Indonesiens regering sigtede mod vedtagelsen af ​​2,1 millioner enheder med tohjulede elbiler og 2.200 enheder med firehjulede elbiler i 2025 gennem Republikken Indonesiens præsidentforordning nr. 22 i 2017 om den nationale energiplan. I 2019 udstedte Indonesiens regering præsidentforordning nr. 55 i 2019 om acceleration af batteriet til elektriske køretøjer til vejtransport. I 2018 nåede vedtagelsen af ​​tohjulede elbiler kun 0,14% af regeringens mål for 2025. Derfor må vedtagelsen af ​​elektrisk motorcykel (EM) teknologi også overveje mange faktorer for at være vellykket. Denne forskning udvikler en ikke-adfærdsmæssig hensigtsmodel for elektrisk køretøj. Faktorerne omfatter sociodemografisk, finansiel, teknologisk og makrolevel. Onlineundersøgelsen involverede 1.223 respondenter. Logistisk regression bruges til at opnå funktion og sandsynlighedsværdi af hensigt om at adoptere EM i Indonesien. Hyppighed for deling på sociale medier, niveau af miljøbevidsthed, indkøbspriser, vedligeholdelsesomkostninger, maksimal hastighed, batteriopladningstid, tilgængelighed af ladestationsinfrastruktur på arbejdspladsen, tilgængelighed af hjemmestrømbaseret - opladningsinfrastruktur, indkøbsincitamentspolitikker og rabat på omkostningsomkostninger incitamentspolitikker har en betydelig indflydelse på intentionen om at vedtage elbiler. Det viser også, at indoneserne har mulighed for at adoptere elektriske motorcykler når 82,90%. Realiseringen af ​​vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien kræver infrastrukturparathed og omkostninger, der kan accepteres af forbrugerne. Endelig giver resultaterne af denne forskning nogle forslag til, at regeringen og virksomhederne kan fremskynde vedtagelsen af ​​elektrisk motorcykel i Indonesien.

INTRODUKTION

Den økonomiske sektor i Indonesien (transport, elproduktion og husstande) bruger for det meste fossile brændstoffer. Nogle af de negative virkninger af den store afhængighed af fossile brændstoffer er den øgede bevilling til brændstofsubsidier, energibæredygtighedsproblemer og høje CO2 -emissioner. Transport er en stor sektor, der bidrager til høje CO2 -niveauer i luften på grund af de mange anvendelser af fossile brændstofkøretøjer. Denne forskning fokuserer på motorcykler, fordi Indonesien som udviklingsland har flere motorcykler end biler. Antallet af motorcykler i Indonesien nåede 120.101.047 enheder i 2018 [1] og motorcykelsalget nåede 6.487.460 enheder i 2019 [2]. At flytte transportsektoren til alternative energikilder kan reducere høje CO2 -niveauer. Den realistiske løsning på dette problem er at implementere grøn logistik gennem penetration af elektriske køretøjer i Indonesien, f.eks. Hybridelektriske køretøjer, plug-in hybridelektriske køretøjer og batterielektriske køretøjer [3]. Elektrisk køretøjsteknologisk innovation og batteriteknologisk innovation kan levere transportløsninger, der er miljøvenlige, energieffektive og lavere drifts- og vedligeholdelsesomkostninger [4]. Elbiler diskuteres mange af lande i verden. I den globale elbilvirksomhed var der en betydelig salgsfremgang for tohjulede elektriske motorcykler, der nåede 58% eller omkring 1,2 millioner enheder fra 2016 til 2017. Denne salgsvækst indikerer en god reaktion fra lande i verden om udviklingen af ​​elektriske motorcykelteknologi, der engang forventede, at elektriske motorcykler ville erstatte fossilt drevne køretøjer. Forskningsobjektet er Electric Motorcycle (EM), der består af New Design of Electric Motorcycle (NDEM) og Converted Electric Motorcycle (CEM). Den første type, New Design of Electric Motorcycle (NDEM), er et køretøj designet af virksomheden, der bruger elektrisk teknologi til sine operationer. Nogle lande i verden som Australien, Tyskland, England, Frankrig, Japan, Taiwan, Sydkorea og Kina brugte allerede elektriske motorcykler som et erstatningsprodukt til fossilbrændte motorcykelkøretøjer [5]. Et mærke af elektriske motorcykler er Zero Motorcycle, der producerer elektriske motorcykler [6]. PT. Gesits Technologies Indo har også produceret tohjulede elektriske motorcykler under mærket Gesits. Den anden type er en CEM. Konverteret elektrisk motorcykel er en motorcykel med olie, hvor motoren og motordelene udskiftes med litiumferrofosfat (LFP) batterisæt som energikilde. Selvom mange lande producerer elektrisk motorcykel, har ingen skabt køretøjet ved hjælp af konverteringsteknikker. Konvertering kan foretages på en tohjulet motorcykel, der ikke længere bruges af brugerne. Universitas Sebelas Maret er en pioner inden for fremstilling af CEM og beviser teknisk, at litium-ion-batterier kan erstatte fossile energikilder på konventionelle motorcykler. CEM bruger LFP -teknologi, dette batteri eksploderer ikke, når der opstår kortslutning. Desuden har LFP-batteriet en lang brugstid på op til 3000 brugscyklusser og længere end nuværende kommercielle EM-batterier (f.eks. Lithium-ion-batteri og LiPo-batteri). CEM kan køre 55 km/opladning og have maksimal hastighed op til 70 km/time [7]. Jodinesa, et al. [8] undersøgte markedsandelen for konvertible elektriske motorcykler i Surakarta, Indonesien og resulterede i, at befolkningen i Surakarta reagerede positivt på CEM. Af forklaringen ovenfor kan det ses, at muligheden for elektriske motorcykler er enorm. Flere undersøgelser af standarder relateret til elektriske køretøjer og batterier er blevet udviklet, såsom Lithium Ion -batteristandarden af ​​Sutopo et al. [9], batteristyringssystemstandarden af ​​Rahmawatie et al. [10] og standarder for opladning af elektriske køretøjer af Sutopo et al. [11]. Den langsomme hastighed ved indførelse af elektriske køretøjer i Indonesien har fået regeringen til at frigive flere politikker for udviklingen af ​​bilindustrien og planlagde at målrette modtagelsen af ​​2,1 millioner elektriske motorcykler og 2.200 enheder af elektriske biler i 2025. Desuden regeringen var også rettet mod Indonesien for at kunne producere 2.200 elektriske eller hybridbiler, der er angivet i Republikken Indonesiens præsidentforordning nr. 22 af 2017 vedrørende den nationale energiplan. Denne regulering er blevet anvendt af forskellige lande som Frankrig, England, Norge og Indien. Ministeriet for energi og mineralressourcer har fået et mål om, at fra 2040 er salg af forbrændingsmotorkøretøjer (ICEV) forbudt, og offentligheden bliver bedt om at bruge elbaserede køretøjer [12]. I 2019 udstedte Indonesiens regering præsidentforordning nr. 55 af 2019 om acceleration af det batteribaserede elmotorprogram til vejtransport. Denne indsats er et skridt til at overvinde to problemer, nemlig udtømning af brændselsoliereserver og luftforurening. Med hensyn til luftforurening har Indonesien forpligtet sig til at reducere 29% af kuldioxidemissionerne inden 2030 som følge af klimakonferencen i Paris, der blev afholdt i 2015. I 2018 nåede penetrationen af ​​tohjulede elbiler kun 0,14% af regeringens mål er 2025, mens for firehjulet elektricitet nåede mere end 45%. I december 2017 var der mindst mere end 1.300 offentlige elektriske ladestationer tilgængelige på landsplan i 24 byer, hvor 71% (924 påfyldningsstationer) ligger i DKI Jakarta [13]. Mange lande har undersøgt om adoption af elektriske køretøjer, men i Indonesien er der ikke tidligere foretaget national forskning. Der har været mange former for forskning i nogle lande, der har gennemført undersøgelser om vedtagelse af nye teknologier ved hjælp af flere metoder, såsom multipel lineær regression for at kende hensigten med elbiler i Malaysia [14], Structural Equation Modeling (SEM) for at kende adoption af batterielektriske køretøjers barrierer i Tianjin, Kina [15], sonderende faktoranalyse og multivariat regressionsmodel for at kende barrierer blandt elbilchauffører i Det Forenede Kongerige [16] og logistisk regression for at kende de faktorer, der påvirker optagelsen af ​​elbiler i Beijing, Kina [17]. Formålet med denne forskning er at udvikle en adoptionsmodel for elektriske motorcykler i Indonesien, at finde de faktorer, der påvirker intentionerne med at vedtage elektriske motorcykler i Indonesien, og at bestemme funktionsmulighederne for vedtagelse af elektriske motorcykler i Indonesien. Modellering af faktorerne er vigtig for at finde ud af, hvilke faktorer der påvirker intentionen om at adoptere elektriske motorcykler i Indonesien. Disse indflydelsesrige faktorer kan bruges som reference til at formulere passende politikker for at fremskynde vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler. Disse væsentlige faktorer er et billede af de ideelle forhold, der ønskes af potentielle elmotorcykelbrugere i Indonesien. Nogle ministerier i Indonesien i forbindelse med udformning af politikker vedrørende elektriske køretøjer er industriministeriet, der beskæftiger sig med køretøjsafgiftsregler baseret på sine emissioner, der omhandler elektriske bilproducenter, Transportministeriet, der kører gennemførlighedstesten af ​​elektriske køretøjer, der vil bane på motorvejen, f.eks. batteritest og så videre, såvel som ministeriet for energi og mineraler, der er ansvarlig for at formulere tarifferne til ladestationer til elektriske køretøjer til infrastrukturen for ladelektriske virksomheder. Elektrisk køretøjsinnovation tilskynder også til fødslen af ​​nye forretningsenheder i forsyningskæden, herunder technopreneurs og start-ups fra udviklere, leverandører, producenter og distributører af elektriske køretøjsprodukter / -tjenester og deres derivater til markedet [24]. Elektriske motorcykel iværksættere kan også udvikle teknologi og markedsføring ved at overveje disse væsentlige faktorer for at understøtte realiseringen af ​​elektriske motorcykler i stedet for konventionelle motorcykler i Indonesien. Almindelig logistisk regression bruges til at opnå funktion og sandsynlighedsværdi for hensigt om at adoptere elektriske motorcykler i Indonesien ved hjælp af SPSS 25 -software. Logistisk regression eller logit regression er en tilgang til at lave forudsigelsesmodeller. Logistisk regression i statistik, der bruges til at forudsige sandsynligheden for, at en hændelse opstår ved at matche dataene i logit -kurvens logistiske funktion. Denne metode er en generel lineær model for binomial regression [18]. Logistisk regression er blevet brugt til at forudsige accept af internet- og mobilbankadoption [19], forudsige accept af fotovoltaisk teknologioptagelse i Holland [20], forudsige accept af telemonitoring -systemteknologi for sundhed [21] og for at finde de tekniske hindringer, der påvirker beslutningen om at vedtage cloud -tjenester [22]. Utami et al. [23], der tidligere har forsket i forbrugernes opfattelse af elbiler i Surakarta, fandt ud af, at indkøbspriser, modeller, køretøjers ydeevne og infrastrukturparathed var de største barrierer for folk, der adopterede elbiler. METODE Data indsamlet i denne forskning er primære data indhentet via online undersøgelser for at finde ud af muligheder og faktorer, der påvirker intentionen om at adoptere elektriske motorcykler i Indonesien. Spørgeskema og undersøgelse Onlineundersøgelsen blev distribueret til 1.223 respondenter i otte provinser i Indonesien for at undersøge de faktorer, der har indflydelse på intentionen om at vedtage elektriske motorcykler i Indonesien. Disse udvalgte provinser havde mere end 80% af motorcykelsalget i Indonesien [2]: West Java, East Java, Jakarta, Central Java, North Sumatra, West Sumatra, Yogyakarta, South Sulawesi, South Sumatra og Bali. De undersøgte faktorer er vist i tabel 1. Generel viden om elektriske motorcykler blev givet i begyndelsen af ​​spørgeskemaet ved hjælp af video for at undgå misforståelser. Spørgeskemaet var opdelt i fem sektioner: screening sektion, sociodemografisk sektion, finansiel sektion, teknologisk sektion og makroniveau sektion. Spørgeskemaet blev præsenteret i en Likert -skala fra 1 til 5, hvor 1 for stærkt uenig, 2 for uenig, 3 for tvivl, 4 for enig og 5 for stærkt enig. Bestemmelse af den mindste stikprøvestørrelse refererer til [25], udtalte, at observationsstudier med store befolkningsstørrelser, der involverer logistisk regression, kræver en minimumsstørrelse på 500 for at opnå statistik, der repræsenterer parametre. Klyngeprøveudtagning eller områdeudtagning med proportioner bruges i denne forskning, fordi befolkningen af ​​motorcykelbrugere i Indonesien er meget stor. Desuden bruges målrettet prøveudtagning til at bestemme prøver baseret på visse kriterier [26]. Online undersøgelser udføres via Facebook -annoncer. Berettigede respondenter er personer i alderen ≥ 17 år, der har SIM C, er en af ​​beslutningstagerne om at udskifte eller købe en motorcykel og har bopæl i en af ​​provinserne i tabel 1. Theoretical Framework She et al. [15] og Habich-Sobiegalla et al. [28] brugte rammer til en systematisk kategorisering af faktorer, der driver eller forhindrer forbrugernes vedtagelse af elbiler. Vi tilpassede disse rammer ved at ændre det baseret på vores analyse af elektrisk motorcykel litteratur om forbrugernes vedtagelse af elektriske motorcykler. Vi har visualiseret det i tabel 1.Tabel 1. Forklaring og reference til faktorer og attributter Faktorkode Atrtibute Ref. SD1 Civilstand [27], [28] SD2 Alder SD3 Køn SD4 Sidste uddannelse SD5 Beskæftigelse Sociodemografisk SD6 Månedligt forbrugsniveau SD7 Månedligt indkomstniveau SD8 Antal motorcykelbesiddelser SD9 Frekvens for deling på sociale medier SD10 Størrelse af online socialt netværk SD11 Miljøbevidsthed Finansiel FI1 Indkøbspris [29] FI2 Batteriomkostninger [30] FI3 Opladningsomkostninger [31] FI4 Vedligeholdelsesomkostninger [32] Teknologisk TE1 Kilometertal [33] TE2 Effekt [33] TE3 Opladningstid [33] TE4 Sikkerhed [34] TE5 Batterilevetid [35] ML1 på makroniveau ML1 tilgængelig på ladestationer på offentlige steder [36] ML2 tilgængelighed på ladestationen på arbejdspladsen [15] ML3 tilgængelighed på ladestationen derhjemme [37] ML4 tilgængelighed for servicesteder [38] ML5 Politik for indkøbsincitament [15] ML6 Årlig skatterabatpolitik [15] ML7 Debiteringsomkostningsrabatpolitik [15] Adoptionshensigt IP Intention om at bruge [15] Sociodemografisk faktor Sociodemografisk faktor er personlige faktorer, der påvirker en persons adfærd i beslutningstagningen. Eccarius et al. [28] angav på deres adoptionsmodel, at alder, køn, civilstand, uddannelse, indkomst, erhverv og køretøjsejerskab er vigtige faktorer, der påvirker adoptionen af ​​elbiler. HabichSoebigalla et al. Fremhæver sociale netværksfaktorer, såsom antallet af motorcykelbesiddelser, hyppigheden af ​​deling på sociale medier og størrelsen på online sociale netværk er de påvirkende faktorer for vedtagelse af elektriske køretøjer [28]. Eccarius et al. [27] og HabichSobiegalla et al. [28] betragtes også som miljøbevidsthed tilhører socialdemografiske faktorer. Financial Factor Indkøbspris er den oprindelige pris på en elektrisk motorcykel uden købstilskud. Sierzchula et al. [29] sagde, at den høje indkøbspris for elbiler forårsaget af den højeste batterikapacitet. Batteriudgifter er omkostningerne ved udskiftning af batteriet, når den gamle batterilevetid er opbrugt. Krause et al. undersøgt, at batteriomkostninger tilhører en økonomisk barriere for nogen til at adoptere et elektrisk køretøj [30]. Opladningsomkostninger er omkostningerne ved elektricitet til at drive en elektrisk motorcykel sammenlignet med benzinprisen [31]. Vedligeholdelsesomkostninger er rutinemæssige vedligeholdelsesomkostninger for elektriske motorcykler, ikke reparationer på grund af uheld, der påvirker vedtagelsen af ​​elektriske køretøjer [32]. Teknologisk faktor Kilometertal er den længste afstand, efter at det elektriske motorcykelbatteri er fuldt opladet. Zhang et al. [33] sagde, at køretøjets ydeevne refererer til forbrugernes vurdering af elbiler, herunder kilometertal, strøm, opladningstid, sikkerhed og batterilevetid. Strøm er den maksimale hastighed for en elektrisk motorcykel. Opladningstid er samlet tid til fuld opladning af en elektrisk motorcykel. Sikkerhedsfølelse ved kørsel på en elektrisk motorcykel relateret til lyd (dB) er de faktorer, der fremhæver af Sovacool et al. [34] at være faktorer, der påvirker forbrugernes opfattelse af elbiler. Graham-Rowe et al. [35] sagde, at batteriets levetid anses for at være forringet. Faktor på makroniveau Infrastruktur af ladestationens tilgængelighed er noget, der ikke kan undgås for elektrisk motorcykeladopter. Opladningstilgængelighed på offentlige steder anses for vigtig for at understøtte vedtagelse af elektriske køretøjer [36]. Opladningstilgængelighed på arbejdet [15] og opladningstilgængelighed derhjemme [37] er også nødvendige af forbrugerne for at opfylde batteriet i deres bil. Krupa et al. [38] sagde, at tilgængeligheden af ​​servicesteder til rutinemæssig vedligeholdelse og skader påvirker vedtagelsen af ​​elbiler. Hun et al. [15] foreslog nogle offentlige incitamenter, som er meget efterspurgte af forbrugere i Tianjin, såsom at yde tilskud til køb af elektriske motorcykler, årlig skatterabat for elektriske motorcykler og opkrævning af omkostningsrabatter, når forbrugere skal oplade elektrisk motorcykel på offentlige steder [15]. Ordinal logistisk regression Ordinal logistisk regression er en af ​​de statistiske metoder, der beskriver forholdet mellem en afhængig variabel med en eller flere uafhængige variabler, hvor den afhængige variabel er mere end 2 kategorier, og måleskalaen er niveau eller ordinal [39]. Ligning 1 er en model for ordinær logistisk regression, og ligning 2 viser funktionen g (x) som logit -ligning. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) RESULTATER OG DISKUSSION Spørgeskemaet blev distribueret online i marts - april 2020 via betalte Facebook -annoncer ved at indstille filterområde: West Java, East Java, Jakarta, Central Java, North Sumatra, West Sumatra, Yogyakarta, South Sulawesi, South Sumatra og Bali, som nåede 21.628 brugere. Samlet indgående svar var 1.443 svar, men kun 1.223 svar var berettiget til databehandling. Tabel 2 viser respondenternes demografi. Beskrivende statistik Tabel 3 viser beskrivende statistik for kvantitative variabler. Afgiftsrabat, årlig skatterabat og købsprisstøtte har et højere gennemsnit blandt andre faktorer. Dette illustrerer, at de fleste adspurgte mener, at der er en politik, som regeringens intensiv var i stand til at tilskynde dem til at vedtage elektriske motorcykler. På finansielle faktorer har købspris og batteriomkostninger et lavere gennemsnit blandt andre faktorer. Dette illustrerer, at købsprisen på en elektrisk motorcykel og batteriomkostninger ikke er egnede til de fleste respondenters budget. De fleste respondenter mente, at prisen på elektrisk motorcykel var for dyr i forhold til prisen på en konventionel motorcykel. Udgifterne til udskiftning af batteri hvert tredje år, som når IDR 5.000.000, er også for dyre for de fleste respondenter, så købsprisen og batteriomkostningerne er en barriere for indonesiske at vedtage elektriske motorcykler. Batterilevetid, strøm, opladningstid har lave gennemsnitlige scoringer i beskrivende statistik, men gennemsnitsresultaterne for disse tre faktorer er mere end 4. Opladningstid, der tog tre timer, var for lang for de fleste respondenter. Den maksimale hastighed for en elektrisk motorcykel er 70 km/t, og en 3-års batterilevetid er ikke opfyldt respondenternes behov. Dette illustrerer, at de fleste respondenter mener, at elektriske motorcykler ikke opfylder deres standarder. Selvom respondenterne ikke fuldt ud har tillid til elektriske motorcyklers ydeevne, kan EM opfylde deres daglige mobilitetsbehov. Flere respondenter gav mere score til opladningstilgængeligheden i deres hjem og kontorer end på offentlige steder. En barriere, der ofte findes, er, at strøm til hjemmet stadig er under 1300 VA, hvilket gør, at respondenterne stærkt forventer, at regeringen kan hjælpe med at tilbyde opladningsfaciliteter derhjemme. Tilgængeligheden af ​​opkrævning på kontoret foretrækkes mere end på offentlige steder, fordi respondenternes mobilitet hver dag involverer hjem og kontor. Tabel 4 viser respondenternes svar på vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler. Det viser, at 45.626% af de adspurgte har en stærk vilje til at bruge en elektrisk motorcykel. Dette resultat viser en lys fremtid for den elektriske motorcykels markedsandel. Tabel 4 viser også, at næsten 55% af respondenterne ikke har en stærk vilje til at bruge en elektrisk motorcykel. De interessante resultater fra disse beskrivende statistikker indebærer, at selvom entusiasmen for brug af elektriske motorcykler stadig kræver stimulering, er offentlig accept af elektriske motorcykler god. En anden grund, der kan opstå, er, at respondenterne har indstilling til at vente og se vedtagelsen af ​​en elektrisk motorcykel, eller om en anden bruger en elektrisk motorcykel eller ej. Ordinale logistiske regressionsdata behandles og analyseres for at bestemme vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien ved hjælp af ordinær logistisk regression. Den afhængige variabel i denne forskning er viljen til at bruge en elektrisk motorcykel (1: stærkt uvillig, 2: uvillig, 3: tvivl, 4: villig, 5: stærkt villig). Ordinal logistisk regression blev valgt som metode i denne forskning, fordi den afhængige variabel bruger ordinalskalaen. Data blev behandlet ved hjælp af SPSS 25 -software med et konfidensniveau på 95%. Multikollinearitetstest er blevet udført for at beregne variansinflationsfaktorer (VIF) med en gennemsnitlig VIF på 1,15- 3,693, hvilket betyder, at der ikke er nogen multikollinearitet i modellen. Den hypotese, der anvendes ved ordinal logistisk regression, er vist i tabel 5. Tabel 6 viser de delvise testresultater til at være grundlaget for at afvise eller acceptere hypotesen for ordinal logistisk regression. Tabel 2. Respondenters demografi Demografisk element Freq% Demografisk element Freq% Domicil West Java 345 28,2% Beskæftigelsesstudent 175 14,3% East Java 162 13,2% Tjenestemænd 88 7,2% Jakarta 192 15,7% Privatansatte 415 33,9% Central Java 242 19,8% Iværksætter 380 31,1% North Sumatera 74 6,1% Andre 165 13,5% Yogyakarta 61 5,0% South Sulawesi 36 2,9% Alder 17-30 655 53,6% Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% West Sumatera 26 2,1% 46-60 79 6,5% Syd Sumatera 51 4,2%> 60 3 0,2% Civilstand Single 370 30,3% Sidste uddannelsesniveau SMP/SMA/SMK 701 57,3% Gift 844 69,0% Diplom 127 10,4% Andre 9 0,7% Bachelor 316 25,8% Køn Mand 630 51,5% Master 68 5,6 % Kvinde 593 48,5% Doktorgrad 11 0,9% Månedligt indkomstniveau 0 154 12,6% Månedligt forbrugsniveau <IDR 2.000.000 432 35.3% <IDR 2.000.000 226 18.5% IDR2.000.000-5.999.999 640 52,3% IDR 2.000.000-5.999.9999550 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. Beskrivende statistik for finans-, teknologi- og makroniveau Variabel gennemsnitlig rang Variabel gennemsnitlig rang ML7 (opladningsomkostningsdisk.) 4.4563 1 ML3 (CS hjemme) 4.1554 9 ML6 (årlig skatteplade. ) 4.4301 2 ML2 (CS på arbejdspladser) 4.1055 10 ML5 (købsincitament) 4.4146 3 ML1 (CS på offentlige steder) 4.0965 11 TE4 (sikkerhed) 4.3181 4 TE5 (batterilevetid) 4.0924 12 FI3 (opladningsomkostninger) 4.2518 5 TE2 (strøm ) 4.0597 13 TE1 (kilometertal) 4.2396 6 TE3 (ladetid) 4.0303 14 ML4 (serviceplads) 4.2142 7 FI1 (indkøbsomkostninger) 3.8814 15 FI4 (vedligeholdelsesomkostninger) 4.1980 8 FI2 (batteriomkostninger) 3.5045 16 Tabel 4. Beskrivende statistik for Adoption Intention 1: stærkt uvillig 2: uvillig 3: tvivl 4: villig 5: stærkt villig Villighed til at bruge elektrisk motorcykel 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Resultaterne af logistisk regressionsanalyse for variabler SD1 til og med SD11, der tilhører sociodemografiske faktorer viser de resultater, som kun hyppigheden af ​​deling på sociale medier (SD9) og miljøhensyn (SD11) har en betydelig indvirkning på hensigten med elektriske motorcykler i Indonesien. De væsentlige værdier for den kvalitative variabel af civilstand er 0,622 for enlige og 0,801 for gift. Disse værdier understøtter ikke hypotese 1. Civilstand påvirker ikke i væsentlig grad hensigten med at tage en elektrisk motorcykel, fordi den betydelige værdi er mere end 0,05. Den betydelige værdi for alder er 0,147, så alder ikke i væsentlig grad påvirker intentionen om at adoptere en elektrisk motorcykel. Estimatværdien for en alder af -0.168 understøtter ikke hypotese 2. Det negative tegn betyder, at jo højere alderen er, desto lavere er intentionen om at adoptere en elektrisk motorcykel. Den væsentlige værdi for den kvalitative variabel, køn, (0,385) understøtter ikke hypotese 3. Køn påvirker ikke i væsentlig grad hensigten om at adoptere en elektrisk motorcykel. Den væsentlige værdi for det sidste uddannelsesniveau (0,603) understøtter ikke hypotese 4. Så den sidste uddannelse har ikke væsentlig indflydelse på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. Estimatværdien for det sidste uddannelsesniveau på 0,036 betyder, at et positivt tegn betyder, at jo højere uddannelsesniveau, jo højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den væsentlige værdi for erhvervets kvalitative variabel var 0,487 for studerende, 0,999 for embedsmænd, 0,600 for privatansatte og 0,480 for iværksættere, der ikke støtter hypotese 5. Beskæftigelse påvirker ikke i væsentlig grad intentionen om at adoptere en elektrisk motorcykel. UTAMI ET AL. /JOURNAL OM OPTIMERINGER AF SYSTEMER I INDUSTRIER - Bind. 19 NEJ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Tabel 5. Hypotese Hypotese Socio-H1: civilstand har en positiv signifikant effekt på intentionen om at tage en elektrisk motorcykel i brug. Demo-H2: alder har en positiv signifikant effekt på intentionen om at tage en elektrisk motorcykel i brug. grafisk H3: køn har en positiv signifikant effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. H4: sidste uddannelsesniveau har en positiv signifikant effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. H5: besættelse har en positiv signifikant effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. H6: Månedligt forbrugsniveau har en positiv signifikant effekt på intentionen om at tage en elektrisk motorcykel i brug. H7: månedligt indkomstniveau har en positiv signifikant effekt på intentionen om at tage en elektrisk motorcykel i brug. H8: antal motorcykelbesiddelser har en positiv signifikant effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. H9: hyppighed af deling på sociale medier har en positiv signifikant effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. H10: størrelsen på online sociale netværk har en positiv signifikant effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. H11: miljøbevidsthed har en positiv signifikant effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. Økonomisk H12: købspris har en positiv signifikant effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. H13: batteriomkostninger har en positiv signifikant effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. H14: opladningsomkostninger har en positiv signifikant effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. H15: vedligeholdelsesomkostninger har en positiv betydelig effekt på intentionen om at tage en elektrisk motorcykel i brug. H16: kilometertal har en positiv signifikant effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. H17: strøm har en positiv signifikant effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. Techno-H18: opladningstid har en positiv signifikant effekt på hensigten med at tage en elektrisk motorcykel i brug. logisk H19: sikkerhed har en positiv signifikant effekt på intentionen om at tage en elektrisk motorcykel i brug. H20: batterilevetid har en positiv signifikant effekt på intentionen om at tage en elektrisk motorcykel i brug. H21: tilgængelighed af ladestationsinfrastruktur på offentlige steder har en positiv signifikant effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. H22: tilgængelighed af ladestationsinfrastruktur på arbejdspladsen har en positiv signifikant effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. Macrolevel H23: tilgængelighed af ladestationsinfrastruktur derhjemme har en positiv betydelig effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. H24: tilgængelighed af servicesteder har en positiv signifikant effekt på intentionen om at tage en elektrisk motorcykel i brug. H25: indkøbsincitamentspolitik har en positiv signifikant effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. H26: Den årlige skatterabatpolitik har en positiv betydelig effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. H27: rabatpolitik til opkrævning af omkostninger har en positiv betydelig effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. Tabel 6. Logistisk regression Partielle testresultater Var Værdi Sig Var Værdi Sig SD1: enkelt 0,349 0,622 TE1 0,166 0,069 SD1: gift 0,173 0,801 TE2 0,167 0,726 SD1: andre 0 TE3 0,240 0,161 SD2 -0,166 0,177 TE4 -0,005 0,013* SD3: han 0,177 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: hun 0 ML1 -0,127 0,022* SD5: studerende -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: andre 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 95 konfidensniveau Den betydelige værdi for det månedlige forbrugsniveau (0,069) understøtter ikke hypotese 6, det månedlige forbrugsniveau påvirker ikke signifikant hensigten om at adoptere en elektrisk motorcykel. Estimatværdien for det månedlige forbrugsniveau på 0,227, et positivt tegn betyder, at jo højere niveau de månedlige udgifter er, jo højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for det månedlige indkomstniveau (0,726) understøtter ikke hypotese 7, det månedlige indkomstniveau påvirker ikke signifikant hensigten om at tage en elektrisk motorcykel. Værdien af ​​estimatet for det månedlige indkomstniveau er 0,032, positivt tegn betyder, at jo højere niveau den månedlige indkomst er, jo højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for antallet af motorcykel ejerskab (0.161) understøtter ikke Hypotese 8, antallet af motorcykel ejerskab har ikke væsentlig indflydelse på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. Værdien af ​​estimatet for niveauet for motorcykel ejerskab er 0,180, positivt tegn betyder, at jo flere motorcykler der ejes, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for hyppigheden af ​​deling på sociale medier (0,013) understøtter Hypotese 9, hyppigheden af ​​deling på sociale medier har en betydelig effekt på hensigten med at tage en elektrisk motorcykel, fordi den betydelige værdi er mindre end 0,05. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEJ. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Værdien af ​​estimat for deling af frekvens på sociale medier er 0,111, positivt tegn betyder, at jo højere hyppigheden af ​​at dele nogen på sociale medier, desto større er chancen for vedtagelse af en elektrisk motorcykel. Betydelig værdi for størrelsen af ​​online sociale netværk (0,765) understøtter ikke Hypotese 10, størrelsen på det sociale netværks rækkevidde påvirker ikke signifikant hensigten med at vedtage en motorcykel. Værdien af ​​estimatet for antallet af mennesker, der nås i det sociale netværk, er 0,016, positivt tegn betyder, at jo større størrelsen på sociale medienetværk er, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for miljøbevidsthedsniveauet (0,022) understøtter hypotese 11, miljøniveauet har en betydelig effekt på hensigten om at vedtage en elektrisk motorcykel. Estimatværdien for miljøbevidsthedsniveauet er 0,226, positivt tegn betyder, at jo højere miljøhensyn en person har, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Resultaterne af logistisk regressionsanalyse for variablerne FI1 til FI4, der tilhører finansielle faktorer, viser resultaterne af, at indkøbspris (FI1) og vedligeholdelsesomkostninger (FI4) har en væsentlig effekt på hensigten med elektriske motorcykler i Indonesien. Den betydelige værdi for købsprisen (0,00) understøtter Hypotese 12, købsprisen har en betydelig indvirkning på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel.Værdien af ​​skønnet for købsprisen er 0,348, positivt tegn betyder, at jo mere passende købsprisen på en elektrisk motorcykel for nogen er, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for batteriomkostningerne (0,355) understøtter ikke hypotese 13, batteriomkostninger påvirker ikke i væsentlig grad hensigten om at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for opladningsomkostninger (0,109) understøtter ikke Hypotese 14, omkostninger til opladning har ingen væsentlig indflydelse på hensigten om at vedtage en elektrisk motorcykel. Værdien af ​​estimatet for opladningsomkostningerne er 0,136, positivt tegn betyder, at jo mere passende omkostningerne ved at oplade en elektrisk motorcykel til nogen, jo højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for vedligeholdelsesomkostninger (0,017) understøtter ikke hypotese 15, vedligeholdelsesomkostninger har en betydelig indvirkning på hensigten om at vedtage en elektrisk motorcykel. Værdien af ​​estimatet for vedligeholdelsesomkostninger er 0,193, positivt tegn betyder, at jo mere passende omkostningerne ved vedligeholdelse af elektrisk motorcykel er for en person, desto større er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Resultaterne af den logistiske regressionsanalyse for variabler TE1 til TE5, som tilhører teknologiske faktorer, viser resultaterne af, at batteriets opladningstid (TE3) har en betydelig effekt på vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien. Den betydelige værdi for kilometertal (0.107) understøtter ikke hypotese 16, kilometertal har ingen væsentlig indflydelse på intentionen om at adoptere en elektrisk motorcykel. Værdien af ​​estimatet for en maksimal kilometertal er 0,146, positivt tegn betyder, at jo mere passende den maksimale kilometertal for en elektrisk motorcykel for nogen er, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for den uafhængige variable effekt eller maksimal hastighed (0,052) understøtter ikke hypotese 17, maksimal hastighed påvirker ikke signifikant hensigten om at vedtage en elektrisk motorcykel. Værdien af ​​esimate for effekt eller maksimal hastighed er 0,167, positivt tegn betyder, at jo mere passende maksimalhastigheden for en elektrisk motorcykel for en person er, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for opladningstid (0,004) understøtter Hypotese 18, ladetid har en betydelig effekt på hensigten om at vedtage en elektrisk motorcykel. Den anslåede værdi for opladningstiden er 0,240, positivt tegn betyder, at jo mere passende maksimalhastigheden for en elektrisk motorcykel for nogen er, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den væsentlige værdi for sikkerhed (0,962) understøtter ikke hypotese 19, sikkerhed påvirker ikke signifikant hensigten om at tage en elektrisk motorcykel i brug. Værdien af ​​estimatet for sikkerhed er -0,005, negativt tegn betyder, at jo mere sikker nogen føler sig ved hjælp af en elektrisk motorcykel, desto lavere er intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for batterilevetid (0,424) understøtter ikke Hypotese 20, batterilevetiden har ingen væsentlig indflydelse på hensigten med at tage en elektrisk motorcykel i brug. Værdien af ​​estimatet for batterilevetid er 0,068, positivt tegn betyder, at jo mere passende levetiden for et elektrisk motorcykelbatteri er, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Resultaterne af logistisk regressionsanalyse for variablerne ML1 til ML7, som tilhører makroniveau-faktorer, viser resultaterne, at kun opkrævning af tilgængelighed på arbejdspladsen (ML2), tilgængelighed for opladning i boligen (ML3) og rabatpolitik (ML7) der har betydelig indflydelse på vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien. Den betydelige værdi for opladningstilgængeligheden på offentlige steder (0,254) understøtter ikke hypotese 21, tilgængelighed for opladning på offentlige steder påvirker ikke i væsentlig grad hensigten om at vedtage elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for opladningstilgængeligheden på arbejdspladsen (0,007) understøtter hypotese 22, opladningstilgængelighed på arbejdspladsen har en betydelig effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for opladningstilgængeligheden i et hjem (0,009) understøtter hypotese 22, tilgængeligheden af ​​opladning derhjemme har en væsentlig effekt på hensigten med at vedtage en motorcykel. Den betydelige værdi for tilgængeligheden af ​​servicepladser (0.181) understøtter ikke Hypotese 24, tilgængeligheden af ​​servicepladser har ingen væsentlig indflydelse på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for indkøbsincitamentspolitikken (0,017) understøtter Hypotese 25, indkøbsincitamentspolitik har en betydelig effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for den årlige skatterabatpolitik (0,672) understøtter ikke Hypotese 26, årlig skatterabatpolitik har ingen væsentlig indflydelse på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for rabatpolitikken for opladningsomkostninger (0,00) understøtter Hypotese 27, incitamentspolitikken for opladningsomkostninger har en betydelig effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. Ifølge resultatet fra makroniveau-faktor kan elektrisk motorcykeloptagelse realiseres, hvis ladestationen på arbejdspladsen, ladestationen i boligen og rabatpolitikken for opladningsomkostninger er klar til forbrugere. Samlet set hyppigheden af ​​deling på sociale medier, niveauet for miljøbevidsthed, indkøbspriser, vedligeholdelsesomkostninger, den maksimale hastighed for elektriske motorcykler, batteriets opladningstid, tilgængelighed af ladestationsinfrastruktur på arbejdspladsen, tilgængelighed af hjemmestrøm baseret - ladningsinfrastruktur, UTAMI ET AL. /JOURNAL OM OPTIMERINGER AF SYSTEMER I INDUSTRIER - Bind. 19 NEJ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 indkøbsincitamentspolitikker og debiteringsomkostninger til rabatpolitiske incitamenter påvirker betydeligt intentionen om at vedtage elbiler. Ligningsmodel og sandsynlighedsfunktion Ligning 3 er en logit -ligning for valget af svaret "stærkt uvillig" til at adoptere en elektrisk motorcykel.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Ligning 4 er en logit -ligning for valget af svaret “uvillig” til at adoptere en elektrisk motorcykel.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Ligning 5 er en logit -ligning for valget af svaret “tvivl” for at adoptere en elektrisk motorcykel.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Ligning 6 er en logit -ligning for svarmuligheden "villig" til at vedtage en elektrisk motorcykel.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Sandsynlighedsfunktioner for adoption intention elektriske motorcykler vist i ligning 7 til ligning 11. Ligning 7 er sandsynlighedsfunktionen for valget af svaret “ stærkt uvillig ”til at vedtage en elektrisk motorcykel. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Ligning 8 er sandsynlighedsfunktionen for valget af svaret “uvillig” til at vedtage en elektrisk motorcykel. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Ligning 9 er sandsynlighedsfunktionen for valget af svaret “tvivl” for at adoptere en elektrisk motorcykel. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Ligning 10 er sandsynlighedsfunktionen for valget af svaret "villig" til at adoptere en elektrisk motorcykel. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Ligning 11 er sandsynlighedsfunktionen for valget af svaret "stærkt villig" til at adoptere en elektrisk motorcykel. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Adoption Intention Sandsynlighed Den ordinære logistiske regressionsligning derefter anvendt på en prøve af respondenternes svar. Tabel 8 viser prøvens egenskaber og svar. Så sandsynligheden for at besvare hvert kriterium på den afhængige variabel beregnes ud fra ligning 7 - 11. En stikprøve af respondenter, der har svarene som vist i tabel 7, har en sandsynlighed på 0,0013 for stærkt uvillige til at bruge elektrisk motorcykel, en sandsynlighed på 0,0114 for uvillig til at bruge elektrisk motorcykel, en sandsynlighed på 0,1788 for tvivl om at bruge elektrisk motorcykel, en sandsynlighed på 0,563 for at være villig til at bruge en elektrisk motorcykel og en sandsynlighed for 0,2455 for stærkt villig til at bruge en elektrisk motorcykel. Sandsynligheden for adoption af elektrisk motorcykel for 1.223 respondenter blev også beregnet, og gennemsnitsværdien af ​​sandsynligheden for svar på stærkt uvillig til at bruge elektrisk motorcykel var 0,0031, uvillig til at bruge elektrisk motorcykel var 0,0198, tvivl om at bruge elektrisk motorcykel var 0,1482, villig til at bruge en elektrisk motorcykel var 0,3410, og stærkt villig til at bruge en elektrisk motorcykel var 0,4880. Hvis sandsynligheden for villige og stærkt villige er totaliseret, når sandsynligheden for indonesere for at vedtage elektriske motorcykler 82,90%. Anbefalinger til virksomheder og politikere I den ordinære logistiske regressionsanalyse er hyppigheden af ​​deling på sociale medier en væsentlig faktor, der påvirker intentionen om at adoptere en elektrisk motorcykel. Betydningen af ​​sociale medier som en platform for offentligheden til at indhente oplysninger om elektriske motorcykler vil påvirke viljen til at vedtage elektriske motorcykler. Regeringen og iværksættere kan forsøge at udnytte denne ressource, for eksempel kan iværksættere lave tilbud via bonusser eller påskønnelse til forbrugere, der har købt elmotorcykler og dele positive ting relateret til elektriske motorcykler på deres sociale medier. Denne måde kan stimulere andre til at være en ny bruger af en elektrisk motorcykel. Regeringen kan socialisere eller introducere elektriske motorcykler til offentligheden via sociale medier for at motivere offentligheden til at skifte fra konventionel motorcykel til elektrisk motorcykel. Denne forskning viser, hvor stor indflydelse makrofaktorer har på indførelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien. I den ordinære logistiske regressionsanalyse påvirker ladestationens infrastruktur tilgængelighed på arbejdspladsen, tilgængelighed af ladestationens infrastruktur i hjemmet, indkøbsincitamentspolitikken og rabat på omkostningsomkostninger i betydelig grad på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEJ. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Tabel 7. Eksempel Respondent Svar Variabel Svarskode Værdi Civilstand Gift X1b 2 Alder 31-45 X2 2 Køn Mand X3a 1 Sidste uddannelsesniveau Master X4 4 Beskæftigelse Privatansatte X5c 3 Månedligt forbrugsniveau Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Månedligt indkomstniveau Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Antal motorcykelbesiddelser ≥ 2 X8 3 Delingsfrekvens på sociale medier Flere gange/måned X9 4 Online socialt netværks størrelse 100-500 mennesker X10 2 Miljøbevidsthed 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Batteriomkostninger 3 X13 3 Opladningsomkostninger 3 X13 3 Vedligeholdelsesomkostninger 5 X14 5 Kilometertal 4 X15 4 Strøm 5 X16 5 Opladningstid 4 X17 4 Sikkerhed 5 X18 5 Batterilevetid 4 X19 4 Tilgængelighed af ladestationer på offentlige steder 4 X20 4 Tilgængelighed af ladestationer på arbejde 4 X21 4 Opladningsstation tilgængelighed derhjemme 4 X22 4 Servicepladsers tilgængelighed 2 X23 2 Indkøbspolitik 5 X24 5 Årlig skatterabatpolitik 5 X25 5 Opladningsrabatpolitik 5 X26 5 Opladningsomkostninger 5 X27 5 Vedligeholdelsesomkostninger 3 X13 3 Kilometertal kapacitet 5 X14 5 Strøm 4 X15 4 Opladningstid 5 X16 5 De fleste respondenter anser tilgængeligheden af ​​ladestationens infrastruktur hjemme, på arbejdspladser og på offentlige steder i væsentlig grad at have indflydelse på vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler. Regeringen kan arrangere installation af ladestationsinfrastruktur på offentlige steder for at understøtte vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler. Regeringen kan også arbejde sammen med erhvervslivet for at indse dette. Ved opbygning af indikatorer på makroniveau foreslår denne forskning flere incitamentspolitiske muligheder. De mest betydningsfulde incitamentspolitikker i henhold til undersøgelsen er indkøbsincitamentspolitikker og debiteringsomkostninger til rabatter, som regeringen kan overveje at støtte vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien. Af økonomiske faktorer har købsprisen en betydelig indvirkning på intentionen om at købe en elektrisk motorcykel. Dette er grunden til, at incitamentet til købstilskuddet også påvirker adoptionsintentionen væsentligt. De billigere vedligeholdelsesomkostninger for elektriske motorcykler end konventionelle motorcykler påvirker betydeligt vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler. Derfor vil tilgængeligheden af ​​tjenester, der opfylder forbrugernes behov, yderligere opmuntre til hensigten med at vedtage elektriske motorcykler, fordi de fleste brugere ikke kender komponenterne i elektriske motorcykler, så de har brug for dygtige teknikere, hvis der er nogle skader. Ydelsen af ​​elektriske motorcykler har opfyldt forbrugernes behov for at imødekomme deres daglige mobilitet. Den maksimale hastighed for en elektrisk motorcykel og opladningstid er i stand til at opfylde de standarder, forbrugerne ønsker. Imidlertid vil bedre motorcykelydelse såsom øget sikkerhed, batterilevetid og yderligere kilometertal sikkert øge intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. Ud over at øge teknologiske investeringer skal regeringen og virksomhederne også forbedre sikkerheds- og pålidelighedsvurderingssystemet for elektriske motorcykler for at øge offentlighedens tillid. For virksomheder er fremme af kvalitet og ydeevne en af ​​de mest effektive måder at øge forbrugernes entusiasme for elektriske motorcykler. Forbrugere, der er yngre og har et højere uddannelsesniveau, kan som tidlige brugere målrettes til at blive påvirkninger, fordi de allerede har en mere optimistisk holdning og har et bredt netværk. Markedsopdeling kan opnås ved at lancere specifikke modeller til målrettede forbrugere. Derudover var respondenter med større miljøbevidsthed mere tilbøjelige til at ville adoptere motorcykler. UTAMI ET AL. /JOURNAL OM OPTIMERINGER AF SYSTEMER I INDUSTRIER - Bind. 19 NEJ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 KONKLUSIONER Skiftet fra konventionelle motorcykler til elektriske motorcykler kan være den bedste løsning for at overvinde problemet med høje CO2 -niveauer i Indonesien. Den indonesiske regering indså også og er trådt ind ved at fastsætte forskellige politikker vedrørende elektriske køretøjer i Indonesien. Men i virkeligheden er vedtagelsen af ​​elbiler i Indonesien stadig på et meget tidligt stadium, selv langt fra de mål, regeringen har sat. Miljøet understøtter ikke vedtagelse af elektriske motorcykler, f.eks. Ikke mere detaljerede forskrifter og manglen på understøttende infrastruktur, der forårsager lav vedtagelse af elektriske køretøjer i Indonesien. Denne undersøgelse undersøgte 1.223 respondenter fra 10 provinser, der havde i alt 80% af den samlede distribution af motorcykler i Indonesien for at undersøge væsentlige faktorer, der påvirker intentionerne med at vedtage elektriske motorcykler i Indonesien og finde ud af sandsynlighedsfunktionerne. Selvom størstedelen af ​​respondenterne er begejstrede for elektriske motorcykler og ønsker at eje en elektrisk motorcykel i fremtiden, er deres interesse for at vedtage en elektrisk motorcykel i dag relativt lav. Respondenterne ønsker ikke at bruge elektriske motorcykler på nuværende tidspunkt på grund af forskellige årsager såsom mangel på infrastruktur og politikker. Mange respondenter har den holdning at vente og se hen imod vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler med økonomiske faktorer, teknologiske faktorer og makroniveauer, der skal følge forbrugernes krav. Denne forskning viser, hvor vigtig hyppigheden af ​​deling på sociale medier, miljøbevidsthedsniveauet, indkøbspriser, vedligeholdelsesomkostninger, elmotorcyklers maksimale hastighed, batteriets opladningstid, tilgængelighed af ladestationsinfrastruktur på arbejdspladsen, tilgængelighed af opladningsinfrastruktur hjem, indkøbsincitamentspolitikker og debiteringsomkostninger til rabatpolitiske incitamenter er til støtte for vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien. Regeringen er nødt til at støtte tilvejebringelse af ladestationsinfrastruktur og tilskyndelsespolitik til at fremskynde vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien. Teknologiske faktorer som kilometertal og batterilevetid skal overvejes af producenterne for at blive forbedret for at understøtte vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler. Finansielle faktorer som indkøbspriser og batteriomkostninger skal bekymre virksomheder og regeringen. Den maksimale brug af sociale netværk bør tages for at introducere en elektrisk motorcykel til samfundet. Fællesskaber i en ung alder kan promovere som tidlige vedtagere, fordi de har et bredt netværk på sociale medier. Realiseringen af ​​vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien kræver infrastrukturparathed og omkostninger, der kan accepteres af forbrugerne. Dette har været i stand til at blive implementeret af regeringen gennem stærke regeringsforpligtelser i flere lande, der er lykkedes med at erstatte konventionelle køretøjer. Yderligere forskning vil fokusere på at finde passende politikker for at fremskynde vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien. REFERENCER [1] Indonesien. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Online]. Tilgængelig: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Domestic Distribution and Export Statistic, 2020. [Online]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Adgang: marts. 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina og R. Siregar, "Elektriske køretøjer i Indonesien: vejen mod bæredygtig transport", Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto og M. Nizam, "Kommercialiseringsmodel af ny teknologi litiumionbatteri: Et casestudie for smart elektrisk køretøj", Proceedings of the 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 og V. Bosetti, "Going electric: Ekspertundersøgelse om fremtiden for batteriteknologier til elbiler. In Innovation under Usikkerhed, ”i Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz og MK Patel,“ On the electrification of road transport– en gennemgang af de miljømæssige, økonomiske og sociale præstationer af elektriske tohjulede biler, ”Transportforskning Del D: Transport og miljø, bind. 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 og R. Zakaria, "Markov -kædeanalyse for at markere forudsigelse af markedsandele for ny teknologi: et casestudie om elektrisk konvertering motorcykel i Surakarta, Indonesien", AIP Conference Proceedings, vol. 2217 (1), s. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo og 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 og ABMulyono, "Design af rammer for standardisering og testkrav for batteristyringssystem til anvendelse af elektriske køretøjer", Fortsæt - 4. International Conference on Electric Vehicular Technology, s. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, "A Review of Electric Vehicles Charging Standard Development: Study Case in Indonesia", Fortsæt - 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. [Adgang: marts. 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, ”Indonesien reducerer kulstofemissioner med 29% inden 2030 ″, The Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NEJ. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang og 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 og BC Xie, “Hvad er hindringerne for udbredt anvendelse af batteri -elektriske køretøjer? En undersøgelse af den offentlige opfattelse i Tianjin, Kina, ”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 og A. Jones, "Analyse af optagelse af batteri elektriske køretøjer: En undersøgelse af barrierer blandt chauffører i Storbritannien," Transport Research 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 og C. Shao, "Undersøgelse af faktorer, der påvirker optagelsen af ​​elektriske køretøjer i Beijing, Kina: Statistiske og rumlige perspektiver," 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, og SMARTPLS (2. udgave). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, "Forbrugeradoption versus afvisningsbeslutninger i tilsyneladende lignende serviceinnovationer: 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 og R. Kemp, “Adoptionen af ​​PV i Holland: En statistisk analyse af adoptionsfaktorer”, 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 og J. Emparanza, “Using a Modified Technology Acceptance Model to Evaluate Healthcare Professionals Adoption of a New Telemonitoring System”, Telemedicine and e-Health, vol. 18 (1), s. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer og P. Abrahamsson, "En undersøgelse af store tekniske barrierer, der påvirker beslutningen om at vedtage cloud -tjenester", 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 og W. Sutopo, "Consumer Perception Analysis of Electric Car Vehicle in Indonesia", AIP Conference Proceedings (Vol. 2217, No. 1, s. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo og 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, s. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at og TM Bakar, "Retningslinjer for stikprøvestørrelse for logistisk regression fra observationsstudier med stor befolkning: vægt på nøjagtigheden mellem statistik og parametre baseret på kliniske data fra det virkelige liv", The Malaysian Journal of lægevidenskab: MJMS, bind. 25 (4), s. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab og A. Jam'an, “Metodologi Penelitian Bisnis”, Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius og CC Lu, ”Drevne tohjulede hjul til bæredygtig mobilitet: En gennemgang af forbrugeradoption af elektriske motorcykler ”, International Journal of Sustainable Transportation, bind. 15 (3), s. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka og N. Anzinger, "Kinesiske, russiske og brasilianske borgeres intentioner om elbiler: En international sammenlignende undersøgelse", 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 og B. Van Wee, "Indflydelsen af ​​økonomiske incitamenter og andre socioøkonomiske faktorer på vedtagelse af elektriske køretøjer", 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 og JD Graham, "Opfattelse og virkelighed: offentlig viden om plug-in elektriske køretøjer i 21 amerikanske byer", Energy Policy, vol. 63, s. 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony og B. Caulfield, "Hvordan skal barrierer for alternative brændstoffer og køretøjer klassificeres og potentielle politikker til fremme af innovative teknologier evalueres?", Journal of Cleaner Production, vol. 35, s. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue og S. Long, "Barrierer for udbredt vedtagelse af elektriske køretøjer: en analyse af forbrugernes holdninger og opfattelser", 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 og YM Wei, "Regeringens politiks indvirkning på præference for NEV'er: beviset fra Kina", Energy Policy, vol. 61, s. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool og RF Hirsh, "Beyond batterier: en undersøgelse af fordelene og barrierer for plug-in hybrid elektriske køretøjer (PHEV'er) og en køretøj til net (V2G) overgang", 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 og J. Stannard, "Almindelige forbrugere, der kører plug-in batteri-elektriske og plugin-hybridelektriske biler: en kvalitativ analyse af svar og evalueringer ”, Transp. Res. Del A: Policy Pract., Bind. 46, s. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi og SL Mabit, "Almindelige forbrugere, der kører plug-in batteri-elektriske og plugin hybrid-elbiler: en kvalitativ analyse af svar og evalueringer", Transp. Res. Del D: Transp. Miljø., Bind. 25, s. 24–32, 2013. [Online]. Tilgængelig: ScienceDirect. [37] ND Caperello og KS Kurani, "Husholdningers historier om deres møder med et plugin -hybridelektrisk køretøj", Environ. Behav., Bind. 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 og CE Warrender, "Husholdningers historier om deres møder med et plugin-hybridelektrisk køretøj", Analyse af en forbrugerundersøgelse om UTAMI ET AL. /JOURNAL OM OPTIMERINGER AF SYSTEMER I INDUSTRIER - Bind. 19 NEJ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 plug-in hybrid elbiler. Transp. Res. Del A: Policy Pract., Bind. 64, s. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer og S. Lemeshow, “Applied Logistic Regression. Second Edition ”, New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENKLATUR j afhængige variabelkategorier (j = 1, 2, 3, 4, 5) k uafhængige variabelkategorier (k = 1, 2, 3,…, m) i kvalitative uafhængige variabelkategorier n rækkefølge af respondenter β0j opfanger hvert svar af afhængige variabel Xk kvantitativ uafhængig variabel Xik kvanlitativ uafhængig variabel Y afhængig variabel Pj (Xn) muligheden for hver kategori af uafhængig variabel for hver respondent FORFATTERE BIOGRAFI Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami er en bachelorstuderende ved Industrial Engineering Department of Universitas Sebelas Maret. Hun tilhører Logistics and Business System Laboratory. Hendes forskningsinteresser er logistik og supply chain management og markedsundersøgelser. Hun udgav sin første publikation om forbrugeropfattelsesanalyse af elbil i Indonesien i 2019. Yuniaristanto Yuniaristanto er foredragsholder og forsker i Institut for Industriel Teknik, Universitas Sebelas Maret. Hans forskningsinteresser er forsyningskæde, simuleringsmodellering, præstationsmåling og kommercialisering af teknologi. Han har publikationer, der er indekseret af Scopus, 41 artikler med 4 H-indeks. Hans e -mail er yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, er uddannet ingeniørprofessor (Ir) fra studieprogram for professionel ingeniør - Universitas Sebelas Maret (UNS) i 2019. Han opnåede sin doktorgrad inden for industriel teknik og ledelse fra Institut Teknologi Bandung (ITB) kl. 2011, Master of Science in Management fra Universitas Indonesia i 2004 og Bachelor of Engineering in Industrial Engineering fra ITB i 1999. Hans forskningsinteresser er forsyningskæde, ingeniørøkonomi & omkostningsanalyse og teknologisk kommercialisering. Han opnåede mere end 30 forskningstilskud. Han har publikationer, der indekseres af Scopus, 117 artikler med 7 H-indeks. Hans e -mail er wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Resultaterne af den logistiske regressionsanalyse for variabler TE1 til TE5, som tilhører teknologiske faktorer, viser resultaterne af, at batteriets opladningstid (TE3) har en betydelig effekt på vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien. Den betydelige værdi for kilometertal (0.107) understøtter ikke hypotese 16, kilometertal har ingen væsentlig indflydelse på intentionen om at adoptere en elektrisk motorcykel. Værdien af ​​estimatet for en maksimal kilometertal er 0,146, positivt tegn betyder, at jo mere passende den maksimale kilometertal for en elektrisk motorcykel for nogen er, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for den uafhængige variable effekt eller maksimal hastighed (0,052) understøtter ikke hypotese 17, maksimal hastighed påvirker ikke signifikant hensigten om at vedtage en elektrisk motorcykel. Værdien af ​​esimate for effekt eller maksimal hastighed er 0,167, positivt tegn betyder, at jo mere passende maksimalhastigheden for en elektrisk motorcykel for en person er, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for opladningstid (0,004) understøtter Hypotese 18, ladetid har en betydelig effekt på hensigten om at vedtage en elektrisk motorcykel. Den anslåede værdi for opladningstiden er 0,240, positivt tegn betyder, at jo mere passende maksimalhastigheden for en elektrisk motorcykel for nogen er, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Den væsentlige værdi for sikkerhed (0,962) understøtter ikke hypotese 19, sikkerhed påvirker ikke signifikant hensigten om at tage en elektrisk motorcykel i brug. Værdien af ​​estimatet for sikkerhed er -0,005, negativt tegn betyder, at jo mere sikker nogen føler sig ved hjælp af en elektrisk motorcykel, desto lavere er intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for batterilevetid (0,424) understøtter ikke Hypotese 20, batterilevetiden har ingen væsentlig indflydelse på hensigten med at tage en elektrisk motorcykel i brug. Værdien af ​​estimatet for batterilevetid er 0,068, positivt tegn betyder, at jo mere passende levetiden for et elektrisk motorcykelbatteri er, desto højere er hensigten at vedtage en elektrisk motorcykel. Resultaterne af logistisk regressionsanalyse for variablerne ML1 til ML7, som tilhører makroniveau-faktorer, viser resultaterne, at kun opkrævning af tilgængelighed på arbejdspladsen (ML2), tilgængelighed for opladning i boligen (ML3) og rabatpolitik (ML7) der har betydelig indflydelse på vedtagelsen af ​​elektriske motorcykler i Indonesien. Den betydelige værdi for opladningstilgængeligheden på offentlige steder (0,254) understøtter ikke hypotese 21, tilgængelighed for opladning på offentlige steder påvirker ikke i væsentlig grad hensigten om at vedtage elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for opladningstilgængeligheden på arbejdspladsen (0,007) understøtter hypotese 22, opladningstilgængelighed på arbejdspladsen har en betydelig effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for opladningstilgængeligheden i et hjem (0,009) understøtter hypotese 22, tilgængeligheden af ​​opladning derhjemme har en væsentlig effekt på hensigten med at vedtage en motorcykel. Den betydelige værdi for tilgængeligheden af ​​servicepladser (0.181) understøtter ikke Hypotese 24, tilgængeligheden af ​​servicepladser har ingen væsentlig indflydelse på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for indkøbsincitamentspolitikken (0,017) understøtter Hypotese 25, indkøbsincitamentspolitik har en betydelig effekt på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for den årlige skatterabatpolitik (0,672) understøtter ikke Hypotese 26, årlig skatterabatpolitik har ingen væsentlig indflydelse på hensigten med at vedtage en elektrisk motorcykel. Den betydelige værdi for rabatpolitikken for opladningsomkostninger (0,00) understøtter Hypotese 27, incitamentspolitikken for opladningsomkostninger har en betydelig effekt på intentionen om at vedtage en elektrisk motorcykel. Ifølge resultatet fra makroniveau-faktor kan elektrisk motorcykeloptagelse realiseres, hvis ladestationen på arbejdspladsen, ladestationen i boligen og rabatpolitikken for opladningsomkostninger er klar til forbrugere. Samlet set hyppigheden af ​​deling på sociale medier, niveauet for miljøbevidsthed, indkøbspriser, vedligeholdelsesomkostninger, den maksimale hastighed for elektriske motorcykler, batteriets opladningstid, tilgængelighed af ladestationsinfrastruktur på arbejdspladsen, tilgængelighed af hjemmestrøm baseret - ladningsinfrastruktur, UTAMI ET AL. /JOURNAL OM OPTIMERINGER AF SYSTEMER I INDUSTRIER - Bind. 19 NEJ. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 indkøbsincitamentspolitikker og debiteringsomkostninger til rabatpolitiske incitamenter påvirker betydeligt intentionen om at vedtage