Indonezijska vlada je s predsedniško uredbo Republike Indonezije št. 22 leta 2017 o nacionalnem splošnem načrtu za energijo leta 2025 nameravala sprejeti 2,1 milijona enot dvokolesnih električnih vozil in 2.200 enot štirikolesnih električnih vozil. Leta 2019 je indonezijska vlada izdala predsedniško uredbo št. 55 v letu 2019 o pospešitvi programa baterijskih električnih vozil za cestni promet. Leta 2018 je sprejetje dvokolesnih električnih vozil doseglo le 0,14% vladnega cilja za leto 2025. Zato je treba pri sprejetju tehnologije električnih motornih koles (EM) upoštevati tudi številne dejavnike, da bi bili uspešni. Ta raziskava razvija model namere posvojitve električnega vozila brez vedenja. Dejavniki vključujejo družbeno -demografski, finančni, tehnološki in makronivo. V spletni anketi je sodelovalo 1.223 anketirancev. Logistična regresija se uporablja za pridobitev funkcije in vrednosti verjetnosti namere za sprejetje EM v Indoneziji. Pogostost deljenja na družbenih omrežjih, raven okoljske ozaveščenosti, nakupne cene, stroški vzdrževanja, največja hitrost, čas polnjenja baterije, razpoložljivost infrastrukture polnilnih postaj pri delu, razpoložljivost domače električne energije - polnilna infrastruktura, politike spodbud za nakup in popust pri stroških zaračunavanja spodbudne politike močno vplivajo na namero o prevzemu električnih vozil. Prav tako kaže, da ima Indonezijci možnost, da sprejmejo električna motorna kolesa, 82,90%. Za uvedbo prevzema električnih motornih koles v Indoneziji so potrebne infrastrukturna pripravljenost in stroški, ki jih lahko sprejmejo potrošniki. Nazadnje, rezultati te raziskave ponujajo vladi in podjetjem nekaj predlogov za pospešitev uvajanja električnih motornih koles v Indoneziji.

UVOD

Gospodarski sektor v Indoneziji (promet, proizvodnja električne energije in gospodinjstva) večinoma uporabljajo fosilna goriva. Nekateri negativni učinki visoke odvisnosti od fosilnih goriv so povečana dodelitev subvencij za gorivo, težave z energetsko trajnostjo in visoke ravni emisij CO2. Promet je pomemben sektor, ki prispeva k visoki ravni CO2 v zraku zaradi številnih uporab vozil na fosilna goriva. Ta raziskava se osredotoča na motorna kolesa, ker ima Indonezija kot država v razvoju več motornih koles kot avtomobilov. Število motornih koles v Indoneziji je leta 2018 doseglo 120.101.047 enot [1], prodaja motornih koles pa leta 2019 6.487.460 enot [2]. Preusmeritev prometnega sektorja na alternativne vire energije lahko zmanjša visoke ravni CO2. Realna rešitev tega problema je implementacija zelene logistike s prodorom električnih vozil v Indonezijo, kot so hibridna električna vozila, priključna hibridna električna vozila in električna vozila na baterije [3]. Inovacije v tehnologiji električnih vozil in inovacije v tehnologiji baterij lahko zagotovijo transportne rešitve, ki so okolju prijazne, energetsko učinkovite in znižajo obratovalne stroške in stroške vzdrževanja [4]. Države po svetu veliko razpravljajo o električnih vozilih. V globalnem poslovanju z električnimi vozili je prišlo do velike rasti prodaje dvokolesnih električnih motornih koles, ki je med letoma 2016 in 2017. dosegla 58% ali okoli 1,2 milijona enot. Ta rast kaže na dober odziv držav po svetu o razvoju električnih motorjev. motociklistično tehnologijo, ki naj bi nekoč električna motorna kolesa nadomestila vozila na fosilna goriva. Raziskovalni cilj je električno motorno kolo (EM), ki je sestavljeno iz nove zasnove električnega motornega kolesa (NDEM) in predelanega električnega motornega kolesa (CEM). Prva vrsta, nova zasnova električnih motornih koles (NDEM), je vozilo, ki ga je zasnovalo podjetje, ki za svoje delovanje uporablja električno tehnologijo. Nekatere države na svetu, kot so Avstralija, Nemčija, Anglija, Francija, Japonska, Tajvan, Južna Koreja in Kitajska, so že uporabljale električna motorna kolesa kot nadomestek za motorna vozila na fosilna goriva [5]. Ena znamka električnih motornih koles je Zero Motorcycle, ki proizvaja športna električna motorna kolesa [6]. PT. Gesits Technologies Indo je pod blagovno znamko Gesits izdelal tudi dvokolesna električna motorna kolesa. Druga vrsta je CEM. Preoblikovano električno motorno kolo je motorno kolo na oljno gorivo, kjer so motor in deli motorja zamenjani z litijevim ferofosfatnim (LFP) akumulatorjem kot virom energije. Čeprav številne države proizvajajo električna motorna kolesa, nihče ni ustvaril vozila s tehnikami predelave. Pretvorbo je mogoče izvesti na dvokolesnem motornem kolesu, ki ga uporabniki ne uporabljajo več. Universitas Sebelas Maret je pionir v proizvodnji CEM in tehnično dokazuje, da lahko litij-ionske baterije nadomestijo vire energije iz fosilnih goriv na običajnih motornih kolesih. CEM uporablja tehnologijo LFP, ta baterija ne eksplodira, ko pride do kratkega stika. Poleg tega ima baterija LFP dolgo življenjsko dobo do 3000 ciklov uporabe in daljšo od trenutnih komercialnih baterij EM (kot sta litij-ionska baterija in LiPo baterija). CEM lahko potuje 55 km/polnjenje in ima največjo hitrost do 70 km/uro [7]. Jodinesa, et al. [8] so preučili tržni delež zamenljivih električnih motornih koles v Surakarti v Indoneziji in ugotovili, da so se prebivalci Surakarte pozitivno odzvali na CEM. Iz zgornje razlage je razvidno, da je možnosti za električna motorna kolesa ogromno. Razvitih je bilo več študij o standardih, povezanih z električnimi vozili in baterijami, na primer standard za litij -ionske baterije Sutopo et al. [9], standard sistema upravljanja baterij Rahmawatie et al. [10] in standarde polnjenja električnih vozil, ki so jih izdali Sutopo et al. [11]. Počasen sprejem električnih vozil v Indoneziji je spodbudil vlado, da je objavila več politik za razvoj avtomobilske industrije in načrtovala, da bo leta 2025 sprejela 2,1 milijona enot električnih motornih koles in 2200 enot električnih avtomobilov. je prav tako ciljal na Indonezijo, da bi lahko proizvedla 2.200 električnih ali hibridnih avtomobilov, ki so navedeni v predsedniški uredbi Republike Indonezije št. 22 iz leta 2017 o nacionalnem splošnem načrtu za energijo. To uredbo so uporabljale različne države, kot so Francija, Anglija, Norveška in Indija. Ministrstvo za energetiko in mineralne vire je postavilo cilj, da bo od leta 2040 prepovedana prodaja vozil z motorjem z notranjim zgorevanjem (ICEV), javnost pa naj uporabi vozila na električni pogon [12]. Leta 2019 je indonezijska vlada izdala predsedniško uredbo št. 55 z leta 2019 o pospešitvi programa električnih motornih vozil na osnovi baterij za cestni promet. Ta prizadevanja so korak k premagovanju dveh težav, in sicer izčrpavanju zalog kurilnega olja in onesnaženosti zraka. Kar zadeva onesnaženost zraka, se je Indonezija zavezala, da bo do leta 2030 zaradi pariške konference o podnebnih spremembah zmanjšala 29% emisij ogljikovega dioksida. Leta 2018 je prodor dvokolesnih električnih vozil dosegel le 0,14% vladnega cilja. 2025, medtem ko je elektrika na štirih kolesih dosegla več kot 45%. Decembra 2017 je bilo v 24 mestih po vsej državi na voljo vsaj več kot 1.300 javnih električnih polnilnic, od tega 71% (924 polnilnic) v DKI v Džakarti [13]. Mnoge države so raziskovale uporabo električnih vozil, v Indoneziji pa raziskave na nacionalni ravni še niso bile izvedene. V nekaterih državah je bilo veliko raziskav, ki so izvajale študije o sprejetju novih tehnologij z uporabo več metod, kot je večkratna linearna regresija, da bi ugotovili namen uporabe električnih vozil v Maleziji [14], modeliranje strukturnih enačb (SEM), da bi spoznali sprejetje ovir za akumulatorska električna vozila v Tianjinu na Kitajskem [15], raziskovalno faktorsko analizo in multivariatni regresijski model za poznavanje ovir med vozniki električnih vozil v Združenem kraljestvu [16] ter logistično regresijo za poznavanje dejavnikov, ki vplivajo na prevzem električnih vozil v Peking, Kitajska [17]. Namen te raziskave je razviti model sprejetja električnih motornih koles v Indoneziji, ugotoviti dejavnike, ki vplivajo na namere uvedbe električnih motornih koles v Indoneziji, ter določiti funkcionalne možnosti za prevzem električnih motornih koles v Indoneziji. Modeliranje dejavnikov je pomembno, da ugotovimo, kateri dejavniki vplivajo na namero o prevzemu električnih motornih koles v Indoneziji. Ti vplivni dejavniki se lahko uporabijo kot referenca za oblikovanje ustreznih politik za pospešitev sprejetja električnih motornih koles. Ti pomembni dejavniki so slika idealnih pogojev, ki jih potencialni uporabniki električnih motornih koles v Indoneziji želijo. Nekatera ministrstva v Indoneziji, ki se nanašajo na oblikovanje politik v zvezi z električnimi vozili, so Ministrstvo za industrijo, ki se na podlagi svojih emisij ukvarja s pravili o davkih na vozila, ki se nanašajo neposredno na proizvajalce električnih vozil, Ministrstvo za promet, ki izvaja test izvedljivosti električnih vozil, ki bodo asfaltirati na avtocesti, kot so testi akumulatorjev in podobno, pa tudi Ministrstvo za energetiko in mineralne vire, ki je odgovorno za oblikovanje tarif za polnilno postajo za električna vozila v infrastrukturi podjetij za polnjenje električnih vozil. Inovacije na področju električnih vozil spodbujajo tudi rojstvo novih poslovnih subjektov v dobavni verigi, vključno s tehnopodjetniki in zagonskimi podjetji razvijalcev, dobaviteljev, proizvajalcev in distributerjev izdelkov / storitev za električna vozila in njihovih derivatov na trg [24]. Podjetniki na področju električnih motornih koles lahko tudi razvijejo tehnologijo in trženje, če upoštevajo te pomembne dejavnike, da bi podprli uresničevanje električnih motornih koles namesto običajnih motornih koles v Indoneziji. Običajna logistična regresija, uporabljena za pridobitev funkcije in vrednosti verjetnosti namere za prevzem električnih motornih koles v Indoneziji s programsko opremo SPSS 25. Logistična regresija ali logit regresija je pristop k oblikovanju napovednih modelov. Logistična regresija v statistiki, ki se uporablja za napovedovanje verjetnosti dogodka z ujemanjem podatkov v logistični funkciji krivulje logit. Ta metoda je splošni linearni model za binomsko regresijo [18]. Logistična regresija je bila uporabljena za napovedovanje sprejetja sprejetja internetnega in mobilnega bančništva [19], predvidevanje sprejemanja fotovoltaične tehnologije na Nizozemskem [20], napovedovanje sprejetja tehnologije sistema za spremljanje zdravja [21] in iskanje odpraviti tehnične ovire, ki vplivajo na odločitev o sprejetju storitev v oblaku [22]. Utami et al. [23], ki je prej opravil raziskavo o dojemanju električnih vozil pri Surakarti, je ugotovil, da so nakupne cene, modeli, zmogljivost vozil in pripravljenost na infrastrukturo največje ovire za ljudi, ki uporabljajo električna vozila. METODA Podatki, zbrani v tej raziskavi, so primarni podatki, pridobljeni s spletnimi anketami, da bi ugotovili priložnosti in dejavnike, ki vplivajo na namero o prevzemu električnih motornih koles v Indoneziji. Vprašalnik in anketa Spletno raziskavo so razdelili 1.223 anketirancem v osmih provincah Indonezije, da bi raziskali dejavnike, ki vplivajo na namero o prevzemu električnih motornih koles v Indoneziji. Te izbrane pokrajine so imele več kot 80% prodaje motornih koles v Indoneziji [2]: Zahodna Java, Vzhodna Java, Džakarta, Srednja Java, Severna Sumatra, Zahodna Sumatra, Yogyakarta, Južni Sulavesi, Južna Sumatra in Bali. Raziskovani dejavniki so prikazani v tabeli 1. Splošno znanje o električnih motornih kolesih je bilo na začetku vprašalnika podano z uporabo videa, da bi se izognili nesporazumom. Vprašalnik je bil razdeljen na pet delov: presejalni del, sociodemografski odsek, finančni oddelek, tehnološki odsek in razdelek na makro ravni. Vprašalnik je bil predstavljen na Likertovi lestvici od 1 do 5, kjer 1 za močno nestrinjanje, 2 za nestrinjanje, 3 za dvom, 4 za strinjanje in 5 za popolnoma strinjanje. Določitev najmanjše velikosti vzorca se nanaša na [25] in navaja, da opazovalne študije z veliko populacijo, ki vključujejo logistično regresijo, zahtevajo najmanj 500 vzorcev za pridobitev statističnih podatkov, ki predstavljajo parametre. V tej raziskavi se uporablja vzorčenje grozdov ali vzorčenje površin z deleži, ker je populacija uporabnikov motornih koles v Indoneziji zelo velika. Poleg tega se za določanje vzorcev na podlagi določenih meril uporablja namensko vzorčenje [26]. Spletne ankete se izvajajo prek Facebook Ads. Upravičeni anketiranci so ljudje, stari ≥ 17 let, ki imajo SIM C, so bili eden od tistih, ki so se odločili za zamenjavo ali nakup motornega kolesa, in imajo stalno prebivališče v eni od provinc v tabeli 1. Teoretični okvir She et al. [15] in Habich-Sobiegalla et al. [28] uporablja okvir za sistematično kategorizacijo dejavnikov, ki vplivajo ali ovirajo sprejem električnih vozil s strani potrošnikov. Te okvire smo prilagodili tako, da smo jih spremenili na podlagi analize literature o električnih motociklih o sprejemanju električnih motornih koles pri potrošnikih. Vizualizirali smo ga v tabeli 1. Tabela 1. Pojasnilo in sklicevanje na dejavnike in lastnosti Atribut kode faktorja Ref. SD1 Zakonski status [27], [28] SD2 Starost SD3 Spol SD4 Zadnja izobrazba SD5 Poklic Sociodemografska SD6 Mesečna raven porabe SD7 Mesečna stopnja dohodka SD8 Število lastništva motornih koles SD9 Pogostost deljenja na družbenih medijih SD10 Velikost spletnega socialnega omrežja SD11 Okoljska ozaveščenost Finančno FI1 Nakupna cena [29] FI2 Stroški baterije [30] FI3 Stroški polnjenja [31] FI4 Stroški vzdrževanja [32] Tehnološki TE1 Zmožnost prevoženih kilometrov [33] TE2 Moč [33] TE3 Čas polnjenja [33] TE4 Varnost [34] TE5 Življenjska doba baterije [35] Razpoložljivost polnilne postaje ML1 na makro ravni na javnih mestih [36] Razpoložljivost polnilne postaje ML2 pri delu [15] Dostopnost polnilne postaje ML3 doma [37] Razpoložljivost servisnih mest ML4 [38] ML5 Lestvica spodbud pri nakupu [15] ML6 politika davčnih popustov [15] ML7 Politika popusta pri zaračunavanju stroškov [15] Namen posvojitve IP Namera uporabe [15] Socialno -demografski dejavnik Socialno -demografski dejavnik so osebni dejavniki, ki vplivajo na vedenje posameznika pri odločanju. Eccarius et al. [28] so v svojem modelu posvojitve navedli, da so starost, spol, zakonski stan, izobrazba, dohodek, poklic in lastništvo vozila pomembni dejavniki, ki vplivajo na posvojitev električnih vozil. HabichSoebigalla in drugi poudarjajo dejavnike družbenega omrežja, kot so število lastnikov motornih koles, pogostost skupne rabe na družbenih medijih in velikost spletnega družabnega omrežja, ki vplivajo na uporabo električnih vozil [28]. Eccarius et al. [27] in HabichSobiegalla et al. [28] prav tako velja, da okoljska ozaveščenost sodi med socialno -demografske dejavnike. Finančni dejavnik Nakupna cena je prvotna cena električnega motornega kolesa brez subvencij za nakup. Sierzchula et al. [29] je dejal, da je visoka nakupna cena električnega vozila posledica največje kapacitete akumulatorja. Stroški baterije so stroški zamenjave baterije, ko se izteče stara življenjska doba baterije. Krause idr. raziskali, da je cena baterije finančna ovira za nekoga, ki bi uporabil električno vozilo [30]. Stroški polnjenja so stroški električne energije za pogon električnega motornega kolesa v primerjavi s stroški bencina [31]. Stroški vzdrževanja so rutinski stroški vzdrževanja električnih motornih koles, ne pa popravila zaradi nesreče, ki vpliva na uporabo električnih vozil [32]. Tehnološki faktor Prevoženi kilometri so največja razdalja po tem, ko je baterija električnega motornega kolesa popolnoma napolnjena. Zhang et al. [33] je dejal, da se zmogljivost vozila nanaša na oceno potrošnikov pri električnih vozilih, vključno z zmogljivostjo prevoženih kilometrov, močjo, časom polnjenja, varnostjo in življenjsko dobo baterije. Moč je največja hitrost električnega motornega kolesa. Čas polnjenja je skupni čas za popolno polnjenje električnega motornega kolesa. Varnostni občutek pri vožnji z električnim motornim kolesom, povezan z zvokom (dB), so dejavniki, ki jih poudarjajo Sovacool et al. [34] dejavniki, ki vplivajo na dojemanje potrošnikov pri električnih vozilih. Graham-Rowe et al. [35] je dejal, da se življenjska doba baterije zmanjšuje. Faktor faktorjev na makro ravni Infrastruktura polnilnih postaj je nekaj, česar se uporabnikom električnih motorjev ne more izogniti. Razpoložljivost polnjenja na javnih mestih se šteje za pomembno pri podpori uveljavljanju električnih vozil [36]. Razpoložljivost polnjenja na delovnem mestu [15] in razpoložljivost polnjenja doma [37] potrebujejo tudi potrošniki za polnjenje baterije svojega vozila. Krupa idr. [38] je dejal, da razpoložljivost servisnih mest za rutinsko vzdrževanje in poškodbe vpliva na sprejem električnih vozil. Ona et al. [15] je predlagal nekatere javne spodbude, ki jih potrošniki v Tianjinu zelo želijo, na primer zagotavljanje subvencij za nakup električnih motornih koles, letni davčni popust za električna motorna kolesa in politiko popusta pri zaračunavanju stroškov, ko morajo potrošniki polniti električna motorna kolesa na javnih mestih [15]. Navadna logistična regresija Navadna logistična regresija je ena od statističnih metod, ki opisuje odnos med odvisno spremenljivko z eno ali več neodvisnimi spremenljivkami, kjer je odvisna spremenljivka več kot 2 kategoriji, merilna lestvica pa je raven ali ordinal [39]. Enačba 1 je model za ordinalno logistično regresijo, enačba 2 pa prikazuje funkcijo g (x) kot logit enačbo. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) REZULTATI IN RAZPRAVA Vprašalnik je bil razdeljen na spletu od marca do aprila 2020 prek plačljivih oglasov na Facebooku z nastavitvijo območja filtrov: Zahodna Java, Vzhodna Java, Džakarta, Srednja Java, Severna Sumatra, Zahodna Sumatra, Yogyakarta, Južni Sulavesi, Južna Sumatra in Bali, ki je dosegla 21.628 uporabnikov. Skupaj dohodnih odgovorov je bilo 1.443, vendar je bilo za obdelavo podatkov primernih le 1.223 odgovorov. Tabela 2 prikazuje demografijo vprašanih. Opisna statistika Tabela 3 prikazuje opisno statistiko za količinske spremenljivke. Popust na stroške zaračunavanja, letni popust na davek in subvencije za nakupne cene imajo med drugimi dejavniki višje povprečje. To ponazarja, da večina anketirancev meni, da obstaja politika, ki jo je intenzivna vlada lahko spodbudila k sprejetju električnih motornih koles. Kar zadeva finančne dejavnike, sta med drugimi dejavniki nakupna cena in stroški baterije nižji. To ponazarja, da nakupna cena električnega motornega kolesa in stroški baterije niso primerni za proračun večine vprašanih. Večina anketirancev meni, da je cena električnega motornega kolesa predraga v primerjavi s ceno običajnega motornega kolesa. Stroški zamenjave baterije vsaka tri leta, ki dosežejo 5.000.000 IDR, so tudi predragi za večino anketirancev, tako da sta nakupna cena in stroški baterije ovira za Indonezijce pri uvajanju električnih motornih koles. Življenjska doba baterije, moč in čas polnjenja imajo v opisnih statistikah nizke povprečne ocene, vendar so povprečne ocene za te tri dejavnike več kot 4. Čas polnjenja, ki je trajal tri ure, je bil za večino anketirancev predolg. Največja hitrost električnega motornega kolesa je 70 km/h, triletna življenjska doba baterije pa ne ustreza potrebam anketirancev. To dokazuje, da večina anketirancev meni, da zmogljivost električnih motornih koles ni v skladu z njihovimi standardi. Čeprav anketiranci ne zaupajo v celoti zmogljivosti električnih motornih koles, lahko EM zadovolji njihove vsakodnevne potrebe po mobilnosti. Več anketirancev je ocenilo razpoložljivost polnjenja v svojih domovih in pisarnah kot na javnih mestih. Vendar pa je pogosto ugotovljena ovira, da je električna energija na domu še vedno pod 1300 VA, zato anketiranci močno pričakujejo, da bo vlada lahko pomagala pri zagotavljanju polnilnih naprav doma. Dostopnost zaračunavanja v pisarni je bolj priljubljena kot na javnih mestih, saj mobilnost anketirancev vsak dan vključuje domove in pisarne. Tabela 4 prikazuje odzive anketirancev na sprejetje električnih motornih koles. To kaže, da je 45.626% anketirancev močno pripravljenih uporabljati električno motorno kolo. Ta rezultat kaže svetlo prihodnost tržnega deleža električnih motornih koles. Iz tabele 4 je razvidno tudi, da skoraj 55% anketirancev ni močno pripravljenih uporabljati električnega motornega kolesa. Zanimivi rezultati teh opisnih statistik kažejo, da čeprav navdušenje nad uporabo električnih motornih koles še vedno zahteva spodbudo, je sprejemljivost električnih motornih koles v javnosti dobra. Drug razlog, ki bi se lahko zgodil, je, da imajo anketiranci odnos, da počakajo in vidijo sprejem električnega motornega kolesa ali pa kdo drug uporablja električno motorno kolo ali ne. Podatki o redni logistični regresiji se obdelujejo in analizirajo, da se ugotovi namera prevzema električnih motornih koles v Indoneziji z uporabo običajne logistične regresije. Odvisna spremenljivka v tej raziskavi je pripravljenost za uporabo električnega motornega kolesa (1: močno nepripravljen, 2: noče, 3: dvom, 4: pripravljen, 5: močno pripravljen). Za metodo v tej raziskavi je bila izbrana ordinalna logistična regresija, ker odvisna spremenljivka uporablja ordinalno lestvico. Podatki so bili obdelani s programsko opremo SPSS 25 z stopnjo zaupanja 95%. Za izračun faktorjev inflacijske variacije (VIF) s povprečnim VIF 1,15–3,693 so bili izvedeni večkolinearni testi, kar pomeni, da v modelu ni večkolinearnosti. Hipoteza, uporabljena v ordinalni logistični regresiji, je prikazana v tabeli 5. Tabela 6 prikazuje delne rezultate testa kot podlago za zavrnitev ali sprejetje hipoteze za ordinalno logistično regresijo. Tabela 2. Demografija anketirancev Demografska postavka Freq% Demografska postavka Freq% Domicil Zahodna Java 345 28,2% Poklic Študent 175 14,3% Vzhodna Java 162 13,2% Javni uslužbenci 88 7,2% Jakarta 192 15,7% Zaposleni 415 33,9% Srednja Java 242 19,8% Podjetnik 380 31,1% Severna Sumatera 74 6,1% Drugi 165 13,5% Yogyakarta 61 5,0% Južni Sulavezi 36 2,9% Starost 17-30 655 53,6% Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% Zahodna Sumatera 26 2,1% 46-60 79 6,5% Jug Sumatera 51 4,2%> 60 3 0,2% Zakonski status samski 370 30,3% Zadnja stopnja izobrazbe SMP/SMA/SMK 701 57,3% poročen 844 69,0% diploma 127 10,4% drugi 9 0,7% diplomant 316 25,8% spol moški 630 51,5% magister 68 5,6 % Ženske 593 48,5% Doktorske študije 11 0,9% Mesečna stopnja dohodka 0 154 12,6% Mesečna stopnja porabe <2.000.000 IDR 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% ≥ 10.000.000 IDR 30 2.5% IDR10.000.000- 19.999.999 71 5,8% ≥ I DR 20.000.000 23 1,9% Tabela 3. Opisna statistika za finančno, tehnološko in makronivo spremenljive povprečne uvrstitve spremenljive povprečne uvrstitve ML7 (disk stroškov zaračunavanja) 4,4563 1 ML3 (CS doma) 4,1554 9 ML6 (letni davčni disk). ) 4.4301 2 ML2 (CS na delovnih mestih) 4.1055 10 ML5 (spodbuda za nakup) 4.4146 3 ML1 (CS na javnih mestih) 4.0965 11 TE4 (varnost) 4.3181 4 TE5 (življenjska doba baterije) 4.0924 12 FI3 (stroški polnjenja) 4.2518 5 TE2 (moč ) 4,0597 13 TE1 (zmogljivost prevoženih kilometrov) 4,2396 6 TE3 (čas polnjenja) 4,0303 14 ML4 (mesto servisa) 4,2142 7 FI1 (stroški nakupa) 3,8814 15 FI4 (stroški vzdrževanja) 4,1980 8 FI2 (stroški baterije) 3,5045 16 Tabela 4. Opisna statistika za posvojitev Namen 1: močno noče 2: ne želi 3: dvom 4: pripravljen 5: močno pripravljen Pripravljenost na uporabo električnega motornega kolesa 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Rezultati logistične regresijske analize za spremenljivke SD1 do SD11, ki pripadajo sociodemografski dejavniki kažejo rezultate, na katere se nanaša le pogostost delitve družbeni mediji (SD9) in stopnja okoljske skrbi (SD11) pomembno vplivajo na namen električnih motornih koles v Indoneziji. Pomembne vrednosti kvalitativne spremenljivke zakonskega statusa so 0,622 za samske in 0,801 za poročene. Te vrednosti ne podpirajo hipoteze 1. Zakonski položaj ne vpliva bistveno na namen prevzema električnega motornega kolesa, ker je pomembna vrednost več kot 0,05. Pomembna vrednost za starost je 0,147, tako da starost ne vpliva bistveno na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Vrednost ocene za starost -0.168 ne podpira hipoteze 2. Negativni znak pomeni, da višja kot je starost, nižja je namera, da bi uporabili električno motorno kolo. Pomembna vrednost za kakovostno spremenljivko, spol, (0,385) ne podpira hipoteze 3. Spol ne vpliva bistveno na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Pomembna vrednost za zadnjo stopnjo izobrazbe (0,603) ne podpira hipoteze 4. Torej zadnja izobrazba ne vpliva bistveno na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Vrednost ocene za zadnjo stopnjo izobrazbe 0,036 pomeni, da pozitiven znak pomeni višjo stopnjo izobrazbe, večja je namera, da bi uporabili električno motorno kolo. Pomembna vrednost za kvalitativno spremenljivko poklica je bila 0,487 za študente, 0,999 za javne uslužbence, 0,600 za zasebne uslužbence in 0,480 za podjetnike, ki ne podpirajo hipoteze 5. Poklic ne vpliva bistveno na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. UTAMI ET AL. /ČASOPIS O OPTIMIZACIJI SISTEMOV V INDUSTRIJAH - ZV. 19 NE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Tabela 5. Hipoteza Hipoteza Socio-H1: zakonski stan pozitivno vpliva na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. Demo-H2: starost pozitivno vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. grafika H3: spol pozitivno vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. H4: zadnja stopnja izobrazbe pozitivno vpliva na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. H5: poklic pozitivno vpliva na namen prevzema električnega motornega kolesa. H6: Mesečna poraba pozitivno vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. H7: Mesečni dohodek pozitivno vpliva na namen namestitve električnega motornega kolesa. H8: število lastnikov motornih koles pozitivno vpliva na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. H9: pogostost deljenja na družabnih medijih pozitivno vpliva na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. H10: velikost spletnega družabnega omrežja pozitivno vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. H11: Okoljska ozaveščenost pozitivno vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. Finančni H12: nakupna cena pozitivno vpliva na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. H13: Stroški baterije pozitivno vplivajo na namen uporabe električnega motornega kolesa. H14: Stroški polnjenja pozitivno vplivajo na namero uporabe električnega motornega kolesa. H15: Stroški vzdrževanja pozitivno vplivajo na namen uporabe električnega motornega kolesa. H16: Zmožnost prevoženih kilometrov pozitivno vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. H17: moč ima pozitiven pomemben vpliv na namen prevzema električnega motornega kolesa. Techno-H18: čas polnjenja pozitivno vpliva na namen uporabe električnega motornega kolesa. logično H19: varnost ima pozitiven pomemben vpliv na namen uporabe električnega motornega kolesa. H20: Življenjska doba baterije pozitivno vpliva na namen uporabe električnega motornega kolesa. H21: Razpoložljivost infrastrukture polnilnih postaj na javnih mestih pozitivno vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. H22: razpoložljivost infrastrukture polnilnih postaj pri delu pozitivno vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. Makronivo H23: razpoložljivost infrastrukture polnilnih postaj doma pozitivno vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. H24: razpoložljivost servisnih mest pozitivno vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. H25: Politika spodbud pri nakupu pozitivno vpliva na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. H26: Letna politika davčnih popustov pozitivno vpliva na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. H27: Politika popustov pri zaračunavanju stroškov pozitivno vpliva na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. Tabela 6. Logistična regresija Delni rezultati preskusa Vrednost Sig Vrednost Vrednost SD1: enojna 0,349 0,622 TE1 0,146 0,069 SD1: poročena 0,173 0,801 TE2 0,167 0,726 SD1: druga 0 TE3 0,240 0,161 SD2 -0,168 0,147 TE4 -0,005 0,013* SD3: moški 0,117 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: ženska 0 ML1 -0,127 0,022* SD5: študentje -0,195 0,487 ML2 0,309 0,000* SD5: civ. serv 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: priv. izprazni -0,110 0,6 ML4 0,134 0,109 SD5: vstop 0,147 0,48 ML5 0,301 0,017* SD5: drugi 0 ML6 -0,059 0,107 SD6 0,227 0,069 ML7 0,521 0,052 SD7 0,032 0,726 TE1 0,146 0,004* SD8 0,180 0,161 TE2 0,167 0,962 SD9 0,114 0,124 0,113 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 0,676% stopnja zaupanja Pomembna vrednost za mesečno raven porabe (0,069) ne podpira hipoteze 6, mesečna raven porabe ne vpliva bistveno na namero o uporabi električnega motornega kolesa. Ocenjena vrednost mesečne porabe 0,227, pozitiven znak pomeni, da višja kot je raven mesečnih stroškov, večja je namera za uporabo električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost mesečne stopnje dohodka (0,726) ne podpira hipoteze 7, mesečna stopnja dohodka ne vpliva bistveno na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Vrednost ocene za mesečni dohodek je 0,032, pozitiven znak pa pomeni, da višja kot je raven mesečnega dohodka, večja je namera, da bi uporabili električno motorno kolo. Pomembna vrednost števila lastnikov motornih koles (0,161) ne podpira hipoteze 8, število lastništva motornih koles ne vpliva bistveno na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. Vrednost ocene za raven lastništva motornega kolesa je 0,180, pozitiven znak pomeni, da je več motorjev v lasti, večja je namera, da se sprejme električno motorno kolo. Pomembna vrednost pogostosti skupne rabe na družabnih medijih (0,013) podpira hipotezo 9, pogostost deljenja na družbenih omrežjih ima pomemben vpliv na namen prevzema električnega motornega kolesa, ker je pomembna vrednost manjša od 0,05. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Vrednost ocene za deljenje frekvence na družabnih medijih je 0,111, pozitiven znak pomeni, da večja kot je pogostost skupne rabe nekoga na družabnih medijih, večja je možnost uporabe električnega omrežja motorno kolo. Pomembna vrednost za velikost spletnega družabnega omrežja (0,765) ne podpira hipoteze 10, velikost dosega družbenega omrežja ne vpliva bistveno na namero, da bi posvojili motorno kolo. Vrednost ocene števila ljudi, doseženih v družabnem omrežju, je 0,016, pozitiven znak pa pomeni, da večja kot je velikost družabnih omrežij, večja je namera, da se uporabi električno motorno kolo. Pomembna vrednost stopnje okoljske ozaveščenosti (0,022) podpira hipotezo 11, stopnja okoljske skrbi pa pomembno vpliva na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Vrednost ocene za raven okoljske ozaveščenosti je 0,226, pozitiven znak pa pomeni, da višja kot je okoljska skrb posameznika, večja je namera, da se uporabi električno motorno kolo. Rezultati logistične regresijske analize za spremenljivke FI1 do FI4, ki pripadajo finančnim dejavnikom, kažejo, da imajo nakupna cena (FI1) in stroški vzdrževanja (FI4) pomemben vpliv na namere električnih motornih koles v Indoneziji. Pomembna vrednost nakupne cene (0,00) podpira hipotezo 12, nakupna cena pomembno vpliva na namen prevzema električnega motornega kolesa.Vrednost ocene kupnine je 0,348, pozitiven znak pa pomeni, da bolj ko je za nekoga nakupna cena električnega motornega kolesa višja, namera je prevzeti električno motorno kolo. Pomembna vrednost stroškov baterije (0,355) ne podpira hipoteze 13, cena baterije ne vpliva bistveno na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Pomembna vrednost stroškov polnjenja (0,109) ne podpira hipoteze 14, stroški polnjenja nimajo pomembnega vpliva na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Vrednost ocene stroškov polnjenja je 0,136, pozitiven znak pomeni, da bolj ko je za nekoga primernejši strošek polnjenja električnega motornega kolesa, večja je namera, da se sprejme električno motorno kolo. Pomembna vrednost stroškov vzdrževanja (0,017) ne podpira hipoteze 15, stroški vzdrževanja pomembno vplivajo na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Vrednost predračuna stroškov vzdrževanja je 0,193, pozitiven znak pa pomeni, da bolj ko so za nekoga primernejši stroški vzdrževanja električnih motornih koles, večja je namera, da se sprejme električno motorno kolo. Rezultati logistične regresijske analize za spremenljivke TE1 do TE5, ki spadajo med tehnološke dejavnike, kažejo, da čas polnjenja baterije (TE3) pomembno vpliva na namero prevzema električnih motornih koles v Indoneziji. Pomembna vrednost zmogljivosti prevoženih kilometrov (0,107) ne podpira hipoteze 16, zmogljivost prevoženih kilometrov nima pomembnega vpliva na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Vrednost ocene za največjo kilometrino je 0,146, pozitiven znak pomeni, da bolj ko je za nekoga ustrezna največja kilometrina električnega motornega kolesa, večja je namera, da se sprejme električno motorno kolo. Pomembna vrednost za neodvisno spremenljivo moč ali največjo hitrost (0,052) ne podpira hipoteze 17, največja hitrost ne vpliva bistveno na namero uporabe električnega motornega kolesa. Vrednost ezimata za moč ali največjo hitrost je 0,167, pozitivni znak pomeni, da bolj ko je največja hitrost električnega motornega kolesa za osebo, večja je namera, da se uporabi električno motorno kolo. Pomembna vrednost časa polnjenja (0,004) podpira hipotezo 18, čas polnjenja pomembno vpliva na namen uporabe električnega motornega kolesa. Ocenjena vrednost časa polnjenja je 0,240, pozitiven znak pomeni, da bolj ko je za nekoga primerna največja hitrost električnega motornega kolesa, večja je namera, da se uporabi električno motorno kolo. Pomembna vrednost za varnost (0,962) ne podpira hipoteze 19, varnost ne vpliva bistveno na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Vrednost ocene varnosti je -0,005, negativen znak pomeni, da bolj ko se nekdo počuti varno z uporabo električnega motornega kolesa, nižja je namera, da bi uporabili električno motorno kolo. Pomembna vrednost za življenjsko dobo baterije (0,424) ne podpira hipoteze 20, življenjska doba baterije nima pomembnega vpliva na namen uporabe električnega motornega kolesa. Vrednost ocene življenjske dobe baterije je 0,068, pozitiven znak pomeni, da bolj ko je življenjska doba baterije električnega motornega kolesa primernejša, večja je namera, da bi uporabili električno motorno kolo. Rezultati logistične regresijske analize za spremenljivke ML1 do ML7, ki pripadajo faktorjem na makro ravni, kažejo, da le razpoložljivost zaračunavanja na delovnem mestu (ML2), razpoložljivost zaračunavanja v bivališču (ML3) in politika popusta pri zaračunavanju stroškov (ML7) ki pomembno vplivajo na namero o prevzemu električnih motornih koles v Indoneziji. Pomembna vrednost razpoložljivosti polnjenja na javnih mestih (0,254) ne podpira hipoteze 21, razpoložljivost polnjenja na javnih mestih ne vpliva bistveno na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost razpoložljivosti polnjenja na delovnem mestu (0,007) podpira hipotezo 22, razpoložljivost polnjenja na delovnem mestu pa pomembno vpliva na namen uporabe električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost razpoložljivosti polnjenja doma (0,009) podpira hipotezo 22, razpoložljivost polnjenja doma ima pomemben vpliv na namero posvojitve motornega kolesa. Pomembna vrednost razpoložljivosti servisnih mest (0,181) ne podpira hipoteze 24, razpoložljivost servisnih mest nima pomembnega vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost politike spodbud pri nakupu (0,017) podpira hipotezo 25, politika spodbud pri nakupu pa pomembno vpliva na namen prevzema električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost letne politike davčnih popustov (0,672) ne podpira hipoteze 26, letna politika spodbud za davčne popuste nima pomembnega vpliva na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost politike popusta pri zaračunavanju stroškov (0,00) podpira hipotezo 27, politika spodbud pri znižanju stroškov zaračunavanja stroškov ima pomemben vpliv na namen prevzema električnega motornega kolesa. Glede na rezultat faktorja makro ravni je mogoče sprejetje električnega motornega kolesa uresničiti, če so potrošniki pripravljeni na dostop do polnilne postaje na delovnem mestu, polnilne postaje v stanovanju in politike popustov pri stroških polnjenja. Na splošno pogostost deljenja na družbenih omrežjih, raven okoljske ozaveščenosti, nakupne cene, stroški vzdrževanja, največja hitrost električnih motornih koles, čas polnjenja akumulatorja, razpoložljivost infrastrukture polnilnih postaj pri delu, razpoložljivost infrastrukture za polnjenje na domu, UTAMI ET AL. /ČASOPIS O OPTIMIZACIJI SISTEMOV V INDUSTRIJAH - ZV. 19 NE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 politike spodbud pri nakupih in politike spodbud pri zniževanju stroškov močno vplivajo na namero o prevzemu električnih vozil. Model enačbe in verjetnostna funkcija Enačba 3 je logična enačba za izbiro odgovora, "ki je zelo nepripravljen" za uporabo električnega motornega kolesa.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Enačba 4 je logitna enačba za izbiro odgovora "ne želi" sprejeti električnega motornega kolesa.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Enačba 5 je logična enačba za izbiro odgovora "dvom" o uporabi električnega motornega kolesa.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Enačba 6 je logična enačba za možnost odgovora "pripravljeni" sprejeti električno motorno kolo.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Verjetnostne funkcije namena posvojitve električnih motornih koles, prikazane v enačbi 7 do enačbe 11. Enačba 7 je funkcija verjetnosti za izbiro odgovora “ odločno ne želijo sprejeti električnega motornega kolesa. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Enačba 8 je verjetnostna funkcija za izbiro odgovora, ki ni pripravljen sprejeti električno motorno kolo. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)    - + - + = =  -  = = (8) Enačba 9 je funkcija verjetnosti za izbiro odgovora „dvom“ o uporabi električnega motornega kolesa. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Enačba 10 je funkcija verjetnosti za izbiro odgovora "pripravljen" sprejeti električno motorno kolo. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)    - + - + = =  -  = = (10) Enačba 11 je funkcija verjetnosti za izbiro odgovora „močno pripravljen“ na uporabo električnega motornega kolesa. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Verjetnost namena sprejetja Enačba redne logistične regresije na vzorcu odgovorov anketirancev. Tabela 8 prikazuje značilnosti in odgovore vzorca. Tako je verjetnost, da bodo na vsako merilo odgovorili na odvisni spremenljivki, izračunana na podlagi enačbe 7 - 11. Vzorec anketirancev, ki ima odgovore, kot je prikazano v tabeli 7, ima verjetnost 0,0013 za močno nepripravljeno uporabo električnega motornega kolesa, verjetnost 0,0114 za nepripravljenost uporabe električnega motornega kolesa, verjetnost 0,1788 za dvom o uporabi električnega motornega kolesa, verjetnost 0,563 za pripravljenost uporabe električnega motornega kolesa in verjetnost 0,2455 za močno pripravljeno uporabo električnega motornega kolesa. Izračunana je bila tudi verjetnost prevzema električnega motornega kolesa za 1.223 anketirancev, povprečna vrednost verjetnosti odgovorov na izrazito nepripravljenost uporabe električnega motornega kolesa pa je bila 0,0031, nepripravljenost uporabe električnega motornega kolesa 0,0198, dvom o uporabi električnega motornega kolesa 0,1482, pripravljen uporabiti električnega motornega kolesa je bilo 0,3410, odločno za uporabo električnega motornega kolesa pa 0,4880. Če je verjetnost voljnih in močno pripravljenih skupaj, verjetnost, da bodo Indonezijci prevzeli električna motorna kolesa, doseže 82,90%. Priporočila za podjetja in oblikovalce politik V redni logistični regresijski analizi je pogostost deljenja na družabnih medijih pomemben dejavnik, ki vpliva na namen prevzema električnega motornega kolesa. Pomen družabnih medijev kot platforme za pridobivanje informacij o električnih motornih kolesih bo vplival na pripravljenost uporabnikov električnih motornih koles. Vlada in podjetniki lahko poskušajo uporabiti ta vir, na primer podjetniki lahko promovirajo z bonusi ali zahvalo potrošnikom, ki so kupili električna motorna kolesa, in na svojih družbenih medijih delijo pozitivne stvari, povezane z električnimi motorji. Ta način bi lahko spodbudil druge, da postanejo novi uporabnik električnega motornega kolesa. Vlada se lahko druži ali predstavi električna motorna kolesa javnosti prek družbenih medijev, da spodbudi prehod javnosti s konvencionalnega na električno motorno kolo. Ta raziskava dokazuje, kako pomemben je vpliv dejavnikov na makro ravni na sprejetje električnih motornih koles v Indoneziji. V redni logistični regresijski analizi razpoložljivost infrastrukture polnilnih postaj na delovnem mestu, razpoložljivost infrastrukture polnilnih postaj doma, politika spodbud pri nakupu in popust pri stroških polnjenja pomembno vplivajo na namen uporabe električnega motornega kolesa. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Tabela 7. Vzorčni odgovori anketirancev Koda odgovora Variabel Vrednost Zakonski status Poročen X1b 2 Starost 31-45 X2 2 Spol Moški X3a 1 Zadnja stopnja izobrazbe Mojster X4 4 Poklic Zasebni zaposleni X5c 3 Mesečno raven porabe 2.000.000-5.999.999 X6 2 Mesečna stopnja dohodka Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Število lastnikov motornih koles ≥ 2 X8 3 Pogostost skupne rabe v družabnih medijih Večkrat/mesec X9 4 Velikost spletnega družabnega omrežja 100-500 ljudi X10 2 Okoljska ozaveščenost 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Stroški baterije 3 X13 3 Stroški polnjenja 3 X13 3 Stroški vzdrževanja 5 X14 5 Zmožnost prevoženja kilometrov 4 X15 4 Moč 5 X16 5 Čas polnjenja 4 X17 4 Varnost 5 X18 5 Življenjska doba baterije 4 X19 4 Dostopnost polnilne postaje na javnih mestih 4 X20 4 Razpoložljivost polnilne postaje pri delu 4 X21 4 Dostopnost polnilnice doma 4 X22 4 Razpoložljivost servisnih mest 2 X23 2 Politika spodbud pri nakupu 5 X24 5 Letna politika davčnih popustov 5 X25 5 Politika popusta pri stroških polnjenja 5 X26 5 Stroški polnjenja 5 X27 5 Stroški vzdrževanja 3 X13 3 Prevoženi kilometri zmogljivosti 5 X14 5 Moč 4 X15 4 Čas polnjenja 5 X16 5 Večina vprašanih meni, da razpoložljivost infrastrukture polnilnih postaj doma, na delovnem mestu in na javnem mestu pomembno vpliva na sprejem električnih motornih koles. Vlada lahko uredi namestitev infrastrukture polnilnih postaj na javnih mestih v podporo sprejetju električnih motornih koles. Za uresničitev tega cilja lahko vlada sodeluje tudi s poslovnim sektorjem. Pri oblikovanju kazalnikov na makro ravni ta raziskava predlaga več možnosti politike spodbud. Najpomembnejša spodbudna politika po raziskavi sta politiki spodbud pri nakupih in politikah spodbud pri zniževanju stroškov, za katere vlada lahko meni, da podpirajo sprejetje električnih motornih koles v Indoneziji. Na finančne dejavnike ima nakupna cena pomemben vpliv na namen nakupa električnega motornega kolesa. To je razlog, zakaj spodbuda za subvencijo za nakup pomembno vpliva tudi na namen posvojitve. Cenejši stroški vzdrževanja električnih motornih koles kot običajnih motociklov pomembno vplivajo na namero uporabe električnih motornih koles. Zato bo razpoložljivost storitev, ki ustrezajo potrebam potrošnikov, dodatno spodbudila namero o prevzemu električnih motornih koles, saj večina uporabnikov ne pozna sestavnih delov električnih motornih koles, zato potrebujejo usposobljene tehnike, če pride do poškodb. Zmogljivost električnih motornih koles je zadovoljila potrebe potrošnikov, da bi zadostili njihovi vsakodnevni mobilnosti. Največja hitrost električnega motornega kolesa in čas polnjenja lahko izpolnjujeta standarde, ki jih želijo potrošniki. Boljše delovanje motornega kolesa, kot so večja varnost, življenjska doba baterije in nadaljnja prevožena kilometraža, pa bodo zagotovo povečale namen uporabe električnega motornega kolesa. Poleg povečanja naložb v tehnologijo morajo vlada in podjetja izboljšati sistem ocenjevanja varnosti in zanesljivosti električnih motornih koles, da bi povečali zaupanje javnosti. Za podjetja je spodbujanje kakovosti in zmogljivosti eden najučinkovitejših načinov za povečanje navdušenja potrošnikov do električnih motornih koles. Potrošniki, ki so mlajši in imajo višjo stopnjo izobrazbe, so lahko ciljno usmerjeni kot zgodnji posvojitelji, ker že imajo bolj optimističen odnos in imajo široko mrežo. Segmentacijo trga je mogoče doseči z uvedbo posebnih modelov za ciljne potrošnike. Poleg tega so anketiranci z višjo okoljsko ozaveščenostjo bolj verjetno želeli posvojiti motorna kolesa. UTAMI ET AL. /ČASOPIS O OPTIMIZACIJI SISTEMOV V INDUSTRIJAH - ZV. 19 NE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 SKLEPI Prehod s konvencionalnih motornih koles na električna je lahko najboljša rešitev za premagovanje problema visokih ravni CO2 v Indoneziji. Indonezijska vlada je prav tako spoznala in stopila v to smer z določitvijo različnih politik glede električnih vozil v Indoneziji. Toda v resnici je sprejetje električnih vozil v Indoneziji še zelo zgodnje, celo daleč od ciljev, ki jih je postavila vlada. Okolje ne podpira sprejetja električnih motornih koles, na primer brez podrobnejših predpisov in pomanjkanja podporne infrastrukture, ki povzroča nizko uporabo električnih vozil v Indoneziji. Ta raziskava je anketirala 1.223 anketirancev iz 10 provinc, ki so imele skupaj 80% celotne distribucije prodaje motornih koles v Indoneziji, da bi raziskali pomembne dejavnike, ki vplivajo na namere uvedbe električnih motornih koles v Indoneziji, in ugotovili verjetnostne funkcije. Čeprav je večina anketirancev navdušenih nad električnimi motornimi kolesi in želijo v prihodnosti imeti električno motorno kolo, je njihovo zanimanje za uporabo električnega motornega kolesa danes relativno majhno. Anketiranci trenutno ne želijo uporabljati električnih motornih koles zaradi različnih razlogov, kot so pomanjkanje infrastrukture in politike. Mnogi anketiranci imajo odnos čakanja in pričakovanja sprejetja električnih motornih koles, pri čemer morajo finančni, tehnološki in makronivoji upoštevati zahteve potrošnikov. Ta raziskava dokazuje, kako pomembna je pogostost deljenja na družbenih omrežjih, stopnja okoljske ozaveščenosti, nakupne cene, stroški vzdrževanja, največja hitrost električnih motornih koles, čas polnjenja akumulatorja, razpoložljivost infrastrukture polnilnih postaj pri delu, razpoložljivost polnilne infrastrukture doma, politike spodbud za nakup in politike zaračunavanja popustov pri zaračunavanju stroškov podpirajo sprejetje električnih motornih koles v Indoneziji. Vlada mora podpreti zagotavljanje infrastrukture polnilnih postaj in oblikovanje spodbudne politike za pospešitev uvajanja električnih motornih koles v Indoneziji. Proizvajalci morajo upoštevati tehnološke dejavnike, kot so kilometrina in življenjska doba baterije, da bi jih izboljšali v podporo sprejetju električnih motornih koles. Finančni dejavniki, kot so nakupne cene in stroški baterije, morajo skrbeti podjetja in vlado. Največjo moč družbenih omrežij je treba izkoristiti za predstavitev električnega motornega kolesa skupnosti. Skupnosti v mladosti se lahko promovirajo kot prvi posvojitelji, ker imajo široko mrežo družbenih medijev. Uvedba prevzema električnih motornih koles v Indoneziji zahteva pripravljenost na infrastrukturo in stroške, ki jih lahko sprejmejo potrošniki. To je vlada lahko uresničila z močnimi vladnimi zavezami v več državah, ki so uspele nadomestiti običajna vozila. Nadaljnje raziskave se bodo osredotočile na iskanje ustreznih politik za pospešitev uvajanja električnih motornih koles v Indoneziji. LITERATURA [1] Indonezija. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [na spletu]. Na voljo: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Statistika domače distribucije in izvoza, 2020. [Spletno]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Dostop: marec. 20., 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina in R. Siregar, „Električna vozila v Indoneziji: pot k trajnostnemu prometu“, Solidiance: Poročilo o trgu, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto in M. Nizam, "Model komercializacije nove tehnologije litij-ionske baterije: primer primera za pametno električno vozilo", Zbornik skupne mednarodne konference o informacijski in komunikacijski tehnologiji na podeželju in tehnologiji električnih vozil leta 2013, rICT in ICEV -T 2013, 6741511. https://doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini in V. Bosetti, »Going electric: Expert survey on the future of battery technology for electric vehicles. In Innovation under Utility, «v Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz in MK Patel,» O elektrifikaciji cestnega prometa - pregled okoljske, gospodarske in družbene uspešnosti električnih dvokolesnikov, ”Transportation Research Part D: Transport and Environment, vol. 41, str. 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 in R. Zakaria, "Analiza verige Markov za določitev napovedi tržnega deleža nove tehnologije: študija primera električnega pretvorniškega motornega kolesa v Surakarti, Indonezija", Zbornik konferenc AIP, letn. 2217 (1), str. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo in EA Kadir, "indonezijski standard ferofosfata litij-ionskih baterijskih celic za posledice električnih vozil", TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, vol. 15 (2), str. 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy in ABMulyono, „Oblikovanje okvira za standardizacijo in preskušanje zahtev sistema za upravljanje baterij za uporabo v električnih vozilih“, nadaljevanje - 4. Mednarodna konferenca o tehnologiji električnih vozil, str. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, „Pregled standardnega razvoja polnjenja električnih vozil: študijski primer v Indoneziji“, Zbornik - 2018 5. mednarodna konferenca o tehnologiji električnih vozil, letn. 8628367, str. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Na spletu]. gaikindo.or.id. [Dostop: marec. 20., 2020]. [13] S. Goldenberg, "Indonezija bo do leta 2030 zmanjšala emisije ogljika za 29%", Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang in HA Bekhet, »Modeliranje namenov uporabe električnih vozil: empirična študija v Maleziji,« Journal of Cleaner Production, vol. 92, str. 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma in BC Xie, »Kakšne so ovire za široko razširjeno uporabo baterijskih električnih vozil? Anketa o zaznavanju javnosti v Tianjinu na Kitajskem, »Journal of Transport Policy, vol. 56, str. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis in A. Jones, "Analiza uporabe baterijskih električnih vozil: preiskava ovir med vozniki v Združenem kraljestvu," Transportation Research Part D: Transport and Environment, vol. 63, str. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge in C. Shao, "Raziskovanje dejavnikov, ki vplivajo na prevzem električnih vozil v Pekingu, Kitajska: statistične in prostorske perspektive," Journal of Cleaner Production, vol. 213, str. 199-216, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analisis Multivariat Terapan v programu SPSS, AMOS in SMARTPLS (2. izdaja). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, »Sprejetje potrošnikov proti odločitvam o zavrnitvi pri navidezno podobnih inovacijah storitev: Primer interneta in mobilnega bančništva«, Journal of Business Research, letnik. 69 (7), str. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur in R. Kemp, „Sprejetje PV na Nizozemskem: statistična analiza faktorjev prevzema“, Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 41, str. 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] Poslanci Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil in J. Emparanza, »Uporaba sprejetega modela sprejemljive tehnologije za vrednotenje sprejemanja novega sistema za spremljanje zdravstvenih delavcev«, Telemedicina in e-zdravje, letn. 18 (1), str. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer in P. Abrahamsson, "Raziskovalna študija o glavnih tehničnih ovirah, ki vplivajo na odločitev o sprejetju storitev v oblaku", Journal of Systems and Software, vol. 103, str. 167–181, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto in W. Sutopo, "Analiza percepcije potrošnikov vozil z električnimi avtomobili v Indoneziji", Zbornik konferenc AIP (letnik 2217, št. 1, str. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo in M. Nizam, "Predlagana komercializacija tehnologije poslovnih procesov: študija primera inkubacije tehnologije električnih avtomobilov", Zbornik 2014 Mednarodne konference o elektrotehniki in računalništvu, ICEECS, 7045257, str. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at in TM Bakar, »Smernice velikosti vzorcev za logistično regresijo iz opazovalnih študij z veliko populacijo: poudarek na natančnosti med statistiko in parametri, ki temeljijo na kliničnih podatkih iz resničnega življenja«, Malezijski časopis medicinske vede: MJMS, letn. 25 (4), str. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab in A. Jam'an, “Metodologi Penelitian Bisnis”, Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius in CC Lu, “Pogon z dvema kolesoma za trajnostno mobilnost: Pregled sprejetja električnih motornih koles med potrošniki ”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), str. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka in N. Anzinger, "Namen nakupa električnih vozil kitajskih, ruskih in brazilskih državljanov: mednarodna primerjalna študija", Journal of cleaner production, vol. 205, str. 188- 200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat in B. Van Wee, "Vpliv finančnih spodbud in drugih družbeno-ekonomskih dejavnikov na sprejetje električnih vozil", Energetska politika, letn. 68, str. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane in JD Graham, "Dojemanje in resničnost: javno poznavanje vtičnih električnih vozil v 21 mestih ZDA", Energetska politika, letn. 63, str. 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony in B. Caulfield, "Kako je treba razvrstiti ovire za alternativna goriva in vozila ter ovrednotiti potencialne politike za spodbujanje inovativnih tehnologij?", Journal of Cleaner Production, vol. 35, str. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue in S. Long, "Ovire za široko razširjeno uporabo električnih vozil: analiza stališč in zaznav potrošnikov", Journal of Energy Policy, vol. 48, str. 717– 729, 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan in YM Wei, "Vpliv vladne politike na prednost NEV: dokazi s Kitajske", Energetska politika, letn. 61, str. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool in RF Hirsh, "Onkraj baterij: preučitev prednosti in ovir pri priključnih hibridnih električnih vozilih (PHEV) in prehodu med vozilom v omrežje (V2G)", Energetska politika, letn. 37, str. 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 in J. Stannard, »Glavni potrošniki, ki vozijo vtične baterijsko-električne in vtične hibridne električne avtomobile: kvalitativna analiza odzivov in ocen «, Transp. Res. Del A: Politična praksa, letn. 46, str. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi in SL Mabit, "Glavni potrošniki, ki vozijo vtične akumulatorske električne in hibridne električne hibridne avtomobile: kvalitativna analiza odzivov in ocen", Transp. Res. Del D: Transp. Okolje., Letn. 25, str. 24–32, 2013. [Na spletu]. Na voljo: ScienceDirect. [37] ND Caperello in KS Kurani, "Zgodbe gospodinjstev o njihovih srečanjih s hibridnim električnim vozilom z vtičniki", Okolje. Vedenje, letn. 44, str. 493–508, 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju in CE Warrender, "Zgodbe gospodinjstev o njihovih srečanjih s hibridnim električnim vozilom z vtičniki", Analiza ankete potrošnikov o UTAMI ET AL. /ČASOPIS O OPTIMIZACIJI SISTEMOV V INDUSTRIJAH - ZV. 19 NE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 priključnih hibridnih električnih vozil. Transp. Res. Del A: Politična praksa, letn. 64, str. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer in S. Lemeshow, „Applied Logistic Regression. Druga izdaja ”, New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENKLATURA j odvisne kategorije spremenljivk (j = 1, 2, 3, 4, 5) k neodvisnih kategorij spremenljivk (k = 1, 2, 3,…, m) i kakovostne neodvisne kategorije spremenljivk n vrstni red anketirancev β0j prestreže vsak odgovor odvisnih spremenljivka Xk kvantitativna neodvisna spremenljivka Xik kvalitativno neodvisna spremenljivka Y odvisna spremenljivka Pj (Xn) priložnost za vsako kategorijo neodvisne spremenljivke za vsakega anketiranca BIOGRAFIJA AVTORJEV Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami je dodiplomska študentka oddelka za industrijsko inženirstvo Univerze Sebelas Maret. Pripada laboratoriju za logistiko in poslovni sistem. Njeni raziskovalni interesi so logistika in upravljanje dobavne verige ter tržne raziskave. Svojo prvo publikacijo o analizi percepcije potrošnikov električnih avtomobilov je v Indoneziji objavila leta 2019. Yuniaristanto Yuniaristanto je predavatelj in raziskovalec na oddelku za industrijsko inženirstvo Univerze Sebelas Maret. Njegovi raziskovalni interesi so dobavna veriga, simulacijsko modeliranje, merjenje učinkovitosti in komercializacija tehnologije. Ima publikacije, ki jih indeksira Scopus, 41 člankov s 4 H-indeksom. Njegov e -poštni naslov je yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, je diplomirani inženir (Ir) na študijskem programu poklicnega inženirja - Universitas Sebelas Maret (UNS) leta 2019. Doktoriral je s področja industrijskega inženiringa in managementa na Inštitutu za tehnologijo Bandung (ITB) na 2011, magisterij iz menedžmenta na Univerzi v Indoneziji leta 2004 in diplomirani inženir industrijskega inženiringa na ITB leta 1999. Njegovi raziskovalni interesi so dobavna veriga, inženirska ekonomija in analiza stroškov ter komercializacija tehnologije. Dobil je več kot 30 raziskovalnih štipendij. Ima publikacije, ki jih indeksira Scopus, 117 člankov s 7 H-indeksom. Njegov e -poštni naslov je wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Rezultati logistične regresijske analize za spremenljivke TE1 do TE5, ki spadajo med tehnološke dejavnike, kažejo, da čas polnjenja baterije (TE3) pomembno vpliva na namero prevzema električnih motornih koles v Indoneziji. Pomembna vrednost zmogljivosti prevoženih kilometrov (0,107) ne podpira hipoteze 16, zmogljivost prevoženih kilometrov nima pomembnega vpliva na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Vrednost ocene za največjo kilometrino je 0,146, pozitiven znak pomeni, da bolj ko je za nekoga ustrezna največja kilometrina električnega motornega kolesa, večja je namera, da se sprejme električno motorno kolo. Pomembna vrednost za neodvisno spremenljivo moč ali največjo hitrost (0,052) ne podpira hipoteze 17, največja hitrost ne vpliva bistveno na namero uporabe električnega motornega kolesa. Vrednost ezimata za moč ali največjo hitrost je 0,167, pozitivni znak pomeni, da bolj ko je največja hitrost električnega motornega kolesa za osebo, večja je namera, da se uporabi električno motorno kolo. Pomembna vrednost časa polnjenja (0,004) podpira hipotezo 18, čas polnjenja pomembno vpliva na namen uporabe električnega motornega kolesa. Ocenjena vrednost časa polnjenja je 0,240, pozitiven znak pomeni, da bolj ko je za nekoga primerna največja hitrost električnega motornega kolesa, večja je namera, da se uporabi električno motorno kolo. Pomembna vrednost za varnost (0,962) ne podpira hipoteze 19, varnost ne vpliva bistveno na namero, da bi uporabili električno motorno kolo. Vrednost ocene varnosti je -0,005, negativen znak pomeni, da bolj ko se nekdo počuti varno z uporabo električnega motornega kolesa, nižja je namera, da bi uporabili električno motorno kolo. Pomembna vrednost za življenjsko dobo baterije (0,424) ne podpira hipoteze 20, življenjska doba baterije nima pomembnega vpliva na namen uporabe električnega motornega kolesa. Vrednost ocene življenjske dobe baterije je 0,068, pozitiven znak pomeni, da bolj ko je življenjska doba baterije električnega motornega kolesa primernejša, večja je namera, da bi uporabili električno motorno kolo. Rezultati logistične regresijske analize za spremenljivke ML1 do ML7, ki pripadajo faktorjem na makro ravni, kažejo, da le razpoložljivost zaračunavanja na delovnem mestu (ML2), razpoložljivost zaračunavanja v bivališču (ML3) in politika popusta pri zaračunavanju stroškov (ML7) ki pomembno vplivajo na namero o prevzemu električnih motornih koles v Indoneziji. Pomembna vrednost razpoložljivosti polnjenja na javnih mestih (0,254) ne podpira hipoteze 21, razpoložljivost polnjenja na javnih mestih ne vpliva bistveno na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost razpoložljivosti polnjenja na delovnem mestu (0,007) podpira hipotezo 22, razpoložljivost polnjenja na delovnem mestu pa pomembno vpliva na namen uporabe električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost razpoložljivosti polnjenja doma (0,009) podpira hipotezo 22, razpoložljivost polnjenja doma ima pomemben vpliv na namero posvojitve motornega kolesa. Pomembna vrednost razpoložljivosti servisnih mest (0,181) ne podpira hipoteze 24, razpoložljivost servisnih mest nima pomembnega vpliva na namero uporabe električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost politike spodbud pri nakupu (0,017) podpira hipotezo 25, politika spodbud pri nakupu pa pomembno vpliva na namen prevzema električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost letne politike davčnih popustov (0,672) ne podpira hipoteze 26, letna politika spodbud za davčne popuste nima pomembnega vpliva na namero o prevzemu električnega motornega kolesa. Pomembna vrednost politike popusta pri zaračunavanju stroškov (0,00) podpira hipotezo 27, politika spodbud pri znižanju stroškov zaračunavanja stroškov ima pomemben vpliv na namen prevzema električnega motornega kolesa. Glede na rezultat faktorja makro ravni je mogoče sprejetje električnega motornega kolesa uresničiti, če so potrošniki pripravljeni na dostop do polnilne postaje na delovnem mestu, polnilne postaje v stanovanju in politike popustov pri stroških polnjenja. Na splošno pogostost deljenja na družbenih omrežjih, raven okoljske ozaveščenosti, nakupne cene, stroški vzdrževanja, največja hitrost električnih motornih koles, čas polnjenja akumulatorja, razpoložljivost infrastrukture polnilnih postaj pri delu, razpoložljivost infrastrukture za polnjenje na domu, UTAMI ET AL. /ČASOPIS O OPTIMIZACIJI SISTEMOV V INDUSTRIJAH - ZV. 19 NE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 politike spodbud pri nakupih in politike spodbud pri zniževanju stroškov močno vplivajo na namero o prevzemu električnih vozil. Model enačbe in verjetnostna funkcija Enačba 3 je logična enačba za izbiro odgovora, "ki je zelo nepripravljen" za uporabo električnega motornega kolesa.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Enačba 4 je logitna enačba za izbiro odgovora "ne želi" sprejeti električnega motornega kolesa.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Enačba 5 je logična enačba za izbiro odgovora "dvom" o uporabi električnega motornega kolesa.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Enačba 6 je logična enačba za možnost odgovora "pripravljeni" sprejeti električno motorno kolo.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Verjetnostne funkcije namena posvojitve električnih motornih koles, prikazane v enačbi 7 do enačbe 11. Enačba 7 je funkcija verjetnosti za izbiro odgovora “ odločno ne želijo sprejeti električnega motornega kolesa. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Enačba 8 je verjetnostna funkcija za izbiro odgovora, ki ni pripravljen sprejeti električno motorno kolo. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)    - + - + = =  -  = = (8) Enačba 9 je funkcija verjetnosti za izbiro odgovora „dvom“ o uporabi električnega motornega kolesa. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Enačba 10 je funkcija verjetnosti za izbiro odgovora "pripravljen" sprejeti električno motorno kolo. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)    - + - + = =  -  = = (10) Enačba 11 je funkcija verjetnosti za izbiro odgovora „močno pripravljen“ na uporabo električnega motornega kolesa. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Verjetnost namena sprejetja Enačba redne logistične regresije na vzorcu odgovorov anketirancev. Tabela 8 prikazuje značilnosti in odgovore vzorca. Tako je verjetnost, da bodo na vsako merilo odgovorili na odvisni spremenljivki, izračunana na podlagi enačbe 7 - 11. Vzorec anketirancev, ki ima odgovore, kot je prikazano v tabeli 7, ima verjetnost 0,0013 za močno nepripravljeno uporabo električnega motornega kolesa, ve