De regearing fan Yndoneezje wie rjochte op it oannimmen fan 2,1 miljoen ienheden fan elektryske auto's mei twa tsjillen en 2,200 ienheden fan elektryske auto's mei fjouwer tsjillen yn 2025 fia de presidinsjele feroardering nûmer 22 fan 'e Republyk Yndoneezje yn 2017 oer it Nasjonaal Algemien Plan foar Enerzjy. Yn 2019 joech de regearing fan Yndoneezje presidinsjele regeling nr. 55 út yn 2019 oangeande de fersnelling fan it programma foar elektryske auto's foar dykferfier. Yn 2018 berikte de oanniming fan elektryske auto's mei twa tsjillen mar 0,14% fan 'e doelstelling fan' e regearing foar 2025. Dêrom moat de fêststelling fan elektryske motorfyts (EM) technology ek in protte faktoaren beskôgje om suksesfol te wêzen. Dit ûndersyk ûntwikkelt in net-gedrachsmodel foar yntroduksje fan elektryske auto's foar net-gedrach. De faktoaren omfetsje sosjodemografysk, finansjeel, technologysk, en makrolevel. De online enkête belutsen 1,223 respondinten. Logistyske regression wurdt brûkt om de funksje en kânswearde te krijen fan bedoeling om EM yn Yndoneezje oan te nimmen. Frekwinsje fan dielen op sosjale media, nivo fan miljeubewustwêzen, oankeapprizen, ûnderhâldskosten, maksimale snelheid, oplaadtiid fan batterij, beskikberens fan oplaadstasjonynfrastruktuer op it wurk, beskikberens fan thússtrom basearre - ynfrastruktuer foar opladen, belied foar oankeap stimulearje, en koarting op kosten foar opladen stimulearingsbelied hat in signifikante ynfloed op 'e bedoeling om elektryske auto's oan te nimmen. It lit ek sjen dat de kâns foar Yndonesiërs om elektryske motorfytsen te adoptearjen 82,90%berikt. De realisaasje fan 'e oanname fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje fereasket ynfrastruktuerklearberens en kosten dy't kinne wurde aksepteare troch konsuminten. As lêste jouwe de resultaten fan dit ûndersyk wat suggestjes foar de oerheid en bedriuwen om de oanniming fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje te fersnellen.

YNLIEDING

De ekonomyske sektor yn Yndoneezje (ferfier, opwekking fan elektrisiteit en húshâldens) brûkt meast fossile brânstoffen. Guon fan 'e negative effekten fan' e hege ôfhinklikens fan fossile brânstoffen binne de ferhege allocaasje foar subsydzjes foar brânstof, problemen mei duorsumens yn enerzjy, en hege nivo's fan CO2 -útstjit. Ferfier is in wichtige sektor dy't bydraacht oan hege nivo's fan CO2 yn 'e loft fanwegen it protte gebrûk fan auto's foar fossile brânstof. Dit ûndersyk rjochtet him op motorfytsen, om't Yndoneezje, as ûntwikkellân, mear motorfytsen hat dan auto's. It oantal motorfytsen yn Yndoneezje berikte 120,101,047 ienheden yn 2018 [1] en motorferkeap berikte 6,487,460 ienheden yn 2019 [2]. De transportsektor ferpleatse nei alternative enerzjyboarnen kin hege CO2 -nivo's ferminderje. De realistyske oplossing foar dit probleem is om griene logistyk te ymplementearjen troch penetraasje fan elektryske auto's yn Yndoneezje lykas hybride elektryske auto's, plug-in hybride elektryske auto's, en batterij-elektryske auto's [3]. Ynnovaasje fan technology foar elektryske auto's en ynnovaasje fan batterytechnology kinne transportoplossingen leverje dy't miljeufreonlik, enerzjysunich binne, en legere operaasje- en ûnderhâldskosten [4]. Elektryske auto's wurde in protte besprutsen troch lannen yn 'e wrâld. Yn 'e wrâldwide bedriuw foar elektryske auto's wie d'r in signifikante ferkeapgroei foar twa-wielige elektryske motorfytsen dy't 58% of sawat 1.2 miljoen ienheden berikten fan 2016 oant 2017. Dizze ferkeapgroei wiist op in goed antwurd fan lannen yn' e wrâld oer de ûntwikkeling fan elektryske motorfyts technology dy't op in dei ferwachte dat elektryske motorfytsen fossyl-oandreaune auto's sille ferfange. It ûndersyksobjekt is Electric Motorcycle (EM) dat bestiet út New Design of Electric Motorcycle (NDEM) en Converted Electric Motorcycle (CEM). It earste type, it Nij ûntwerp fan elektryske motorfyts (NDEM), is in auto ûntworpen troch it bedriuw dat elektryske technology brûkt foar har operaasjes. Guon lannen yn 'e wrâld lykas Austraalje, Dútslân, Ingelân, Frankryk, Japan, Taiwan, Súd-Koreä en Sina brûkten al elektryske motorfytsen as ferfangend produkt foar motorfytsen mei fossile oalje [5]. Ien merk fan elektryske motorfytsen is Zero Motorcycle dy't sport elektryske motorfytsen produsearret [6]. PT. Gesits Technologies Indo hat ek elektryske motorfytsen mei twa tsjillen produsearre ûnder it merk Gesits. It twadde type is in CEM. Konvertearre elektryske motorfyts is in motor mei oalje en motor en motorûnderdielen ferfongen troch lithiumferrofosfaat (LFP) batterykits as enerzjyboarne. Hoewol in protte lannen elektryske motorfyts produsearje, hat gjinien it auto makke troch konverteringstechniken te brûken. Konverzje kin wurde dien op in motor mei twa tsjillen dy't net mear wurdt brûkt troch har brûkers. Universitas Sebelas Maret is in pionier yn 'e produksje fan CEM en bewize technysk dat Lithium-Ion-batterijen fossile brânstof enerzjyboarnen kinne ferfange op konvinsjonele motorfytsen. CEM brûkt LFP -technology, dizze batterij eksplodeart net as in koartsluting foarkomt. Derneist hat de LFP-batterij in lange gebrûkstiid fan maksimaal 3000 gebrûksyklusen en langer dan hjoeddeistige kommersjele EM-batterijen (lykas Lithium-Ion-batterij en LiPo-batterij). CEM kin 55 km/lading reizgje en maksimale snelheid hawwe oant 70 km/oere [7]. Jodinesa, et al. [8] ûndersocht it merkoandiel fan konvertibele elektryske motorfytsen yn Surakarta, Yndoneezje en resultearre dat de minsken fan Surakarta posityf reageare op de CEM. Ut de hjirboppe ferklearring kin sjoen wurde dat de kâns foar elektryske motorfytsen enoarm is. Ferskate stúdzjes oer noarmen relatearre oan elektryske auto's en batterijen binne ûntwikkele, lykas de Lithium Ion -batterijstandert troch Sutopo et al. [9], de batterijbehearsysteemstandaard troch Rahmawatie et al. [10], en noarmen foar opladen fan elektryske auto's troch Sutopo et al. [11]. It trage taryf fan oanniming fan elektryske auto's yn Yndoneezje hat de regearing frege ferskate belied frij te jaan foar de ûntwikkeling fan 'e auto -yndustry en pland om de fêststelling fan 2.1 miljoen ienheden elektryske motorfytsen en 2.200 ienheden elektryske auto's yn 2025 te rjochtsjen. Trouwens, de regearing wie ek rjochte op Yndoneezje om 2.200 elektryske as hybride auto's te produsearjen dy't steane yn 'e presidinsjele feroardering No .. 22 fan 2017 fan' e Republyk Yndoneezje oangeande it Nasjonaal Algemien Plan foar Enerzjy. Dizze regeling is tapast troch ferskate lannen lykas Frankryk, Ingelân, Noarwegen, en Yndia. It ministearje fan enerzjy en minerale boarnen is in doelstelling ynsteld dat fanôf 2040, ferkeap fan ynterne ferbaarningsmotorvoertuigen (ICEV) is ferbean en it publyk wurdt frege elektryske auto's te brûken [12]. Yn 2019 joech de regearing fan Yndoneezje presidinsjele feroardering nr. 55 fan 2019 út oer de fersnelling fan it programma op batterij basearre elektryske motorauto's foar dykferfier. Dizze poging is in stap om twa problemen te oerwinnen, nammentlik de útputting fan brânstofoaljereserves en loftfersmoarging. Oangeande loftfersmoarging hat Yndoneezje har ynsette foar it ferminderjen fan 29% fan koalstofdiokside-útstjit troch 2030 as gefolch fan 'e Parys Klimaatferoaringskonferinsje hâlden yn 2015. Yn 2018 berikte de penetraasje fan elektryske auto's mei twa tsjillen mar 0.14% fan it doel fan' e regearing is 2025, wylst foar fjouwerwielige elektrisiteit mear dan 45%berikte. Yn desimber 2017 wiene d'r lanlik teminsten mear dan 1,300 iepenbiere elektryske oplaadstasjons beskikber yn 24 stêden, wêrby't 71% (924 refillstasjons) lizze yn DKI Jakarta [13]. In protte lannen hawwe ûndersocht oer it oannimmen fan elektryske auto's, mar yn Yndoneezje binne nasjonaal skaalûndersyk noch net earder dien. D'r binne yn guon lannen in protte soarten ûndersiik west dy't ûndersiken hawwe útfierd oer de oanname fan nije technologyen troch ferskate metoaden te brûken, lykas meardere lineêre regresje om de bedoeling te brûken fan elektryske auto's yn Maleizje [14], Structural Equation Modeling (SEM) om fêststelling te witten fan 'e barriêres fan batterijen foar elektryske auto's yn Tianjin, Sina [15], ferkenningsfaktoranalyse en multivariaat regresjemodel om barriêres te kennen ûnder bestjoerders fan elektryske auto's yn it Feriene Keninkryk [16], en logistyske regression om de faktoaren te kennen dy't ynfloed hawwe op de opname fan elektryske auto's yn Peking, Sina [17]. De doelen fan dit ûndersyk binne it ûntwikkeljen fan in adopsjemodel foar elektryske motorfytsen yn Yndoneezje, om de faktoaren te finen dy't ynfloed hawwe op de bedoelingen fan it oannimmen fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje, en om de funksjekansen te bepalen foar de fêststelling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje. It modellerjen fan de faktoaren is wichtich om út te finen hokker faktoaren dy't fan ynfloed binne op de bedoeling om elektryske motorfytsen yn Yndoneezje oan te nimmen. Dizze ynfloedrike faktoaren kinne wurde brûkt as referinsje foar it formulearjen fan passend belied om de oanniming fan elektryske motorfytsen te fersnellen. Dizze wichtige faktoaren binne in byld fan 'e ideale omstannichheden winske troch potensjele brûkers fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje. Guon ministearjes yn Yndoneezje yn ferbân mei de formulearring fan belied oangeande elektryske auto's binne it Ministearje fan Yndustry dy't behannelt mei belestingregels foar auto's basearre op har útstjit dy't direkt te meitsjen hawwe mei fabrikanten fan elektryske auto's, it Ministearje fan Ferkear dat de helberheidstest fiert fan elektryske auto's dy't sille baan op 'e snelwei lykas batterytests ensafuorthinne, lykas it Ministearje fan Enerzjy en Minerale Boarnen dy't ferantwurdlik is foar it formulearjen fan de tariven foar it opladen fan elektryske auto's foar de ynfrastruktuer fan bedriuwen foar opladen fan elektryske auto's. Ynnovaasje foar elektryske auto's stimulearret ek de berte fan nije saaklike entiteiten yn 'e supply chain, ynklusyf technopreneurs en opstarten fan ûntwikkelers, leveransiers, fabrikanten en distributeurs fan produkten / tsjinsten foar elektryske auto's en har derivaten op' e merke [24]. Undernimmers fan elektryske motorfyts kinne ek technology en marketing ûntwikkelje troch dizze wichtige faktoaren te beskôgjen om de realisaasje fan elektryske motorfytsen te stypjen ynstee fan konvinsjonele motorfytsen yn Yndoneezje. Ordinale logistyske regression brûkt om de funksje en kânswearde te krijen fan bedoeling om elektryske motorfytsen yn Yndoneezje te nimmen mei SPSS 25 -software. Logistyske regression as logit -regression is in oanpak om foarsizzende modellen te meitsjen. Logistyske regression yn statistiken brûkt om de kâns te foarsizzen fan in barren dat sil plakfine troch oerienkomme mei de gegevens yn 'e logistyske funksje fan logitkurve. Dizze metoade is in algemien lineêr model foar binomiale regression [18]. Logistyske efterútgong is brûkt om de akseptaasje fan ynternet- en mobylbankjen [19] te foarsizzen, de akseptaasje te foarsizzen fan fotofoltaïsche technologyske fêststelling yn Nederlân [20], it foarsizzen fan de akseptaasje fan telemonitoringsysteemtechnology foar sûnens [21], en om te finen út de technyske obstakels dy't ynfloed hawwe op it beslút om wolketsjinsten oan te nimmen [22]. Utami et al. [23] dy't earder ûndersyk die nei konsepsje -opfettingen fan elektryske auto's yn Surakarta, die bliken dat oankeapprizen, modellen, prestaasjes fan auto's, en ynfrastruktuerklearberens de grutste barriêres wiene foar minsken dy't elektryske auto's oannimme. METODE De gegevens sammele yn dit ûndersyk binne primêre gegevens krigen fia online ûndersiken om kânsen en faktoaren te finen dy't ynfloed hawwe op de bedoeling om elektryske motorfytsen yn Yndoneezje oan te nimmen. Fraachfraach en enkête De online enkête waard ferspraat oan 1,223 respondinten yn acht provinsjes yn Yndoneezje om de faktoaren te ûndersiikjen dy't de bedoeling hawwe om elektryske motorfytsen yn Yndoneezje oan te nimmen. Dizze keazen provinsjes hienen mear dan 80% fan motorferkeap yn Yndoneezje [2]: West -Java, East -Java, Jakarta, Sintraal Java, Noard -Sumatra, West -Sumatra, Yogyakarta, Súd -Sulawesi, Súd -Sumatra en Bali. De ûndersochte faktoaren wurde werjûn yn Tabel 1. Algemiene kennis oer elektryske motorfytsen waard oan it begjin fan 'e fragelist levere troch fideo te brûken om misferstannen te foarkommen. De fragelist wie ferdield yn fiif seksjes: screening seksje, sosjodemografyske seksje, finansjele seksje, technologyske seksje, en makro-nivo seksje. De fragelist waard presinteare yn in Likert -skaal fan 1 oant 5, wêr't 1 foar sterk net iens, 2 foar net iens, 3 foar twifel, 4 foar iens, en 5 foar sterk iens. Bepaling fan 'e minimale stekproefgrutte ferwiist nei [25], stelde dat observaasjestúdzjes mei grutte populaasjegrutte wêrby't logistyske regression omfettet minimale stekproefgrutte fan 500 fereasket om statistyk te krijen dy't parameters fertsjintwurdiget. Cluster sampling as gebiet sampling mei proporsjes wurdt brûkt yn dit ûndersyk om't de befolking fan motorbrûkers yn Yndoneezje heul grut is. Derneist wurdt doelbewuste sampling brûkt om monsters te bepalen op basis fan bepaalde kritearia [26]. Online ûndersiken wurde útfierd fia Facebook Ads. Kwalifisearjende respondinten binne minsken fan ≥ 17 jier âld, dy't in SIM C hawwe, ien fan 'e beslútjouwers binne om in motorfyts te ferfangen of te keapjen, en wenje yn ien fan' e provinsjes yn Tabel 1. Theoretical Framework She et al. [15] en Habich-Sobiegalla et al. [28] brûkte kaders foar in systematyske kategorisearring fan faktoaren dy't de fêststelling fan elektryske auto's troch konsuminten driuwt of obstruearje. Wy hawwe dizze kaders oanpast troch it te feroarjen op basis fan ús analyse fan literatuer oer elektryske motorfytsen oer de oanname fan konsuminten fan elektryske motorfytsen. Wy hawwe it visualisearre yn Tabel 1.Tabel 1. Utlis en referinsje fan faktoaren en attributen Faktorkoade Atrtibute Ref. SD1 Sivilstatus [27], [28] SD2 Leeftyd SD3 Geslacht SD4 Lêste oplieding SD5 Berop Sosjodemografyske SD6 Moanlikse konsumpsjenivo SD7 Moanne ynkommen nivo SD8 Oantal motorbesit SD9 Frekwinsje fan dielen op sosjale media SD10 Grutte fan online sosjaal netwurk SD11 Miljeu bewustwêzen Finansjeel FI1 Keappriis [29] FI2 Batterykosten [30] FI3 Ladekosten [31] FI4 Underhâldskosten [32] Technologyske TE1 Kilometerstand [33] TE2 Krêft [33] TE3 Oplaadtiid [33] TE4 Feiligens [34] TE5 Batterij libben [35] Makro-nivo ML1 Beskikberens fan oplaadstasjons op iepenbiere plakken [36] Beskikberens fan oplaadstasjon op wurkplakken fan ML2 [15] Beskikberens fan oplaadstasjon thús thús [37] Beskikberens fan ML4 Serviceplakken [38] ML5 Stimuleringsbelied foar oankeap [15] ML6 Jierliks belesting foar koarting op belestingen [15] ML7 Belesting op kosten foar koarting op belesting [15] Oprjochting fan bedoeling IP Bedoeling om te brûken [15] Sosiodemografyske faktor Sosiodemografyske faktor is persoanlike faktoaren dy't it gedrach fan in yndividu beynfloedzje by beslútfoarming. Eccarius et al. [28] stelden op har adopsjemodel dat leeftyd, geslacht, boargerstatus, ûnderwiis, ynkommen, berop, en auto's eigendom binne wichtige faktoaren dy't ynfloed hawwe op de fêststelling fan elektryske auto's. HabichSoebigalla et al markearje faktoaren op sosjale netwurken lykas oantal motorfytsbesit, frekwinsje fan dielen op sosjale media, en grutte fan online sosjaal netwurk de ynfloedrike faktoaren wêze foar fêststellen fan elektryske auto's [28]. Eccarius et al. [27] en HabichSobiegalla et al. [28] ek beskôge miljeubewustwêzen heart by sosjaal -demografyske faktoaren. Finansjele faktor Keappriis is de orizjinele priis fan in elektryske motorfyts sûnder subsydzjes foar oankeap. Sierzchula et al. [29] sei dat de hege oankeappriis fan elektrysk auto feroarsake troch de heechste batterijkapasiteit. Batterykosten binne de kosten foar it ferfangen fan 'e batterij as de âlde batterijlibben op is. Krause et al. ûndersocht dat batterykosten hearre ta finansjele barriêre foar immen om in elektrysk auto oan te nimmen [30]. Ladekosten binne de kosten fan elektrisiteit foar it oandriuwen fan in elektryske motorfyts fergelike mei de kosten fan benzine [31]. Tenancenderhâldskosten binne routine ûnderhâldskosten foar elektryske motorfytsen, net reparaasjes fanwegen ûngelok dat ynfloed hat op de fêststelling fan elektryske auto's [32]. Technologyske faktor Kilometerstand is de fierste ôfstân neidat de elektryske motorfytsbatterij folslein is laden. Zhang et al. [33] sei dat de prestaasjes fan auto's ferwiist nei de evaluaasje fan konsuminten oer elektryske auto's, ynklusyf kilometers, macht, oplaadtiid, feiligens, en batterijlibben. Macht is de maksimumsnelheid fan in elektryske motorfyts. Oplaadtiid is totale tiid om in elektryske motorfyts folslein op te laden. Feiligensgefoel by it riden op in elektryske motorfyts yn ferbân mei lûd (dB) binne de faktoaren dy't markearje troch Sovacool et al. [34] faktoaren te wêzen dy't de persepsje fan konsuminten op elektryske auto's beynfloedzje. Graham-Rowe et al. [35] sei dat de batterijlibben wurdt beskôge as degradearre. Makro-nivo Factor Ynfrastruktuer fan beskikberens fan oplaadstasjon is iets dat net kin wurde foarkommen foar elektryske motorfytsadopter. Beskikberens opladen op iepenbiere plakken wurdt as wichtich beskôge foar it stypjen fan fêststellen fan elektryske auto's [36]. Beskikberens by it wurk [15] en beskikberens opladen thús [37] binne ek nedich troch konsuminten om de batterij fan har auto te ferfoljen. Krupa et al. [38] sei dat de beskikberens fan tsjinstplakken foar routine ûnderhâld en skea ynfloed hat op de fêststelling fan elektryske auto's. Sy et al. [15] stelde guon iepenbiere prikkels foar dy't heul socht is troch konsuminten yn Tianjin, lykas it jaan fan subsydzjes foar it keapjen fan elektryske motorfytsen, jierlikse belestingkorting foar elektryske motorfytsen, en belesting fan koarting op kosten as konsuminten elektryske motorfyts moatte oplade yn iepenbiere plakken [15]. Ordinale logistyske regresje Ordinale logistyske regression is ien fan 'e statistyske metoaden dy't de relaasje beskriuwe tusken in ôfhinklike fariabele mei ien of mear ûnôfhinklike fariabelen, wêr't de ôfhinklike fariabele mear dan 2 kategoryen is en de mjitskaal is nivo as ordinaal [39]. Fergeliking 1 is in model foar ordinale logistyske regression en fergeliking 2 toant de funksje g (x) as logit -fergeliking. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) RESULTATEN EN BESPREKING De fragelist waard online ferspraat op maart - april, 2020, fia betelle Facebook -advertinsjes troch filtergebiet yn te stellen: West Java, East Java, Jakarta, Central Java, North Sumatra, West Sumatra, Yogyakarta, South Sulawesi, South Sumatra, en Bali dy't 21,628 brûkers berikten. Totaal ynkommende antwurden wiene 1.443 antwurden, mar allinich 1.223 antwurden wiene yn oanmerking foar gegevensferwurking. Tabel 2 toant de demografy fan respondinten. Beskriuwende statistiken Tabel 3 toant beskriuwende statistiken foar kwantitative fariabelen. Koarting oplaadkosten, jierlikse belestingkorting, en subsydzjes foar oankeappriis hawwe ûnder oare faktoaren heger gemiddelde. Dit yllustrearret dat de measte respondinten fan betinken binne dat d'r in belied is dat de troch de regearing jûn yntinsive har koe oanmoedigje elektryske motorfytsen oan te nimmen. Op finansjele faktoaren hawwe oankeappriis en batterykosten legere gemiddelde ûnder oare faktoaren. Dit yllustrearret dat de oankeappriis fan in elektryske motorfyts en batterijkosten net geskikt binne mei it budzjet fan de measte respondinten. De measte respondinten achten dat de priis fan elektryske motorfyts te djoer wie yn fergeliking mei de priis fan in konvinsjonele motorfyts. De ferfangingskosten fan batterij elke trije jier dy't IDR 5.000.000 berikke, binne ek te djoer foar de measte respondinten, sadat de oankeappriis en batterijkosten in barriêre binne foar Yndonesysk om elektryske motorfytsen oan te nimmen. Batterij libben, krêft, oplaadtiid hawwe lege gemiddelde skoares yn beskriuwende statistiken, mar de gemiddelde skoares foar dizze trije faktoaren is mear dan 4. Oplaadtiid dy't trije oeren duorre wie te lang foar de measte respondinten. De maksimumsnelheid fan in elektryske motorfyts is 70 km/h en in batterijlibben fan 3 jier wurdt net foldien oan 'e behoeften fan' e respondinten. Dit yllustrearret dat de measte respondinten beskôgje dat elektryske motorfytsen net foldogge oan har noarmen. Hoewol respondinten de prestaasjes fan elektryske motorfytsen net folslein hawwe fertroud, kin EM foldwaan oan har deistige behoeften foar mobiliteit. Mear respondinten joegen mear skoare oan de beskikberens fan opladen yn har huzen en kantoaren dan op iepenbiere plakken. In barriêre dy't faaks is fûn is dat elektrisiteit thús noch ûnder 1300 VA is, wêrtroch respondinten sterk ferwachtsje dat de regearing kin helpe om oplaadfoarsjenningen thús te leverjen. De beskikberens fan opladen yn it kantoar hat mear de foarkar dan op iepenbiere plakken, om't de mobiliteit fan respondinten elke dei huzen en kantoar omfettet. Tabel 4 toant de antwurden fan respondinten op it oannimmen fan elektryske motorfytsen. It lit sjen dat 45,626% fan 'e respondinten in sterke reewilligens hawwe om in elektryske motorfyts te brûken. Dit resultaat toant in ljochte takomst foar it oandiel fan 'e elektryske motorfyts. Tabel 4 lit ek sjen dat hast 55% fan 'e respondinten gjin sterke reewilligens hat om in elektryske motorfyts te brûken. De nijsgjirrige resultaten fan dizze beskriuwende statistyk ymplisearje dat hoewol it entûsjasme foar it brûken fan elektryske motorfytsen noch stimulearring fereasket, iepenbiere akseptaasje fan elektryske motorfytsen goed is. In oare reden dy't kin foarkomme is dat respondinten de hâlding hawwe om te wachtsjen op it oannimmen fan in elektryske motorfyts of as immen oars in elektryske motorfyts brûkt of net. Ordinale logistyske regresjegegevens binne proses en analysearje om de fêststelling fan bedoeling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje te bepalen mei ordinale logistyske regression. De ôfhinklike fariabele yn dit ûndersyk is de reewilligens om in elektryske motorfyts te brûken (1: sterk net wolle, 2: net wolle, 3: twifelje, 4: wolle, 5: sterk wolle). Ordinale logistyske regression waard keazen as de metoade yn dit ûndersyk, om't de ôfhinklike fariabele de ordinale skaal brûkt. Gegevens waarden ferwurke mei SPSS 25 -software mei in fertrouwennivo fan 95%. Multikollineariteitstests binne útfierd om Variance Inflation Factors (VIF) te berekkenjen mei in gemiddelde VIF fan 1.15- 3.693, wat betsjuttet dat d'r gjin multicollineariteit is yn it model. De hypoteze brûkt yn ordinale logistyske regression wurdt werjûn yn Tabel 5. Tabel 6 toant de parsjele testresultaten de basis te wêzen foar it ôfwizen of akseptearjen fan de hypoteze foar ordinale logistyske regression. Tabel 2. Demografy fan respondinten Demografysk item Freq% Demografysk item Freq% Domicile West Java 345 28,2% Beropsstudint 175 14,3% East Java 162 13,2% Amtners 88 7,2% Jakarta 192 15,7% Partikuliere meiwurkers 415 33,9% Central Java 242 19,8% Undernimmer 380 31,1% Noard Sumatera 74 6,1% Oaren 165 13,5% Yogyakarta 61 5,0% Súd Sulawesi 36 2,9% Leeftyd 17-30 655 53,6% Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% West Sumatera 26 2,1% 46-60 79 6,5% Súd Sumatera 51 4,2%> 60 3 0,2% Sivilstatus Single 370 30,3% Lêste opliedingsnivo SMP/SMA/SMK 701 57,3% Troud 844 69,0% Diploma 127 10,4% Oaren 9 0,7% Bachelor 316 25,8% Geslacht Man 630 51,5% Master 68 5,6 % Frou 593 48,5% Doktoraal 11 0,9% Moanliks ynkommen nivo 0 154 12,6% Moanliks konsumpsje nivo <IDR 2.000.000 432 35.3% <IDR 2.000.000 226 18.5% IDR2.000.000-5.999.999 640 52.3% IDR 2.000.000-5.999.999 550 45% IDR6.000.000- 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. Beskriuwende statistyk foar finansjele, technology en makro-nivo Fariabele gemiddelde rang Fariabele gemiddelde rang ML7 (laadkosteskyf.) 4.4563 1 ML3 (CS thús) 4.1554 9 ML6 (jierlikse belestingskyf. ) 4.4301 2 ML2 (CS op wurkplakken) 4.1055 10 ML5 (stimulearring foar oankeap) 4.4146 3 ML1 (CS op iepenbiere plakken) 4.0965 11 TE4 (feiligens) 4.3181 4 TE5 (batterijlibben) 4.0924 12 FI3 (oplaadkosten) 4.2518 5 TE2 (krêft) ) 4.0597 13 TE1 (kilometerfunksje) 4.2396 6 TE3 (oplaadtiid) 4.0303 14 ML4 (tsjinstplak) 4.2142 7 FI1 (oankeappriis) 3.8814 15 FI4 (ûnderhâldskosten) 4.1980 8 FI2 (batterijkosten) 3.5045 16 Tabel 4. Beskriuwende statistyk foar Adoption Intention 1: sterk ûnwillich 2: ûnwillich 3: twifel 4: wilens 5: sterk ree Wille om elektryske motorfyts te brûken 0.327% 2.044% 15.863% 36.141% 45.626% De resultaten fan logistyske regressionanalyse foar fariabelen SD1 oant en mei SD11 dy't hearre by sosjodemografyske faktoaren litte de resultaten sjen dy't allinich de frekwinsje fan dielen op sosjale media (SD9) en it nivo fan miljeubeskerming (SD11) hawwe in signifikant effekt op 'e bedoeling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje. De wichtige wearden foar de kwalitative fariabele fan boargerlike stân binne 0,622 foar iensum en 0,801 foar troud. Dy wearden stypje gjin hypoteze 1. Sivilstatus hat gjin signifikante ynfloed op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts, om't de signifikante wearde mear is dan 0,05. De wichtige wearde foar leeftyd is 0.147, sadat leeftyd de bedoeling om in elektryske motorfyts net te nimmen signifikant beynfloedet. De wearde fan skatting foar de leeftyd fan -0.168 stipet gjin hypoteze 2. It negative teken betsjuttet dat hoe heger de leeftyd, hoe leger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar de kwalitative fariabele, geslacht, (0.385) stipet gjin hypoteze 3. Geslacht hat gjin ynfloed op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De signifikante wearde foar it lêste opliedingsnivo (0.603) stipet hypoteze 4. Dat hat it lêste ûnderwiis net signifikant ynfloed op de bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar it lêste opliedingsnivo fan 0.036 betsjuttet dat in posityf teken betsjuttet dat heger it opliedingsnivo hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar de kwalitative fariabele fan 'e besetting wie 0.487 foar studinten, 0.999 foar amtners, 0.600 foar partikuliere meiwurkers, en 0.480 foar ûndernimmers dy't hypoteze net stypje 5. Berop hat gjin ynfloed op' e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. UTAMI ET AL. /JOURNAL OAN OPTIMALJES FAN SYSTEMS BY INDUSTRIES - VOL. 19 NEI. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Tabel 5. Hypotese Hypothese Socio- H1: boargerlike steat hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. Demo- H2: leeftyd hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. grafysk H3: geslacht hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. H4: lêste opliedingsnivo hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H5: besetting hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H6: moanlikse konsumpsjenivo hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. H7: moanliks ynkommennivo hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H8: oantal motorfytsbesit hat in posityf signifikant effekt op de bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. H9: frekwinsje fan dielen op sosjale media hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. H10: grutte fan online sosjaal netwurk hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. H11: miljeubewustwêzen hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. Finansjeel H12: oankeappriis hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H13: batterijkosten hawwe in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. H14: oplaadkosten hawwe in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H15: ûnderhâldskosten hawwe in posityf signifikant effekt op de bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. H16: mooglikheden foar kilometers hawwe in posityf signifikant effekt op de bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H17: macht hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. Techno- H18: oplaadtiid hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. logyske H19: feiligens hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. H20: batterijlibben hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H21: beskikberens fan ynfrastruktuer foar laadstasjon yn iepenbiere plakken hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H22: beskikberens fan oplaadstasjonynfrastruktuer op it wurk hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. Macrolevel H23: beskikberens fan oplaadstasjonynfrastruktuer thús hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H24: beskikberens fan tsjinstplakken hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H25: stimulânsbelied foar oankeap hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H26: jierliks ​​belied foar koarting op belesting hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. H27: belied foar fergoeding fan koarting op kosten hat in posityf signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. Tabel 6. Logistyske regression Partiel testresultaten Var Value Sig Var Value Sig SD1: single 0.349 0.622 TE1 0.146 0.069 SD1: troud 0.173 0.801 TE2 0.167 0.726 SD1: oaren 0 TE3 0.240 0.161 SD2 -0.168 0.147 TE4 -0.005 0.013* SD3: man 0.117 0.385 TE5 0,068 0.765 SD3: froulik 0 ML1 -0.127 0.022* SD5: studinten -0.195 0.487 ML2 0.309 0.000* SD5: civ. serv 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: priv. emp -0.110 0.6 ML4 0.134 0.109 SD5: entrepr 0.147 0.48 ML5 0.301 0.017* SD5: oaren 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* Signifikant at fertrouwen nivo De signifikante wearde foar it moanlikse konsumpsje nivo (0.069) stipet hypoteze 6 net, it moanlikse konsumpsjenivo hat gjin ynfloed op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De skatte wearde foar it moanlikse konsumpsjenivo fan 0.227, in posityf teken betsjuttet dat heger it nivo fan moanlikse útjeften, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar it moanlikse ynkommennivo (0.726) stipet hypoteze 7 net, it moanlikse ynkommennivo hat gjin ynfloed op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar it moanlikse ynkommennivo is 0,032, posityf teken betsjuttet dat hoe heger it moanlikse ynkommen is, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar it oantal motorfytsbesit (0.161) stipet Hypothese 8 net, it oantal motorfytsbesit hat gjin signifikante ynfloed op de bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar it nivo fan motorfytsbesit is 0.180, posityf teken betsjuttet dat it mear oantal motorfytsen besit, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De signifikante wearde foar de frekwinsje fan dielen op sosjale media (0.013) stipet Hypotese 9, de frekwinsje fan dielen op sosjale media hat in signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts, om't de signifikante wearde minder is dan 0.05. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEI. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 De wearde fan skatting foar dielen fan frekwinsje op sosjale media is 0.111, posityf teken betsjuttet dat hoe heger de frekwinsje is om immen te dielen op sosjale media, hoe heger de kâns is op oannimmen fan in elektryske motorfyts. Wichtige wearde foar grutte fan online sosjaal netwurk (0.765) stipet Hypothese 10 net, de grutte fan it berik fan it sosjale netwurk hat gjin signifikante ynfloed op de bedoeling fan it oannimmen fan in motorfyts. De wearde fan skatting foar it oantal minsken berikt yn it sosjale netwurk is 0.016, posityf teken betsjuttet dat heger de grutte fan sosjale medianetwurken, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De signifikante wearde foar it nivo fan miljeubewustwêzen (0.022) stipet hypoteze 11, it nivo fan miljeubeskerming hat in signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar it nivo fan miljeubewustwêzen is 0.226, posityf teken betsjuttet dat hoe heger it nivo fan miljeu -soargen in persoan hat, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De resultaten fan logistyske regressieanalyse foar de fariabelen FI1 oant FI4 dy't ta finansjele faktoaren hearre litte de resultaten sjen dat de oankeappriis (FI1) en ûnderhâldskosten (FI4) in signifikant effekt hawwe op 'e bedoeling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje. De signifikante wearde foar de oankeappriis (0.00) stipet Hypothese 12, de oankeappriis hat in signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen.De wearde fan 'e skatting foar de oankeappriis is 0,348, posityf teken betsjuttet dat wat mear de oankeappriis fan in elektryske motorfyts foar immen geskikter is, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De signifikante wearde foar de batterijkosten (0.355) stipet hypoteze 13 net, batterijkosten hawwe gjin ynfloed op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De signifikante wearde foar it opladen fan kosten (0.109) stipet Hypothese 14 net, oplaadkosten hawwe gjin signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar de oplaadkosten is 0,136, posityf teken betsjuttet dat hoe geskikter de kosten foar it opladen fan in elektryske motorfyts foar ien binne, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar ûnderhâldskosten (0.017) stipet hypoteze 15 net, ûnderhâldskosten hawwe in signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar ûnderhâldskosten is 0.193, posityf teken betsjuttet dat hoe mear de kosten fan ûnderhâld fan elektryske motorfyts foar ien binne, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De resultaten fan 'e logistyske regressieanalyse foar fariabelen TE1 oant TE5, dy't ta technologyske faktoaren hearre, litte de resultaten sjen dat oplaadtiid foar batterijen (TE3) in signifikant effekt hat op de fêststelling fan bedoeling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje. De signifikante wearde foar kilometersfunksje (0.107) stipet hypoteze 16 net, kilometerfunksje hat gjin signifikant effekt op de bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar in maksimum kilometer is 0.146, posityf teken betsjuttet dat hoe geskikter de maksimale kilometers fan in elektryske motorfyts foar immen is, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar de ûnôfhinklike fariabele krêft as maksimumsnelheid (0.052) stipet hypoteze 17 net, maksimumsnelheid hat gjin ynfloed op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan esimate foar macht as maksimumsnelheid is 0,167, posityf teken betsjuttet dat hoe geskikter de maksimumsnelheid fan in elektryske motorfyts foar in persoan is, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar oplaadtiid (0.004) stipet Hypotese 18, oplaadtiid hat in signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De skatte wearde foar oplaadtiid is 0,240, posityf teken betsjuttet dat hoe mear de maksimum snelheid fan in elektryske motorfyts foar immen geskikter is, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar feiligens (0.962) stipet hypoteze 19 net, feiligens hat gjin ynfloed op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar feiligens is -0.005, negatyf teken betsjuttet dat hoe feiliger immen fielt mei in elektryske motorfyts, hoe leger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar batterijlibben (0.424) stipet hypoteze 20 net, de batterijlibben hat gjin signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar batterijlibben is 0,068, posityf teken betsjuttet dat hoe geskikter de libbensduur fan in elektryske motorfytsbatterij is, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De resultaten fan logistyske regressieanalyse foar fariabelen ML1 oant ML7 dy't hearre by faktoaren op makronivo litte de resultaten sjen dy't allinich beskikberens oplade op 'e wurkflier (ML2), oplaadberikberens yn' e wenning (ML3), en belestingkosten koartingbelied (ML7) dy't signifikant effekt hawwe op 'e fêststelling fan bedoeling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje. De wichtige wearde foar de beskikberens fan opladen op iepenbiere plakken (0.254) stipet Hypothese 21 net, beskikberens fan opladen op iepenbiere plakken hat gjin signifikante ynfloed op de bedoeling om elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar de beskikberens fan opladen op wurkplak (0.007) stipet hypoteze 22, beskikberens fan opladen op wurkplak hat in signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. De signifikante wearde foar de beskikberens fan opladen by in hûs (0.009) stipet hypoteze 22, beskikberens fan opladen thús hat in signifikant effekt op de bedoeling fan it oannimmen fan in motorfyts. De wichtige wearde foar de beskikberens fan tsjinstplakken (0.181) stipet Hypothese 24 net, de beskikberens fan tsjinstplakken hat gjin signifikant effekt op de bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. De signifikante wearde foar it belied foar oankeap stimulearring (0.017) stipet Hypotese 25, belied foar oankeap stimulearring hat in signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. De signifikante wearde foar it jierlikse belied foar koarting op belesting (0.672) stipet hypoteze 26 net, jierliks ​​belied foar koarting foar belestingkorting hat gjin signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. De signifikante wearde foar it belied foar koartingskosten foar koarting (0,00) stipet hypoteze 27, it stimulearingsbelied foar koarting op laadkosten hat in signifikant effekt op 'e bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. Neffens it resultaat fan makro-nivo-faktor kin oanniming fan elektryske motorfytsen wurde realisearre as oplaadstasjon op 'e wurkflier, oplaadstasjon yn' e wenning, en belied foar koarting op koarting klear binne foar tagong troch konsuminten. Overall, de frekwinsje fan dielen op sosjale media, it nivo fan miljeubewustwêzen, oankeapprizen, ûnderhâldskosten, de maksimumsnelheid fan elektryske motorfytsen, oplaadtiid foar batterijen, beskikberens fan oplaadstasjonynfrastruktuer op it wurk, beskikberens fan thússtrom basearre - oplaadynfrastruktuer, UTAMI ET AL. /JOURNAL OAN OPTIMALJES FAN SYSTEMS BY INDUSTRIES - VOL. 19 NEI. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 belied foar stimulearjen fan oankeap, en stimulearingsbelied foar koarting op kosten foar fergoeding hawwe signifikant ynfloed op de bedoeling om elektryske auto's oan te nimmen. Fergelikingsmodel en kânsfunksje Fergeliking 3 is in logit -fergeliking foar de kar foar it antwurd "sterk net ree" om in elektryske motorfyts oan te nimmen.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Fergeliking 4 is in logit -fergeliking foar de kar foar it antwurd "net" om in elektryske motorfyts oan te nimmen.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Fergeliking 5 is in logit -fergeliking foar de kar foar it antwurd "twifel" om in elektryske motorfyts oan te nimmen.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Fergeliking 6 is in logit -fergeliking foar de antwurdopsje "ree" om in elektryske motorfyts oan te nimmen.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Wierskynlike funksjes fan oanniming yntinsje elektryske motorfytsen werjûn yn fergeliking 7 oant fergeliking 11. Fergeliking 7 is de kânsfunksje foar de kar fan it antwurd " sterk net ree ”om in elektryske motorfyts oan te nimmen. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Fergeliking 8 is de kânsfunksje foar de kar fan it antwurd "net wolle" om in elektryske motorfyts. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Fergeliking 9 is de kânsfunksje foar de kar foar it antwurd "twifel" om in elektryske motorfyts oan te nimmen. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Fergeliking 10 is de kânsfunksje foar de kar foar it antwurd "ree" om in elektryske motorfyts oan te nimmen. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Fergeliking 11 is de kânsfunksje foar de kar foar it antwurd "sterk ree" om in elektryske motorfyts oan te nimmen. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Adoption Intention Probability The ordinal logistic regression equation then tapast op in stekproef fan 'e antwurden fan' e respondinten. Tabel 8 toant de skaaimerken en antwurden fan 'e stekproef. Dat de kâns om elk kritearium op 'e ôfhinklike fariabele te beantwurdzjen wurdt berekkene op basis fan fergeliking 7 - 11. In stekproef fan respondinten dy't de antwurden hat lykas werjûn yn Tabel 7 hawwe in kâns fan 0.0013 foar sterk net wolle elektryske motorfyts brûke, in kâns fan 0.0114 foar ûnwillich om elektryske motorfyts te brûken, in kâns fan 0.1788 foar twifel om elektryske motorfyts te brûken, in kâns fan 0.563 om ree te wêzen om in elektryske motorfyts te brûken, en in kâns fan 0.2455 om sterk ree te wêzen om in elektryske motorfyts te brûken. De kâns op oannimmen fan elektryske motorfytsen foar 1.223 respondinten waarden ek berekkene en de gemiddelde wearde fan 'e kâns foar antwurden op sterk ûnwillige elektryske motorfyts wie 0.0031, net ree om elektryske motorfyts te brûken wie 0.0198, twifel om elektryske motorfyts te brûken wie 0.1482, ree om in elektryske motorfyts wie 0.3410, en sterk ree om in elektryske motor te brûken wie 0.4880. As de kâns op wil en sterk ree wurdt totalisearre, berikt de kâns dat Yndonesiërs elektryske motorfytsen oannimme 82,90%. Oanbefellingen foar bedriuwen en beliedsmakkers Yn 'e ordinale logistyske regressionanalyse is de frekwinsje fan dielen op sosjale media in wichtige faktor dy't ynfloed hat op de bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. It belang fan sosjale media as in platfoarm foar it publyk om ynformaasje te krijen oer elektryske motorfytsen sil ynfloed hawwe op de reewilligens om elektryske motorfytsen oan te nimmen. De oerheid en ûndernimmers kinne besykje dizze boarne te brûken, bygelyks kinne ûndernimmers promoasjes dwaan fia bonussen as wurdearring foar konsuminten dy't elektryske motorfytsen hawwe kocht en positive dingen diele yn ferbân mei elektryske motorfytsen op har sosjale media. Dizze manier kin oaren stimulearje om in nije brûker te wurden fan in elektryske motorfyts. De regearing kin elektryske motorfytsen sosjalisearje as yntrodusearje foar it publyk fia sosjale media om it ferskowen fan konvinsjonele motorfyts nei elektryske motorfyts te motivearjen. Dit ûndersyk bewiist hoe wichtich de ynfloed fan makro-nivo faktoaren is op de oanniming fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje. Yn 'e ordinale analyse fan logistike regresje hawwe beskikberens fan ynfrastruktuer fan oplaadstasjon op' e wurkflier, beskikberens fan ynfrastruktuer foar oplaadstasjon thús, it belied foar stimulearjen fan oankeap, en de koarting foar opladen kosten signifikant ynfloed op de bedoeling fan it oannimmen fan in elektryske motorfyts. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEI. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Tabel 7. Sample Respondent Antwurden Fariabel Antwurdkoade Wearde Sosjale status Troud X1b 2 Leeftyd 31-45 X2 2 Geslacht Man X3a 1 Lêste opliedingsnivo Master X4 4 Berop Privee meiwurkers X5c 3 Moanliks konsumpsje nivo Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Moanliks ynkommen nivo Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Oantal motorfytsbesit ≥ 2 X8 3 Frekwinsje fan dielen op sosjale media Ferskate kearen/moanne X9 4 Grutte online sosjaal netwurk 100-500 minsken X10 2 Miljeubewustwêzen 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Batterykosten 3 X13 3 Ladekosten 3 X13 3 Underhâldskosten 5 X14 5 Kilometerstand 4 X15 4 Krêft 5 X16 5 Laadtiid 4 X17 4 Feiligens 5 X18 5 Batterij libben 4 X19 4 Beskikberens fan oplaadstasjon yn iepenbiere plakken 4 X20 4 Beskikberens fan oplaadstasjon op it wurk 4 X21 4 Beskikberens fan oplaadstasjon thús 4 X22 4 Beskikberens fan tsjinstplakken 2 X23 2 Oanmoedigingsbelied foar oankeap 5 X24 5 Jierliks ​​belestingkortingsbelied 5 X25 5 Oplaadkosten koartingsbelied 5 X26 5 Laadkosten 5 X27 5 Underhâldskosten 3 X13 3 Kilometerstand capability 5 X14 5 Power 4 X15 4 Laadtiid 5 X16 5 De measte respondinten beskôgje beskikberens fan oplaadstasjonynfrastruktuer thús, wurkplakken en iepenbiere plakken as signifikant ynfloed op de fêststelling fan elektryske motorfytsen. De regearing kin de ynstallaasje fan oplaadstasjonynfrastruktuer op iepenbiere plakken regelje om de fêststelling fan elektryske motorfytsen te stypjen. De oerheid kin ek gearwurkje mei it bedriuwssektor om dit te realisearjen. By it bouwen fan yndikatoaren op makronivo stelt dit ûndersyk ferskate opsjes foar stimulânsbelied foar. It meast wichtige stimulânsbelied neffens de enkête binne belied foar oankeapen foar oankeap en beleanning foar beleanning foar koarting op kosten dy't troch de regearing kinne wurde beskôge om de fêststelling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje te stypjen. Op finansjele faktoaren hat de oankeappriis in signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts te keapjen. Dit is de reden wêrom't de stimulâns foar de oankeapsubsydzje ek signifikant fan ynfloed is op de fêststelling fan bedoeling. De goedkeapere ûnderhâldskosten fan elektryske motorfytsen dan konvinsjonele motorfytsen hawwe in signifikante ynfloed op de fêststelling fan bedoeling fan elektryske motorfytsen. Dêrom sil de beskikberens fan tsjinsten dy't foldogge oan 'e behoeften fan' e konsumint de bedoeling fan elektryske motorfytsen fierder stimulearje, om't de measte brûkers de ûnderdielen yn elektryske motorfytsen net kenne, sadat se betûfte technici nedich binne as d'r wat skea is. De prestaasjes fan elektryske motorfytsen hawwe foldien oan 'e behoeften fan konsuminten om te foldwaan oan har deistige mobiliteit. De maksimumsnelheid fan in elektryske motorfyts en oplaadtiid kinne foldwaan oan de noarmen dy't konsuminten winskje. Betere motorprestaasjes lykas ferhege feiligens, batterijlibben, en fierdere kilometers sille de bedoeling grif ferheegje om in elektryske motorfyts oan te nimmen. Neist it ferheegjen fan technologyske ynvestearring, moatte de oerheid en bedriuwen ek it systeem foar evaluaasje fan feiligens en betrouberens foar elektryske motorfytsen ferbetterje om it iepenbier fertrouwen te ferheegjen. Foar bedriuwen is it befoarderjen fan kwaliteit en prestaasjes ien fan 'e meast effektive manieren om it entûsjasme fan konsuminten foar elektryske motorfytsen te ferheegjen. Konsuminten dy't jonger binne en in heger opliedingsnivo hawwe, kinne as iere adopters wurde beynfloede om ynfloeden te wurden, om't se al in mear optimistyske hâlding hawwe en in breed netwurk hawwe. Marksegmentaasje kin wurde berikt troch it lansearjen fan spesifike modellen foar doelgroep konsuminten. Derneist wiene respondinten mei heger miljeubewustwêzen wierskynliker motorfytsen te adoptearjen. UTAMI ET AL. /JOURNAL OAN OPTIMALJES FAN SYSTEMS BY INDUSTRIES - VOL. 19 NEI. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 KONKLUSJONEN De ferskowing fan konvinsjonele motorfytsen nei elektryske motorfytsen kin de bêste oplossing wêze om it probleem fan hege CO2 -nivo's yn Yndoneezje te oerwinnen. De Yndonesyske regearing realisearre ek en is yngien troch yn te stellen ferskate belied oangeande elektryske auto's yn Yndoneezje. Mar yn werklikheid is de oanniming fan elektryske auto's yn Yndoneezje noch yn in heul iere faze, sels fier fan 'e doelen set troch de regearing. De omjouwing stipet de oanname fan elektryske motorfytsen net, lykas gjin mear detaillearre regeljouwing en it gebrek oan stypjende ynfrastruktuer dy't de lege oanniming fan elektryske auto's yn Yndoneezje feroarsaket. Dit ûndersyk ûndersocht 1,223 respondinten út 10 provinsjes dy't yn totaal 80% fan 'e totale distribúsje fan motorferkeap yn Yndoneezje hienen om wichtige faktoaren te ûndersiikjen dy't ynfloed hawwe op de bedoelingen fan it oannimmen fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje en de kânsfunksjes te finen. Hoewol de mearderheid fan 'e respondint -entûsjaste oer elektryske motorfytsen en yn' e takomst in elektryske motorfyts wolle besit, is har belangstelling foar it oannimmen fan in elektryske motorfyts tsjintwurdich relatyf leech. Respondinten wolle op dit stuit gjin elektryske motorfytsen brûke fanwegen ferskate redenen lykas gebrek oan ynfrastruktuer en belied. In protte respondinten hawwe de hâlding fan wachtsjen en sjen nei de oanniming fan elektryske motorfytsen, mei finansjele faktoaren, technologyske faktoaren, en makronivo's dy't moatte foldwaan oan 'e easken fan konsuminten. Dit ûndersyk bewiist hoe wichtich de frekwinsje fan dielen op sosjale media, it nivo fan miljeubewustwêzen, oankeapprizen, ûnderhâldskosten, de maksimumsnelheid fan elektryske motorfytsen, oplaadtiid foar batterijen, beskikberens fan oplaadstasjonynfrastruktuer op it wurk, beskikberens fan oplaadynfrastruktuer thús, stimulearringsbelied foar oankeapen, en stimulearingsbelied foar koarting op kosten foar fergoeding binne by it stypjen fan de fêststelling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje. De regearing moat it oanbieden fan oplaadstasjonynfrastruktuer en stimulearjen fan beliedsfoarsjenning stypje om de fêststelling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje te fersnellen. Technologyske faktoaren lykas kilometers en batterijlibben moatte wurde beskôge troch produsinten om te ferbetterjen om de fêststelling fan elektryske motorfytsen te stypjen. Finansjele faktoaren lykas oankeapprizen en batterijkosten moatte bedriuwen en de oerheid fan soarch wêze. It maksimale gebrûk fan sosjale netwurken soe moatte wurde nommen om in elektryske motorfyts yn te fieren foar de mienskip. Mienskippen op jonge leeftyd kinne as iere adopters promoatsje, om't se in breed sosjale medianetwurk hawwe. De realisaasje fan 'e oanniming fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje fereasket ynfrastruktuerklearheid en kosten dy't kinne wurde aksepteare troch konsuminten. Dit hat de regearing kinne ymplementearje fia sterke oerheidsferplichtingen yn ferskate lannen dy't binne slagge yn it ferfangen fan konvinsjonele auto's. Fierder ûndersyk sil him rjochtsje op it finen fan passend belied om de oanniming fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje te fersnellen. REFERENCES [1] Yndoneezje. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Online]. Beskikber: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Domestic Distribution and Export Statistic, 2020. [Online]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Tagong: maart. 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina, en R. Siregar, "Elektryske auto's yn Yndoneezje: de dyk nei duorsum ferfier", Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto, en M. Nizam, "Kommersjalisaasjemodel fan nije technology lithium-ionbatterij: In saakstúdzje foar tûk elektrysk auto", Proceedings fan 'e 2013 Joint International Conference on Rural Information and Communication Technology and Electric-Vehicle Technology, rICT and ICEV -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini, en V. Bosetti, "Elektrysk gean: Ekspertûndersyk oer de takomst fan batterytechnologyen foar elektryske auto's. Yn ynnovaasje ûnder ûnwissichheid, "yn Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz, en MK Patel," Oer de elektrifisaasje fan dykferfier– in oersjoch fan 'e miljeu-, ekonomyske en sosjale prestaasjes fan elektryske twa-wielers, ”Transportation Research Part D: Transport and Environment, vol. 41, s. 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 Chain Analysis to Indentify the Market Share Prediction of New Technology: A Case Study of Electric Conversion Motorcycle in Surakarta, Indonesia", AIP Conference Proceedings, vol. 2217 (1), s. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo en 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), s. 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, "Untwerp fan ramt foar standerdisearring en testeasken fan batterijbehearsysteem foar tapassing fan elektryske auto's", Trochgean - 4e Ynternasjonale konferinsje oer elektryske auto's, pp. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, "In resinsje fan elektryske auto's opladen standertûntwikkeling: stúdzjefase yn Yndoneezje", Trochgean - 2018 5th International Conference on Electric Vehicular Technology, vol. 8628367, s. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Online]. gaikindo.or.id. [Tagong: maart. 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, ”Yndoneezje om koalstofútstjit te ferminderjen mei 29% troch 2030 ″, de Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEI. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang en HA Bekhet, "Modelling Electric Vehicle Usage Intentions: An Empirical Study in Malaysia," Journal of Cleaner Production, vol. 92, s. 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma, en BC Xie, "Wat binne de barriêres foar wiidferspraat oannimmen fan elektryske auto's foar batterijen? In enkête fan iepenbiere waarnimming yn Tianjin, Sina, "Journal of Transport Policy, vol. 56, s. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis, en A. Jones, "Analyze fan it opnimmen fan elektryske auto's foar batterij: In ûndersyk nei barriêres by sjauffeurs yn 't Feriene Keninkryk," Transportation Research Part D: Transport and Environment, vol. 63, s. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge en C. Shao, "Undersyk nei de faktoaren dy't ynfloed hawwe op de opname fan elektryske auto's yn Peking, Sina: Statistyske en romtlike perspektiven," Journal of Cleaner Production, vol. 213, s. 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, "Consumer adoption versus afwijzingsbeslissingen in skynber ferlykbere tsjinstinnovaasjes: The case of the Internet and mobile banking", Journal of Business Research, vol. 69 (7), s. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur en R. Kemp, "De fêststelling fan PV yn Nederlân: In statistyske analyse fan adoptyfaktoren", Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 41, s. 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, "Gebrûk fan in modifisearre technologyakseptaasjemodel foar it evaluearjen fan de oanname fan sûnenssoarchprofessionals fan in nij telemonitoringsysteem", Telemedicine en e-Health, vol. 18 (1), s. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer, en P. Abrahamsson, "In enkête -stúdzje oer grutte technyske barriêres dy't ynfloed hawwe op it beslút om wolketsjinsten oan te nimmen", Journal of Systems and Software, vol. 103, s. 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, "Sample grutte rjochtlinen foar logistyske regression fan observaasjestúdzjes mei grutte befolking: klam op 'e krektens tusken statistyk en parameters basearre op echte libben klinyske gegevens", The Malaysian journal of medyske wittenskippen: MJMS, vol. 25 (4), s. 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, "Powered two-wheelers foar duorsume mobiliteit: In resinsje fan konsuminteaanneming fan elektryske motorfytsen ”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), s. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka, en N. Anzinger, "Intinsjes foar oankeap fan elektryske auto's fan Sineeske, Russyske en Braziliaanske boargers: In ynternasjonale ferlykjende stúdzje", Journal of cleaner production, vol. 205, s. 188-200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat, en B. Van Wee, "De ynfloed fan finansjele stimulâns en oare sosjaal-ekonomyske faktoaren op fêststelling fan elektryske auto's", Energy Policy, vol. 68, s. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane, en JD Graham, "Perceptie en werkelijkheid: publieke kennis van plug-in elektrische voertuigen in 21 Amerikaanse steden", Energy Policy, vol. 63, s. 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony, en B. Caulfield, "Hoe moatte barriêres foar alternative brânstoffen en auto's wurde klassifisearre en potensjeel belied om ynnovative technologyen te befoarderjen wurde evaluearre?", Journal of Cleaner Production, vol. 35, s. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue en S. Long, "Barrières foar wiidferspraat oannimmen fan elektryske auto's: in analyse fan hâlding en opfettings fan konsuminten", Journal of Energy Policy, vol. 48, s. 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, "De ynfloed fan regearingsbelied op foarkar foar NEV's: it bewiis út Sina", Energy Policy, vol. 61, s. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool en RF Hirsh, "Bûten batterijen: in ûndersyk fan 'e foardielen en barriêres foar plug-in hybride elektryske auto's (PHEV's) en in oergong fan auto nei raster (V2G)", Energy Policy, vol. 37, s. 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, "Mainstream-konsuminten dy't plug-in batterij-elektryske en plugin-hybride elektryske auto's ride: in kwalitative analyse fan antwurden en evaluaasjes ”, Transp. Res. Diel A: Policy Pract., Vol. 46, s. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi, en SL Mabit, "Mainstream konsuminten dy't plug-in batterij-elektryske en plugin hybride elektryske auto's ride: in kwalitative analyse fan antwurden en evaluaasjes", Transp. Res. Diel D: Transp. Environ., Vol. 25, s. 24–32, 2013. [Online]. Beskikber: ScienceDirect. [37] ND Caperello en KS Kurani, "Ferhalen fan húshâldens fan har moetings mei in plugin hybride elektryske auto", Environ. Behav., Vol. 44, s. 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, "Households 'stories of their moetings with a plugin hybrid electric vehicle", Analysis of a consumer survey on UTAMI ET AL. /JOURNAL OAN OPTIMALJES FAN SYSTEMS BY INDUSTRIES - VOL. 19 NEI. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 plug-in hybride elektryske auto's. Transp. Res. Diel A: Policy Pract., Vol. 64, s. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer en S. Lemeshow, “Applied Logistic Regression. Second Edition ”, New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENKLATURE j ôfhinklike fariabele kategoryen (j = 1, 2, 3, 4, 5) k ûnôfhinklike fariabele kategoryen (k = 1, 2, 3, ..., m) i kwalitative ûnôfhinklike fariabele kategoryen n folchoarder fan respondinten β0j ûnderskept elk antwurd fan ôfhinklike fariabele Xk kwantitative ûnôfhinklike fariabele Xik quanlitative ûnôfhinklike fariabele Y ôfhinklike fariabele Pj (Xn) de kâns foar elke kategory ûnôfhinklike fariabele foar elke respondint AUTOREN BIOGRAFY Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami is in undergraduate studint fan Industrial Engineering Department of Universitas Sebelas Maret. Se heart by Logistics and Business System Laboratory. Har ûndersyksbelangen binne logistyk en behear fan supply chain en merkûndersyk. Se publisearre har earste publikaasje oer analyse fan persepsje fan konsuminten fan elektryske auto's yn Yndoneezje yn 2019. Yuniaristanto Yuniaristanto is in dosint en ûndersiker yn Departement of Industrial Engineering, Universitas Sebelas Maret. Syn ûndersyksbelangen binne supply chain, simulaasjemodellering, prestaasjemeting en technologyske kommersjalisaasje. Hy hat publikaasjes dy't yndekseare binne troch Scopus, 41 artikels mei 4 H-yndeks. Syn e -post is yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, hat in technyske profesjonele graad (Ir) fan Studieprogramma fan Professional Engineer - Universitas Sebelas Maret (UNS) yn 2019. Hy behelle syn doktoraat op it mêd fan Yndustriële Engineering en Management fan Institut Teknologi Bandung (ITB) by 2011, Master of Science in Management fan Universitas Indonesia yn 2004 en Bachelor of Engineering yn Industrial Engineering fan ITB yn 1999. Syn ûndersyksinteresses binne supply chain, engineering economy & cost analysis, en technology commercialization. Hy krige mear dan 30 ûndersykssubsydzjes. Hy hat publikaasjes dy't yndekseare binne troch Scopus, 117 artikels mei 7 H-yndeks. Syn e -post is wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.De resultaten fan 'e logistyske regressieanalyse foar fariabelen TE1 oant TE5, dy't ta technologyske faktoaren hearre, litte de resultaten sjen dat oplaadtiid foar batterijen (TE3) in signifikant effekt hat op de fêststelling fan bedoeling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje. De signifikante wearde foar kilometersfunksje (0.107) stipet hypoteze 16 net, kilometerfunksje hat gjin signifikant effekt op de bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar in maksimum kilometer is 0.146, posityf teken betsjuttet dat hoe geskikter de maksimale kilometers fan in elektryske motorfyts foar immen is, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar de ûnôfhinklike fariabele krêft as maksimumsnelheid (0.052) stipet hypoteze 17 net, maksimumsnelheid hat gjin ynfloed op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan esimate foar macht as maksimumsnelheid is 0,167, posityf teken betsjuttet dat hoe geskikter de maksimumsnelheid fan in elektryske motorfyts foar in persoan is, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar oplaadtiid (0.004) stipet Hypotese 18, oplaadtiid hat in signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De skatte wearde foar oplaadtiid is 0,240, posityf teken betsjuttet dat hoe mear de maksimum snelheid fan in elektryske motorfyts foar immen geskikter is, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar feiligens (0.962) stipet hypoteze 19 net, feiligens hat gjin ynfloed op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar feiligens is -0.005, negatyf teken betsjuttet dat hoe feiliger immen fielt mei in elektryske motorfyts, hoe leger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar batterijlibben (0.424) stipet hypoteze 20 net, de batterijlibben hat gjin signifikant effekt op 'e bedoeling om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De wearde fan skatting foar batterijlibben is 0,068, posityf teken betsjuttet dat hoe geskikter de libbensduur fan in elektryske motorfytsbatterij is, hoe heger de bedoeling is om in elektryske motorfyts oan te nimmen. De resultaten fan logistyske regressieanalyse foar fariabelen ML1 oant ML7 dy't hearre by faktoaren op makronivo litte de resultaten sjen dy't allinich beskikberens oplade op 'e wurkflier (ML2), oplaadberikberens yn' e wenning (ML3), en belestingkosten koartingbelied (ML7) dy't signifikant effekt hawwe op 'e fêststelling fan bedoeling fan elektryske motorfytsen yn Yndoneezje. De wichtige wearde foar de beskikberens fan opladen op iepenbiere plakken (0.254) stipet Hypothese 21 net, beskikberens fan opladen op iepenbiere plakken hat gjin signifikante ynfloed op de bedoeling om elektryske motorfyts oan te nimmen. De wichtige wearde foar de beskikberens fan opladen op wurkplak (0.007) stipet hypoteze 22, beskikberens fan opladen op wurkplak hat in signifikant