Indonezijska vlada ciljala je usvajanje 2,1 milijuna jedinica električnih vozila na dva kotača i 2200 jedinica električnih vozila na četiri kotača 2025. godine putem Predsjedničke uredbe Republike Indonezije br. 22 u 2017. o Nacionalnom općem energetskom planu. Vlada Indonezije izdala je 2019. predsjedničku uredbu br. 55 u 2019. o ubrzanju programa električnih vozila na baterije za cestovni prijevoz. Godine 2018. usvajanje električnih vozila na dva kotača doseglo je samo 0,14% vladinog cilja za 2025. Stoga usvajanje tehnologije električnih motocikala (EM) također mora uzeti u obzir mnoge čimbenike za uspjeh. Ovo istraživanje razvija model namjere usvajanja električnih vozila koji se ne ponašaju. Čimbenici uključuju sociodemografski, financijski, tehnološki i makrorazinu. U internetskom istraživanju sudjelovalo je 1.223 ispitanika. Logistička regresija koristi se za dobivanje funkcije i vrijednosti vjerojatnosti namjere usvajanja EM -a u Indoneziji. Učestalost dijeljenja na društvenim medijima, razina svijesti o okolišu, otkupne cijene, troškovi održavanja, maksimalna brzina, vrijeme punjenja baterije, dostupnost infrastrukture punionica na poslu, dostupnost kućne energije - infrastruktura za punjenje, politike poticaja za kupnju i popust na troškove naplate poticajne politike značajno utječu na namjeru usvajanja električnih vozila. Također pokazuje da mogućnost Indonežana za usvajanje električnih motocikala doseže 82,90%. Realizacija usvajanja električnih motocikala u Indoneziji zahtijeva infrastrukturnu spremnost i troškove koje potrošači mogu prihvatiti. Na kraju, rezultati ovog istraživanja daju neke prijedloge za vladu i poduzeća da ubrzaju usvajanje električnih motocikala u Indoneziji.

UVOD

Gospodarski sektor u Indoneziji (prijevoz, proizvodnja električne energije i kućanstva) uglavnom koristi fosilna goriva. Neki od negativnih učinaka velike ovisnosti o fosilnim gorivima su povećana izdvajanja za subvencije za gorivo, problemi energetske održivosti i visoka razina emisije CO2. Prijevoz je glavni sektor koji doprinosi visokim razinama CO2 u zraku zbog mnogih upotreba vozila na fosilna goriva. Ovo se istraživanje fokusira na motocikle jer Indonezija, kao zemlja u razvoju, ima više motocikala nego automobila. Broj motocikala u Indoneziji dosegao je 120.101.047 jedinica u 2018. godini [1], a prodaja motocikala dosegla je 6.487.460 jedinica u 2019. godini [2]. Prebacivanjem transportnog sektora na alternativne izvore energije mogu se smanjiti visoke razine CO2. Realno rješenje ovog problema je implementacija zelene logistike prodorom električnih vozila u Indoneziju, poput hibridnih električnih vozila, priključnih hibridnih električnih vozila i električnih vozila na baterije [3]. Inovacije u tehnologiji električnih vozila i inovacije u tehnologiji baterija mogu pružiti transportna rješenja koja su ekološki prihvatljiva, energetski učinkovita i smanjuju operativne troškove i troškove održavanja [4]. Zemlje u svijetu raspravljaju o električnim vozilima. U globalnom poslu s električnim vozilima došlo je do značajnog rasta prodaje električnih motocikala na dva kotača koji je dosegao 58% ili oko 1,2 milijuna jedinica od 2016. do 2017. Ovaj rast prodaje ukazuje na dobar odaziv zemalja u svijetu o razvoju električnih vozila motociklističkoj tehnologiji koja će jednog dana električni motocikli očekivati ​​zamjenu vozila na fosilna goriva. Cilj istraživanja je električni motocikl (EM) koji se sastoji od novog dizajna električnog motocikla (NDEM) i pretvorenog električnog motocikla (CEM). Prvi tip, novi dizajn električnih motocikala (NDEM), vozilo je koje je projektirala tvrtka koja za svoje operacije koristi električnu tehnologiju. Neke zemlje u svijetu, poput Australije, Njemačke, Engleske, Francuske, Japana, Tajvana, Južne Koreje i Kine već su koristile električne motocikle kao zamjenski proizvod za motorna vozila na fosilna goriva [5]. Jedna marka električnih motocikala je Zero Motorcycle koja proizvodi sportske električne motocikle [6]. PT Gesits Technologies Indo također je proizveo električne motocikle na dva kotača pod markom Gesits. Druga vrsta je CEM. Prerađeni električni motocikl je motocikl na uljni pogon gdje su motor i dijelovi motora zamijenjeni litij-fero-fosfatnom (LFP) baterijom kao izvorom energije. Iako mnoge zemlje proizvode električne motocikle, nitko nije stvorio vozilo primjenom tehnika pretvorbe. Pretvorba se može izvršiti na motociklu s dva kotača koji korisnici više ne koriste. Universitas Sebelas Maret pionir je u proizvodnji CEM-a i tehnički dokazuje da litij-ionske baterije mogu zamijeniti izvore energije iz fosilnih goriva na konvencionalnim motociklima. CEM koristi LFP tehnologiju, ova baterija ne eksplodira pri kratkom spoju. Osim toga, LFP baterija ima dug vijek trajanja do 3000 ciklusa korištenja i dulji od trenutnih komercijalnih EM baterija (poput litij-ionske baterije i LiPo baterije). CEM može putovati 55 km/punjenje i imati najveću brzinu do 70 km/sat [7]. Jodinesa i sur. [8] ispitao je tržišni udio kabriolet električnih motocikala u Surakarti, Indonezija i rezultirao da su stanovnici Surakarte pozitivno reagirali na CEM. Iz gornjeg objašnjenja vidi se da je mogućnost električnih motocikala velika. Razvijeno je nekoliko studija o standardima koji se odnose na električna vozila i baterije, poput standarda za litij -ionske baterije Sutopoa i sur. [9], standard sustava upravljanja baterijama Rahmawatie i sur. [10] i standardima za punjenje električnih vozila Sutopo i sur. [11]. Spora stopa usvajanja električnih vozila u Indoneziji potaknula je vladu da objavi nekoliko politika za razvoj automobilske industrije te je planirala usvojiti 2,1 milijuna jedinica električnih motocikala i 2200 jedinica električnih automobila 2025. Osim toga, vlada također je ciljao Indoneziju da može proizvesti 2.200 električnih ili hibridnih automobila koji su navedeni u Predsjedničkoj uredbi Republike Indonezije br. 22 od 2017. koja se odnosi na Nacionalni opći energetski plan. Ovaj propis primjenjivale su različite zemlje poput Francuske, Engleske, Norveške i Indije. Ministarstvo energetike i mineralnih resursa postavilo je cilj da se od 2040. zabrani prodaja vozila s motorom s unutarnjim izgaranjem (ICEV), a od javnosti traži da koristi vozila na električni pogon [12]. Vlada Indonezije izdala je 2019. predsjedničku uredbu br. 55 iz 2019. o ubrzanju programa za cestovni prijevoz električnim motornim vozilima na bazi baterija. Ovaj napor je korak u prevladavanju dva problema, a to su iscrpljivanje zaliha mazuta i zagađenje zraka. Što se tiče onečišćenja zraka, Indonezija se obvezala smanjiti 29% emisija ugljičnog dioksida do 2030. godine kao rezultat pariške konferencije o klimatskim promjenama održane 2015. godine. 2018. prodor električnih vozila na dva kotača dosegao je samo 0,14% vladinog cilja 2025., dok je za četiri kotača električna energija dosegla više od 45%. U prosincu 2017. bilo je najmanje 2400 javnih električnih punionica dostupnih u cijeloj zemlji u 24 grada, od čega se 71% (924 punionice) nalazi u DKI Jakarta [13]. Mnoge su zemlje istraživale o usvajanju električnih vozila, ali u Indoneziji se do sada nisu provodila nacionalna istraživanja. Bilo je mnogo vrsta istraživanja u nekim zemljama koje su provele studije o usvajanju novih tehnologija korištenjem nekoliko metoda, poput višestruke linearne regresije kako bi se znala namjera upotrebe električnih vozila u Maleziji [14], Modeliranje strukturnih jednadžbi (SEM) kako bi se znalo usvajanje prepreka akumulatorskih električnih vozila u Tianjinu, Kina [15], istraživačka faktorska analiza i multivarijacijski regresijski model za poznavanje prepreka među vozačima električnih vozila u Ujedinjenom Kraljevstvu [16], te logistička regresija za poznavanje čimbenika koji utječu na preuzimanje električnih vozila u Peking, Kina [17]. Svrha ovog istraživanja je razviti model usvajanja električnih motocikala u Indoneziji, pronaći čimbenike koji utječu na namjere usvajanja električnih motocikala u Indoneziji, te utvrditi mogućnosti funkcija za usvajanje električnih motocikala u Indoneziji. Modeliranje čimbenika važno je kako bi se otkrilo koji čimbenici utječu na namjeru usvajanja električnih motocikala u Indoneziji. Ovi utjecajni čimbenici mogu se koristiti kao referenca za formuliranje odgovarajućih politika za ubrzanje usvajanja električnih motocikala. Ovi značajni čimbenici slika su idealnih uvjeta koje žele potencijalni korisnici električnih motocikala u Indoneziji. Neka ministarstva u Indoneziji koja se odnose na formuliranje politika u vezi s električnim vozilima su Ministarstvo industrije koje se bavi poreznim pravilima na temelju emisija koje se bave izravno proizvođačima električnih vozila, Ministarstvo prometa koje provodi test izvedivosti električnih vozila koji će asfaltirati autocestom, kao što su testovi baterija i tako dalje, kao i Ministarstvo energetike i mineralnih resursa koje je odgovorno za formuliranje tarifa stanica za punjenje električnih vozila u infrastrukturi tvrtki za punjenje električnih vozila. Inovacija električnih vozila također potiče rađanje novih poslovnih subjekata u opskrbnom lancu, uključujući tehnopreduzetnike i početnike od programera, dobavljača, proizvođača i distributera proizvoda / usluga za električna vozila i njihovih derivata na tržište [24]. Poduzetnici električnih motocikala također mogu razviti tehnologiju i marketing uzimajući u obzir ove značajne čimbenike kako bi podržali realizaciju električnih motocikala umjesto konvencionalnih motocikala u Indoneziji. Redovita logistička regresija koja se koristi za dobivanje funkcije i vjerojatnosti namjere usvajanja električnih motocikala u Indoneziji pomoću softvera SPSS 25. Logistička regresija ili logit regresija pristup je za izradu modela predviđanja. Logistička regresija u statistici koja se koristi za predviđanje vjerojatnosti događaja usklađivanjem podataka u logističkoj funkciji krivulje logita. Ova metoda je opći linearni model za binomsku regresiju [18]. Logistička regresija korištena je za predviđanje prihvaćanja usvajanja interneta i mobilnog bankarstva [19], predviđanje prihvaćanja usvajanja fotonaponske tehnologije u Nizozemskoj [20], predviđanje prihvaćanja tehnologije sustava za daljinsko praćenje zdravlja [21] i za pronalaženje riješiti tehničke prepreke koje utječu na odluku o usvajanju cloud usluga [22]. Utami i sur. [23] koji su prethodno proveli istraživanje percepcije potrošača o električnim vozilima u Surakarti, otkrili su da su nabavne cijene, modeli, performanse vozila i spremnost za infrastrukturu najveće prepreke za ljude koji koriste električna vozila. METODA Podaci prikupljeni u ovom istraživanju primarni su podaci dobiveni putem internetskih istraživanja kako bi se otkrile mogućnosti i čimbenici koji utječu na namjeru usvajanja električnih motocikala u Indoneziji. Upitnik i anketa Internetsko istraživanje distribuirano je za 1.223 ispitanika u osam provincija u Indoneziji kako bi se istražili čimbenici koji utječu na namjeru usvajanja električnih motocikala u Indoneziji. Ove odabrane pokrajine imale su više od 80% prodaje motocikala u Indoneziji [2]: Zapadna Java, Istočna Java, Jakarta, Srednja Java, Sjeverna Sumatra, Zapadna Sumatra, Yogyakarta, Južni Sulavesi, Južna Sumatra i Bali. Čimbenici koji su istraženi prikazani su u tablici 1. Opće znanje o električnim motociklima dano je na početku upitnika pomoću videa kako bi se izbjegli nesporazumi. Upitnik je podijeljen u pet odjeljaka: odjeljak skrininga, sociodemografski odjeljak, financijski odjeljak, tehnološki odjeljak i odjeljak na makro razini. Upitnik je prezentiran na Likertovoj ljestvici od 1 do 5, gdje 1 za potpuno neslaganje, 2 za neslaganje, 3 za sumnju, 4 za slaganje i 5 za potpuno slaganje. Određivanje minimalne veličine uzorka odnosi se na [25], navedeno je da promatračke studije s velikom populacijom koje uključuju logističku regresiju zahtijevaju minimalnu veličinu uzorka od 500 kako bi se dobile statistike koje predstavljaju parametre. U ovom se istraživanju koristi klastersko uzorkovanje ili uzorkovanje područja s omjerima jer je populacija korisnika motocikala u Indoneziji vrlo velika. Osim toga, namjensko uzorkovanje koristi se za određivanje uzoraka na temelju određenih kriterija [26]. Mrežne ankete provode se putem Facebook oglasa. Prihvatljivi ispitanici su osobe u dobi od ≥ 17 godina, koje imaju SIM C, jedan su od donositelja odluka o zamjeni ili kupovini motocikla, a imaju prebivalište u jednoj od pokrajina u Tablici 1. Teorijski okvir She et al. [15] i Habich-Sobiegalla i sur. [28] koristili su okvire za sustavnu kategorizaciju čimbenika koji pokreću ili ometaju usvajanje električnih vozila od strane potrošača. Prilagodili smo te okvire izmijenivši ih na temelju naše analize literature o električnim motociklima o usvajanju električnih motocikala od strane potrošača. Vizualizirali smo to u tablici 1. Tablica 1. Objašnjenje i upućivanje faktora i svojstava Kod faktora Atribut Ref. SD1 Bračno stanje [27], [28] SD2 Dob SD3 Spol SD4 Zadnje obrazovanje SD5 Zanimanje Sociodemografski SD6 Mjesečna razina potrošnje SD7 Mjesečna razina prihoda SD8 Broj vlasništva nad motociklom SD9 Učestalost dijeljenja na društvenim medijima SD10 Veličina internetske društvene mreže SD11 Svijest o okolišu Financijska FI1 Nabavna cijena [29] FI2 Trošak baterije [30] FI3 Trošak punjenja [31] FI4 Troškovi održavanja [32] Tehnološki TE1 Mogućnost kilometraže [33] TE2 Snaga [33] TE3 Vrijeme punjenja [33] TE4 Sigurnost [34] TE5 Trajanje baterije [35] Makrorazina ML1 Dostupnost punionice na javnim mjestima [36] ML2 Dostupnost punionice na poslu [15] ML3 Dostupnost punionice kod kuće [37] Dostupnost servisnih mjesta ML4 [38] ML5 Godišnja politika poticaja pri kupnji [15] ML6 politika poreznih popusta [15] ML7 Politika popusta pri naplati troškova [15] Namjera usvajanja IP Namjera korištenja [15] Sociodemografski faktor Sociodemografski faktor osobni su čimbenici koji utječu na ponašanje pojedinca pri donošenju odluka. Eccarius i sur. [28] naveli su na modelu usvajanja da su dob, spol, bračni status, obrazovanje, prihod, zanimanje i vlasništvo nad vozilima važni čimbenici koji utječu na usvajanje električnih vozila. HabichSoebigalla i sur. Ističu čimbenike društvenih mreža poput broja vlasništva nad motociklom, učestalosti dijeljenja na društvenim medijima i veličine internetske društvene mreže koji su utjecajni čimbenici za usvajanje električnih vozila [28]. Eccarius i sur. [27] i HabichSobiegalla i sur. [28] također se smatra da ekološka svijest pripada društveno -demografskim čimbenicima. Financijski faktor Nabavna cijena je izvorna cijena električnog motocikla bez ikakvih subvencija za kupnju. Sierzchula i sur. [29] rekao je da je visoka nabavna cijena električnog vozila uzrokovana najvećim kapacitetom baterije. Trošak baterije je trošak zamjene baterije kada se istroši stara baterija. Krause i sur. istraživao da trošak baterije spada u financijsku prepreku za nekoga tko će usvojiti električno vozilo [30]. Trošak punjenja je trošak električne energije za pogon električnog motocikla u usporedbi s cijenom benzina [31]. Troškovi održavanja rutinski su troškovi održavanja električnih motocikala, a ne popravci zbog nesreće koja utječe na usvajanje električnih vozila [32]. Tehnološki faktor Kilometraža je najdalja udaljenost nakon što je baterija električnog motocikla potpuno napunjena. Zhang i sur. [33] rekao je da se performanse vozila odnose na procjenu potrošača na električnim vozilima, uključujući kapacitet kilometraže, snagu, vrijeme punjenja, sigurnost i trajanje baterije. Snaga je najveća brzina električnog motocikla. Vrijeme punjenja je ukupno vrijeme za potpuno punjenje električnog motocikla. Osjećaj sigurnosti pri vožnji električnim motociklom povezan sa zvukom (dB) čimbenici su koje ističu Sovacool i sur. [34] biti čimbenici koji utječu na percepciju potrošača o električnim vozilima. Graham-Rowe i sur. [35] je rekao da se smatra da je vijek trajanja baterije smanjen. Faktor makrorazine Infrastruktura dostupnosti punionica nešto je što se ne može izbjeći za korisnike elektromotornih motocikala. Dostupnost punjenja na javnim mjestima smatra se važnom za podršku usvajanju električnih vozila [36]. Dostupnost punjenja na poslu [15] i dostupnost punjenja kod kuće [37] također su potrebni potrošačima da napune bateriju svog vozila. Krupa i sur. [38] rekao je da dostupnost servisnih mjesta za rutinsko održavanje i oštećenja utječe na usvajanje električnih vozila. Ona i sur. [15] predložio je neke javne poticaje koje potrošači u Tianjinu jako traže, kao što su subvencije za kupnju električnih motocikala, godišnji porezni popust za električne motocikle i politika popusta na naplatu troškova kada potrošači trebaju puniti električni motocikl na javnim mjestima [15]. Redna logistička regresija Redovna logistička regresija jedna je od statističkih metoda koja opisuje odnos između ovisne varijable s jednom ili više neovisnih varijabli, gdje ovisna varijabla ima više od 2 kategorije, a mjerna ljestvica je razina ili redna [39]. Jednadžba 1 je model za ordinalnu logističku regresiju, a jednadžba 2 prikazuje funkciju g (x) kao logit jednadžbu. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) REZULTATI I RASPRAVA Upitnik je distribuiran na internetu u ožujku - travnju 2020. putem plaćenih Facebook oglasa postavljanjem područja filtriranja: Zapadna Java, Istočna Java, Džakarta, Srednja Java, Sjeverna Sumatra, Zapadna Sumatra, Yogyakarta, Južni Sulawesi, Južna Sumatra i Bali do 21.628 korisnika. Ukupno dolazni odgovori bili su 1.443 odgovora, ali samo 1.223 odgovora bila su prihvatljiva za obradu podataka. Tablica 2 prikazuje demografske podatke ispitanika. Opisna statistika Tablica 3 prikazuje opisne statistike za kvantitativne varijable. Popust na trošak naplate, godišnji popust na porez i subvencije otkupnih cijena imaju veći prosjek među ostalim faktorima. To ilustrira da većina ispitanika smatra da postoji politika koju ih je vlada dala intenzivnom potaknuti na usvajanje električnih motocikala. Što se tiče financijskih čimbenika, nabavna cijena i trošak baterije imaju niži prosjek među ostalim faktorima. To ilustrira da nabavna cijena električnog motocikla i trošak baterije nisu primjereni proračunu većine ispitanika. Većina ispitanika smatra da je cijena električnog motocikla preskupa u usporedbi s cijenom konvencionalnog motocikla. Troškovi zamjene baterije svake tri godine koji dosežu 5.000.000 IDR također su preskupi za većinu ispitanika, tako da su otkupna cijena i cijena baterije prepreka Indonezijcima za usvajanje električnih motocikala. Vijek trajanja baterije, snaga, vrijeme punjenja imaju niske prosječne ocjene u opisnim statistikama, ali prosječni rezultati za ova tri faktora su veći od 4. Vrijeme punjenja koje je trajalo tri sata bilo je predugo za većinu ispitanika. Maksimalna brzina električnog motocikla je 70 km/h, a trogodišnje trajanje baterije ne zadovoljava potrebe ispitanika. Ovo ilustrira da većina ispitanika smatra da električni motocikli po performansama ne zadovoljavaju njihove standarde. Iako ispitanici nemaju potpuno povjerenje u performanse električnih motocikala, EM može zadovoljiti njihove svakodnevne potrebe za mobilnošću. Više je ispitanika dalo više bodova dostupnosti punjenja u svojim domovima i uredima nego na javnim mjestima. Međutim, prepreka koja se često nalazi je da je kućna električna energija i dalje ispod 1300 VA, zbog čega ispitanici snažno očekuju da će vlada moći pomoći u pružanju usluga punjenja kod kuće. Dostupnost naplate u uredu preferira se više nego na javnim mjestima jer mobilnost ispitanika svakodnevno uključuje domove i urede. Tablica 4 prikazuje odgovore ispitanika na usvajanje električnih motocikala. Pokazuje da 45.626% ispitanika ima izraženu spremnost za korištenje električnog motocikla. Ovaj rezultat pokazuje svijetlu budućnost udjela na tržištu električnih motocikala. Tablica 4 također pokazuje da gotovo 55% ispitanika nema izraženu volju koristiti električni motocikl. Zanimljivi rezultati ovih opisnih statistika impliciraju da, iako entuzijazam za uporabu električnih motocikala i dalje zahtijeva stimulaciju, prihvaćanje javnosti električnih motocikala je dobro. Drugi razlog koji bi se mogao dogoditi je to što ispitanici imaju stav čekati i vidjeti usvajanje električnog motocikla ili koristi li netko drugi električni motocikl ili ne. Podaci o rednoj logističkoj regresiji obrađuju se i analiziraju kako bi se utvrdila namjera usvajanja električnih motocikala u Indoneziji pomoću uobičajene logističke regresije. Ovisna varijabla u ovom istraživanju je spremnost za uporabu električnog motocikla (1: izrazito nespreman, 2: nespreman, 3: sumnja, 4: voljan, 5: izrazito voljan). Redovita logistička regresija odabrana je kao metoda u ovom istraživanju jer ovisna varijabla koristi ordinalnu ljestvicu. Podaci su obrađeni pomoću softvera SPSS 25 s razinom pouzdanosti od 95%. Provedeni su multikolinearni testovi za izračun faktora inflacije varijacije (VIF) s prosječnim VIF-om od 1,15-3,6693, što znači da u modelu nema multikolinearnosti. Hipoteza korištena u ordinalnoj logističkoj regresiji prikazana je u tablici 5. Tablica 6 prikazuje djelomične rezultate ispitivanja kao osnovu za odbacivanje ili prihvaćanje hipoteze za ordinalnu logističku regresiju. Tablica 2. Demografija ispitanika Učestalost demografskih stavki% Učestalost demografske stavke% Domicil Zapadna Java 345 28,2% Zanimanje Student 175 14,3% Istočna Java 162 13,2% Državni službenici 88 7,2% Jakarta 192 15,7% Privatni zaposlenici 415 33,9% Središnja Java 242 19,8% Poduzetnik 380 31,1% Sjeverna Sumatera 74 6,1% Ostali 165 13,5% Yogyakarta 61 5,0% Južni Sulavesi 36 2,9% Starost 17-30 655 53,6% Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% Zapadna Sumatera 26 2,1% 46-60 79 6,5% Jug Sumatera 51 4,2%> 60 3 0,2% Bračni status neoženjen 370 30,3% Posljednja obrazovna razina SMP/SMA/SMK 701 57,3% oženjen 844 69,0% Diploma 127 10,4% Ostali 9 0,7% prvostupnik 316 25,8% Spol Muški 630 51,5% Master 68 5,6 % Žene 593 48,5% doktorat 11 0,9% mjesečna razina prihoda 0 154 12,6% mjesečna razina potrošnje <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% Tablica 3. Opisna statistika za financijsku, tehnološku i makro razinu varijabilnog prosječnog ranga varijabilnog prosječnog ranga ML7 (disk s troškovima naplate.) 4,4563 1 ML3 (CS kod kuće) 4,1554 9 ML6 (godišnji porezni disk). ) 4.4301 2 ML2 (CS na radnim mjestima) 4.1055 10 ML5 (poticaj za kupnju) 4.4146 3 ML1 (CS na javnim mjestima) 4.0965 11 TE4 (sigurnost) 4.3181 4 TE5 (trajanje baterije) 4.0924 12 FI3 (trošak punjenja) 4.2518 5 TE2 (snaga ) 4.0597 13 TE1 (kilometraža) 4.2396 6 TE3 (vrijeme punjenja) 4.0303 14 ML4 (mjesto servisa) 4.2142 7 FI1 (trošak nabave) 3.8814 15 FI4 (troškovi održavanja) 4.1980 8 FI2 (trošak baterije) 3.5045 16 Tablica 4. Opisna statistika za posvojenje Namjera 1: izrazito nespreman 2: nespreman 3: sumnja 4: voljan 5: izrazito spreman Spremnost na korištenje električnog motocikla 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Rezultati logističke regresijske analize za varijable SD1 do SD11 koje pripadaju sociodemografski čimbenici pokazuju rezultate na kojima je samo učestalost dijeljenja društveni mediji (SD9) i razina brige za okoliš (SD11) imaju značajan utjecaj na namjeru električnih motocikala u Indoneziji. Značajne vrijednosti kvalitativne varijable bračnog statusa su 0,622 za samce i 0,801 za oženjene. Te vrijednosti ne podržavaju hipotezu 1. Bračno stanje ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla jer je značajna vrijednost veća od 0,05. Značajna vrijednost za dob je 0,147 tako da dob ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene za dob od -0.168 godina ne podržava hipotezu 2. Negativni predznak znači da što je veća dob, to je manja namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost kvalitativne varijable, spol, (0,385) ne podržava hipotezu 3. Spol ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost za posljednju razinu obrazovanja (0,603) ne podržava hipotezu 4. Dakle, posljednje obrazovanje ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene za zadnju razinu obrazovanja od 0,036 znači da pozitivan znak znači što je viša razina obrazovanja to je veća namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost kvalitativne varijable zanimanja bila je 0,487 za studente, 0,999 za državne službenike, 0,600 za privatne zaposlenike i 0,480 za poduzetnike koji ne podržavaju hipotezu 5. Zanimanje ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. UTAMI ET AL. /ČASOPIS O OPTIMIZACIJI SUSTAVA U INDUSTRIJI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami i sur. 75 Tabela 5. Hipoteza Hipoteza Socio-H1: bračni status ima pozitivan značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Demo-H2: dob pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. grafikon H3: spol pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H4: posljednja razina obrazovanja ima pozitivan značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. H5: zanimanje ima pozitivan značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. H6: mjesečna razina potrošnje pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H7: mjesečna razina prihoda pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H8: broj vlasnika motocikla pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H9: učestalost dijeljenja na društvenim mrežama pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H10: Veličina internetske društvene mreže pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H11: Ekološka svijest pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. Financijski H12: nabavna cijena pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H13: Trošak baterije pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H14: Troškovi punjenja imaju pozitivan značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. H15: Troškovi održavanja pozitivno utječu na namjeru usvajanja električnog motocikla. H16: kilometraža ima pozitivan značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. H17: snaga ima pozitivan značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Techno-H18: vrijeme punjenja pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. logično H19: sigurnost ima pozitivan značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. H20: Vijek trajanja baterije pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H21: dostupnost infrastrukture punionica na javnim mjestima pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H22: dostupnost infrastrukture punionica na poslu ima pozitivan značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Makrorazina H23: dostupnost infrastrukture stanica za punjenje kod kuće pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H24: Dostupnost servisnih mjesta pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H25: Politika poticaja pri kupnji pozitivno utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. H26: godišnja politika popusta na poreze ima pozitivan značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. H27: Politika popusta pri naplati troškova ima pozitivan značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Tablica 6. Logistička regresija Djelomični rezultati ispitivanja Var Vrijednost Sig Vrijednost Vrijednost SD1: neoženjen 0,349 0,622 TE1 0,146 0,069 SD1: oženjen 0,173 0,801 TE2 0,167 0,726 SD1: ostali 0 TE3 0,240 0,161 SD2 -0,168 0,147 TE4 -0,005 0,013* SD3: muški 0,117 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: ženski 0 ML1 -0,127 0,022* SD5: studenti -0,195 0,487 ML2 0,309 0,000* SD5: građ. serv 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: priv. emp -0,110 0,6 ML4 0,134 0,109 SD5: unos 0,147 0,48 ML5 0,301 0,017* SD5: ostali 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 0,14 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 0,672% razina povjerenja Značajna vrijednost mjesečne razine potrošnje (0,069) ne podržava hipotezu 6, mjesečna razina potrošnje ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Procijenjena vrijednost mjesečne razine potrošnje od 0,227, pozitivan predznak znači što je veća razina mjesečnih troškova veća je namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost mjesečne razine prihoda (0,726) ne podržava hipotezu 7, mjesečna razina prihoda ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene mjesečne razine prihoda je 0,032, pozitivan predznak znači da što je viša razina mjesečnih prihoda veća je namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost broja vlasnika motocikla (0,161) ne podržava hipotezu 8, broj vlasništva motocikla ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene za razinu vlasništva motocikla je 0,180, pozitivan predznak znači što je veći broj motocikala u vlasništvu, veća je namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost učestalosti dijeljenja na društvenim medijima (0,013) podupire hipotezu 9, učestalost dijeljenja na društvenim medijima ima značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla jer je značajna vrijednost manja od 0,05. UTAMI ET AL. /ŽURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 76 Utami i sur. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Vrijednost procjene za dijeljenje učestalosti na društvenim medijima je 0,111, pozitivan znak znači da što je veća učestalost dijeljenja nekoga na društvenim mrežama, veće su šanse za usvajanje električne motocikl. Značajna vrijednost veličine internetske društvene mreže (0,765) ne podržava hipotezu 10, veličina dosega društvene mreže ne utječe značajno na namjeru usvajanja motocikla. Vrijednost procjene broja ljudi dosegnutih na društvenoj mreži je 0,016, pozitivan znak znači što je veća veličina društvenih mreža veća je namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost razine ekološke svijesti (0,022) podupire hipotezu 11, razina brige za okoliš ima značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene za razinu ekološke svijesti je 0,226, pozitivan predznak znači da što je viša razina brige za okoliš, to je veća namjera usvajanja električnog motocikla. Rezultati logističke regresijske analize za varijable FI1 do FI4 koje pripadaju financijskim čimbenicima pokazuju rezultate da nabavna cijena (FI1) i troškovi održavanja (FI4) imaju značajan utjecaj na namjeru električnih motocikala u Indoneziji. Značajna vrijednost nabavne cijene (0,00) podupire hipotezu 12, kupovna cijena ima značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla.Vrijednost procjene kupovne cijene je 0,348, pozitivan predznak znači da što je nekome primjerenija nabavna cijena električnog motocikla, to je veća namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost cijene baterije (0,355) ne podržava hipotezu 13, cijena baterije ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost troškova punjenja (0.109) ne podržava hipotezu 14, cijena punjenja nema značajniji utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene troškova punjenja je 0,136, pozitivan predznak znači da što je nekome prikladniji trošak punjenja električnog motocikla, to je veća namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost troškova održavanja (0,017) ne podržava hipotezu 15, troškovi održavanja imaju značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene troškova održavanja je 0,193, pozitivan predznak znači da što su nekome primjereniji troškovi održavanja električnih motocikala, veća je namjera usvajanja električnog motocikla. Rezultati logističke regresijske analize za varijable TE1 do TE5 koje pripadaju tehnološkim čimbenicima pokazuju rezultate da vrijeme punjenja baterije (TE3) ima značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnih motocikala u Indoneziji. Značajna vrijednost za kilometražu (0,107) ne podržava hipotezu 16, mogućnost kilometraže nema značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene za najveću kilometražu je 0,146, pozitivan predznak znači da što je nekome prikladnija maksimalna kilometraža električnog motocikla, veća je namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost za neovisnu promjenjivu snagu ili najveću brzinu (0,052) ne podržava hipotezu 17, najveća brzina ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost esimata za snagu ili najveću brzinu je 0,167, pozitivan znak znači da što je maksimalna brzina električnog motocikla prikladnija za osobu, veća je namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost vremena punjenja (0,004) podupire hipotezu 18, vrijeme punjenja ima značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Procijenjena vrijednost vremena punjenja je 0,240, pozitivan znak znači da što je nekome prikladnija maksimalna brzina električnog motocikla, to je veća namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost za sigurnost (0,962) ne podržava hipotezu 19, sigurnost ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene sigurnosti je -0,005, negativni predznak znači da što se netko osjeća sigurnije koristeći električni motocikl, manja je namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost trajanja baterije (0,424) ne podržava hipotezu 20, trajanje baterije nema značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene trajanja baterije je 0,068, pozitivan znak znači da što je životni vijek baterije električnog motocikla primjereniji, to je namjera usvajanja električnog motocikla veća. Rezultati logističke regresijske analize za varijable ML1 do ML7 koji pripadaju čimbenicima makrorazine pokazuju rezultate da samo dostupnost naplate na radnom mjestu (ML2), dostupnost naplate u prebivalištu (ML3) i politika popusta na naplatu troškova (ML7) koji imaju značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnih motocikala u Indoneziji. Značajna vrijednost dostupnosti punjenja na javnim mjestima (0,254) ne podržava hipotezu 21, dostupnost punjenja na javnim mjestima ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost dostupnosti punjenja na radnom mjestu (0,007) podupire hipotezu 22, dostupnost punjenja na radnom mjestu ima značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost dostupnosti punjenja kod kuće (0,009) podupire hipotezu 22, dostupnost punjenja kod kuće ima značajan učinak na namjeru usvajanja motocikla. Značajna vrijednost dostupnosti servisnih mjesta (0,181) ne podržava hipotezu 24, dostupnost servisnih mjesta nema značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost politike poticaja za kupnju (0,017) podupire hipotezu 25, politika poticaja za kupnju ima značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost godišnje politike popusta na poreze (0,672) ne podržava hipotezu 26, godišnja politika poticaja poreznih olakšica nema značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost politike popusta na troškove punjenja (0,00) podupire hipotezu 27, politika poticaja na popust na troškove naplate ima značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Prema rezultatu faktora makrorazine, usvajanje električnih motocikala može se ostvariti ako su potrošači spremni za pristup punionici na radnom mjestu, stanici za punjenje u rezidenciji i politici popusta na cijenu punjenja. Sveukupno, učestalost dijeljenja na društvenim medijima, razina svijesti o okolišu, otkupne cijene, troškovi održavanja, najveća brzina električnih motocikala, vrijeme punjenja baterija, dostupnost infrastrukture stanica za punjenje na poslu, dostupnost infrastrukture za punjenje zasnovane na kući, UTAMI ET AL. /ČASOPIS O OPTIMIZACIJI SUSTAVA U INDUSTRIJI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami i sur. 77 politike poticaja pri kupnji i politike poticaja na popust značajno utječu na namjeru usvajanja električnih vozila. Model jednadžbe i funkcija vjerojatnosti Jednadžba 3 je logička jednadžba za odabir odgovora „izrazito nespreman“ za usvajanje električnog motocikla.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Jednadžba 4 je logit jednadžba za odabir odgovora “nespremni” usvojiti električni motocikl.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Jednadžba 5 je logit jednadžba za odabir odgovora “sumnja” na usvajanje električnog motocikla.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Jednadžba 6 je logička jednadžba za opciju odgovora “voljni” usvojiti električni motocikl.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Funkcije vjerojatnosti namjere usvajanja električnih motocikala prikazane u jednadžbi 7 do jednadžbe 11. Jednadžba 7 je funkcija vjerojatnosti za odabir odgovora “ izrazito nespreman ”usvojiti električni motocikl. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Jednadžba 8 je funkcija vjerojatnosti za odabir odgovora "nespremni" usvojiti električni motocikl. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Jednadžba 9 je funkcija vjerojatnosti za odabir odgovora „sumnja“ na usvajanje električnog motocikla. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Jednadžba 10 je funkcija vjerojatnosti za odabir odgovora „voljni“ usvojiti električni motocikl. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Jednadžba 11 je funkcija vjerojatnosti za odabir odgovora „vrlo voljni“ usvojiti električni motocikl. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Vjerojatnost namjere usvajanja Jednačina redne logističke regresije tada primijenjene na uzorak odgovora ispitanika. Tablica 8 prikazuje karakteristike i odgovore uzorka. Dakle, vjerojatnost da se odgovori na svaki kriterij o ovisnoj varijabli izračunava se na temelju jednadžbe 7 - 11. Uzorak ispitanika koji ima odgovore kako je prikazano u tablici 7 ima vjerojatnost 0,0013 za izrazito nespremne za korištenje električnog motocikla, vjerojatnost 0,0114 za nespremnost na korištenje električnog motocikla, vjerojatnost 0,1788 za sumnju u korištenje električnog motocikla, vjerojatnost 0,563 za spremnost za korištenje električnog motocikla i vjerojatnost 0,2455 za izrazito spremnu upotrebu električnog motocikla. Također je izračunata vjerojatnost usvajanja električnog motocikla za 1.223 ispitanika, a prosječna vrijednost vjerojatnosti odgovora na izrazito nespremne za korištenje električnog motocikla bila je 0,0031, nespremnost na korištenje električnog motocikla bila je 0,0198, sumnja u korištenje električnog motocikla bila je 0,1482, voljni su koristiti električni motocikl iznosio je 0,3410, a snažno voljan koristiti električni motocikl bio je 0,4880. Ako se zbroje vjerojatnosti voljnih i silno voljnih, vjerojatnost da će Indonežani usvojiti električne motocikle doseže 82,90%. Preporuke za poslovanje i kreatore politike U ordinalnoj logističkoj regresijskoj analizi učestalost dijeljenja na društvenim medijima značajan je čimbenik koji utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. Važnost društvenih medija kao platforme za javnost za dobivanje informacija o električnim motociklima utjecat će na spremnost usvajanja električnih motocikala. Vlada i poduzetnici mogu pokušati iskoristiti ovaj resurs, na primjer, poduzetnici mogu promovirati bonuse ili zahvalnost potrošačima koji su kupili električne motocikle i dijeliti pozitivne stvari vezane uz električne motocikle na svojim društvenim medijima. Ovaj način mogao bi potaknuti druge da budu novi korisnici električnog motocikla. Vlada se može družiti ili predstaviti električne motocikle javnosti putem društvenih medija kako bi potaknula prebacivanje javnosti s konvencionalnog motocikla na električni motocikl. Ovo istraživanje dokazuje koliko je značajan utjecaj čimbenika makrorazine na usvajanje električnih motocikala u Indoneziji. U uobičajenoj logističkoj regresijskoj analizi, dostupnost infrastrukture punionica na radnom mjestu, dostupnost infrastrukture punionica kod kuće, politika poticaja za kupnju i popust na troškove punjenja značajno utječu na namjeru usvajanja električnog motocikla. UTAMI ET AL. /ŽURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 78 Utami i sur. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Tablica 7. Primjeri odgovora ispitanika Variabel Šifra odgovora Vrijednost Bračni status Oženjen X1b 2 Dob 31-45 X2 2 Spol Muški X3a 1 Posljednja obrazovna razina Master X4 4 Zanimanje Privatni zaposlenici X5c 3 Mjesečno razina potrošnje Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Mjesečna razina prihoda Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Broj vlasništva nad motociklom ≥ 2 X8 3 Učestalost dijeljenja na društvenim medijima Nekoliko puta mjesečno X9 4 Veličina internetske društvene mreže 100-500 ljudi X10 2 Svijest o okolišu 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Trošak baterije 3 X13 3 Trošak punjenja 3 X13 3 Troškovi održavanja 5 X14 5 Mogućnost prijeđene kilometraže 4 X15 4 Snaga 5 X16 5 Vrijeme punjenja 4 X17 4 Sigurnost 5 X18 5 Trajanje baterije 4 X19 4 Dostupnost stanice za punjenje na javnim mjestima 4 X20 4 Dostupnost stanice za punjenje na poslu 4 X21 4 Dostupnost punionice kod kuće 4 X22 4 Dostupnost servisnih mjesta 2 X23 2 Politika poticaja za kupnju 5 X24 5 Politika godišnjih poreznih popusta 5 X25 5 Politika popusta pri naplati 5 X26 5 Troškovi punjenja 5 X27 5 Troškovi održavanja 3 X13 3 Kilometraža mogućnosti 5 X14 5 Snaga 4 X15 4 Vrijeme punjenja 5 X16 5 Većina ispitanika smatra da dostupnost infrastrukture punionica kod kuće, na radnim mjestima i na javnim mjestima značajno utječe na usvajanje električnih motocikala. Vlada može organizirati postavljanje infrastrukture stanica za punjenje na javnim mjestima kako bi podržala usvajanje električnih motocikala. Vlada također može raditi zajedno s poslovnim sektorom kako bi to shvatila. U izgradnji pokazatelja na makro razini, ovo istraživanje predlaže nekoliko opcija politike poticaja. Prema istraživanju, najznačajnije politike poticaja su politike poticaja za kupnju i politike poticaja na popust pri naplati troškova koje vlada može razmotriti kao podršku usvajanju električnih motocikala u Indoneziji. Što se tiče financijskih čimbenika, nabavna cijena ima značajan utjecaj na namjeru kupnje električnog motocikla. To je razlog zašto poticaj za subvenciju za kupnju također značajno utječe na namjeru posvojenja. Jeftiniji troškovi održavanja električnih motocikala od konvencionalnih motocikala značajno utječu na namjeru usvajanja električnih motocikala. Stoga će dostupnost usluga koje zadovoljavaju potrebe potrošača dodatno potaknuti namjeru usvajanja električnih motocikala jer većina korisnika ne poznaje sastavne dijelove električnih motocikala pa im trebaju kvalificirani tehničari ako dođe do nekih oštećenja. Performanse električnih motocikala zadovoljile su potrebe potrošača kako bi zadovoljile njihovu svakodnevnu mobilnost. Maksimalna brzina električnog motocikla i vrijeme punjenja mogu zadovoljiti standarde koje potrošači žele. Međutim, bolje performanse motocikla kao što su povećana sigurnost, vijek trajanja baterije i daljnja kilometraža zasigurno će povećati namjeru usvajanja električnog motocikla. Osim povećanja ulaganja u tehnologiju, vlada i poduzeća također moraju poboljšati sustav ocjenjivanja sigurnosti i pouzdanosti električnih motocikala kako bi povećali povjerenje javnosti. Za tvrtke, promicanje kvalitete i performansi jedan je od najučinkovitijih načina za povećanje entuzijazma potrošača prema električnim motociklima. Potrošači koji su mlađi i imaju višu razinu obrazovanja mogu se ciljati kao rani usvojitelji da postanu utjecaji jer već imaju optimističniji stav i imaju široku mrežu. Segmentacija tržišta može se postići pokretanjem posebnih modela za ciljane potrošače. Osim toga, ispitanici s višom ekološkom sviješću vjerojatnije su htjeli usvojiti motocikle. UTAMI ET AL. /ČASOPIS O OPTIMIZACIJI SUSTAVA U INDUSTRIJI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami i sur. 79 ZAKLJUČCI Prelazak s konvencionalnih motocikala na električne motocikle može biti najbolje rješenje za prevladavanje problema visoke razine CO2 u Indoneziji. Indonezijska vlada je također shvatila i zakoračila postavljajući različite politike u vezi s električnim vozilima u Indoneziji. No, u stvarnosti je usvajanje električnih vozila u Indoneziji još uvijek u vrlo ranoj fazi, čak i daleko od ciljeva koje je postavila vlada. Okoliš ne podržava usvajanje električnih motocikala, jer nema detaljnijih propisa i nedostatak prateće infrastrukture što uzrokuje nisko usvajanje električnih vozila u Indoneziji. Ovo istraživanje je ispitalo 1.223 ispitanika iz 10 provincija koje su imale ukupno 80% ukupne distribucije prodaje motocikala u Indoneziji kako bi istražili značajne čimbenike koji utječu na namjere usvajanja električnih motocikala u Indoneziji i otkrili funkcije vjerojatnosti. Iako je većina ispitanika oduševljena električnim motociklima i želi imati električni motocikl u budućnosti, njihov interes za usvajanje električnog motocikla danas je relativno nizak. Ispitanici u ovom trenutku ne žele koristiti električne motocikle iz različitih razloga, poput nedostatka infrastrukture i pravila. Mnogi ispitanici imaju stav da čekaju i gledaju prema usvajanju električnih motocikala, s financijskim čimbenicima, tehnološkim čimbenicima i makrorazinama koje moraju slijediti zahtjeve potrošača. Ovo istraživanje dokazuje koliko je značajna učestalost dijeljenja na društvenim medijima, razina ekološke svijesti, otkupne cijene, troškovi održavanja, najveća brzina električnih motocikala, vrijeme punjenja baterija, dostupnost infrastrukture punionica na poslu, dostupnost infrastrukture za punjenje u kući, politike poticaja pri kupnji i politike poticaja pri sniženju troškova podržavaju usvajanje električnih motocikala u Indoneziji. Vlada mora podržati pružanje infrastrukture stanica za punjenje i poticajnu politiku za ubrzanje usvajanja električnih motocikala u Indoneziji. Proizvođači moraju uzeti u obzir tehnološke čimbenike, kao što su kilometraža i vijek trajanja baterije, kako bi podržali usvajanje električnih motocikala. Financijski čimbenici, poput otkupnih cijena i troškova baterije, moraju zabrinjavati poduzeća i vladu. Trebalo bi maksimalno iskoristiti društveno umrežavanje kako bi se zajednici predstavio električni motocikl. Zajednice u mladosti mogu se promovirati kao prvi usvojitelji jer imaju široku mrežu društvenih medija. Realizacija usvajanja električnih motocikala u Indoneziji zahtijeva infrastrukturnu spremnost i troškove koje potrošači mogu prihvatiti. Vlada je to uspjela provesti snažnim vladinim obvezama u nekoliko zemalja koje su uspjele zamijeniti konvencionalna vozila. Daljnja istraživanja usredotočit će se na pronalaženje odgovarajućih politika za ubrzanje usvajanja električnih motocikala u Indoneziji. LITERATURA [1] Indonezija. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949.-2018., 2019. [Online]. Dostupno: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Statistika domaće distribucije i izvoza, 2020. [Online]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Pristup: ožujak. 20. 2020.]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina i R. Siregar, „Električna vozila u Indoneziji: put prema održivom prijevozu“, Solidiance: Izvješće o tržištu, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto i M. Nizam, „Model komercijalizacije nove litij-ionske baterije nove tehnologije: studija slučaja za pametno električno vozilo“, Zbornik radova Zajedničke međunarodne konferencije o ruralnoj informacijsko-komunikacijskoj tehnologiji i tehnologiji električnih vozila 2013, rICT i ICEV -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini i V. Bosetti, „Going electric: Expert survey on the future of battery technology for electric vehicles. In Innovation under U neizvjesnost ", u Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz i MK Patel," O elektrifikaciji cestovnog prijevoza - pregled ekoloških, ekonomskih i društvenih performansi električnih dvotočkaša, ”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 i R. Zakaria, “Analiza lanca Markova za utvrđivanje predviđanja tržišnog udjela nove tehnologije: studija slučaja električnog pretvaračkog motocikla u Surakarti, Indonezija”, Zbornik radova AIP konferencije, vol. 2217 (1), str. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo i EA Kadir, “Indonezijski standard ferofosfata litij-ionskih baterijskih ćelija za djelovanje električnih vozila”, TELKOMNIKA Indonezijski časopis za elektrotehniku, sv. 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 i ABMulyono, „Dizajn okvira za standardizaciju i zahtjeve ispitivanja sustava za upravljanje baterijama za primjenu na električnim vozilima“, Zbornik radova - 4. Međunarodna konferencija o tehnologiji električnih vozila, str. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, „Pregled standardnog razvoja punjenja električnih vozila: Studijski primjer u Indoneziji“, Zbornik radova - 2018. 5. međunarodna konferencija o tehnologiji električnih vozila, sv. 8628367, str. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Online]. gaikindo.or.id. [Pristup: ožujak. 20. 2020.]. [13] S. Goldenberg, „Indonezija će smanjiti emisije ugljika za 29% do 2030. ″, Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /ŽURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 80 Utami i sur. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang i HA Bekhet, "Modeliranje namjera korištenja električnih vozila: Empirijska studija u 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 i BC Xie, “Koje su prepreke za široko rasprostranjeno usvajanje električnih vozila na baterije? Anketa o percepciji javnosti u Tianjinu, Kina, ”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 i A. Jones, “Analiza preuzimanja električnih vozila na baterije: istraživanje barijera među vozačima u Velikoj Britaniji,” 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 i C. Shao, „Istraživanje čimbenika koji utječu na preuzimanje električnih vozila u Pekingu, Kina: statističke i prostorne 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 u programu SPSS, AMOS i SMARTPLS (2. izdanje). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, “Usvajanje potrošača nasuprot odlukama o odbijanju u naizgled sličnim inovacijama usluga: Slučaj interneta i mobilnog bankarstva”, Journal of Business Research, vol. 69 (7), str. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur i R. Kemp, „Usvajanje PV -a u Nizozemskoj: statistička analiza faktora usvajanja“, Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 41, str. 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] Poslanik Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil i J. Emparanza, “Korištenje modela prihvaćanja izmijenjene tehnologije za procjenu usvajanja novog sustava nadgledanja od strane zdravstvenih djelatnika”, Telemedicina i e-zdravlje, sv. 18 (1), str. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer i P. Abrahamsson, „Istraživačka studija o glavnim tehničkim preprekama koje utječu na odluku o usvajanju cloud usluga“, 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 i W. Sutopo, „Analiza percepcije potrošača vozila s električnim automobilima u Indoneziji“, Zbornik radova AIP konferencije (Vol. 2217, br. 1, str. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo i M. Nizam, "Predložena komercijalizacija tehnologije poslovnih procesa: studija slučaja inkubacije tehnologije električnih automobila", Zbornik radova s ​​Međunarodne konferencije o elektrotehnici i računalstvu iz 2014., ICEECS, 7045257, pp. 254-259 (prikaz, stručni). https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at i TM Bakar, „Smjernice veličine uzorka za logističku regresiju iz opservacijskih studija s velikom populacijom: naglasak na točnosti statistike i parametara na temelju kliničkih podataka iz stvarnog života“, Malezijski časopis medicinske znanosti: MJMS, sv. 25 (4), str. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab i A. Jam'an, “Metodologi Penelitian Bisnis”, Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius i CC Lu, “Motori na dva kotača za održivu mobilnost: Pregled prihvaćanja potrošača električnih motocikala ”, 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 i N. Anzinger, „Namjere kupnje električnih vozila kineskih, ruskih i brazilskih građana: međunarodna komparativna studija“, Journal of čistiju proizvodnju, vol. 205, str. 188- 200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat i B. Van Wee, „Utjecaj financijskih poticaja i drugih društveno-ekonomskih čimbenika na usvajanje električnih vozila“, Energetska politika, vol. 68, str. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane i JD Graham, „Percepcija i stvarnost: javno znanje o priključnim električnim vozilima u 21 američkom gradu“, Energy Policy, vol. 63, str. 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony i B. Caulfield, “Kako bi se trebale klasificirati prepreke alternativnim gorivima i vozilima te ocijeniti potencijalne politike za promicanje inovativnih tehnologija?”, Journal of Cleaner Production, vol. 35, str. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue i S. Long, „Prepreke za široko rasprostranjeno usvajanje električnih vozila: analiza stavova i percepcija potrošača“, 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 i YM Wei, „Utjecaj vladine politike na sklonost prema NEV -ovima: dokazi iz Kine“, Energetska politika, vol. 61, str. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool i RF Hirsh, “Osim baterija: ispitivanje prednosti i prepreka za plug-in hibridna električna vozila (PHEV) i prijelaz vozila na mrežu (V2G)”, Energetska politika, vol. 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 i J. Stannard, „Glavni potrošači koji voze plug-in baterijsko-električne i plug-in hibridne električne automobile: kvalitativna analiza odgovora i ocjena ”, Transp. Res. Dio A: Politička praksa, sv. 46, str. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi i SL Mabit, „Glavni potrošači koji voze plug-in baterijsko-električne i plug-in hibridne električne automobile: kvalitativna analiza odgovora i ocjena“, Transp. Res. Dio D: Transp. Environ., Sv. 25, str. 24–32, 2013. [Online]. Dostupno: ScienceDirect. [37] ND Caperello i KS Kurani, "Priče kućanstava o njihovim susretima s hibridnim električnim vozilom s dodacima", Okoliš. Ponašanje, sv. 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 i CE Warrender, „Priče kućanstava o njihovim susretima s hibridnim električnim vozilom s dodatkom“, Analiza ankete potrošača o UTAMI ET AL. /ČASOPIS O OPTIMIZACIJI SUSTAVA U INDUSTRIJI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami i sur. 81 plug-in hibridna električna vozila. Transp. Res. Dio A: Politička praksa, sv. 64, str. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer i S. Lemeshow, „Primijenjena logistička regresija. Drugo izdanje ”, New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENKLATURA j ovisne kategorije varijabli (j = 1, 2, 3, 4, 5) k neovisnih kategorija varijabli (k = 1, 2, 3,…, m) i kvalitativne neovisne kategorije varijabli n redoslijed ispitanika β0j presresti svaki odgovor ovisnih varijabla Xk kvantitativna neovisna varijabla Xik kvalitativna neovisna varijabla Y ovisna varijabla Pj (Xn) mogućnost za svaku kategoriju neovisne varijable za svakog ispitanika BIOGRAFIJA AUTORA Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami je studentica preddiplomskog studija Odjela za industrijsko inženjerstvo Sveučilišta Sebelas Maret. Pripada Laboratoriji za logistiku i poslovni sustav. Njezini su znanstveni interesi logistika i upravljanje lancem opskrbe te istraživanje tržišta. Svoju prvu publikaciju o analizi percepcije potrošača električnih automobila u Indoneziji objavila je 2019. Yuniaristanto Yuniaristanto je predavač i istraživač na Odjelu za industrijsko inženjerstvo, Universitas Sebelas Maret. Njegovi istraživački interesi su lanac opskrbe, simulacijsko modeliranje, mjerenje performansi i komercijalizacija tehnologije. Ima publikacije koje je indeksirao Scopus, 41 članak s 4 H indeksa. Njegov e -mail je yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, ima inženjersku stručnu spremu (Ir) na Studijskom programu strukovnog inženjera - Universitas Sebelas Maret (UNS) 2019. godine. Doktorirao je iz područja industrijskog inženjerstva i menadžmenta na Institutu Tehnologi Bandung (ITB) na 2011., magistar znanosti iz menadžmenta na Universitas Indoneziji 2004. godine i diplomirani inženjer industrijskog inženjerstva na ITB -u 1999. Njegovi istraživački interesi su lanac opskrbe, inženjerska ekonomija i analiza troškova te komercijalizacija tehnologije. Dobio je više od 30 stipendija za istraživanje. Ima publikacije koje je indeksirao Scopus, 117 članaka sa 7 H-indeksa. Njegov e -mail je wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Rezultati logističke regresijske analize za varijable TE1 do TE5 koje pripadaju tehnološkim čimbenicima pokazuju rezultate da vrijeme punjenja baterije (TE3) ima značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnih motocikala u Indoneziji. Značajna vrijednost za kilometražu (0,107) ne podržava hipotezu 16, mogućnost kilometraže nema značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene za najveću kilometražu je 0,146, pozitivan predznak znači da što je nekome prikladnija maksimalna kilometraža električnog motocikla, veća je namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost za neovisnu promjenjivu snagu ili najveću brzinu (0,052) ne podržava hipotezu 17, najveća brzina ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost esimata za snagu ili najveću brzinu je 0,167, pozitivan znak znači da što je maksimalna brzina električnog motocikla prikladnija za osobu, veća je namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost vremena punjenja (0,004) podupire hipotezu 18, vrijeme punjenja ima značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Procijenjena vrijednost vremena punjenja je 0,240, pozitivan znak znači da što je nekome prikladnija maksimalna brzina električnog motocikla, to je veća namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost za sigurnost (0,962) ne podržava hipotezu 19, sigurnost ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene sigurnosti je -0,005, negativni predznak znači da što se netko osjeća sigurnije koristeći električni motocikl, manja je namjera usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost trajanja baterije (0,424) ne podržava hipotezu 20, trajanje baterije nema značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Vrijednost procjene trajanja baterije je 0,068, pozitivan znak znači da što je životni vijek baterije električnog motocikla primjereniji, to je namjera usvajanja električnog motocikla veća. Rezultati logističke regresijske analize za varijable ML1 do ML7 koji pripadaju čimbenicima makrorazine pokazuju rezultate da samo dostupnost naplate na radnom mjestu (ML2), dostupnost naplate u prebivalištu (ML3) i politika popusta na naplatu troškova (ML7) koji imaju značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnih motocikala u Indoneziji. Značajna vrijednost dostupnosti punjenja na javnim mjestima (0,254) ne podržava hipotezu 21, dostupnost punjenja na javnim mjestima ne utječe značajno na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost dostupnosti punjenja na radnom mjestu (0,007) podupire hipotezu 22, dostupnost punjenja na radnom mjestu ima značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost dostupnosti punjenja kod kuće (0,009) podupire hipotezu 22, dostupnost punjenja kod kuće ima značajan učinak na namjeru usvajanja motocikla. Značajna vrijednost dostupnosti servisnih mjesta (0,181) ne podržava hipotezu 24, dostupnost servisnih mjesta nema značajan utjecaj na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost politike poticaja za kupnju (0,017) podupire hipotezu 25, politika poticaja za kupnju ima značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost godišnje politike popusta na poreze (0,672) ne podržava hipotezu 26, godišnja politika poticaja poreznih olakšica nema značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Značajna vrijednost politike popusta na troškove punjenja (0,00) podupire hipotezu 27, politika poticaja na popust na troškove naplate ima značajan učinak na namjeru usvajanja električnog motocikla. Prema rezultatu faktora makrorazine, usvajanje električnih motocikala može se ostvariti ako su potrošači spremni za pristup punionici na radnom mjestu, stanici za punjenje u rezidenciji i politici popusta na cijenu punjenja. Sveukupno, učestalost dijeljenja na društvenim medijima, razina svijesti o okolišu, otkupne cijene, troškovi održavanja, najveća brzina električnih motocikala, vrijeme punjenja baterija, dostupnost infrastrukture stanica za punjenje na poslu, dostupnost infrastrukture za punjenje zasnovane na kući, UTAMI ET AL. /ČASOPIS O OPTIMIZACIJI SUSTAVA U INDUSTRIJI - VOL. 19 NE. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami i sur. 77 politike poticaja pri kupnji i politike poticaja na popust značajno utječu na namjeru usvajanja električnih vozila. Model jednadžbe i funkcija vjerojatnosti Jednadžba 3 je logička jednadžba za odabir odgovora „izrazito nespreman“ za usvajanje električnog motocikla.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Jednadžba 4 je logit jednadžba za odabir odgovora “nespremni” usvojiti električni motocikl.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Jednadžba 5 je logit jednadžba za odabir odgovora “sumnja” na usvajanje električnog motocikla.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Jednadžba 6 je logička jednadžba za opciju odgovora “voljni” usvojiti električni motocikl.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Funkcije vjerojatnosti namjere usvajanja električnih motocikala prikazane u jednadžbi 7 do jednadžbe 11. Jednadžba 7 je funkcija vjerojatnosti za odabir odgovora “ izrazito nespreman ”usvojiti električni motocikl. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Jednadžba 8 je funkcija vjerojatnosti za odabir odgovora "nespremni" usvojiti električni motocikl. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Jednadžba 9 je funkcija vjerojatnosti za odabir odgovora „sumnja“ na usvajanje električnog motocikla. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Jednadžba 10 je funkcija vjerojatnosti za odabir odgovora „voljni“ usvojiti električni motocikl. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Jednadžba 11 je funkcija vjerojatnosti za odabir odgovora „vrlo voljni“ usvojiti električni motocikl. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Vjerojatnost namjere usvajanja Jednačina redne logističke regresije tada primijenjene na uzorak odgovora ispitanika. Tablica 8 prikazuje karakteristike i odgovore uzorka. Dakle, vjerojatnost da se odgovori na svaki kriterij o ovisnoj varijabli izračunava se na temelju jednadžbe 7 - 11. Uzorak ispitanika koji ima odgovore kako je prikazano u tablici 7 ima vjerojatnost 0,0013 za izrazito nespremne za korištenje električnog motocikla, vjerojatnost 0,0114 za nespremnost na korištenje električnog motocikla, vjerojatnost 0,1788 za sumnju u korištenje električnog motocikla, vjerojatnost 0,563 za spremnost za korištenje električnog motocikla i vjerojatnost 0,2455 za izrazito spremnu upotrebu električnog motocikla. Također je izračunata vjerojatnost usvajanja električnog motocikla za 1.223 ispitanika, a prosječna vrijednost vjerojatnosti odgovora na izrazito nespremne za korištenje električnog motocikla bila je 0,0031, nespremnost na korištenje električnog motocikla bila je 0,0198, sumnja u korištenje električnog motocikla bila je 0,1482, voljni su koristiti električni motocikl iznosio je 0,3410, a snažno voljan koristiti električni motocikl bio je 0,4880. Ako se zbroje vjerojatnosti voljnih i silno voljnih, vjerojatnost da će Indonežani usvojiti električne motocikle doseže 82,90%. Preporuke za poslovanje i kreatore politike U ordinalnoj logističkoj regresijskoj analizi učestalost dijeljenja na društvenim medijima značajan je čimbenik koji utječe na namjeru usvajanja električnog motocikla. Važnost društvenih medija kao platforme za javnost za d