken beteken dat hoe groter die omvang van sosiale media netwerke, hoe groter die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die vlak van omgewingsbewustheid (0,022) ondersteun hipotese 11, die omgewingsbelang het 'n beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die skatting se waarde vir die omgewingsbewustheid is 0,226, 'n positiewe teken beteken dat hoe hoër die omgewingsbesorgdheid van 'n persoon is, hoe groter is die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die resultate van logistieke regressie -analise vir die veranderlikes FI1 tot FI4 wat aan finansiële faktore behoort, toon die resultate dat die koopprys (FI1) en onderhoudskoste (FI4) 'n beduidende uitwerking het op die bedoeling van elektriese motorfietse in Indonesië. Die aansienlike waarde vir die koopprys (0.00) ondersteun Hypotese 12, die koopprys het 'n beduidende uitwerking op die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem.Die waarde van die skatting vir die koopprys is 0,348, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die koopprys van 'n elektriese motorfiets vir iemand meer geskik is, hoe groter is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die aansienlike waarde vir die batterykoste (0.355) ondersteun nie hipotese 13 nie, maar die batterykoste beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die aansienlike waarde vir laaikoste (0,109) ondersteun nie hipotese 14 nie, laankoste het geen beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die waarde van die skatting vir die laankoste is 0,136, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die koste van die laai van 'n elektriese motorfiets vir iemand hoër is, hoe groter is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die aansienlike waarde vir onderhoudskoste (0,017) ondersteun nie hipotese 15 nie; onderhoudskoste het 'n beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die waarde van die raming vir onderhoudskoste is 0.193, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die koste van onderhoud vir 'n elektriese motorfiets vir iemand meer geskik is, hoe groter is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die resultate van die logistieke regressie -analise vir veranderlikes TE1 tot TE5 wat aan tegnologiese faktore behoort, toon die resultate dat laai tyd vir batterye (TE3) 'n beduidende uitwerking het op die aanneming van elektriese motorfietse in Indonesië. Die aansienlike waarde vir kilometervermoë (0,107) ondersteun nie hipotese 16 nie, maar kilometersvermoë het geen beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die waarde van die skatting vir 'n maksimum kilometers is 0,146, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die maksimum kilometers van 'n elektriese motorfiets vir iemand meer geskik is, hoe groter is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die onafhanklike veranderlike krag of maksimum snelheid (0,052) ondersteun nie hipotese 17 nie, maksimum snelheid beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die waarde van esimate vir krag of maksimum spoed is 0.167, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die maksimum snelheid van 'n elektriese motorfiets vir 'n persoon meer geskik is, hoe groter is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir laai tyd (0.004) ondersteun hipotese 18, laai tyd het 'n beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beraamde waarde vir laai tyd is 0,240, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die maksimum snelheid van 'n elektriese motorfiets vir iemand meer geskik is, hoe groter die bedoeling is om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir veiligheid (0.962) ondersteun nie hipotese 19 nie; veiligheid beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die waarde van die skatting vir veiligheid is -0.005, die negatiewe teken beteken dat hoe veiliger iemand 'n elektriese motorfiets voel, hoe minder is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die aansienlike waarde vir die batterylewe (0.424) ondersteun nie hipotese 20 nie, die batterylewe het geen beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die skatting van die batteryleeftyd is 0,068, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die lewensduur van 'n elektriese motorfietsbattery geskik is, hoe groter is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die resultate van logistieke regressie-analise vir veranderlikes ML1 tot ML7 wat tot makro-vlak faktore behoort, toon die resultate wat slegs die beskikbaarheid van laai in die werkplek (ML2), die beskikbaarheid van laai in die woning (ML3) en die heffingskoste-afslagbeleid (ML7) wat 'n beduidende uitwerking het op die aannemingsvoorneme van elektriese motorfietse in Indonesië. Die beduidende waarde vir die laai -beskikbaarheid op openbare plekke (0.254) ondersteun nie hipotese 21 nie, die beskikbaarheid van laai op openbare plekke beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die beduidende waarde vir die laai -beskikbaarheid by die werkplek (0.007) ondersteun hipotese 22, die beskikbaarheid van laai by die werkplek het 'n beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die laai -beskikbaarheid by 'n huis (0.009) ondersteun hipotese 22, die beskikbaarheid van laai by die huis het 'n beduidende uitwerking op die voorneme om 'n motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die beskikbaarheid van diensplekke (0.181) ondersteun nie Hipotese 24 nie; die beskikbaarheid van diensplekke het geen beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die aansienlike waarde vir die aankoopaansporingsbeleid (0,017) ondersteun Hypotesis 25; aankoopsaansluitingsbeleid het 'n beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die jaarlikse belastingafslagbeleid (0.672) ondersteun nie Hipotese 26 nie, die jaarlikse belastingaansporingsbeleid het geen beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die aansienlike waarde vir die heffingskoste -afslagbeleid (0,00) ondersteun Hypotese 27, die aansporingsbeleid vir heffingskoste het 'n beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Volgens die resultaat van die makro-vlak faktor, kan die aanvaarding van 'n elektriese motorfiets gerealiseer word as die laaistasie op die werkplek, die laaistasie in die koshuis en die beleid vir laer koste afslag gereed is vir verbruikers. In die algemeen, die frekwensie van deel op sosiale media, die vlak van omgewingsbewustheid, aankooppryse, onderhoudskoste, die maksimum spoed van elektriese motorfietse, laaityd van die battery, die beskikbaarheid van laaistasie -infrastruktuur by die werk, die beskikbaarheid van huiskrag - laai -infrastruktuur, UTAMI ET AL. /TYDSKRIF OOR OPTIMALISASIES VAN STELSELS BY INDUSTRIE - VOL. 19 NEE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 aankoopaansporingsbeleid en aansporingsbeleid vir heffingskoste, beïnvloed die voorneme om elektriese voertuie aan te neem, aansienlik. Vergelykingsmodel en waarskynlikheidsfunksie Vergelyking 3 is 'n logiese vergelyking vir die keuse van die antwoord "sterk onwillig" om 'n elektriese motorfiets aan te neem.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Vergelyking 4 is 'n logitiese vergelyking vir die keuse van die antwoord "onwillig" om 'n elektriese motorfiets aan te neem.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Vergelyking 5 is 'n logitiese vergelyking vir die keuse van die antwoord "twyfel" om 'n elektriese motorfiets aan te neem.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Vergelyking 6 is 'n logitiese vergelyking vir die antwoordopsie "bereid" om 'n elektriese motorfiets aan te neem.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Waarskynlikheidsfunksies van aannemingsvoorneme elektriese motorfietse getoon in vergelyking 7 tot vergelyking 11. Vergelyking 7 is die waarskynlikheidsfunksie vir die keuse van die antwoord “ sterk onwillig ”om 'n elektriese motorfiets aan te neem. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Vergelyking 8 is die waarskynlikheidsfunksie vir die keuse van die antwoord "onwillig" om 'n elektriese motorfiets. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Vergelyking 9 is die waarskynlikheidsfunksie vir die keuse van die antwoord "twyfel" om 'n elektriese motorfiets aan te neem. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Vergelyking 10 is die waarskynlikheidsfunksie vir die keuse van die antwoord "bereid" om 'n elektriese motorfiets aan te neem. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Vergelyking 11 is die waarskynlikheidsfunksie vir die keuse van die antwoord "sterk bereid" om 'n elektriese motorfiets aan te neem. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Aannemingsvoorneme Waarskynlikheid Die ordinale logistieke regressievergelyking dan toegepas op 'n voorbeeld van die respondente se antwoorde. Tabel 8 toon die eienskappe en antwoorde van die steekproef. Die waarskynlikheid om elke kriterium op die afhanklike veranderlike te beantwoord, word dus bereken op grond van vergelyking 7 - 11. 'n Steekproef van respondente wat die antwoorde het soos in tabel 7 getoon, het 'n waarskynlikheid van 0,0013 vir sterk onwillige om 'n elektriese motorfiets te gebruik, 'n waarskynlikheid van 0,0114 vir onwilligheid om 'n elektriese motorfiets te gebruik, 'n waarskynlikheid van 0.1788 vir twyfel om 'n elektriese motorfiets te gebruik, 'n waarskynlikheid van 0.563 om 'n elektriese motorfiets te gebruik en 'n waarskynlikheid van 0.2455 om sterk bereid te wees om 'n elektriese motorfiets te gebruik. Die waarskynlikheid van aanneming van 'n elektriese motorfiets vir 1,223 respondente is ook bereken en die gemiddelde waarde van die waarskynlikheid vir antwoorde op sterk onwillige elektriese motorfietse was 0,0031, onwillig om 'n elektriese motorfiets te gebruik, was 0,0198, twyfel om 'n elektriese motorfiets te gebruik was 0,1482, bereid om 'n Die elektriese motorfiets was 0.3410 en die sterk bereidheid om 'n elektriese motorfiets te gebruik, was 0.4880. As die waarskynlikheid vir gewillig en sterk gewillig is, is die waarskynlikheid dat Indonesiërs elektriese motorfietse aanneem 82,90%. Aanbevelings vir sake- en beleidmakers In die gewone logistieke regressie -analise is die frekwensie van deel op sosiale media 'n belangrike faktor wat die bedoeling van die aanneming van 'n elektriese motorfiets beïnvloed. Die belangrikheid van sosiale media as 'n platform vir die publiek om inligting oor elektriese motorfietse te bekom, beïnvloed die bereidwilligheid om elektriese motorfietse aan te neem. Die regering en entrepreneurs kan probeer om hierdie hulpbron te benut, byvoorbeeld, entrepreneurs kan promosies doen deur middel van bonusse of waardering aan verbruikers wat elektriese motorfietse gekoop het en positiewe dinge met betrekking tot elektriese motorfietse op hul sosiale media deel. Hierdie manier kan ander stimuleer om 'n nuwe gebruiker van 'n elektriese motorfiets te wees. Die regering kan elektriese motorfietse deur middel van sosiale media sosialiseer of bekendstel aan die publiek om die motivering van openbare verskuiwing van konvensionele motorfiets na elektriese motorfiets te motiveer. Hierdie navorsing bewys hoe groot die invloed van makro-vlak faktore op die aanvaarding van elektriese motorfietse in Indonesië is. In die gewone logistieke regressie -analise beïnvloed die beskikbaarheid van laaistasie -infrastruktuur by die werkplek, beskikbaarheid van laaistasieinfrastruktuur by die huis, die aankoopaansporingsbeleid en die laankoste -afslag die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEE. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Tabel 7. Voorbeeld Respondent Antwoorde Variabel Antwoordkode Waarde Huwelikstatus Getroud X1b 2 Ouderdom 31-45 X2 2 Geslag Manlik X3a 1 Laaste Opvoedingsvlak Meester X4 4 Beroep Privaat werknemers X5c 3 Maandeliks verbruik vlak Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Maandelikse inkomstevlak Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Aantal motorfietsbesit ≥ 2 X8 3 Frekwensie van deel op sosiale media verskeie kere/maand X9 4 Grootte van aanlyn sosiale netwerk 100-500 mense X10 2 Omgewingsbewustheid 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Batterykoste 3 X13 3 Laai koste 3 X13 3 Onderhoudskoste 5 X14 5 Kilometerstand 4 X15 4 Krag 5 X16 5 Laai tyd 4 X17 4 Veiligheid 5 X18 5 Batterylewe 4 X19 4 Laaistasie se beskikbaarheid op openbare plekke 4 X20 4 Beskikbaarheid van laaistasie by die werk 4 X21 4 Laaistasie se beskikbaarheid by die huis 4 X22 4 Beskikbaarheid van diensplekke 2 X23 2 Aankoopsaansporingsbeleid 5 X24 5 Jaarlikse belastingafslagbeleid 5 X25 5 Afslagbeleid vir laekoste 5 X26 5 Laadkoste 5 X27 5 Onderhoudskoste 3 X13 3 Kilometerstand vermoë 5 X14 5 Krag 4 X15 4 Laai tyd 5 X16 5 Die meeste respondente beskou die beskikbaarheid van laaistasie -infrastruktuur by die huis, werkplekke en openbare plekke as 'n beduidende invloed op die aanvaarding van elektriese motorfietse. Die regering kan die installering van laai -stasie -infrastruktuur op openbare plekke reël om die aanvaarding van elektriese motorfietse te ondersteun. Die regering kan ook saam met die sakesektor werk om dit te besef. By die bou van aanwysers op makrovlak stel hierdie navorsing verskeie aansporingsbeleidopsies voor. Die belangrikste aansporingsbeleid volgens die opname is aankoopaansporingsbeleid en heffingskoste -aansporingsbeleid wat deur die regering oorweeg kan word om die aanvaarding van elektriese motorfietse in Indonesië te ondersteun. Op finansiële faktore het die koopprys 'n beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te skaf. Dit is die rede waarom die aansporing vir die koopsubsidie ​​ook die aannemingsvoorneme aansienlik beïnvloed. Die goedkoper onderhoudskoste van elektriese motorfietse as konvensionele motorfietse beïnvloed die aanvangsvoorneme van elektriese motorfietse aansienlik. Daarom sal die beskikbaarheid van dienste wat aan die verbruikersbehoeftes voldoen, die voorneme om elektriese motorfietse aan te neem, verder aanmoedig omdat die meeste gebruikers nie die komponente in elektriese motorfietse ken nie, dus benodig hulle geskoolde tegnici as daar skade is. Die prestasie van elektriese motorfietse voldoen aan die behoeftes van verbruikers om aan hul daaglikse mobiliteit te voldoen. Die maksimum spoed van 'n elektriese motorfiets en laai tyd kan voldoen aan die standaarde wat deur verbruikers verlang word. Beter motorverrigting, soos verhoogde veiligheid, batterylewe en verdere kilometers, sal egter beslis die bedoeling om 'n elektriese motorfiets te neem, verhoog. Benewens die toenemende tegnologie -belegging, moet die regering en besighede ook die evalueringstelsel vir veiligheid en betroubaarheid vir elektriese motorfietse verbeter om die vertroue van die publiek te verhoog. Vir besighede is die bevordering van kwaliteit en prestasie een van die doeltreffendste maniere om die entoesiasme van verbruikers vir elektriese motorfietse te verhoog. Verbruikers wat jonger is en 'n hoër opvoedingsvlak het, kan as vroeë aannemers as 'n aanvaller aangespreek word omdat hulle reeds 'n meer optimistiese houding en 'n breë netwerk het. Marksegmentasie kan bereik word deur spesifieke modelle vir doelgerigte verbruikers bekend te stel. Daarbenewens het respondente met 'n groter omgewingsbewustheid meer geneig om motorfietse aan te neem. UTAMI ET AL. /TYDSKRIF OOR OPTIMALISASIES VAN STELSELS BY INDUSTRIE - VOL. 19 NEE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 GEVOLGTREKKINGS Die oorgang van konvensionele motorfietse na elektriese motorfietse kan die beste oplossing wees om die probleem van hoë CO2 -vlakke in Indonesië te oorkom. Die Indonesiese regering het ook besef en het ingegryp deur verskillende beleide rakende elektriese voertuie in Indonesië op te stel. Maar in werklikheid is die aanvaarding van elektriese voertuie in Indonesië nog in 'n baie vroeë stadium, selfs ver van die doelwitte wat die regering stel. Die omgewing ondersteun nie die aanvaarding van elektriese motorfietse nie, soos geen meer gedetailleerde regulasies nie en die gebrek aan ondersteunende infrastruktuur wat die lae aanvaarding van elektriese voertuie in Indonesië veroorsaak. Hierdie navorsing het 1,223 respondente uit 10 provinsies wat altesaam 80% van die totale motorfietsverkope in Indonesië gehad het, ondervra om beduidende faktore te ondersoek wat die voorneme het om elektriese motorfietse in Indonesië aan te neem en die waarskynlikheidsfunksies uit te vind. Alhoewel die meerderheid respondente entoesiasties is oor elektriese motorfietse en in die toekoms 'n elektriese motorfiets wil besit, is hulle belangstelling in die aanvaarding van 'n elektriese motorfiets deesdae relatief laag. Respondente wil tans nie elektriese motorfietse gebruik nie, weens 'n gebrek aan infrastruktuur en beleid. Baie respondente het die houding om te wag en te kyk na die aanvaarding van elektriese motorfietse, met finansiële faktore, tegnologiese faktore en makro-vlakke wat aan die vereistes van verbruikers moet voldoen. Hierdie navorsing bewys hoe belangrik die frekwensie van deel op sosiale media, die vlak van omgewingsbewustheid, aankooppryse, onderhoudskoste, die maksimum spoed van elektriese motorfietse, laai tyd vir batterye, beskikbaarheid van laai -infrastruktuur by die werk, beskikbaarheid van laai -infrastruktuur tuis, aansporingspolisse en aansporingspolisse vir die heffing van koste, is ter ondersteuning van die aanvaarding van elektriese motorfietse in Indonesië. Die regering moet die voorsiening van laai -stasie -infrastruktuur en aansporingsbeleid ondersteun om die aanvaarding van elektriese motorfietse in Indonesië te bespoedig. Produsente moet oorweeg om tegnologiese faktore soos kilometers en batterylewe te verbeter om die aanvaarding van elektriese motorfietse te ondersteun. Finansiële faktore soos aankooppryse en batterykoste moet besighede en die regering kommerwekkend maak. Die maksimum gebruik van sosiale netwerke moet gebruik word om 'n elektriese motorfiets aan die gemeenskap bekend te stel. Gemeenskappe kan op 'n jong ouderdom al vroeg adopteer omdat hulle 'n wye netwerk op sosiale media het. Die realisering van die aanvaarding van elektriese motorfietse in Indonesië vereis gereedheid vir infrastruktuur en koste wat deur verbruikers aanvaar kan word. Dit is deur die regering in werking gestel deur sterk regeringsverpligtinge in verskeie lande wat kon slaag om konvensionele voertuie te vervang. Verdere navorsing sal fokus op die vind van toepaslike beleide om die aanvaarding van elektriese motorfietse in Indonesië te versnel. VERWYSINGS [1] Indonesië. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Aanlyn]. Beskikbaar: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Statistiek oor binnelandse verspreiding en uitvoer, 2020. [Aanlyn]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Toegang verkry: Maart. 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina en R. Siregar, "Elektriese voertuie in Indonesië: die pad na volhoubare vervoer", Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto en M. Nizam, "Kommersialiseringsmodel van nuwe tegnologie litiumioonbattery: 'n gevallestudie vir slim elektriese voertuie", Verrigtinge van die 2013 Gesamentlike Internasionale Konferensie oor Landelike Inligting en Kommunikasietegnologie en Elektriese Voertuig Tegnologie, rICT en ICEV -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini en V. Bosetti, "Elektriese elektrisiteit: deskundige opname oor die toekoms van batterytegnologieë vir elektriese voertuie. In Innovation under Uncertainty, ”in Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz en MK Patel,“ Oor die elektrifisering van padvervoer– 'n oorsig van die omgewings-, ekonomiese en sosiale prestasie van elektriese tweewielers, ”Vervoernavorsing Deel D: Vervoer en omgewing, vol. 41, pp. 348-366, 2015. https://doi.org/10.1016/j.trd.2015.09.007. [7] M. Nizam, "Produksi Kit Konversi Kendaraan Listrik Berbasis Baterai Untuk Sepeda Motor Roda Dua Dan Roda Tiga," Laporan Akhir Hibah PPTI, Badan Pengelola Usaha Universitas Sebelas Maret, 2019. [8] MNA Jodinesa, W. Sutopo, en R. Zakaria, "Markov -kettinganalise om die voorspelling van die markaandeel van nuwe tegnologie aan te dui: 'n gevallestudie van elektriese omskakelingsmotorfiets in Surakarta, Indonesië", AIP Conference Proceedings, vol. 2217 (1), pp. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo en EA Kadir, "An Indonesian Standard of Lithium-ion Cell 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 en ABMulyono, "Ontwerp raamwerk vir standaardisering en toetsvereistes van batterybestuurstelsel vir toepassing van elektriese voertuie", vervolg - 4de Internasionale konferensie oor elektriese voertuigtegnologie, pp. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, en F. Fahma, "A Review of Electric Vehicles Charging Standard Development: Study Case in Indonesia", Proceedings - 2018 5th International Conference on Electric Vehicular Technology, vol. 8628367, pp. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Aanlyn]. gaikindo.or.id. [Toegang verkry: Maart. 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, ”Indonesië om koolstofvrystellings teen 2030 met 29% te verminder, The Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEE. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang en HA Bekhet, "Voornemens vir die gebruik van elektriese voertuie: 'n empiriese studie in Maleisië," Journal of Cleaner Production, vol. 92, pp. 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma en BC Xie, "Wat is die hindernisse vir 'n wydverspreide aanvaarding van elektriese voertuie? 'N Opname van die openbare persepsie in Tianjin, China, "Journal of Transport Policy, vol. 56, pp. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis en A. Jones, "Analyse van die gebruik van elektriese voertuie op batterye: 'n ondersoek na hindernisse onder bestuurders in die Verenigde Koninkryk," Vervoernavorsing Deel D: Vervoer en omgewing, vol. 63, pp. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge en C. Shao, "Ondersoek na die faktore wat die opname van elektriese voertuie in Beijing, China beïnvloed: Statistiese en ruimtelike perspektiewe," Journal of Cleaner Production, vol. 213, pp. 199-216, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analysis Multivariat Terapan dengan Program SPSS, AMOS, and SMARTPLS (2nd Ed). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, "Besluit oor die aanneming van verbruikers teenoor verwerping in skynbaar soortgelyke diensinnovasies: The case of the Internet and mobile banking", Journal of Business Research, vol. 69 (7), pp. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur en R. Kemp, "The adoption of PV in the Netherlands: A statistical analysis of adoption factors", Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 41, pp. 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil en J. Emparanza, "Using a Modified Technology Acceptance Model to evaluate Healthcare Professionals 'Adoption of a New Telemonitoring System", Telemedicine and e-Health, vol. 18 (1), pp. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer en P. Abrahamsson, "'n opnamestudie oor groot tegniese hindernisse wat die besluit om wolkdienste aan te neem", Journal of Systems and Software, vol. 103, pp. 167–181, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto, en W. Sutopo, "Consumer Perception Analysis of Electric Car Vehicle in Indonesia", AIP Conference Proceedings (Vol. 2217, No. 1, p. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo en M. Nizam, "Proposed business process technology commercialization: A case study of electric car technology incubation", 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 en TM Bakar, "Voorbeeldgrootte -riglyne vir logistieke regressie uit waarnemingstudies met 'n groot bevolking: klem op die akkuraatheid tussen statistieke en parameters gebaseer op kliniese gegewens uit die werklike lewe", The Malaysian journal of mediese wetenskappe: MJMS, vol. 25 (4), pp. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab en A. Jam'an, "Metodologi Penelitian Bisnis", Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius en CC Lu, "Aangedrewe tweewielers vir volhoubare mobiliteit: 'N Oorsig van verbruikersaanneming van elektriese motorfietse ”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), pp. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka en N. Anzinger, "Voornemens om elektriese voertuie aan te koop vir Chinese, Russiese en Brasiliaanse burgers: 'n internasionale vergelykende studie", Journal of cleaner production, vol. 205, pp. 188-200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat en B. Van Wee, "Die invloed van finansiële aansporings en ander sosio-ekonomiese faktore op die aanneming van elektriese voertuie", Energy Policy, vol. 68, pp. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane en JD Graham, "Persepsie en werklikheid: openbare kennis van inprop-elektriese voertuie in 21 Amerikaanse stede", Energy Policy, vol. 63, pp. 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony en B. Caulfield, "Hoe moet hindernisse vir alternatiewe brandstowwe en voertuie geklassifiseer word en moontlike beleide om innoverende tegnologie te bevorder, beoordeel word?", Journal of Cleaner Production, vol. 35, pp. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue en S. Long, "Hindernisse vir wydverspreide aanvaarding van elektriese voertuie: 'n ontleding van die houdings en persepsies van verbruikers", Journal of Energy Policy, vol. 48, pp. 717– 729, 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan en YM Wei, "Die impak van regeringsbeleid op voorkeur vir NEV's: die bewyse uit China", Energy Policy, vol. 61, pp. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool en RF Hirsh, "Beyond batterye: 'n ondersoek van die voordele en hindernisse vir inprop-hibriede elektriese voertuie (PHEV's) en 'n voertuig-na-netwerk (V2G) oorgang", Energy Policy, vol. 37, pp. 1095–1103, 2009. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.10.005. [35] E. Graham-Rowe, B. Gardner, C. Abraham, S. Skippon, H. Dittmar, R. Hutchins en J. Stannard, "Hoofstroomverbruikers wat inpropbattery-elektriese en plugin-hibriede elektriese motors bestuur: 'n kwalitatiewe analise van antwoorde en evaluerings ”, Transp. Res. Deel A: Polispraktyk, vol. 46, pp. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi en SL Mabit, "Hoofstroomverbruikers wat battery-elektriese en plug-baster-elektriese motors bestuur: 'n kwalitatiewe analise van antwoorde en evaluerings", Transp. Res. Deel D: Transp. Omgewing., Vol. 25, pp. 24–32, 2013. [Aanlyn]. Beskikbaar: ScienceDirect. [37] ND Caperello en KS Kurani, "Huishoudings se verhale oor hul ontmoetings met 'n inprop -hibriede elektriese voertuig", Environ. Gedrag., Vol. 44, pp. 493–508, 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju en CE Warrender, "Huishoudings se verhale van hul ontmoetings met 'n inprop-hibriede elektriese voertuig", Analise van 'n verbruikersopname oor UTAMI ET AL. /TYDSKRIF OOR OPTIMALISASIES VAN STELSELS BY INDUSTRIE - VOL. 19 NEE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 inprop-hibriede elektriese voertuie. Transp. Res. Deel A: Polispraktyk, vol. 64, pp. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer en S. Lemeshow, “Toegepaste logistieke regressie. Tweede uitgawe ”, New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENKLATURE j afhanklike veranderlike kategorieë (j = 1, 2, 3, 4, 5) k onafhanklike veranderlike kategorieë (k = 1, 2, 3, ..., m) i kwalitatiewe onafhanklike veranderlike kategorieë n volgorde van respondente β0j onderskep elke antwoord van afhanklike veranderlike Xk kwantitatiewe onafhanklike veranderlike Xik kwanlitatiewe onafhanklike veranderlike Y afhanklike veranderlike Pj (Xn) die geleentheid vir elke kategorie van onafhanklike veranderlike vir elke respondent SKRYWERS BIOGRAFIE Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami is 'n voorgraadse student van Bedryfsingenieurswese Departement van Universitas Sebelas Maret. Sy behoort aan die logistieke en besigheidsstelsel -laboratorium. Haar navorsingsbelangstellings is logistiek- en voorsieningskettingbestuur en marknavorsing. Sy publiseer haar eerste publikasie oor verbruikerspersepsie -analise van elektriese motorvoertuie in Indonesië in 2019. Yuniaristanto Yuniaristanto is 'n dosent en navorser in die Departement Bedryfsingenieurswese, Universitas Sebelas Maret. Sy navorsingsbelangstellings is verskaffingsketting, simulasiemodellering, prestasiemeting en kommersialisering van tegnologie. Hy het publikasies wat deur Scopus geïndekseer is, 41 artikels met 4 H-indeks. Sy e -posadres is yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, het 'n ingenieurswese -professionele graad (Ir) aan die Studieprogram van Professionele Ingenieur - Universitas Sebelas Maret (UNS) in 2019 behaal. 2011, Master of Science in Management van Universitas Indonesia in 2004 en Bachelor in Engineering in Industrial Engineering van ITB in 1999. Sy navorsingsbelangstellings is voorsieningsketting, ingenieursekonomie en kosteanalise en tegnologie -kommersialisering. Hy het meer as 30 navorsingstoekennings gekry. Hy het publikasies wat deur Scopus geïndekseer is, 117 artikels met 7 H-indeks. Sy e -pos is wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Die resultate van die logistieke regressie -analise vir veranderlikes TE1 tot TE5 wat aan tegnologiese faktore behoort, toon die resultate dat laai tyd vir batterye (TE3) 'n beduidende uitwerking het op die aanneming van elektriese motorfietse in Indonesië. Die aansienlike waarde vir kilometervermoë (0,107) ondersteun nie hipotese 16 nie, maar kilometersvermoë het geen beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die waarde van die skatting vir 'n maksimum kilometers is 0,146, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die maksimum kilometers van 'n elektriese motorfiets vir iemand meer geskik is, hoe groter is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir die onafhanklike veranderlike krag of maksimum snelheid (0,052) ondersteun nie hipotese 17 nie, maksimum snelheid beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die waarde van esimate vir krag of maksimum spoed is 0.167, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die maksimum snelheid van 'n elektriese motorfiets vir 'n persoon meer geskik is, hoe groter is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir laai tyd (0.004) ondersteun hipotese 18, laai tyd het 'n beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beraamde waarde vir laai tyd is 0,240, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die maksimum snelheid van 'n elektriese motorfiets vir iemand meer geskik is, hoe groter die bedoeling is om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die beduidende waarde vir veiligheid (0.962) ondersteun nie hipotese 19 nie; veiligheid beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die waarde van die skatting vir veiligheid is -0.005, die negatiewe teken beteken dat hoe veiliger iemand 'n elektriese motorfiets voel, hoe minder is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die aansienlike waarde vir die batterylewe (0.424) ondersteun nie hipotese 20 nie, die batterylewe het geen beduidende uitwerking op die voorneme om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die skatting van die batteryleeftyd is 0,068, 'n positiewe teken beteken dat hoe meer die lewensduur van 'n elektriese motorfietsbattery geskik is, hoe groter is die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem. Die resultate van logistieke regressie-analise vir veranderlikes ML1 tot ML7 wat tot makro-vlak faktore behoort, toon die resultate wat slegs die beskikbaarheid van laai in die werkplek (ML2), die beskikbaarheid van laai in die woning (ML3) en die heffingskoste-afslagbeleid (ML7) wat 'n beduidende uitwerking het op die aannemingsvoorneme van elektriese motorfietse in Indonesië. Die beduidende waarde vir die laai -beskikbaarheid op openbare plekke (0.254) ondersteun nie hipotese 21 nie, die beskikbaarheid van laai op openbare plekke beïnvloed nie die bedoeling om 'n elektriese motorfiets aan te neem nie. Die beduidende waarde vir die laai -beskikb