Indonesiako gobernuak 2025ean bi gurpileko ibilgailu elektrikoen 2,1 milioi unitate eta lau gurpileko ibilgailu elektrikoen 2.200 unitate hartzea zuen helburu 2025ean Indonesiako Errepublikako Presidentzia Araudiaren 22. zenbakiaren bidez, 2017an, Energia Plan Nazionalari buruz. 2019an, Indonesiako Gobernuak 55. Presidentzia Araudia eman zuen 2019an Errepideko Garraiorako Bateria Ibilgailu Elektrikoaren Programa Azeleratzeari buruz. 2018an, bi gurpileko ibilgailu elektrikoak hartzea gobernuak 2025. urterako zuen helburuaren% 0,14ra iritsi zen. Hori dela eta, Motor Elektrikoen (EM) teknologia onartzeak faktore asko ere arrakastatsutzat jo behar ditu. Ikerketa honek portaerarik gabeko ibilgailu elektrikoak hartzeko asmo eredua garatzen du. Faktoreen artean, soziodemografia, finantza, teknologia eta makromaila daude. Linean egindako inkestan 1.223 inkestatuk hartu dute parte. Erregresio logistikoa EM-n Indonesian hartzeko asmoaren funtzioa eta probabilitate balioa lortzeko erabiltzen da. Sare sozialetan partekatzeko maiztasuna, ingurumenarekiko kontzientziazio maila, erosketa prezioak, mantentze kostuak, abiadura maximoa, bateria kargatzeko denbora, lanean kargatzeko estazioaren azpiegituraren erabilgarritasuna, etxeko energia oinarritzat hartuta - kargatzeko azpiegitura, erosteko pizgarri politikak eta kargatzeko kostuen beherapena pizgarri politikek nabarmen eragiten dute ibilgailu elektrikoak hartzeko asmoan. Indonesiarrek motor elektrikoak hartzeko aukera% 82,90era iristen dela ere erakusten du. Indonesiako motozikleta elektrikoak hartzea gauzatzeko azpiegiturak prest egotea eta kontsumitzaileek onar ditzaketen kostuak behar dira. Azkenean, ikerketa horren emaitzek zenbait proposamen ematen dizkiete gobernuari eta enpresei Indonesian motozikleta elektrikoen adopzioa azkartzeko.

SARRERA

Indonesiako sektore ekonomikoak (garraioak, elektrizitatea sortzea eta etxeak) gehienetan erregai fosilak erabiltzen ditu. Erregai fosilekiko mendekotasun handiaren eragin negatiboetako batzuk erregaien diru-laguntzetarako zuzkidura handitzea, iraunkortasun energetikoaren arazoak eta CO2 isuri maila altuak dira. Garraioa sektore nagusia da, airean CO2 maila altua eragiten duena erregai fosilen ibilgailuen erabilera ugari dela eta. Ikerketa hau motozikletetan oinarritzen da, Indonesiak, garapen bidean dagoen herrialde gisa, autoak baino motozikleta gehiago dituelako. Indonesiako motozikleta kopurua 120.101.047 unitate iritsi zen 2018an [1] eta motoen salmenta 6.487.460 unitate iritsi zen 2019an [2]. Garraioaren sektorea energia iturri alternatiboetara aldatzeak CO2 maila altua murriztu dezake. Arazo honen irtenbide erreala da Indonesian ibilgailu elektrikoak barneratuz logistika berdea ezartzea, hala nola ibilgailu elektriko hibridoak, plug-in ibilgailu elektriko hibridoak eta bateria ibilgailu elektrikoak [3]. Ibilgailu elektrikoen teknologiaren berrikuntzak eta baterien teknologiaren berrikuntzak ingurumena errespetatzen dutenak, energetikoki eraginkorrak eta operazio eta mantentze kostu txikiagoak dituzten garraio irtenbideak eman ditzakete [4]. Ibilgailu elektrikoak asko eztabaidatzen dituzte munduko herrialdeek. Ibilgailu elektrikoen negozio globalean, bi gurpileko motozikleta elektrikoen salmenten hazkunde nabarmena izan zen, 2016tik 2017ra% 58 edo 1,2 milioi unitate inguru izatera iritsi baitzen. motozikleten teknologia, noizbait motozikleta elektrikoek erregai fosilekin hornitutako ibilgailuak ordezkatzea espero zuten. Ikerketaren helburua Motor Elektrikoa (EM) da, hau da, Motor Elektrikoen Diseinu Berria (NDEM) eta Motozikleta Elektriko Bihurtua (CEM). Lehenengo mota, Motozikleta Elektrikoaren Diseinu Berria (NDEM), konpainiak bere eragiketetarako teknologia elektrikoa erabiltzen duen ibilgailua da. Munduko zenbait herrialdek, hala nola Australia, Alemania, Ingalaterra, Frantzia, Japonia, Taiwan, Hego Korea eta Txina, dagoeneko erabiltzen zituzten motozikleta elektrikoak erregai fosileko motozikleta ibilgailuen ordezko produktu gisa [5]. Motor elektrikoen marka bat Zero Motorcycle da, kirol motozikleta elektrikoak fabrikatzen dituena [6]. PT. Gesits Technologies Indok bi gurpileko motor elektrikoak ere ekoiztu ditu Gesits markarekin. Bigarren mota CEM da. Bihurguneko motozikleta elektrikoa olioz erabilitako motozikleta bat da, non motorrak eta motorraren zatiek Litio Ferro Fosfato (LFP) bateria-kitek ordezkatzen duten energia-iturri gisa. Herrialde askok motozikleta elektrikoa ekoizten duten arren, inork ez du ibilgailua sortu bihurketa teknikak erabiliz. Erabiltzaileek jada erabiltzen ez duten bi gurpileko motozikleta batean bihur daiteke bihurketa. Universitas Sebelas Maret aitzindaria da CEM fabrikatzen eta teknikoki frogatzen du Litio-Ion bateriek ohiko motozikletan erregai fosilen energia iturriak ordezkatu ditzaketela. CEMek LFP teknologia erabiltzen du, bateria hau ez da lehertzen zirkuitulaburra gertatzen denean. Gainera, LFP bateriak 3000 bizitza ziklo arteko bizitza luzea eta egungo EM bateria komertzialek baino luzeagoa du (esate baterako, litio-ioizko bateria eta LiPo bateria). CEMek 55 km / karga egin ditzake eta gehienez 70 km / orduko abiadura izan dezake [7]. Jodinesa, et al. [8] Surakartako (Indonesia) motozikleta elektriko bihurgarrien merkatu kuota aztertu zuen eta ondorioz, Surakartako jendeak CEM-i erantzun positiboa eman zion. Goiko azalpenetik ikus daiteke motozikleta elektrikoentzako aukera izugarria dela. Ibilgailu elektrikoekin eta bateriekin lotutako estandarrei buruzko hainbat ikerketa garatu dira, hala nola Sutopo et al-ek Lithium Ion bateria estandarra. [9], Rahmawatie et al-ek bateria kudeatzeko sistema estandarra. [10], eta ibilgailu elektrikoak kargatzeko estandarrak Sutopo et al. [11]. Indonesian Indonesiako ibilgailu elektrikoen abiadura motelak bultzatu du gobernuak automobilgintzaren industria garatzeko hainbat politika kaleratzea eta 2025ean 2,1 milioi motozikleta elektriko eta 2.200 auto elektriko unitate hartzea 2025. urtean aurreikusi zuen. Gainera, gobernuak Era berean, Indonesiako 2.200 auto elektriko edo hibrido ekoitzi ahal izan zituen Indonesiako Errepublikako 2017. urteko Lehendakaritzako Erregelamenduak, 2017an, Energiaren Plan Orokorrari buruzko 22. zenbakian. Araudi hau hainbat herrialdek aplikatu dute, hala nola Frantziak, Ingalaterrak, Norvegiak eta Indian. Energia eta Baliabide Mineralen Ministerioak 2040. urtetik aurrera Barne Errekuntza Motorreko Ibilgailuen (ICEV) salmentak debekatuta daudela eta herritarrei elektrizitateko ibilgailuak erabiltzeko eskatzen diela ezarri dute. 2019an Indonesiako Gobernuak 2019ko 55. Lehendakaritza Araudia eman zuen Errepideko Garraiorako Baterian Oinarritutako Motor Elektrikoen Ibilgailuen Programa Azeleratzeari buruz. Ahalegin hori bi arazo gainditzeko urratsa da, hau da, fuelolioaren erreserbak agortzea eta airearen kutsadura. Airearen kutsadurari dagokionez, Indonesiak 2030erako karbono dioxidoaren isurketen% 29 murrizteko konpromisoa hartu zuen 2015ean Pariseko Klima Aldaketaren Konferentziaren ondorioz. 2018an, bi gurpileko ibilgailu elektrikoen sarrera gobernuaren helburuaren% 0,14ra iritsi zen. 2025ean, lau gurpileko elektrizitatea% 45etik gora iritsi zen bitartean. 2017ko abenduan, gutxienez 1.300 karga elektriko publiko baino gehiago zeuden nazio osoan eskuragarri 24 hiritan,% 71 (924 betegune) DKI Jakartan kokatuta [13]. Herrialde askok ibilgailu elektrikoen adopzioari buruzko ikerketak egin dituzte, baina Indonesian, eskala nazionaleko ikerketak ez dira aurretik egin. Zenbait herrialdetan ikerketa mota ugari egin dira teknologia berriak hartzeari buruzko ikerketak egin dituztenak, hainbat metodo erabiliz, hala nola, erregresio lineal anizkoitza, ibilgailu elektrikoaren erabilera asmoa jakiteko Malasian [14], Egiturazko Ekuazioen Modelizazioa (SEM) adopzioa ezagutzeko bateria ibilgailu elektrikoen oztopoak Tianjinen, Txinan [15], faktore esplorazioen azterketa eta aldagai anitzeko erregresio eredua Erresuma Batuko ibilgailu elektrikoen gidarien artean dauden oztopoak ezagutzeko [16], eta erregresio logistikoa ibilgailu elektrikoak hartzea eragiten duten faktoreak ezagutzeko. Beijing, Txina [17]. Ikerketa honen xedeak Indonesian motor elektrikoak hartzeko eredu bat garatzea dira, Indonesian motor elektrikoak hartzearen asmoetan eragina duten faktoreak aurkitzea eta Indonesian motor elektrikoak hartzeko funtzio aukerak zehaztea. Faktoreen modelizazioa garrantzitsua da Indonesian motozikleta elektrikoak hartzeko asmoan eragina duten faktoreak ezagutzeko. Eragin duten faktore horiek erreferentzia gisa erabil daitezke motozikleta elektrikoen adopzioa azkartzeko politika egokiak formulatzeko. Faktore esanguratsu hauek Indonesiako motozikleta elektrikoen erabiltzaile potentzialek nahi dituzten baldintza ezin hobeen irudia dira. Ibilgailu elektrikoen inguruko politiken formulazioarekin zerikusia duten Indonesiako zenbait ministerio Industria Ministerioa da, ibilgailu elektrikoen fabrikatzaileekin zuzenean tratatzen duten isurketen araberako ibilgailuen gaineko zergen arauak lantzen dituena. asfaltatu autobidean, hala nola baterien probak eta abar, eta baita Energia eta Baliabide Mineralen Ministerioak ere, ibilgailu elektrikoak kargatzeko estazioaren tarifak ibilgailu elektrikoak kargatzeko negozioen azpiegituretan zehazteko ardura duena. Ibilgailu elektrikoen berrikuntzak hornidura-katean negozio-entitate berriak sortzea ere sustatzen du, besteak beste, teknoprenatzaileak eta garraio, hornitzaile, fabrikatzaile eta ibilgailu elektrikoen produktuak / zerbitzuak eta horien deribatuak banatzen dituzten merkatuak [24]. Motozikleta elektrikoen ekintzaileek teknologia eta marketina ere garatu dezakete faktore esanguratsu horiek kontuan hartuz, Indonesian ohiko motozikleta ordez motor elektrikoak gauzatzen laguntzeko. SPSS 25 softwarea erabiliz Indonesian motozikleta elektrikoak hartzeko asmoaren funtzioa eta probabilitate balioa lortzeko erabiltzen den erregresio logistiko ordinala. Erregresio logistikoa edo erregresio logitikoa eredu iragarleak egiteko ikuspegia da. Erregresio logistikoa gertaeraren bat gertatzeko probabilitatea iragartzeko erabilitako estatistiketan logit kurba funtzio logistikoan datuak bat etorriz. Metodo hau erregresio binomialerako eredu lineal orokorra da [18]. Erregresio logistikoa interneten eta banku mugikorraren onarpena onartzeko aurreikusteko [19], Holandako teknologia fotovoltaikoaren onarpena onartzeko aurreikusi da [20], telemonitorizazio sistemaren osasunerako onarpena aurreikusteko [21] eta aurkitzeko hodeiko zerbitzuak hartzeko erabakian eragina duten oztopo teknikoak [22]. Utami et al. [23] Aurretik Surakartan ibilgailu elektrikoekiko kontsumitzaileen pertzepzioari buruzko ikerketak egin zituztenek, erosketa prezioak, modeloak, ibilgailuen errendimendua eta azpiegituretarako prestasuna ibilgailu elektrikoak hartzen zituzten pertsonentzako oztopo handienak zirela aurkitu zuten. METODOA Ikerketa honetan bildutako datuak lineako inkesten bidez lortutako lehen datuak dira, Indonesian motor elektrikoak hartzeko asmoan eragina duten aukerak eta faktoreak ezagutzeko. Galdeketa eta inkesta Linean egindako inkesta Indonesiako zortzi probintzietako 1.223 inkestatuei banatu zitzaien, Indonesian motor elektrikoak hartzeko asmoan eragina duten faktoreak aztertzeko. Aukeratutako probintzia hauek Indonesian [2] motozikleta salmenten% 80 baino gehiago zuten: Mendebaldeko Java, Ekialdeko Java, Jakarta, Erdiko Java, Ipar Sumatra, Mendebaldeko Sumatra, Yogyakarta, Hego Sulawesi, Hego Sumatra eta Bali. Aztertutako faktoreak 1. taulan agertzen dira. Motozikleta elektrikoei buruzko ezagutza orokorrak galdetegiaren hasieran eman ziren gaizki ulertuak ekiditeko bideoa erabiliz. Galdetegia bost ataletan banatu zen: proiekzio atala, atal soziodemografikoa, finantza atala, atal teknologikoa eta makro mailako atala. Galdetegia 1 eta 5 arteko Likert eskalan aurkeztu zen, non 1 ados ez daudenentzat, 2 ados ez egoteko, 3 zalantzarako, 4 ados egoteko eta 5 ados egoteko. Laginaren tamaina minimoaren zehaztapena [25] aipatzen da, eta adierazi zuen erregresio logistikoa duten populazio tamaina handiko behaketa azterketek 500 lagin tamaina minimoa behar dutela parametroak adierazten dituzten estatistikak lortzeko. Ikerketa honetan klusterren laginketa edo proportzioekin egindako laginketa erabiltzen da Indonesiako motozikleta erabiltzaileen populazioa oso handia delako. Gainera, laginketa xedea laginak zehazteko irizpide jakin batzuetan oinarrituta erabiltzen da [26]. Lineako inkestak Facebook Ads bidez egiten dira. Aukeratutako inkestatuak ≥ 17 urte bitarteko pertsonak dira, SIM C dutenak, motozikleta bat ordezkatu edo erosteko erabakiak hartzen dituztenetakoak eta 1. taulako probintzietako batean bizi direnak. Esparru teorikoa She et al. [15] eta Habich-Sobiegalla et al. [28] esparruak erabili zituzten kontsumitzaileek ibilgailu elektrikoa hartzea gidatzen edo eragozten duten faktoreak sailkatzeko sistematikoki. Esparru horiek moldatu ditugu motozikleta elektrikoak kontsumitzaileak hartzeari buruzko motozikleta elektrikoen literaturaren azterketan oinarrituta. 1. taulan ikusi dugu. Taula 1. Faktoreen eta atributuen azalpena eta erreferentzia Faktorearen kodea Atrtibute Ref. SD1 Egoera zibila [27], [28] SD2 Adina SD3 Generoa SD4 Azken hezkuntza SD5 Lanbidea Soziodemografikoa SD6 Hileko kontsumo maila SD7 Hileko errenta maila SD8 Motozikleta jabetza kopurua SD9 Sare sozialetan partekatzeko maiztasuna SD10 Lineako sare sozialaren tamaina SD11 Ingurumenaren kontzientzia Finantza FI1 Erosketa prezioa [29] FI2 Bateriaren kostua [30] FI3 Kargaren kostua [31] FI4 Mantentze kostuak [32] TE1 Kilometrajearen gaitasuna [33] TE2 Potentzia [33] TE3 Kargatzeko denbora [33] TE4 Segurtasuna [34] TE5 Bateriaren iraupena [35] Makro-maila ML1 Karga geltokiaren erabilgarritasuna leku publikoetan [36] ML2 Karga geltokiaren erabilgarritasuna lanean [15] ML3 Karga geltokiaren erabilgarritasuna etxean [37] ML4 Zerbitzuen plazen erabilgarritasuna [38] ML5 Erosketa pizgarrien politika [15] ML6 Urteko zerga deskontuen politika [15] ML7 Kargaren kostuen deskontu politika [15] Adopzio asmoa IP Erabilera asmoa [15] Faktore soziodemografikoa Faktore soziodemografikoa pertsona batek erabakiak hartzerakoan duen portaeran eragina duten faktore pertsonalak dira. Eccarius et al. [28] adopzio ereduan adierazi zuten adina, generoa, egoera zibila, hezkuntza, diru sarrerak, lanbidea eta ibilgailuen jabetza ibilgailu elektrikoaren adopzioan eragina duten faktore garrantzitsuak direla. HabichSoebigalla et al-ek sare sozialen faktoreak nabarmentzen dituzte, hala nola motozikleta jabetza kopurua, sare sozialetan partekatzeko maiztasuna eta lineako sare sozialaren tamaina, ibilgailu elektrikoak hartzeko faktore eragileak [28]. Eccarius et al. [27] eta HabichSobiegalla et al. [28] Ingurumenarekiko kontzientzia ere faktore soziodemografikoei dagokie. Finantza faktorea Erosketa prezioa motozikleta elektrikoaren jatorrizko prezioa da, erosketa dirulaguntzarik gabe. Sierzchula et al. [29] esan zuen bateria ahalmen handienak eragindako ibilgailu elektrikoaren erosketa prezio altua dela. Bateriaren kostua bateria zaharra agortzean bateria ordezkatzearen kostua da. Krause et al. Bateriaren kostua norbaitek ibilgailu elektrikoa hartzeko finantza-oztopoa dela ikertu du [30]. Kargaren kostua motozikleta elektrikoa elikatzeko elektrizitatearen kostua da gasolinaren kostuarekin alderatuta [31]. Mantentze-kostuak motozikleta elektrikoen ohiko mantentze-kostuak dira, eta ez konponketak, ibilgailu elektrikoaren adopzioan eragina izan duten istripuengatik [32]. Faktore Teknologikoa Kilometrajearen gaitasuna motozikleta elektrikoaren bateria guztiz kargatu ondoren dagoen distantziarik urrunena da. Zhang et al. [33] esan zuen ibilgailuaren errendimendua kontsumitzaileek ibilgailu elektrikoari buruzko ebaluazioa dela, kilometrajearen ahalmena, potentzia, karga denbora, segurtasuna eta bateriaren iraupena barne. Potentzia motozikleta elektrikoaren gehieneko abiadura da. Kargatzeko denbora motozikleta elektrikoa guztiz kargatzeko denbora da. Soinuarekin (dB) motozikleta elektrikoan ibiltzean segurtasuna sentitzea da Sovacool et al-ek azpimarratzen dituzten faktoreak. [34] ibilgailu elektrikoan kontsumitzailearen pertzepzioan eragina duten faktoreak izatea. Graham-Rowe et al. [35] esan zuen bateriaren iraupena hondatuta dagoela. Makro mailako faktorea kargatzeko geltokiaren erabilgarritasunaren azpiegitura ezin da saihestu motozikleta elektrikoaren adoptatzaileentzat. Leku publikoetan kargatzeko erabilgarritasuna garrantzitsua dela deritzo ibilgailu elektrikoen adopzioan laguntzeko [36]. Kargaren erabilgarritasuna lanean [15] eta etxean kargatzeko erabilgarritasuna [37] ere kontsumitzaileek behar dute beren ibilgailuaren bateria betetzeko. Krupa et al. [38] esan zuen ohiko mantentze-lanetarako eta kaltetarako zerbitzu-lekuak eskuratzeak ibilgailu elektrikoaren adopzioa eragiten duela. She et al. [15] Tianjin-eko kontsumitzaileek oso nahi dituzten pizgarri publikoak iradoki zituen, hala nola, motozikleta elektrikoak erosteko diru-laguntzak ematea, motozikleta elektrikoen urteko zerga deskontua eta kostuak deskontatzeko politika kargatzea kontsumitzaileek motozikleta elektrikoa leku publikoetan kargatu behar dutenean [15]. Erregresio logistiko ordinala Erregresio logistiko ordinala mendeko aldagai baten aldagai independente batekin edo gehiagorekin erlazioa deskribatzen duen metodo estatistikoetako bat da, non menpeko aldagaia 2 kategoria baino gehiago den eta neurketa eskala maila edo ordinala den [39]. 1. ekuazioa erregresio logistiko ordinalaren eredua da eta 2. ekuazioak g (x) funtzioa logit ekuazio gisa erakusten du. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) EMAITZAK ETA EZTABAIDA Galdetegia linean banatu zen 2020ko martxoan - apirilean, ordaindutako Facebook iragarkien bidez iragazkiaren eremua ezarrita: Mendebaldeko Java, Ekialdeko Java, Jakarta, Java Erdialdea, Ipar Sumatra, Mendebaldeko Sumatra, Yogyakarta, Hego Sulawesi, Hego Sumatra eta Bali 21.628 erabiltzaile izatera iritsiz. Sarrerako erantzun guztiak 1.443 erantzun izan dira, baina 1.223 erantzun bakarrik izan dira datu prozesatzeko eskubidea. 2. taulan inkestatuen demografia erakusten da. Estatistika deskribatzaileak 3. taulan aldagai kuantitatiboen estatistika deskribatzaileak erakusten dira. Kobratzeko kostuen deskontuak, zergen urteko deskontuak eta erosketa prezioaren diru laguntzek batez besteko handiagoa dute beste faktore batzuen artean. Horrek erakusten du inkestatu gehienek gobernuak emandako politika intentsiboak motozikleta elektrikoak hartzera bultzatu ahal izan dituen politika badela. Finantza faktoreei dagokienez, erosketa prezioak eta bateriaren kostuak batez besteko txikiagoa dute beste faktore batzuen artean. Horrek erakusten du motozikleta elektrikoaren erosketa-prezioa eta bateriaren kostua ez direla egokiak inkestatu gehienen aurrekontuarekin. Inkestatu gehienek motozikleta elektrikoaren prezioa garestiegia zela uste zuten ohiko moto baten prezioarekin alderatuta. Hiru urtean behin 5.000.000 IDR izatera iristen den bateriaren ordezko kostua garestiegia da inkestatu gehienentzat, beraz, erosketa-prezioa eta bateriaren kostua oztopoak dira Indonesiarrak motor elektrikoak hartzeko. Bateriaren iraupenak, potentziak eta kargatzeko denborak batez besteko puntuazio baxuak dituzte estatistika deskriptiboetan, baina hiru faktore horien batez besteko puntuazioak 4 baino gehiago dira. Hiru ordu behar izan zituen karga denbora luzeegia zen inkestatu gehienentzat. Motozikleta elektrikoaren gehieneko abiadura 70 km / h-koa da eta 3 urteko bateriaren iraupena ez da inkestatuen beharrei erantzuten. Horrek erakusten du inkestatu gehienek errendimenduko motozikleta elektrikoek ez dituztela beren estandarrak betetzen. Inkestatuek ez dute erabat fidatzen motor elektrikoen errendimenduan, EMek eguneroko mugikortasun beharrak asetzeko gai da. Inkestatu gehiagok puntuazio handiagoa eman diote kargatzeko erabilgarritasunari beren etxeetan eta bulegoetan leku publikoetan baino. Hala ere, sarritan aurkitzen den oztopo bat da etxeko elektrizitatearen energia 1300 VA baino txikiagoa dela, eta inkestatuek gobernuak etxean kargatzeko instalazioak ematen lagunduko duela espero dute. Bulegoan kargatzeko erabilgarritasuna leku publikoetan baino hobea da, inkestatuen mugikortasuna egunero etxeak eta bulegoa baitira. 4. taulan motozikleta elektrikoak hartzeari buruz inkestatuek emandako erantzunak agertzen dira. Inkestatuen% 45.626k motozikleta elektrikoa erabiltzeko borondate handia duela erakusten du. Emaitza honek etorkizun elektrikoa erakusten du motozikleta elektrikoen merkatuko kuotarako. 4. taulan, gainera, inkestatuen ia% 55ek ez dute motozikleta elektrikoa erabiltzeko borondate handirik. Estatistika deskribatzaile horien emaitza interesgarriak esan nahi du motor elektrikoak erabiltzeko ilusioak oraindik ere estimulazioa behar duen arren, motor elektrikoen onarpen publikoa ona dela. Gerta litekeen beste arrazoi bat da inkestatuek motozikleta elektrikoaren adopzioa itxaron eta beste norbaitek motozikleta elektrikoa erabiltzen duen edo ez ikusteko jarrera izatea. Erregresio logistiko ordinala Datuek prozesuan eta azterketan egiten dute Indonesiako motozikleta elektrikoen adopzio asmoa zehazteko erregresio logistiko ordinala erabiliz. Ikerketa honen menpeko aldagaia motozikleta elektrikoa erabiltzeko borondatea da (1: biziki nahi ez, 2: nahi ez, 3: zalantza, 4: nahi, 5: biziki nahi). Ikerketa honetan erregresio logistiko ordinala aukeratu da menpeko aldagaiak eskala ordinala erabiltzen duelako. Datuak SPSS 25 softwarea erabiliz prozesatu dira,% 95eko konfiantza mailarekin. Kolineartasun anitzeko probak egin dira Aldaeraren Inflazioaren Faktoreak (VIF) kalkulatzeko batez besteko VIF 1,15- 3,693, hau da, ereduan ez dago multikolineartasunik. Regresio logistiko ordinalean erabilitako hipotesia 5. taulan agertzen da. 6. taulak test partzialen emaitzak erakusten ditu erregresio logistiko ordinalaren hipotesia baztertzeko edo onartzeko oinarria. 2. taula. Inkestatuen demografia Elementu demografikoa Freq% Demografia Item Freq% Domicilio West Java 345% 28,2 Lanbidea Ikaslea 175% 14,3 East Java 162% 13,2 Funtzionarioak 88% 7,2 Jakarta 192% 15,7 Langile pribatuak 415 33,9% Java erdialdea 242% 19,8 Ekintzailea 380% 31,1 Ipar Sumatera 74% 6,1 Beste batzuk 165 13,5 Yogyakarta 61 5,0 Hego Sulawesi 36 2,9% Adina 17-30 655% 53,6 Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% Mendebaldeko Sumatera 26 2,1% 46-60 79 6,5% Hegoaldea Sumatera 51% 4,2> 60 3% 0,2 Egoera zibila Bakarra 370% 30,3 Azken hezkuntza maila SMP / SMA / SMK 701% 57,3 Ezkondua 844% 69,0 Diploma 127% 10,4 Bestelakoak 9% 0,7 Lizentziatua 316% 25,8 Generoa Gizona 630% 51,5 Maisua 68 5,6 % Emakumea 593 48,5% Doktoretza 11% 0,9 Hileko errenta maila 0 154 12,6% Hileko kontsumo maila <2.000.000 IDR% 35,3 <IDR 2.000.000 226 18,5% IDR 2.000.000-5.999.999 640 52,3% IDR 2.000.000-5.999.999 550 45% IDR 6.000.000- 9.999.999 121% 9,9 IDR 6.000.000-9.999.999 199% 16,3 ≥ IDR 10.000.000 30% 2,5 IDR10.000.000- 19.999.999 71% 5,8 ≥ I 20.000.000 DR 23% 1,9 3. Taula. Finantza, teknologia eta makro mailako estatistika deskribagarriak Aldagai batez besteko sailkapena Aldagai batez besteko sailkapena ML7 (kargatzeko kostuaren diska.) 4.4563 1 ML3 (CS etxean) 4.1554 9 ML6 (urteko zerga diskoa. ) 4.4301 2 ML2 (CS lantokietan) 4.1055 10 ML5 (erosteko pizgarriak) 4.4146 3 ML1 (CS leku publikoetan) 4.0965 11 TE4 (segurtasuna) 4.3181 4 TE5 (bateriaren iraupena) 4.0924 12 FI3 (kargatzeko kostua) 4.2518 5 TE2 (potentzia ) 4.0597 13 TE1 (kilometrajearen gaitasuna) 4.2396 6 TE3 (kargatzeko denbora) 4.0303 14 ML4 (zerbitzua lekua) 4.2142 7 FI1 (erosteko kostua) 3.8814 15 FI4 (mantentze-kostua) 4.1980 8 FI2 (bateriaren kostua) 3.5045 16 Taula 4. Estatistika deskribatzailea Adopziorako Asmoa 1: biziki nahi ez 2: nahi ez 3: zalantza 4: borondatez 5: biziki nahi du Motozikleta elektrikoa erabiltzeko borondatea% 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Erregresio logistikoaren analisiaren emaitzak diren SD1 eta SD11 aldagaiak faktore soziodemografikoek partekatzeko maiztasuna soilik erakusten duten emaitzak erakusten dituzte sare sozialek (SD9) eta ingurumenarekiko kezka mailak (SD11) eragin nabarmena dute Indonesiako motozikleta elektrikoen asmoan. Egoera zibilaren aldagai kualitatiboaren balio esanguratsuak 0,622 dira ezkongabeentzat eta 0,801 ezkonduen kasuan. Balio horiek ez dute hipotesia onartzen 1. Egoera zibilak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan, balio esanguratsua 0,05 baino gehiago delako. Adinaren balio esanguratsua 0,147 da, beraz, adinak ez du eraginik motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. -0.168 urteko estimazioaren balioa ez da 2. hipotesia onartzen. Zeinu negatiboak esan nahi du zenbat eta adina handiagoa izan, orduan eta txikiagoa dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Genero (0,385) aldagai kualitatiboaren balio esanguratsuak ez du hipotesia onartzen. Generoak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Azken hezkuntza-mailaren balio esanguratsuak (0,603) ez du 4. hipotesia onartzen. Beraz, azken hezkuntzak ez du eraginik motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Azken hezkuntza-mailaren kalkuluen balioa 0,036-k adierazten du zeinu positiboa dela eta, hezkuntza-maila zenbat eta handiagoa izan orduan eta motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa handiagoa da. Okupazioaren aldagai kualitatiboaren balio esanguratsua 0.487 izan zen ikasleentzat, 0.999 funtzionarioentzat, 0.600 langile pribatuentzat eta 0.480 5. hipotesia onartzen ez duten ekintzaileentzat 5. Okupazioak ez du eraginik motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. UTAMI ET AL. / INDUSTRIETAN SISTEMEN OPTIMIZAZIOEN ALDIZKARIA - VOL. 19 ZK. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Tabel 5. Hipotesia Hipotesia Sozio- H1: egoera zibilak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Demo-H2: adinak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H3 grafikoa: generoak eragin elektriko positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H4: azken hezkuntza-mailak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H5: okupazioak eragin handia du moto elektrikoa hartzeko asmoan. H6: hileroko kontsumo mailak efektu esanguratsu positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H7: hileko diru-sarreren mailak efektu esanguratsu positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H8: motozikleten jabetza kopuruak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H9: sare sozialetan partekatzeko maiztasunak eragin positiboa du moto elektrikoa hartzeko asmoan. H10: lineako sare sozialaren tamainak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H11: ingurumenaren kontzientziak eragin positiboa du moto elektrikoa hartzeko asmoan. H12 ekonomikoa: erostearen prezioak eragin handia du moto elektrikoa hartzeko asmoan. H13: bateriaren kostuak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H14: kargatzearen kostuak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H15: mantentze-lanen kostuek eragin positiboa dute motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H16: kilometrajearen gaitasunak eragin handia du moto elektrikoa hartzeko asmoan. H17: potentziak efektu positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Tekno-H18: kargatzeko denborak efektu esanguratsu positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H19 logikoa: segurtasunak eragin nabarmena du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H20: bateriaren iraupenak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H21: leku publikoetan kargatzeko estazioen azpiegiturak eskuragarri egoteak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H22: kargatzeko estazioen azpiegiturak lanean egoteak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Macrolevel H23: etxean kargatzeko estazioen azpiegiturak eskuragarri egoteak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H24: zerbitzuen lekuen erabilgarritasuna eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H25: erosketa pizteko politikak eragin positiboa du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. H26: zerga deskontuen urteko politikak eragin positiboa du moto elektrikoa hartzeko asmoan. H27: kostuak kargatzeko beherapen politikak eragin positiboa du moto elektrikoa hartzeko asmoan. 6. taula Erregresio logistikoa Partzialaren proba emaitzak Var balioa Sig Var balioa Sig SD1: bakarra 0,349 0,622 TE1 0,166 0,069 SD1: ezkondua 0,173 0,801 TE2 0,167 0,726 SD1: beste batzuk 0 TE3 0,240 0,161 SD2 -0,168 0,147 TE4 -0,005 0,013 * SD3: gizona 0,177 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: emakumezkoa 0 ML1 -0,127 0,022 * SD5: ikasleak -0,195 0,487 ML2 0,309 0,000 * SD5: zib. 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: besteak 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 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 * Esanguratsua konfiantza maila Hileko kontsumo mailaren balio esanguratsuak (0,069) ez du 6. hipotesia onartzen, hileko kontsumo mailak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Hileko kontsumo-mailaren 0,227 balioaren kalkuluen arabera, zeinu positiboa da hileko gastuen maila zenbat eta handiagoa izan orduan eta motozikleta elektriko bat hartzeko asmoa handiagoa dela. Hileko errenta-mailaren balio esanguratsuak (0,726) ez du 7. hipotesia onartzen, hileko errenta-mailak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Hileko errenta-mailaren kalkuluen balioa 0,032 da, zeinu positiboak esan nahi du zenbat eta hileko diru-sarreren maila handiagoa izan orduan eta motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa handiagoa dela. Motoaren jabetza kopuruaren balio esanguratsuak (0,161) ez du 8. hipotesia onartzen, motozikleta jabetzak ez du eraginik motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Motoen jabetza-mailaren estimazioaren balioa 0.180 da. Zeinu positiboak esan nahi du zenbat eta moto gehiago eduki, orduan eta handiagoa izango da motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Sare sozialetan partekatzeko maiztasunaren balio esanguratsuak (0,013) 9. hipotesia onartzen du; sare sozialetan partekatzeko maiztasunak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan, balio esanguratsua 0,05 baino txikiagoa delako. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 ZK. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Sare sozialetan maiztasuna partekatzeko kalkuluen balioa 0,111 da. Zeinu positiboak esan nahi du zenbat eta sare sozialetan norbait partekatzeko maiztasuna handiagoa izan, orduan eta elektrizitate elektriko bat hartzeko aukera handiagoa dela. motozikleta. Lineako sare sozialaren tamainaren balio esanguratsuak (0,765) ez du 10. hipotesia onartzen, sare sozialaren irismenaren tamainak ez du nabarmen eragiten motozikleta bat hartzeko asmoan. Sare sozialean lortutako jende kopuruaren kalkuluen balioa 0,016 da; zeinu positiboak esan nahi du sare sozialen sareen tamaina zenbat eta handiagoa orduan eta motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa handiagoa dela. Ingurumenarekiko kontzientzia mailaren balio esanguratsuak (0,022) 11. hipotesia onartzen du, ingurumenaren kezka mailak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Ingurumenarekiko kontzientziazioaren zenbatekoaren balioa 0,226 da, zeinu positiboak esan nahi du zenbat eta pertsona batek ingurumenarekiko duen kezka maila handiagoa izan, orduan eta motozikleta elektriko bat hartzeko asmoa handiagoa dela. Finantza faktoreei dagozkien FI1 eta FI4 aldagaien erregresio logistikoaren analisiaren emaitzek erakusten dute erosketaren prezioak (FI1) eta mantentze kostuek (FI4) eragin handia dutela Indonesiako motozikleta elektrikoen asmoan. Erosketa prezioaren balio esanguratsuak (0,00) 12. hipotesia onartzen du. Erosketa prezioak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan.Erosketa-prezioaren zenbatekoa 0,348 da, zeinu positiboak esan nahi du norberarentzako motozikleta elektrikoaren erosketa-prezioa zenbat eta egokiagoa izan, orduan eta handiagoa izango dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Bateriaren kostuaren balio esanguratsuak (0,355) ez du 13. hipotesia onartzen, bateriaren kostuak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Kargatzeko kostuen balio esanguratsuak (0,109) ez du 14. hipotesia onartzen, kargatzearen kostuak ez du eragin handirik moto elektrikoa hartzeko asmoan. Kargaren kostuaren kalkuluen balioa 0,136 da, zeinu positiboak esan nahi du zenbat eta motozikleta elektrikoagoa norbaiti kargatzearen kostua egokiagoa dela, orduan eta handiagoa izango dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Mantentze-kostuen balio esanguratsuak (0,017) ez du 15. hipotesia onartzen, mantentze-kostuek eragin handia dute motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Mantentze-kostuen kalkuluen balioa 0,193 da. Zeinu positiboak esan nahi du motorraren mantenimendu elektrikoaren kostua norbaitek egokiagoa dela, orduan eta handiagoa izango dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Faktore teknologikoei dagozkien TE1 eta TE5 aldagaien erregresio logistikoaren analisiaren emaitzek erakusten dute bateriak kargatzeko denborak (TE3) eragin handia duela Indonesiako motozikleta elektrikoak hartzeko asmoan. Kilometrajearen gaitasunaren balio esanguratsuak (0,107) ez du 16. hipotesia onartzen, kilometraje gaitasunak ez du eragin handirik moto elektriko bat hartzeko asmoan. Kilometrajearen gehieneko estimazioaren balioa 0,166 da. Zeinu positiboak esan nahi du zenbat eta motozikleta elektrikoaren kilometrajea norberarentzako egokiagoa izan, orduan eta handiagoa izango dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Potentzia aldakor independentearen edo abiadura maximoaren (0,052) balio esanguratsuak ez du 17. hipotesia onartzen, abiadura maximoak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Potentziaren edo gehieneko abiaduraren estimaren balioa 0,167 da; zeinu positiboak esan nahi du zenbat eta egokiagoa izan motordun elektriko batek pertsona batentzako, orduan eta handiagoa izango da motozikleta elektriko bat hartzeko asmoa. Kargatzeko denboraren balio esanguratsuak (0,004) 18. hipotesia onartzen du; kargatzeko denborak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Kargatzeko denbora kalkulatzeko balioa 0,240 da. Zeinu positiboak esan nahi du norberarentzako motozikleta elektrikoaren gehieneko abiadura zenbat eta egokiagoa izan, orduan eta handiagoa izango dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Segurtasunaren balio esanguratsuak (0,962) ez du 19. hipotesia onartzen, segurtasunak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Segurtasunerako estimazioaren balioa -0.005 da. Zeinu negatiboak esan nahi du norbait seguruago sentitzen dela motozikleta elektrikoa erabiliz, orduan eta txikiagoa dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Bateriaren iraupenerako balio esanguratsuak (0,424) ez du 20. hipotesia onartzen, bateriaren iraupenak ez du eragin handirik motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Bateriaren iraupenaren zenbatekoa 0,068 da. Zeinu positiboak esan nahi du motozikleta elektrikoaren bateriaren bizitza zenbat eta egokiagoa izan, orduan eta handiagoa izango dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. ML1etik ML7rako aldagaien erregresio logistikoaren analisiaren emaitzek makro-mailako faktoreei dagozkien emaitzak erakusten dituzte emaitzak lantokian soilik kobratzea (ML2), bizilekuan kobratzeko erabilgarritasuna (ML3) eta kostuak kobratzea deskontatzeko politika (ML7). eragin nabarmena duten Indonesiako motozikleta elektrikoak hartzeko asmoan. Leku publikoetan kargatzeko erabilgarritasunaren balio esanguratsuak (0,254) ez du onartzen 21. hipotesia, leku publikoetan kargatzearen erabilerak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Lantokian kargatzeko erabilgarritasunaren balio esanguratsuak (0,007) 22. hipotesia onartzen du; laneko kargak eskuragarri egoteak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Etxean kargatzeko erabilgarritasunaren balio esanguratsuak (0,009) 22. hipotesia onartzen du. Etxean kargatzearen eskuragarritasuna eragin handia du motozikleta bat hartzeko asmoan. Zerbitzu plazak eskuratzeko balio esanguratsuak (0,181) ez du 24. hipotesia onartzen, zerbitzuen plazak eskuratzeak ez du eragin handirik moto elektrikoa hartzeko asmoan. Erosketa pizteko politikaren balio esanguratsuak (0,017) 25. hipotesia onartzen du; erosketa pizteko politikak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Zerga deskontuen urteko politikaren balio esanguratsuak (0,672) ez du onartzen 26 hipotesia; zerga deskontuaren urteko pizgarri politikak ez du eragin handirik moto elektrikoa hartzeko asmoan. Kargaren kostua deskontatzeko politikaren balio esanguratsuak (0,00) 27 hipotesia onartzen du; karga kostuaren deskontu pizgarrien politikak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Makro-maila faktorearen emaitzaren arabera, motozikleta elektrikoaren adopzioa gauzatu daiteke lantokian kargatzeko estazioa, egoitzako kargatzeko estazioa eta kargatzeko kostuen beherapen politika kontsumitzaileek eskuratzeko prest badaude. Orokorrean, sare sozialetan partekatzeko maiztasuna, ingurumenarekiko sentsibilizazio maila, erosketa prezioak, mantentze kostuak, motozikleta elektrikoen gehieneko abiadura, bateria kargatzeko denbora, kargatzeko estazio azpiegituraren erabilgarritasuna lanean, etxeko energia oinarritzat hartuta - kargatzeko azpiegitura, UTAMI ET AL. / INDUSTRIETAN SISTEMEN OPTIMIZAZIOEN ALDIZKARIA - VOL. 19 ZK. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 erosteko pizgarri politikek eta kobratzeko kostuen deskontu pizgarriek nabarmen eragiten dute ibilgailu elektrikoak hartzeko asmoan. Ekuazio eredua eta probabilitate funtzioa 3. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "oso gogorik ez duen" erantzuna aukeratzeko ekuazio logit bat da.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) 4. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "nahi ez duen" erantzuna aukeratzeko ekuazio logit bat da.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) 5. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "zalantza" erantzuna aukeratzeko ekuazio logit bat da.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) 6. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "prest" erantzun aukeraren ekuazio logit bat da.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Adopzio intentzioko motozikleta elektrikoen probabilitate funtzioak 7. ekuazioaren 11. ekuazioan agertzen dira. 7. ekuazioa erantzuna aukeratzeko probabilitate funtzioa da " biziki nahi ez duena ”motozikleta elektrikoa hartzeko. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) 8. ekuazioa probabilitate funtzioa da "nahi ez duen" erantzuna aukeratzeko motozikleta elektrikoa. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) 9. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "zalantza" erantzuna aukeratzeko probabilitate funtzioa da. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) 10. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "prest" erantzuna aukeratzeko probabilitate funtzioa da. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) 11. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "oso gogotsua" den erantzuna aukeratzeko probabilitate funtzioa da. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Adopzioa Asmoa Probabilitatea Erregresio logistiko ordinalaren ekuazioa orduan inkestatuen erantzunen lagin bati aplikatu zaio. 8. taulan laginaren ezaugarriak eta erantzunak agertzen dira. Beraz, menpeko aldagaiaren irizpide bakoitzari erantzuteko probabilitatea 7 - 11. ekuazioan oinarrituta kalkulatzen da. 7. taulan agertzen diren erantzunak dituen inkestatuen laginak 0,0013 probabilitatea du motozikleta elektrikoa erabiltzeko gogorik gabe uzteko, 0,0114 probabilitatea. motozikleta elektrikoa erabiltzeko prest ez egoteagatik, 0,1788 probabilitatea motozikleta elektrikoa erabiltzeko zalantzarako, 0,563 probabilitatea motozikleta elektrikoa erabiltzeko prest egotearengatik eta 0,2455 probabilitatea motozikleta elektrikoa erabiltzeagatik. 1.223 inkestatuentzako motozikleta elektrikoa hartzeko probabilitatea ere kalkulatu zen eta motozikleta elektrikoa erabiltzeko gogorik ez zuten erantzunen batez besteko balioa 0,0031 izan zen, motozikleta elektrikoa erabiltzerik ez zegoen 0,0198, motozikleta elektrikoa erabiltzeko zalantza 0,1482 izan zen, erabiltzeko prest motozikleta elektrikoa 0,3410 zen, eta motozikleta elektrikoa erabiltzeko oso prest zegoen 0,4880. Nahi eta nahiago izateko probabilitatea totalizatzen bada, indonesiarrek motozikleta elektrikoak hartzeko probabilitatea% 82,90era iristen da. Enpresa eta politika arduradunentzako gomendioak Erregresio logistiko arruntaren analisian, sare sozialetan partekatzearen maiztasuna motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan eragiten duen faktore garrantzitsua da. Sare sozialek herritarrek motozikleta elektrikoei buruzko informazioa lortzeko plataforma gisa duten garrantziak motozikleta elektrikoak hartzeko borondatea eragingo du. Gobernua eta ekintzaileak baliabide hori erabiltzen saia daitezke, adibidez, ekintzaileek promozioak egin ditzakete hobari edo estimu bidez moto elektrikoak erosi dituzten eta sare sozialetan motozikleta elektrikoekin lotutako gauza positiboak partekatu dituzten kontsumitzaileei. Horrela, beste batzuk motozikleta elektrikoaren erabiltzaile berria izatera bultzatu daitezke. Gobernuak sare sozialen bidez motozikleta elektrikoak gizarteratu edo sar ditzake jendeari motozikleta konbentzionaletik motozikleta elektrikoetara jendea motibatzeko. Ikerketa honek frogatzen du zeinen garrantzitsua den makro-mailako faktoreek Indonesiako motor elektrikoak hartzerakoan duten eragina. Erregresio logistiko arruntaren analisian, kargatzeko estazioen azpiegiturak lantokian, etxean kargatzeko azpiegituraren erabilgarritasuna, erosteko pizgarrien politikak eta kargen kostuen beherapenak nabarmen eragiten dute motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 ZK. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Taula 7. Laginaren erantzuna Erantzunak Variabel Erantzuna Kodea Balioa Egoera zibila Ezkondua X1b 2 Adina 31-45 X2 2 Generoa Gizona X3a 1 Azken hezkuntza maila Master X4 4 Lanbidea Langile pribatuak X5c 3 Hilero kontsumo maila Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Hileko errenta maila Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Motoaren jabetza kopurua ≥ 2 X8 3 Sare sozialetan partekatzeko maiztasuna hainbat aldiz / hilean X9 4 Lineako sare sozialaren tamaina 100-500 pertsona X10 2 Ingurumenarekiko kontzientzia 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Bateriaren kostua 3 X13 3 Kargaren kostua 3 X13 3 Mantentze-kostuak 5 X14 5 Kilometrajearen gaitasuna 4 X15 4 Potentzia 5 X16 5 Kargatzeko denbora 4 X17 4 Segurtasuna 5 X18 5 Bateriaren iraupena 4 X19 4 Kargatzeko estazioaren erabilgarritasuna leku publikoetan 4 X20 4 Kargatzeko estazioaren erabilgarritasuna lanean 4 X21 4 Kargaren geltokiaren erabilgarritasuna etxean 4 X22 4 Zerbitzuen plazen erabilgarritasuna 2 X23 2 Erosketa pizteko politika 5 X24 5 Urteko zerga deskontu politika 5 X25 5 Kargaren kostua deskontu politika 5 X26 5 Kargaren kostua 5 X27 5 Mantentze kostuak 3 X13 3 Kilometrajea gaitasuna 5 X14 5 Potentzia 4 X15 4 Kargatzeko denbora 5 X16 5 Inkestatu gehienek etxean, lantokietan eta leku publikoetan kargatzeko estazio azpiegituraren erabilgarritasuna nabarmen eragiten dutela uste dute motozikleta elektrikoen adopzioan. Gobernuak karga geltokiaren azpiegiturak toki publikoetan instalatzea antola dezake, motozikleta elektrikoak onartzen laguntzeko. Gobernuak enpresa sektorearekin ere lan egin dezake horretaz jabetzeko. Makro-mailako adierazleak eraikitzerakoan, ikerketa honek hainbat pizgarri-politika proposatzen ditu. Inkestaren araberako pizgarri politika esanguratsuenak erosketa pizgarri politikak eta kobratzeko kostuak deskontatzeko pizgarri politikak dira, gobernuak Indonesian motozikleta elektrikoak onartzen laguntzeko kontuan har ditzakeenak. Finantza faktoreei dagokienez, erosketa prezioak eragin handia du motozikleta elektrikoa erosteko asmoan. Horregatik, erosketa-dirulaguntzaren pizgarriak adopzio-asmoan ere eragin handia du. Motozikleta elektrikoen ohiko motorrek baino mantentze-kostu merkeagoak nabarmen eragiten du motozikleta elektrikoak hartzeko asmoan. Hori dela eta, kontsumitzaileen beharrak asetzen dituzten zerbitzuak eskuratzeak gehiago bultzatuko du motor elektrikoak hartzeko asmoa, erabiltzaile gehienek ez baitituzte motozikleta elektrikoetako osagaiak ezagutzen, beraz, teknikari kualifikatuak behar dituzte kalte batzuk izanez gero. Motor elektrikoen errendimenduak kontsumitzaileen eguneroko mugikortasuna asetzeko beharrak asetu ditu. Motozikleta elektrikoaren abiadura maximoa eta kargatzeko denbora kontsumitzaileek nahi dituzten estandarrak betetzeko gai dira. Hala ere, motozikleten errendimendu hobeak, hala nola segurtasuna areagotzea, bateriaren iraupena eta kilometrajea izateak, ziur asko, motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa areagotuko du. Inbertsio teknologikoa handitzeaz gain, gobernuak eta enpresek motozikleta elektrikoen segurtasuna eta fidagarritasuna ebaluatzeko sistema ere hobetu behar dute, jendearen konfiantza areagotzeko. Enpresentzat, kalitatea eta errendimendua sustatzea da motozikleta elektrikoen kontsumitzailearen ilusioa areagotzeko modu eraginkorrenetako bat. Gazteagoak diren eta hezkuntza maila altuagoa duten kontsumitzaileei hasierako hartzaile gisa eragin diezaiekete eragin bihurtzeko, dagoeneko jarrera baikorragoa dutelako eta sare zabala dutelako. Merkatuaren segmentazioa bideratutako kontsumitzaileentzako eredu zehatzak abiaraziz lor daiteke. Gainera, ingurumenarekiko kontzientzia handiagoa duten inkestatuek motozikletak hartu nahi izan ohi dituzte. UTAMI ET AL. / INDUSTRIETAN SISTEMEN OPTIMIZAZIOEN ALDIZKARIA - VOL. 19 ZK. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 ONDORIOAK Ohiko motoetatik motor elektrikoetara igarotzea Indonesiako CO2 maila altuen arazoa gainditzeko irtenbiderik onena izan daiteke. Indonesiako gobernua ere konturatu zen eta urratsa egin zuen Indonesiako ibilgailu elektrikoei buruzko hainbat politika ezarriz. Baina, egia esan, Indonesian ibilgailu elektrikoak hartzea oso fase goiztiarrean dago gobernuak ezarritako helburuetatik urrun. Ingurumenak ez du onartzen motozikleta elektrikoak hartzea; hala nola, araudi zehatzik ez izatea eta Indonesiako ibilgailu elektrikoen adopzioa txikia izatea eragiten duen azpiegitura eza. Ikerketa honetan, 10 probintzietako 1.223 inkestatu inkestatu ziren, hau da, Indonesiako motozikleta salmenten banaketa osoaren% 80a zuten, Indonesian motozikleta elektrikoak hartzeko asmoetan eragina duten faktore garrantzitsuak aztertzeko eta probabilitate funtzioak ezagutzeko. Motozikleta elektrikoen inguruan zaletu gehienak eta etorkizunean motozikleta elektriko bat eduki nahi duten arren, gaur egun motozikleta elektrikoa hartzeko duten interesa nahiko txikia da. Inkestatuek momentu honetan ez dute motozikleta elektrikoa erabili nahi, hainbat arrazoi direla eta, esate baterako, azpiegitura eta politika falta direla eta. Inkestatu askok motozikleta elektrikoak hartzeko itxaron eta begiratzeko jarrera dute, faktore ekonomikoak, faktore teknologikoak eta kontsumitzaileen eskaerei jarraitu behar dieten makro-mailekin. Ikerketa honek frogatzen du zeinen garrantzitsua den sare sozialetan partekatzeko maiztasuna, ingurumenarekiko sentsibilizazio maila, erosketa prezioak, mantentze kostuak, motozikleta elektrikoen gehieneko abiadura, bateria kargatzeko denbora, kargatzeko geltokiaren azpiegiturak lanean, etxeko karga azpiegituraren erabilgarritasuna, erosteko pizgarri politikak eta kobratzeko kostuak deskontatzeko pizgarri politikak Indonesiako motozikleta elektrikoak onartzen laguntzen dute. Gobernuak Indonesiako motor elektrikoen adopzioa azkartzeko karguguneen azpiegitura eta pizgarrien politika hornitzen lagundu behar du. Kilometroak eta bateriaren iraupena bezalako faktore teknologikoak hobetu behar dituzte ekoizleek motozikleta elektrikoak onartzen laguntzeko. Erosteko prezioak eta bateriaren kostuak bezalako finantza faktoreak kezkatu behar dituzte negozioek eta gobernuak. Sare sozialen erabilera maximoa motozikleta elektriko bat komunitatean sartzeko hartu behar da. Gaztetan komunitateek hasierako adoptatzaile gisa sustatu dezakete sare sozialen sare zabala dutelako. Indonesiako motozikleta elektrikoak hartzea gauzatzeko azpiegiturak prest egotea eta kontsumitzaileek onar ditzaketen kostuak behar dira. Hori gobernuak gauzatu ahal izan du ohiko ibilgailuak ordezkatzea lortu duten hainbat herrialdetan gobernuaren konpromiso sendoen bidez. Ikerketa gehiago Indonesian motozikleta elektrikoen adopzioa azkartzeko politika egokiak bilatzera bideratuko da. ERREFERENTZIAK [1] Indonesia. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Linean]. Eskuragarri: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: barne banaketa eta esportazio estatistika, 2020. [Linean]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Kontsulta: martxoa. 2020ko 20a]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina eta R. Siregar, "Vehículos eléctricos en Indonesia: el camino hacia un transporte sostenible", Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto, eta M. Nizam, "Litio ioi bateria teknologia berrien merkaturatze eredua: ibilgailu elektriko adimendunentzako kasu azterketa", 2013ko Landa Informazio eta Komunikazio Teknologien eta Ibilgailu Elektrikoen Teknologiari buruzko Nazioarteko Konferentzia Bateratuko aktak, rICT eta ICEV. -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini eta V. Bosetti, “Going electric: Expert research on the future of the technologies of battery technologies for vehicles. In Innovation under Uncertainty ", in Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz eta MK Patel," On the electrification of road transport– bi gurpil elektrikoen ingurumen-, ekonomia- eta gizarte-errendimenduari buruzko berrikuspena ". Garraioaren Ikerketa D Zatia: Garraioak eta Ingurumena, vol. 41, 2015eko 348-366 or. 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, eta R. Zakaria, "Markov Chain Analysis to Indentify the Market Share Prediction of New Technology: A Case Study of Electric Conversion Motorcycle in Surakarta, Indonesia", AIP Conference Proceedings, vol. 2217 (1), 030062. or.), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo eta 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), 584-589 or., 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy eta ABMulyono. Ibilgailu Elektrikoen Teknologiari buruzko Nazioarteko Biltzarra, 2018ko 7-12 or. 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", Proceeding - 2018 V. International Conference on Electric Vehicle Technology, vol. 8628367, 152-157 or., 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Linean]. gaikindo.or.id. [Kontsulta: martxoa. 2020ko 20a]. [13] S. Goldenberg, "Indonesiak karbono isuriak% 29 murriztuko ditu 2030erako", The Guardian, 2015. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 ZK. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang eta HA Bekhet, "Modeling Electric Vehicle Usage Intentions: An Empirical Study in Malaysia", Journal of Cleaner Production, vol. 92, 2015-83, 2015. or. Https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma eta BC Xie, "Zein dira oztopoak bateria elektrikoen ibilgailu elektrikoen adopzio zabalerako? A Survey of Public Perception in Tianjin, China, ”Journal of Transport Policy, vol. 56, 2017ko 29-40 or. Https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis eta A. Jones, "Bateria ibilgailu elektrikoen erabilera aztertuz: Erresuma Batuko gidarien artean dauden ikerketen azterketak", Transportation Research Part D: Transport and Environment, vol. 63, 466-481 or., 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge eta C. Shao, "Pekinen, Txinan, ibilgailu elektrikoen kontsumoan eragina duten faktoreak ikertzen: ikuspegi estatistikoak eta espazialak", Journal of Cleaner Production, vol. 213, 2019-299 or., 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analisis Multivariat Terapan Programa SPSS, AMOS, eta SMARTPLS (2. Ed). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, "Kontsumitzaileen adopzioa versus errefusatzeko erabakiak itxuraz antzeko zerbitzuen berrikuntzetan: Interneten eta banku mugikorraren kasua", Journal of Business Research, vol. 69 (7), 2432-2439 or., 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur eta R. Kemp, "The adoption of PV in the Netherlands: A analysis analysis of factor factors", Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 41, 483-494 or., 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil eta J. Emparanza legebiltzarkideak, "Modified Technology Onartzeko Eredua erabiliz Osasun Profesionalek Telemonitorizazio Sistema Berriaren Adopzioa Ebaluatzeko", Telemedikuntza eta e-Health, libur. 18 (1), 54-59 or., 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer eta P. Abrahamsson, "Hodei zerbitzuak hartzeko erabakian eragina duten oztopo tekniko nagusiei buruzko inkesta azterketa", Journal of Systems and Software, vol. 103, 167-181 or., 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto eta W. Sutopo, "Consumer Perception Analysis of Electric Car Vehicle in Indonesia", AIP Conference Proceedings (Vol. 2217, 1. zk., 030058. or.), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo eta M. Nizam, “Proposed business process technology commercialization: A case study of electric car technology incubation”, Proceedings of 2014 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICEECS, 7045257, pp. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at eta TM Bakar, "Biztanleria handiko behaketa-azterketen erregresio logistikorako laginaren tamainako jarraibideak: estatistika eta parametroen arteko zehaztasuna azpimarratzea bizitza errealeko datu klinikoetan oinarrituta", The Malaysian journal of medikuntza zientziak: MJMS, vol. 25 (4), 122. or., 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab eta A. Jam'an, "Metodologi Penelitian Bisnis", Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius eta CC Lu, "Mugitutako mugikortasun iraunkorrerako bi gurpil motordunak: Motorrak elektrikoen kontsumitzaileak hartutako berrikuspena ”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), 215-231 or., 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka eta N. Anzinger, "Txinako, Errusiako eta Brasilgo herritarren ibilgailu elektrikoak erosteko asmoak: nazioarteko azterketa konparatua", Journal of cleaner production, vol. 205, 188-200 or., 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat eta B. Van Wee, "Finantza pizgarriak eta beste faktore sozioekonomikoen eragina ibilgailu elektrikoen adopzioan", Energy Policy, vol. 68, 183–194, 2014. or. Https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane eta JD Graham, "Perception and reality: public knowledge of plug-in electric vehicles in US 21 cities", Energy Policy, vol. 63, 433-440 or., 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony eta B. Caulfield, "Nola sailkatu beharko lirateke erregai eta ibilgailu alternatiboen oztopoak eta teknologia berritzaileak sustatzeko politika potentzialak ebaluatu?", Journal of Cleaner Production, vol. 35, 140-151 or., 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue eta S. Long, "Oztopoak eragozteko ibilgailu elektrikoak hedatzeko: kontsumitzaileen jarrera eta pertzepzioen analisia", Journal of Energy Policy, liburukia. 48, 717-729 orr., 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan eta YM Wei, “The impact of government policy to prefer to NEVs: the evidence from China”, Energy Policy, vol. 61, 382-393 or., 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool eta RF Hirsh, "Pilak haratago: ibilgailu elektriko hibrido konektagarriak (PHEV) eta ibilgailutik sarera (V2G) trantsizioaren onurak eta oztopoak aztertzea", Energy Policy, vol. 37, 1095-1103 or., 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 eta J. Stannard, "Bateria elektrikoa eta auto elektriko hibridoak gidatzen dituzten kontsumitzaile nagusiak: erantzunen eta ebaluazioen azterketa kualitatiboa ”, Transp. Erres. A zatia: Politika praktika, vol. 46, 140-153 or., 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi eta SL Mabit, "Bateria elektriko pluginak eta auto elektriko hibridoak gidatzen dituzten kontsumitzaile nagusiak: erantzunen eta ebaluazioen azterketa kualitatiboa", Transp. Erres. D atala: Transp. Ing., Vol. 25, 24-32 or., 2013. [Linean]. Eskuragarri: ScienceDirect. [37] ND Caperello eta KS Kurani, "Etxekoen istorioak beren ibilgailu elektriko hibrido plugin batekin", Environ. Jokatu., Vol. 44, 493-508 or., 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju eta CE Warrender. UTAMI ET AL. / INDUSTRIETAN SISTEMEN OPTIMIZAZIOEN ALDIZKARIA - VOL. 19 ZK. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 ibilgailu elektriko hibrido konektagarri. Transp. Erres. A zatia: Politika praktika, vol. 64, 2014ko 14-31 or. 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer eta S. Lemeshow, "Regression logistiko aplikatua. Bigarren Edizioa ”, New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENCLATURE j menpeko aldagai kategoriak (j = 1, 2, 3, 4, 5) k aldagai kategoria independenteak (k = 1, 2, 3, ..., m) i aldagai kategoria kualitatibo independenteak n inkestatuen ordena β0j menpekoaren erantzun bakoitza atzematen da aldagaia Xk aldagai independentea kuantitatiboa Xik aldagai independentea kuantitatiboa Y menpekoa aldagaia Pj (Xn) aukera bakoitzari aldagai independentearen kategoria bakoitzari erantzuteko EGILEAK BIOGRAFIA Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami Unibertsitate Sebelas Maret-eko Industria Ingeniaritza Saileko graduondoko ikaslea da. Logistika eta Negozio Sistemen Laborategian dago. Ikerketaren interesak logistika eta hornikuntza katearen kudeaketa eta merkatu ikerketa dira. Auto elektrikoen ibilgailuen kontsumitzaileen pertzepzioari buruzko azterketari buruzko lehen argitalpena argitaratu zuen Indonesian 2019an. Yuniaristanto Yuniaristanto irakaslea eta ikertzailea da Universitas Sebelas Maret Industria Ingeniaritza Sailean. Ikerketaren interesak hornidura-katea, simulazioen modelizazioa, errendimendua neurtzea eta teknologiaren merkaturatzea dira. Scopus-ek indexatutako argitalpenak ditu, 41 artikulu 4 H indizerekin. Bere posta elektronikoa yuniaristanto@ft.uns.ac.id da. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo ingeniari profesional titulua du (Ir) Ingeniaritza Profesionalaren Ikasketa Programan - Universitas Sebelas Maret (UNS) 2019an. Industria Ingeniaritza eta Kudeaketa arloan Doktoregoa lortu zuen Institut Teknologi Bandung-en (ITB) 2011, Unibertsitate Indonesiako Zuzendaritzan Zientzia Masterra 2004an eta Industria Ingeniaritzan lizentziatua ITBn 1999an. Ikerketa interesak hornidura katea, ingeniaritza ekonomia eta kostuen analisia eta teknologia merkaturatzea dira. Ikerketarako 30 beka baino gehiago lortu zituen. Scopus-ek aurkitutako argitalpenak ditu, 117 artikulu 7 H indizerekin. Bere helbide elektronikoa wahyudisutopo@staff.uns.ac.id da.Faktore teknologikoei dagozkien TE1 eta TE5 aldagaien erregresio logistikoaren analisiaren emaitzek erakusten dute bateriak kargatzeko denborak (TE3) eragin handia duela Indonesiako motozikleta elektrikoak hartzeko asmoan. Kilometrajearen gaitasunaren balio esanguratsuak (0,107) ez du 16. hipotesia onartzen, kilometraje gaitasunak ez du eragin handirik moto elektriko bat hartzeko asmoan. Kilometrajearen gehieneko estimazioaren balioa 0,166 da. Zeinu positiboak esan nahi du zenbat eta motozikleta elektrikoaren kilometrajea norberarentzako egokiagoa izan, orduan eta handiagoa izango dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Potentzia aldakor independentearen edo abiadura maximoaren (0,052) balio esanguratsuak ez du 17. hipotesia onartzen, abiadura maximoak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Potentziaren edo gehieneko abiaduraren estimaren balioa 0,167 da; zeinu positiboak esan nahi du zenbat eta egokiagoa izan motordun elektriko batek pertsona batentzako, orduan eta handiagoa izango da motozikleta elektriko bat hartzeko asmoa. Kargatzeko denboraren balio esanguratsuak (0,004) 18. hipotesia onartzen du; kargatzeko denborak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Kargatzeko denbora kalkulatzeko balioa 0,240 da. Zeinu positiboak esan nahi du norberarentzako motozikleta elektrikoaren gehieneko abiadura zenbat eta egokiagoa izan, orduan eta handiagoa izango dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Segurtasunaren balio esanguratsuak (0,962) ez du 19. hipotesia onartzen, segurtasunak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Segurtasunerako estimazioaren balioa -0.005 da. Zeinu negatiboak esan nahi du norbait seguruago sentitzen dela motozikleta elektrikoa erabiliz, orduan eta txikiagoa dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. Bateriaren iraupenerako balio esanguratsuak (0,424) ez du 20. hipotesia onartzen, bateriaren iraupenak ez du eragin handirik motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Bateriaren iraupenaren zenbatekoa 0,068 da. Zeinu positiboak esan nahi du motozikleta elektrikoaren bateriaren bizitza zenbat eta egokiagoa izan, orduan eta handiagoa izango dela motozikleta elektrikoa hartzeko asmoa. ML1etik ML7rako aldagaien erregresio logistikoaren analisiaren emaitzek makro-mailako faktoreei dagozkien emaitzak erakusten dituzte emaitzak lantokian soilik kobratzea (ML2), bizilekuan kobratzeko erabilgarritasuna (ML3) eta kostuak kobratzea deskontatzeko politika (ML7). eragin nabarmena duten Indonesiako motozikleta elektrikoak hartzeko asmoan. Leku publikoetan kargatzeko erabilgarritasunaren balio esanguratsuak (0,254) ez du onartzen 21. hipotesia, leku publikoetan kargatzearen erabilerak ez du nabarmen eragiten motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Lantokian kargatzeko erabilgarritasunaren balio esanguratsuak (0,007) 22. hipotesia onartzen du; laneko kargak eskuragarri egoteak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Etxean kargatzeko erabilgarritasunaren balio esanguratsuak (0,009) 22. hipotesia onartzen du. Etxean kargatzearen eskuragarritasuna eragin handia du motozikleta bat hartzeko asmoan. Zerbitzu plazak eskuratzeko balio esanguratsuak (0,181) ez du 24. hipotesia onartzen, zerbitzuen plazak eskuratzeak ez du eragin handirik moto elektrikoa hartzeko asmoan. Erosketa pizteko politikaren balio esanguratsuak (0,017) 25. hipotesia onartzen du; erosketa pizteko politikak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Zerga deskontuen urteko politikaren balio esanguratsuak (0,672) ez du onartzen 26 hipotesia; zerga deskontuaren urteko pizgarri politikak ez du eragin handirik moto elektrikoa hartzeko asmoan. Kargaren kostua deskontatzeko politikaren balio esanguratsuak (0,00) 27 hipotesia onartzen du; karga kostuaren deskontu pizgarrien politikak eragin handia du motozikleta elektrikoa hartzeko asmoan. Makro-maila faktorearen emaitzaren arabera, motozikleta elektrikoaren adopzioa gauzatu daiteke lantokian kargatzeko estazioa, egoitzako kargatzeko estazioa eta kargatzeko kostuen beherapen politika kontsumitzaileek eskuratzeko prest badaude. Orokorrean, sare sozialetan partekatzeko maiztasuna, ingurumenarekiko sentsibilizazio maila, erosketa prezioak, mantentze kostuak, motozikleta elektrikoen gehieneko abiadura, bateria kargatzeko denbora, kargatzeko estazio azpiegituraren erabilgarritasuna lanean, etxeko energia oinarritzat hartuta - kargatzeko azpiegitura, UTAMI ET AL. / INDUSTRIETAN SISTEMEN OPTIMIZAZIOEN ALDIZKARIA - VOL. 19 ZK. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 erosteko pizgarri politikek eta kobratzeko kostuen deskontu pizgarriek nabarmen eragiten dute ibilgailu elektrikoak hartzeko asmoan. Ekuazio eredua eta probabilitate funtzioa 3. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "oso gogorik ez duen" erantzuna aukeratzeko ekuazio logit bat da.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) 4. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "nahi ez duen" erantzuna aukeratzeko ekuazio logit bat da.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) 5. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "zalantza" erantzuna aukeratzeko ekuazio logit bat da.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) 6. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "prest" erantzun aukeraren ekuazio logit bat da.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Adopzio intentzioko motozikleta elektrikoen probabilitate funtzioak 7. ekuazioaren 11. ekuazioan agertzen dira. 7. ekuazioa erantzuna aukeratzeko probabilitate funtzioa da " biziki nahi ez duena ”motozikleta elektrikoa hartzeko. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) 8. ekuazioa probabilitate funtzioa da "nahi ez duen" erantzuna aukeratzeko motozikleta elektrikoa. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) 9. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "zalantza" erantzuna aukeratzeko probabilitate funtzioa da. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) 10. ekuazioa motozikleta elektrikoa hartzeko "prest" erantzuna aukeratzeko probabilitate funtzioa da. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX