Indonézska vláda sa zamerala na prijatie 2,1 milióna jednotiek dvojkolesových elektrických vozidiel a 2 200 jednotiek štvorkolesových elektrických vozidiel v roku 2025 prostredníctvom prezidentského nariadenia Indonézskej republiky č. 22 v roku 2017 o národnom generálnom pláne pre energetiku. V roku 2019 indonézska vláda vydala prezidentské nariadenie č. 55 v roku 2019 týkajúce sa programu Zrýchlenie programu batériových elektrických vozidiel pre cestnú dopravu. V roku 2018 prijatie dvojkolesových elektrických vozidiel dosiahlo iba 0,14% vládneho cieľa na rok 2025. Preto prijatie technológie elektrických motocyklov (EM) musí tiež považovať za úspešné mnohé faktory. Tento výskum vyvíja model zámeru adopcie elektrického vozidla bez správania. Medzi faktory patrí sociodemografická, finančná, technologická a makroúroveň. Do online prieskumu bolo zapojených 1 223 respondentov. Logistická regresia sa používa na získanie funkcie a hodnoty pravdepodobnosti zámeru prijať EM v Indonézii. Frekvencia zdieľania na sociálnych médiách, úroveň povedomia o životnom prostredí, nákupné ceny, náklady na údržbu, maximálna rýchlosť, doba nabíjania batérie, dostupnosť infraštruktúry nabíjacích staníc v prevádzke, dostupnosť domácej energie - nabíjacia infraštruktúra, zásady stimulov nákupu a zľava z nákladov na nabíjanie motivačné politiky významne ovplyvňujú zámer prijať elektrické vozidlá. Ukazuje tiež, že príležitosť Indonézanov na adopciu elektrických motocyklov dosahuje 82,90%. Realizácia prijatia elektrických motocyklov v Indonézii si vyžaduje pripravenosť infraštruktúry a náklady, ktoré môžu spotrebitelia akceptovať. Výsledky tohto výskumu nakoniec poskytujú vláde a podnikom niekoľko návrhov na urýchlenie adopcie elektrických motocyklov v Indonézii.

ÚVOD

Ekonomický sektor v Indonézii (doprava, výroba elektriny a domácnosti) väčšinou používajú fosílne palivá. Niektoré z negatívnych účinkov vysokej závislosti na fosílnych palivách sú zvýšené prideľovanie dotácií na palivá, problémy s energetickou udržateľnosťou a vysoké úrovne emisií CO2. Doprava je hlavným odvetvím, ktoré prispieva k vysokým hladinám CO2 v ovzduší v dôsledku mnohých spôsobov využívania vozidiel na fosílne palivá. Tento výskum sa zameriava na motocykle, pretože Indonézia ako rozvojová krajina má viac motocyklov ako automobilov. Počet motocyklov v Indonézii dosiahol v roku 2018 120 101 017 kusov [1] a predaj motocyklov v roku 2019 dosiahol 6 487 460 kusov [2]. Presunutie odvetvia dopravy na alternatívne zdroje energie môže znížiť vysoké hladiny CO2. Realistickým riešením tohto problému je implementácia zelenej logistiky prostredníctvom penetrácie elektrických vozidiel v Indonézii, akými sú hybridné elektrické vozidlá, plug-in hybridné elektrické vozidlá a batériové elektrické vozidlá [3]. Inovácia technológie elektrických vozidiel a inovácia technológie batérií môžu poskytnúť dopravné riešenia, ktoré sú šetrné k životnému prostrediu, energeticky účinné a nižšie náklady na prevádzku a údržbu [4]. Krajiny sveta diskutujú o elektrických vozidlách. V globálnom obchode s elektrickými vozidlami došlo k výraznému nárastu predaja dvojkolesových elektrických motocyklov, ktorý v rokoch 2016 až 2017 dosiahol 58% alebo približne 1,2 milióna kusov. Tento rast tržieb naznačuje dobrú odozvu krajín vo svete na vývoj elektrických motocyklová technológia, ktorá jedného dňa očakáva, že elektrické motocykle nahradia vozidlá na fosílne palivá. Cieľom výskumu je Electric Motorcycle (EM), ktorý pozostáva z New Design of Electric Motorcycle (NDEM) a Converted Electric Motorcycle (CEM). Prvý typ, New Design of Electric Motorcycle (NDEM), je vozidlo navrhnuté spoločnosťou, ktorá na svoju činnosť používa elektrickú technológiu. Niektoré krajiny sveta, ako napríklad Austrália, Nemecko, Anglicko, Francúzsko, Japonsko, Taiwan, Južná Kórea a Čína, už používali elektrické motocykle ako náhradný výrobok za motocyklové vozidlá na fosílne palivá [5]. Jednou zo značiek elektrických motocyklov je Zero Motorcycle, ktorá vyrába športové elektrické motocykle [6]. PT. Spoločnosť Gesits Technologies Indo vyrába aj dvojkolesové elektrické motocykle pod značkou Gesits. Druhým typom je CEM. Konvertovaný elektrický motocykel je motocykel poháňaný olejom, kde sú diely motora a motora nahradené súpravou batérií LFP (Lithium Ferro Phosphate) ako zdrojom energie. Napriek tomu, že mnoho krajín vyrába elektrické motocykle, nikto vozidlo nevytvoril pomocou konverzných techník. Prestavbu je možné vykonať na dvojkolesovom motocykli, ktorý už jeho používatelia nepoužívajú. Universitas Sebelas Maret je priekopníkom vo výrobe CEM a technicky dokázal, že lítium-iónové batérie môžu nahradiť zdroje energie z fosílnych palív na bežných motocykloch. CEM používa technológiu LFP, táto batéria nevybuchne, keď dôjde ku skratu. Okrem toho má batéria LFP dlhú životnosť až 3 000 cyklov použitia a je dlhšia ako súčasné komerčné EM batérie (ako napríklad lítium-iónová batéria a LiPo batéria). CEM môže cestovať 55 km/nabíjanie a mať maximálnu rýchlosť až 70 km/h [7]. Jodinesa a kol. [8] skúmali trhový podiel konvertibilných elektrických motocyklov v indonézskej Surakarte a dospeli k záveru, že obyvatelia Surakarty reagovali na CEM pozitívne. Z vyššie uvedeného vysvetlenia je zrejmé, že príležitosť pre elektrické motocykle je obrovská. Bolo vyvinutých niekoľko štúdií o normách týkajúcich sa elektrických vozidiel a batérií, ako napríklad štandard pre lítium -iónové batérie od Sutopo et al. [9], štandard systému správy batérií Rahmawatie a kol. [10] a štandardy nabíjania elektrických vozidiel od Sutopo a kol. [11]. Pomalý nárast adopcie elektrických vozidiel v Indonézii podnietil vládu, aby uvoľnila niekoľko politík rozvoja automobilového priemyslu a plánovala v roku 2025 zamerať prijatie 2,1 milióna kusov elektrických motocyklov a 2 200 kusov elektrických automobilov. Okrem toho vláda sa zameriavala aj na Indonéziu, aby bola schopná vyrobiť 2 200 elektrických alebo hybridných automobilov, ktoré sú uvedené v prezidentskom nariadení Indonézskej republiky č. 22 z 2017 o národnom generálnom pláne pre energetiku. Toto nariadenie uplatňovali rôzne krajiny ako Francúzsko, Anglicko, Nórsko a India. Ministerstvo energetiky a nerastných surovín si stanovilo za cieľ, že od roku 2040 bude predaj vozidiel s vnútorným spaľovacím motorom (ICEV) zakázaný a verejnosť žiada, aby používal vozidlá na elektrický pohon [12]. V roku 2019 indonézska vláda vydala prezidentské nariadenie č. 55 z roku 2019 o zrýchlení programu batériových elektrických motorových vozidiel pre cestnú dopravu. Toto úsilie je krokom k prekonaniu dvoch problémov, a to vyčerpania zásob vykurovacieho oleja a znečistenia ovzdušia. Pokiaľ ide o znečistenie ovzdušia, Indonézia sa zaviazala znížiť 29% emisií oxidu uhličitého do roku 2030 v dôsledku parížskej konferencie o zmene klímy, ktorá sa konala v roku 2015. V roku 2018 penetrácia dvojkolesových elektrických vozidiel dosiahla iba 0,14% vládneho cieľa. 2025, pričom u štvorkolesovej elektriny dosiahla viac ako 45%. V decembri 2017 bolo po celej krajine k dispozícii najmenej viac ako 1 300 verejných elektrických nabíjacích staníc v 24 mestách, pričom 71% (924 čerpacích staníc) sa nachádzalo v DKI Jakarta [13]. Mnoho krajín skúmalo prijatie elektrických vozidiel, ale v Indonézii sa národný výskum predtým nerobil. V niektorých krajinách prebehlo mnoho druhov výskumu, ktoré uskutočnili štúdie o prijatí nových technológií pomocou niekoľkých metód, ako je napríklad viacnásobná lineárna regresia s cieľom poznať zámer použitia elektrického vozidla v Malajzii [14], Modelovanie štruktúrnych rovníc (SEM) s cieľom poznať adopciu. prekážok batériových elektrických vozidiel v čínskom Tianjine [15], prieskumnú faktorovú analýzu a viacrozmerný regresný model na poznanie prekážok medzi vodičmi elektrických vozidiel v Spojenom kráľovstve [16] a logistickú regresiu s cieľom poznať faktory ovplyvňujúce vychytávanie elektrických vozidiel v Peking, Čína [17]. Účelom tohto výskumu je vyvinúť model adopcie elektrických motocyklov v Indonézii, nájsť faktory, ktoré ovplyvňujú zámery adopcie elektrických motocyklov v Indonézii, a určiť funkčné príležitosti na adopciu elektrických motocyklov v Indonézii. Modelovanie faktorov je dôležité pre zistenie, ktoré faktory ovplyvňujú zámer adoptovať elektrické motocykle v Indonézii. Tieto vplyvné faktory je možné použiť ako referenciu pri formulácii vhodných politík na urýchlenie prijatia elektrických motocyklov. Tieto významné faktory sú obrazom ideálnych podmienok, ktoré si potenciálni používatelia elektrických motocyklov v Indonézii želajú. Niektoré ministerstvá v Indonézii súvisiace s formulovaním politík týkajúcich sa elektrických vozidiel sú ministerstvo priemyslu, ktoré sa zaoberá pravidlami dane z vozidiel na základe svojich emisií, ktoré sa týkajú priamo výrobcov elektrických vozidiel, ministerstvo dopravy, ktoré vykonáva test uskutočniteľnosti elektrických vozidiel, ktoré budú vydláždiť diaľnice, ako sú testy batérií a podobne, ako aj ministerstvo energetiky a nerastných zdrojov, ktoré je zodpovedné za stanovenie taríf nabíjacích staníc pre elektromobily na infraštruktúru spoločností nabíjajúcich elektrické vozidlá. Inovácie v oblasti elektrických vozidiel tiež podporujú zrod nových podnikateľských subjektov v dodávateľskom reťazci vrátane technologických živnostníkov a začínajúcich podnikateľov od vývojárov, dodávateľov, výrobcov a distribútorov výrobkov / služieb pre elektrické vozidlá a ich derivátov na trh [24]. Podnikatelia v oblasti elektrických motocyklov môžu tiež rozvíjať technológiu a marketing zvážením týchto významných faktorov s cieľom podporiť realizáciu elektrických motocyklov namiesto konvenčných motocyklov v Indonézii. Bežná logistická regresia používaná na získanie hodnoty funkcie a pravdepodobnosti zámeru adoptovať elektrické motocykle v Indonézii pomocou softvéru SPSS 25. Logistická regresia alebo logitická regresia je prístup k tvorbe prediktívnych modelov. Logistická regresia v štatistikách slúži na predpovedanie pravdepodobnosti výskytu udalosti porovnaním údajov v logistickej funkcii logitovej krivky. Táto metóda je všeobecným lineárnym modelom pre binomickú regresiu [18]. Logistická regresia sa použila na predpovedanie prijatia prijatia internetu a mobilného bankovníctva [19], predpovedanie prijatia prijatia fotovoltaických technológií v Holandsku [20], predpovedanie prijatia technológie systému telemonitoringu pre zdravie [21] a na nájdenie z technických prekážok, ktoré majú vplyv na rozhodnutie prijať cloudové služby [22]. Utami a kol. [23], ktorí predtým robili výskum vnímania elektrických vozidiel spotrebiteľmi v Surakarte, zistili, že nákupné ceny, modely, výkonnosť vozidiel a pripravenosť infraštruktúry sú najväčšími prekážkami pre ľudí, ktorí si osvojujú elektrické vozidlá. METÓDA Údaje zozbierané v tomto výskume sú primárnymi údajmi získanými prostredníctvom online prieskumov s cieľom zistiť príležitosti a faktory, ktoré ovplyvňujú zámer adoptovať elektrické motocykle v Indonézii. Dotazník a prieskum On -line prieskum bol distribuovaný 1 223 respondentom v ôsmich provinciách v Indonézii s cieľom preskúmať faktory ovplyvňujúce zámer adoptovať elektrické motocykle v Indonézii. Tieto vybrané provincie mali viac ako 80% predaja motocyklov v Indonézii [2]: West Java, East Java, Jakarta, Central Java, North Sumatra, West Sumatra, Yogyakarta, South Sulawesi, South Sumatra, and Bali. Skúmané faktory sú uvedené v tabuľke 1. Všeobecné znalosti o elektrických motocykloch boli poskytnuté na začiatku dotazníka pomocou videa, aby sa predišlo nedorozumeniam. Dotazník bol rozdelený do piatich sekcií: skríningová sekcia, sociodemografická sekcia, finančná sekcia, technologická sekcia a sekcia na makroúrovni. Dotazník bol predložený v Likertovej škále od 1 do 5, kde 1 pre silne nesúhlasí, 2 pre nesúhlasí, 3 pre pochybnosti, 4 pre súhlas a 5 pre silne súhlasí. Stanovenie minimálnej veľkosti vzorky sa týka [25], pričom sa uvádza, že pozorovacie štúdie s veľkými populáciami zahŕňajúce logistickú regresiu vyžadujú minimálnu veľkosť vzorky 500 na získanie štatistík reprezentujúcich parametre. V tomto výskume sa používa klastrovaný odber vzoriek alebo plošné vzorkovanie s proporciami, pretože populácia používateľov motocyklov v Indonézii je veľmi veľká. Okrem toho sa na určenie vzoriek na základe určitých kritérií používa účelové vzorkovanie [26]. Online prieskumy sa vykonávajú prostredníctvom reklám na Facebooku. Oprávnenými respondentmi sú ľudia vo veku ≥ 17 rokov, ktorí majú SIM C, sú jedným z tých, ktorí rozhodujú o výmene alebo kúpe motocykla, a majú bydlisko v jednej z provincií v tabuľke 1. Teoretický rámec Ona a kol. [15] a Habich-Sobiegalla a kol. [28] použili rámce na systematickú kategorizáciu faktorov, ktoré riadia alebo bránia prijatiu elektrického vozidla spotrebiteľmi. Tieto rámce sme upravili jeho úpravou na základe našej analýzy literatúry o elektrických motocykloch o adopcii elektrických motocyklov spotrebiteľom. Vizualizovali sme to v tabuľke 1. Tabuľka 1. Vysvetlenie a odkaz na faktory a atribúty Faktorový kód Atrtibute Ref. SD1 Rodinný stav [27], [28] SD2 Vek SD3 Pohlavie SD4 Posledné vzdelávanie SD5 Povolanie Sociodemografická SD6 Mesačná úroveň spotreby SD7 Mesačná úroveň príjmu SD8 Počet vlastníctva motocykla SD9 Frekvencia zdieľania na sociálnych médiách SD10 Veľkosť online sociálnej siete SD11 Environmentálne povedomie Finančné Nákupná cena FI1 [29] Náklady na batériu FI2 [30] Náklady na nabíjanie FI3 [31] Náklady na údržbu FI4 [32] Technologické schopnosti TE1 Počet najazdených kilometrov [33] Výkon TE2 [33] TE3 Doba nabíjania [33] Bezpečnosť TE4 [34] TE5 Životnosť batérie [35] ML1 Dostupnosť nabíjacích staníc na verejnom priestranstve [36] ML2 Dostupnosť nabíjacej stanice v práci [15] ML3 Dostupnosť nabíjacej stanice doma [37] VM4 Dostupnosť servisných miest [38] VM5 Politika stimulov nákupu [15] ML6 Ročná politika zľavy na dani [15] ML7 Zásady účtovania nákladov na zľavu [15] Zámer prijatia IP Zámer použitia [15] Sociodemografický faktor Sociodemografický faktor sú osobné faktory, ktoré ovplyvňujú správanie jednotlivca pri rozhodovaní. Eccarius a kol. [28] na svojom modeli adopcie uviedli, že vek, pohlavie, rodinný stav, vzdelanie, príjem, povolanie a vlastníctvo vozidla sú dôležitými faktormi, ktoré majú vplyv na adopciu elektrického vozidla. HabichSoebigalla a kol. Zdôrazňujú faktory sociálnych sietí, ako sú počet vlastníctva motocyklov, frekvencia zdieľania na sociálnych médiách a veľkosť online sociálnej siete, ktoré sú faktormi, ktoré ovplyvňujú prijatie elektrického vozidla [28]. Eccarius a kol. [27] a HabichSobiegalla a kol. [28] sa tiež domnieva, že environmentálne povedomie patrí k sociálnym a demografickým faktorom. Finančný faktor Kúpna cena je pôvodná cena elektrického motocykla bez akýchkoľvek dotácií na nákup. Sierzchula a kol. [29] uviedli, že vysoká obstarávacia cena elektrického vozidla je spôsobená najvyššou kapacitou batérie. Náklady na batériu sú náklady na výmenu batérie po skončení životnosti starej batérie. Krause a kol. skúmal, že náklady na batériu patria k finančnej prekážke, keď si niekto adoptuje elektrické vozidlo [30]. Náklady na nabíjanie sú náklady na elektrickú energiu na pohon elektrického motocykla v porovnaní s nákladmi na benzín [31]. Náklady na údržbu sú náklady na bežnú údržbu elektrických motocyklov, nie opravy z dôvodu nehody, ktorá má vplyv na prijatie elektrického vozidla [32]. Technologický faktor Schopnosť najazdených kilometrov je najvzdialenejšia vzdialenosť po úplnom nabití batérie elektrického motocykla. Zhang a kol. [33] uviedol, že výkon vozidla sa týka hodnotenia spotrebiteľa na elektrickom vozidle vrátane kilometrového výkonu, výkonu, času nabíjania, bezpečnosti a životnosti batérie. Výkon je maximálna rýchlosť elektrického motocykla. Doba nabíjania je celkový čas na úplné nabitie elektrického motocykla. Pocit bezpečia pri jazde na elektrickom motocykli súvisiaci so zvukom (dB) sú faktory, ktoré zdôrazňujú Sovacool et al. [34] majú byť faktormi, ktoré majú vplyv na vnímanie spotrebiteľov elektrickými vozidlami. Graham-Rowe a kol. [35] uviedli, že životnosť batérie sa považuje za zhoršenú. Faktor na makroúrovni Infraštruktúra dostupnosti nabíjacích staníc je niečo, čomu sa nemožno vyhnúť pri osvojovaní si elektrických motocyklov. Dostupnosť nabíjania na verejných miestach sa považuje za dôležitú na podporu prijatia elektrických vozidiel [36]. Dostupnosť nabíjania v práci [15] a nabíjanie doma [37] tiež spotrebitelia potrebujú na nabitie batérie svojho vozidla. Krupa a kol. [38] uviedol, že dostupnosť servisných miest na bežnú údržbu a škody má vplyv na prijatie elektrického vozidla. Ona a kol. [15] navrhli niektoré verejné stimuly, ktoré spotrebitelia v meste Tianjin veľmi požadujú, ako je poskytovanie dotácií na nákup elektrických motocyklov, ročná zľava na dani za elektrické motocykle a politika zľavy v oblasti účtovania nákladov, keď spotrebitelia potrebujú nabíjať elektrické motocykle na verejných miestach [15]. Radová logistická regresia Radová logistická regresia je jednou zo štatistických metód, ktoré opisujú vzťah medzi závislou premennou s jednou alebo viacerými nezávislými premennými, kde závislá premenná je viac ako 2 kategórie a meracia stupnica je na úrovni alebo radovej [39]. Rovnica 1 je modelom pre radovú logistickú regresiu a rovnica 2 ukazuje funkciu g (x) ako logitovú rovnicu. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) VÝSLEDKY A DISKUSIA Dotazník bol distribuovaný online v marci - apríli 2020 prostredníctvom platených reklám na Facebooku nastavením oblasti filtra: West Java, East Java, Jakarta, Central Java, North Sumatra, West Sumatra, Yogyakarta, South Sulawesi, South Sumatra, and Bali which reach 21,628 users. Celkom prichádzajúcich odpovedí bolo 1 443 odpovedí, ale iba 1 223 odpovedí bolo vhodných na spracovanie údajov. V tabuľke 2 sú uvedené demografické údaje respondentov. Popisná štatistika Tabuľka 3 uvádza popisnú štatistiku kvantitatívnych premenných. Zľava na náklady na účtovanie, ročná zľava na dani a subvencie na nákupné ceny majú medzi inými faktormi vyšší priemer. To dokazuje, že väčšina respondentov sa domnieva, že existuje politika, ktorú im vládna intenzita dokázala povzbudiť k adopcii elektrických motocyklov. Pokiaľ ide o finančné faktory, nákupná cena a náklady na batériu majú medzi inými faktormi nižší priemer. To dokazuje, že obstarávacia cena elektrického motocykla a náklady na batériu nie sú vhodné s rozpočtom väčšiny respondentov. Väčšina respondentov považovala cenu elektrického motocykla za príliš vysokú v porovnaní s cenou konvenčného motocykla. Náklady na výmenu batérie každé tri roky, ktoré dosahujú 5 000 000 IDR, sú tiež pre väčšinu respondentov príliš drahé, takže kúpna cena a náklady na batériu sú pre Indonézana prekážkou pri prijímaní elektrických motocyklov. Životnosť batérie, výkon a doba nabíjania majú v popisných štatistikách nízke priemerné skóre, ale priemerné skóre týchto troch faktorov je viac ako 4. Doba nabíjania, ktorá trvala tri hodiny, bola pre väčšinu respondentov príliš dlhá. Maximálna rýchlosť elektrického motocykla je 70 km/h a 3-ročná výdrž batérie nie je uspokojená potrebami respondentov. To dokazuje, že väčšina respondentov sa domnieva, že výkonné elektrické motocykle nespĺňajú ich štandardy. Napriek tomu, že respondenti nedôverujú výkonu elektrických motocyklov, EM môže uspokojiť ich každodenné potreby mobility. Viac respondentov hodnotilo dostupnosť nabíjania vo svojich domoch a kanceláriách viac ako na verejných miestach. Často sa však vyskytuje prekážka v tom, že elektrická energia v domácnosti je stále pod 1 300 VA, čo znamená, že respondenti dôrazne očakávajú, že vláda bude schopná pomôcť poskytnúť nabíjacie zariadenia doma. Dostupnosť nabíjania v kancelárii je výhodnejšia ako na verejných miestach, pretože mobilita respondentov každý deň zahŕňa domácnosti a kancelárie. Tabuľka 4 uvádza reakcie respondentov na prijatie elektrických motocyklov. Ukazuje sa, že 45 626% respondentov má veľkú ochotu používať elektrický motocykel. Tento výsledok ukazuje svetlú budúcnosť podielu na trhu s elektrickými motocyklami. Tabuľka 4 tiež ukazuje, že takmer 55% respondentov nemá veľkú ochotu používať elektrický motocykel. Zaujímavé výsledky z týchto popisných štatistík naznačujú, že hoci nadšenie pre používanie elektrických motocyklov stále vyžaduje stimuláciu, verejné prijatie elektrických motocyklov je dobré. Ďalším dôvodom, ktorý môže nastať, je to, že respondenti majú postoj, či budú čakať na prijatie elektrického motocykla alebo na to, či niekto iný používa elektrický motocykel alebo nie. Ordinálne logistické regresie Údaje sa spracúvajú a analyzujú, aby sa určil zámer adopcie elektrických motocyklov v Indonézii pomocou ordinálnej logistickej regresie. Závislou premennou v tomto výskume je ochota použiť elektrický motocykel (1: silne neochotný, 2: neochotný, 3: pochybnosti, 4: ochotný, 5: silne ochotný). V tomto výskume bola ako metóda vybraná radová logistická regresia, pretože závislá premenná používa radovú stupnicu. Údaje boli spracované pomocou softvéru SPSS 25 s úrovňou spoľahlivosti 95%. Na výpočet variabilných inflačných faktorov (VIF) s priemerným VIF 1,15- 3,693 boli vykonané testy multikolinearity, čo znamená, že v modeli nie je žiadna multikolinearita. Hypotéza použitá pri ordinálnej logistickej regresii je uvedená v tabuľke 5. Tabuľka 6 ukazuje výsledky čiastočných testov, ktoré majú byť základom pre odmietnutie alebo prijatie hypotézy pre radovú logistickú regresiu. Tabuľka 2. Demografické údaje respondentov Demografické položky Freq% Demografické položky Freq% Sídlo Západná Jáva 345 28,2% Povolanie Študent 175 14,3% Východná Jáva 162 13,2% Štátni zamestnanci 88 7,2% Jakarta 192 15,7% Súkromní zamestnanci 415 33,9% Centrálna Jáva 242 19,8% Podnikateľ 380 31,1% Severná Sumatera 74 6,1% Ostatní 165 13,5% Yogyakarta 61 5,0% Južná Sulawesi 36 2,9% Vek 17-30 655 53,6% Bali 34 2,8% 31-45 486 39,7% Západná Sumatera 26 2,1% 46-60 79 6,5% Juh Sumatera 51 4,2%> 60 3 0,2% Rodinný stav slobodný 370 30,3% posledná úroveň vzdelania SMP/SMA/SMK 701 57,3% ženatý 844 69,0% diplom 127 10,4% ostatní 9 0,7% bakalársky 316 25,8% pohlavie muž 630 51,5% magister 68 5,6 % Žena 593 48,5% Doktorand 11 0,9% Úroveň mesačného príjmu 0 154 12,6% Úroveň mesačnej spotreby <2 000 000 IDR 2 000 000 432 35,3% <2 000 000 226 186% IDR 2 000 000-5 999 999 52,3% 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% ≥ 10 000 000 IDR 30 2,5% 10 000 000 IDR- 19 999 999 71 5,8% ≥ I DR. 20 000 000 23 1,9% Tabuľka 3. Popisné štatistiky pre finančnú, technologickú a makroúrovňovú premennú Priemerné poradie Variabilné priemerné poradie ML7 (disk o nákladových nákladoch.) 4,4563 1 ML3 (CS doma) 4,1554 9 ML6 (ročný daňový disk. ) 4,4301 2 ML2 (CS na pracoviskách) 4,1055 10 ML5 (stimul nákupu) 4,4146 3 ML1 (CS na verejných miestach) 4,0965 11 TE4 (bezpečnosť) 4,3181 4 TE5 (životnosť batérie) 4,0924 12 FI3 (náklady na nabíjanie) 4,2518 5 TE2 (výkon) ) 4,0597 13 TE1 (počet najazdených kilometrov) 4,2396 6 TE3 (doba nabíjania) 4,0303 14 ML4 (servisné miesto) 4,2142 7 FI1 (náklady na nákup) 3,8814 15 FI4 (náklady na údržbu) 4,1980 8 FI2 (náklady na batériu) 3,5045 16 Tabuľka 4. Popisná štatistika pre adopčný zámer 1: silne neochotný 2: neochotný 3: pochybnosti 4: ochotný 5: silne ochotný ochota používať elektrický motocykel 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Výsledky logistickej regresnej analýzy pre premenné SD1 až SD11, ktoré patria do sociodemografické faktory ukazujú výsledky, na ktorých je zapnutá iba frekvencia zdieľania sociálne médiá (SD9) a úroveň environmentálnych záujmov (SD11) majú významný vplyv na zámer elektrických motocyklov v Indonézii. Významné hodnoty pre kvalitatívnu premennú rodinného stavu sú 0,622 pre slobodných a 0,801 pre ženatých. Tieto hodnoty nepodporujú hypotézu 1. Rodinný stav významne neovplyvňuje zámer prijatia elektrického motocykla, pretože významná hodnota je viac ako 0,05. Významná hodnota pre vek je 0,147, aby vek významne neovplyvnil úmysel adoptovať elektrický motocykel. Odhadovaná hodnota pre vek -0,168 nepodporuje hypotézu 2. Záporné znamienko znamená, že čím vyšší je vek, tým nižší je úmysel adoptovať elektrický motocykel. Významná hodnota pre kvalitatívnu premennú gender (0,385) nepodporuje hypotézu 3. Pohlavie významne neovplyvňuje úmysel prijať elektrický motocykel. Významná hodnota pre posledný stupeň vzdelávania (0,603) nepodporuje hypotézu 4. Takže posledné vzdelanie významne neovplyvňuje zámer prijať elektrický motocykel. Hodnota odhadu pre posledný stupeň vzdelania 0,036 znamená kladné znamienko znamená, že čím vyšší je stupeň vzdelania, tým vyšší je zámer prijať elektrický motocykel. Významná hodnota pre kvalitatívnu premennú povolania bola 0,487 pre študentov, 0,999 pre štátnych zamestnancov, 0,600 pre súkromných zamestnancov a 0,480 pre podnikateľov, ktorí nepodporujú hypotézu 5. Zamestnanie významne neovplyvňuje zámer prijať elektrický motocykel. UTAMI ET AL. /VESTNÍK O OPTIMALIZÁCIÁCH SYSTÉMOV V PRIEMYSLE - VOL. 19 Č. 1 (2020) 70-81 DOI: 10,25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami a kol. 75 Tabel 5. Hypotéza Hypotéza Socio-H1: rodinný stav má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Demo- H2: Vek má pozitívny významný vplyv na zámer adopcie elektrického motocykla. grafická H3: rod má pozitívny významný vplyv na zámer adopcie elektrického motocykla. H4: posledná úroveň vzdelania má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H5: povolanie má pozitívny významný vplyv na zámer adopcie elektrického motocykla. H6: mesačná úroveň spotreby má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H7: mesačná úroveň príjmu má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H8: Počet vlastníctva motocyklov má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H9: frekvencia zdieľania na sociálnych médiách má pozitívny významný vplyv na zámer adopcie elektrického motocykla. H10: Veľkosť online sociálnej siete má pozitívny významný vplyv na zámer adopcie elektrického motocykla. H11: povedomie o životnom prostredí má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Finančný H12: obstarávacia cena má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H13: Náklady na batériu majú pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H14: náklady na nabíjanie majú pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H15: Náklady na údržbu majú pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H16: Schopnosť najazdených kilometrov má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H17: sila má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Techno-H18: doba nabíjania má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. logický H19: bezpečnosť má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H20: životnosť batérie má pozitívny významný vplyv na zámer adopcie elektrického motocykla. H21: dostupnosť infraštruktúry nabíjacích staníc na verejných miestach má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H22: Dostupnosť infraštruktúry nabíjacích staníc v prevádzke má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Macrolevel H23: dostupnosť infraštruktúry nabíjacích staníc doma má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H24: Dostupnosť servisných miest má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H25: Politika stimulov nákupu má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H26: Ročná politika zľavy na dani má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. H27: Politika zľavy na účtovaní nákladov má pozitívny významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Tabuľka 6. Logistická regresia Čiastkové výsledky testu Hodnota varu Sig hodnota varu Sig SD1: slobodná 0,349 0,622 TE1 0,146 0,069 SD1: vydatá 0,173 0,801 TE2 0,167 0,726 SD1: iná 0 TE3 0,240 0,161 SD2 -0,168 0,147 TE4 -0,005 0,013* SD3: muž 0,117 0,385 TE5 0,068 0,765 SD3: žena 0 ML1 -0,127 0,022* SD5: študenti -0,195 0,487 ML2 0,309 0,000* SD5: civ. služba 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: ostatné 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* Významné pri 95% hladina spoľahlivosti Významná hodnota pre mesačnú úroveň spotreby (0,069) nepodporuje hypotézu 6, mesačná hladina spotreby významne neovplyvňuje zámer prijať elektrický motocykel. Odhadovaná hodnota pre úroveň mesačnej spotreby 0,227, kladné znamienko znamená, že čím vyššia je úroveň mesačných výdavkov, tým vyšší je zámer prijať elektrický motocykel. Významná hodnota mesačnej úrovne príjmu (0,726) hypotézu 7 nepodporuje, mesačná úroveň príjmu významne neovplyvňuje zámer adoptovať elektrický motocykel. Hodnota odhadu pre úroveň mesačného príjmu je 0,032, kladné znamienko znamená, že čím vyššia je úroveň mesačného príjmu, tým vyšší je zámer prijať elektrický motocykel. Významná hodnota pre počet vlastníctiev motocyklov (0,161) nepodporuje hypotézu 8, počet vlastníctiev motocyklov významne neovplyvňuje zámer prijať elektrický motocykel. Hodnota odhadu pre úroveň vlastníctva motocykla je 0,180, kladné znamienko znamená, že čím viac motocyklov vlastníte, tým vyšší je zámer prijať elektrický motocykel. Významná hodnota pre frekvenciu zdieľania na sociálnych médiách (0,013) podporuje hypotézu 9, frekvencia zdieľania na sociálnych médiách má významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla, pretože významná hodnota je nižšia ako 0,05. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 Č. 1 (2020) 70-81 76 Utami a kol. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Hodnota odhadu pre zdieľanie frekvencie na sociálnych médiách je 0,111, pozitívne znamienko znamená, že čím vyššia je frekvencia zdieľania niekoho na sociálnych médiách, tým vyššia je šanca na prijatie elektrického motocykel. Významná hodnota veľkosti online sociálnej siete (0,765) nepodporuje hypotézu 10, veľkosť dosahu sociálnej siete významne neovplyvňuje zámer adopcie motocykla. Hodnota odhadu pre počet ľudí dosiahnutých v sociálnej sieti je 0,016. Kladné znamienko znamená, že čím väčšia je veľkosť sociálnych sietí, tým vyšší je zámer adoptovať elektrický motocykel. Významná hodnota úrovne environmentálneho povedomia (0,022) podporuje hypotézu 11, úroveň environmentálneho záujmu má významný vplyv na zámer adoptovať elektrický motocykel. Hodnota odhadu pre úroveň environmentálneho povedomia je 0,226, pozitívny znak znamená, že čím vyššia je úroveň environmentálnych záujmov človeka, tým vyšší je zámer prijať elektrický motocykel. Výsledky logistickej regresnej analýzy pre premenné FI1 až FI4, ktoré patria k finančným faktorom, ukazujú, že obstarávacia cena (FI1) a náklady na údržbu (FI4) majú významný vplyv na zámer elektrických motocyklov v Indonézii. Významná hodnota kúpnej ceny (0,00) podporuje hypotézu 12, obstarávacia cena má významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla.Hodnota odhadu kúpnej ceny je 0,348, kladné znamienko znamená, že čím je pre niekoho kúpna cena elektrického motocykla vhodnejšia, tým vyšší je zámer adoptovať elektrický motocykel. Významná hodnota nákladov na batériu (0,355) nepodporuje hypotézu 13, náklady na batériu významne neovplyvňujú zámer adoptovať elektrický motocykel. Významná hodnota nákladov na nabíjanie (0,109) nepodporuje hypotézu 14, náklady na nabíjanie nemajú významný vplyv na zámer prijať elektrický motocykel. Hodnota odhadu nákladov na nabíjanie je 0,136, kladné znamienko znamená, že čím sú pre niekoho vhodnejšie náklady na nabíjanie elektrického motocykla, tým vyšší je zámer adoptovať elektrický motocykel. Významná hodnota nákladov na údržbu (0,017) nepodporuje hypotézu 15, náklady na údržbu majú významný vplyv na zámer adoptovať elektrický motocykel. Hodnota odhadu nákladov na údržbu je 0,193, kladné znamenie znamená, že čím vhodnejšie sú pre niekoho náklady na údržbu elektrického motocykla, tým vyšší je zámer adoptovať elektrický motocykel. Výsledky logistickej regresnej analýzy pre premenné TE1 až TE5, ktoré patria k technologickým faktorom, ukazujú výsledky, že čas nabíjania batérie (TE3) má významný vplyv na zámer adopcie elektrických motocyklov v Indonézii. Významná hodnota schopnosti najazdených kilometrov (0,107) nepodporuje hypotézu 16, schopnosť najazdených kilometrov nemá žiadny významný vplyv na úmysel prijať elektrický motocykel. Hodnota odhadu pre maximálny počet najazdených kilometrov je 0,146, kladné znamienko znamená, že čím je pre niekoho vhodnejší maximálny počet kilometrov na elektrickom motocykli, tým vyšší je zámer adoptovať elektrický motocykel. Významná hodnota pre nezávislý premenlivý výkon alebo maximálnu rýchlosť (0,052) nepodporuje hypotézu 17, maximálna rýchlosť významne neovplyvňuje zámer adoptovať elektrický motocykel. Hodnota esimateu pre výkon alebo maximálnu rýchlosť je 0,167, kladné znamienko znamená, že čím je maximálna rýchlosť elektrického motocykla pre človeka primeranejšia, tým vyšší je zámer osvojiť si elektrický motocykel. Významná hodnota času nabíjania (0,004) podporuje hypotézu 18, čas nabíjania má významný vplyv na zámer adoptovať elektrický motocykel. Odhadovaná hodnota času nabíjania je 0,240, kladné znamienko znamená, že čím je pre niekoho vhodnejšia maximálna rýchlosť elektrického motocykla, tým vyšší je zámer osvojiť si elektrický motocykel. Významná hodnota pre bezpečnosť (0,962) nepodporuje hypotézu 19, bezpečnosť významne neovplyvňuje zámer prijať elektrický motocykel. Hodnota odhadu pre bezpečnosť je -0,005, záporné znamienko znamená, že čím bezpečnejšie sa niekto pri používaní elektrického motocykla cíti, tým nižší je zámer osvojiť si elektrický motocykel. Významná hodnota životnosti batérie (0,424) nepodporuje hypotézu 20, životnosť batérie nemá žiadny významný vplyv na zámer adoptovať elektrický motocykel. Odhadovaná hodnota životnosti batérie je 0,068, kladné znamienko znamená, že čím vhodnejšia je životnosť batérie elektrického motocykla, tým vyšší je zámer adoptovať elektrický motocykel. Výsledky logistickej regresnej analýzy pre premenné ML1 až ML7, ktoré patria k faktorom na makroúrovni, ukazujú výsledky, ktoré uvádzajú iba dostupnosť nabíjania na pracovisku (ML2), dostupnosť nabíjania v mieste bydliska (ML3) a politika zľavy z účtovania nákladov (ML7) ktoré majú významný vplyv na zámer adopcie elektrických motocyklov v Indonézii. Významná hodnota dostupnosti nabíjania na verejných miestach (0,254) nepodporuje hypotézu 21, dostupnosť nabíjania na verejných miestach významne neovplyvňuje zámer prijať elektrický motocykel. Významná hodnota dostupnosti nabíjania na pracovisku (0,007) podporuje hypotézu 22, dostupnosť nabíjania na pracovisku má významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Významná hodnota dostupnosti nabíjania doma (0,009) podporuje hypotézu 22, dostupnosť domáceho nabíjania má významný vplyv na zámer adopcie motocykla. Významná hodnota dostupnosti servisných miest (0,181) nepodporuje hypotézu 24, dostupnosť servisných miest nemá významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Významná hodnota pre politiku stimulov nákupu (0,017) podporuje hypotézu 25, politika stimulácie nákupu má významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Významná hodnota politiky ročných daňových zliav (0,672) nepodporuje hypotézu 26, politika stimulov ročných daňových zľav nemá významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Významná hodnota politiky zľavy z nákladov na nabíjanie (0,00) podporuje hypotézu 27, politika stimulovania zľavy z ceny nabíjania má významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Podľa výsledku z makroúrovňového faktora je prijatie elektrického motocykla možné, ak sú spotrebitelia pripravení pristúpiť k nabíjacej stanici na pracovisku, nabíjacej stanici v mieste bydliska a politike zľavy z poplatkov za nabíjanie. Celkovo frekvencia zdieľania na sociálnych médiách, úroveň environmentálneho povedomia, nákupné ceny, náklady na údržbu, maximálna rýchlosť elektrických motocyklov, doba nabíjania batérie, dostupnosť infraštruktúry nabíjacích staníc pri práci, dostupnosť napájania z domova - nabíjacia infraštruktúra, UTAMI ET AL. /VESTNÍK O OPTIMALIZÁCIÁCH SYSTÉMOV V PRIEMYSLE - VOL. 19 Č. 1 (2020) 70-81 DOI: 10,25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami a kol. 77 motivačných politík nákupu a stimulačných politík účtovania zľavových nákladov významne ovplyvňuje zámer prijať elektrické vozidlá. Rovnicový model a funkcia pravdepodobnosti Rovnica 3 je logitovou rovnicou pre výber odpovede „silne neochotní“ prijať elektrický motocykel.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Rovnica 4 je logitovou rovnicou pre výber odpovede „neochota“ prijať elektrický motocykel.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Rovnica 5 je logitovou rovnicou pre výber odpovede „pochybnosti“ na prijatie elektrického motocykla.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Rovnica 6 je logitovou rovnicou pre možnosť odpovede „ochotný“ prijať elektrický motocykel.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Pravdepodobnostné funkcie elektrických motocyklov s osvojeným úmyslom uvedené v rovnici 7 až rovnici 11. Rovnica 7 je funkciou pravdepodobnosti výberu odpovede „ silne ochotný “prijať elektrický motocykel. napríklad YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Rovnica 8 je funkcia pravdepodobnosti pre výber odpovede „ochotná“ prijať elektrický motocykel. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Rovnica 9 je funkciou pravdepodobnosti pre výber odpovede „pochybnosť“ na prijatie elektrického motocykla. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Rovnica 10 je funkciou pravdepodobnosti pre výber odpovede „ochotnej“ prijať elektrický motocykel. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Rovnica 11 je funkciou pravdepodobnosti pre výber odpovede „silne ochotný“ prijať elektrický motocykel. napríklad YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Pravdepodobnosť prijatia Radová logistická regresná rovnica potom aplikované na vzorku odpovedí respondentov. Tabuľka 8 uvádza charakteristiky a odpovede vzorky. Takže pravdepodobnosť zodpovedať každé kritérium na závislej premennej je vypočítaná na základe rovnice 7 - 11. Vzorka respondentov, ktorí majú odpovede uvedené v tabuľke 7, má pravdepodobnosť 0,0013 pre silnú neochotu používať elektrický motocykel, pravdepodobnosť 0,0114 za neochotu používať elektrický motocykel, pravdepodobnosť 0,1788 v prípade pochybností používať elektrický motocykel, pravdepodobnosť 0,563 v prípade ochoty použiť elektrický motocykel a pravdepodobnosť 0,2455 v prípade silnej ochoty používať elektrický motocykel. Bola tiež vypočítaná pravdepodobnosť prijatia elektrického motocykla pre 1 223 respondentov a priemerná hodnota pravdepodobnosti odpovedí na silne neochotu používať elektrický motocykel bola 0,0031, neochota používať elektrický motocykel bola 0,0198, pochybnosti o použití elektrického motocykla boli 0,1482, ochotný použiť elektrický motocykel bol 0,3410 a silne ochotný použiť elektrický motocykel bol 0,4880. Ak sa sčíta pravdepodobnosť ochotných a silne ochotných, pravdepodobnosť, že Indonézania prijmú elektrické motocykle, dosiahne 82,90%. Odporúčania pre podnikateľov a tvorcov politík V ordinálnej logistickej regresnej analýze je frekvencia zdieľania na sociálnych médiách významným faktorom ovplyvňujúcim zámer prijatia elektrického motocykla. Ochota prijať elektrické motocykle ovplyvní dôležitosť sociálnych médií ako platformy pre verejnosť na získavanie informácií o elektrických motocykloch. Vláda a podnikatelia sa môžu pokúsiť využiť tento zdroj, napríklad podnikatelia môžu robiť propagačné akcie prostredníctvom bonusov alebo ocenenia pre spotrebiteľov, ktorí si kúpili elektrické motocykle a na sociálnych sieťach zdieľajú pozitívne veci súvisiace s elektrickými motocyklami. Tento spôsob môže ostatných stimulovať k tomu, aby sa stali novým používateľom elektrického motocykla. Vláda môže socializovať alebo predstaviť elektrické motocykle verejnosti prostredníctvom sociálnych médií s cieľom motivovať verejnosť k prechodu z konvenčného motocykla na elektrický motocykel. Tento výskum dokazuje, aký významný je vplyv makroúrovňových faktorov na adopciu elektrických motocyklov v Indonézii. V analýze ordinálnej logistickej regresie významne ovplyvňuje zámer prijatia elektrického motocykla dostupnosť infraštruktúry nabíjacích staníc na pracovisku, dostupnosť infraštruktúry nabíjacích staníc doma, politika stimulov nákupu a zľava z nákladov na nabíjanie. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 Č. 1 (2020) 70-81 78 Utami a kol. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Tabuľka 7. Vzorky odpovedí respondentov Variabel Odpoveď Kód Hodnota Rodinný stav Ženatý X1b 2 Vek 31-45 X2 2 Pohlavie Muž X3a 1 Posledná úroveň vzdelania Master X4 4 Povolanie Súkromní zamestnanci X5c 3 mesačne úroveň spotreby Rp2,000,000-5,999,999 X6 2 mesačná úroveň príjmu Rp. 6 000 000-9 999,999 X7 3 Počet vlastníctiev motocykla ≥ 2 X8 3 Frekvencia zdieľania na sociálnych sieťach niekoľkokrát za mesiac X9 4 Veľkosť online sociálnej siete 100-500 ľudí X10 2 Environmentálne povedomie 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Náklady na batériu 3 X13 3 Náklady na nabíjanie 3 X13 3 Náklady na údržbu 5 X14 5 Možnosti najazdených kilometrov 4 X15 4 Napájanie 5 X16 5 Doba nabíjania 4 X17 4 Bezpečnosť 5 X18 5 Životnosť batérie 4 X19 4 Dostupnosť nabíjacej stanice na verejných miestach 4 X20 4 Dostupnosť nabíjacej stanice v práci 4 X21 4 Dostupnosť nabíjacích staníc doma 4 X22 4 Dostupnosť servisných miest 2 X23 2 Zásady motivácie k nákupu 5 X24 5 Zásady ročnej zľavy na dani 5 X25 5 Zásady zníženia nákladov na nabíjanie 5 X26 5 Náklady na nabíjanie 5 X27 5 Náklady na údržbu 3 X13 3 Kilometre kapacita 5 X14 5 Výkon 4 X15 4 Doba nabíjania 5 X16 5 Väčšina respondentov považuje dostupnosť infraštruktúry nabíjacích staníc doma, na pracoviskách a na verejných miestach za významný vplyv na prijatie elektrických motocyklov. Vláda môže na podporu adopcie elektrických motocyklov zabezpečiť inštaláciu infraštruktúry nabíjacích staníc na verejných miestach. Vláda môže spolupracovať aj s podnikateľským sektorom, aby si to uvedomila. Pri vytváraní ukazovateľov na makroúrovni tento výskum navrhuje niekoľko možností motivačnej politiky. Najvýznamnejšími stimulačnými politikami podľa prieskumu sú stimulačné politiky nákupu a stimulačné politiky účtovania nákladov na zľavu, ktoré môže vláda zvážiť na podporu prijatia elektrických motocyklov v Indonézii. Pokiaľ ide o finančné faktory, obstarávacia cena má významný vplyv na zámer nákupu elektrického motocykla. To je dôvod, prečo stimul na dotáciu na nákup tiež významne ovplyvňuje zámer adopcie. Lacnejšie náklady na údržbu elektrických motocyklov ako konvenčné motocykle výrazne ovplyvňujú zámer adopcie elektrických motocyklov. Preto dostupnosť služieb, ktoré vyhovujú potrebám spotrebiteľov, bude ďalej podporovať zámer prijatia elektrických motocyklov, pretože väčšina používateľov nepozná súčiastky v elektrických motocykloch, takže v prípade akýchkoľvek škôd potrebujú kvalifikovaných technikov. Výkonnosť elektrických motocyklov splnila potreby spotrebiteľov na uspokojenie ich každodennej mobility. Maximálna rýchlosť elektrického motocykla a doba nabíjania sú schopné splniť štandardy požadované spotrebiteľmi. Lepší výkon motocykla, ako je zvýšená bezpečnosť, výdrž batérie a ďalší kilometrový výkon, však určite zvýši zámer prijatia elektrického motocykla. Okrem zvýšenia investícií do technológie musí vláda a podniky zlepšiť aj systém hodnotenia bezpečnosti a spoľahlivosti elektrických motocyklov, aby sa zvýšila dôvera verejnosti. Pre podniky je podpora kvality a výkonu jedným z najúčinnejších spôsobov, ako zvýšiť nadšenie spotrebiteľov pre elektrické motocykle. Na spotrebiteľov, ktorí sú mladší a majú vyššie vzdelanie, sa dá ako prvoradého zamerať, aby sa stali vplyvnými, pretože už majú optimistickejší prístup a majú rozsiahlu sieť. Segmentáciu trhu je možné dosiahnuť spustením konkrétnych modelov pre cielených spotrebiteľov. Navyše respondenti s vyšším environmentálnym povedomím mali väčšiu pravdepodobnosť, že si budú chcieť adoptovať motocykle. UTAMI ET AL. /VESTNÍK O OPTIMALIZÁCIÁCH SYSTÉMOV V PRIEMYSLE - VOL. 19 Č. 1 (2020) 70-81 DOI: 10,25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami a kol. 79 ZÁVERY Prechod z konvenčných motocyklov na elektrické motocykle môže byť najlepším riešením na prekonanie problému vysokých hladín CO2 v Indonézii. Indonézska vláda si to tiež uvedomila a zasiahla stanovením rôznych politík týkajúcich sa elektrických vozidiel v Indonézii. V skutočnosti je však prijatie elektrických vozidiel v Indonézii ešte len vo veľmi ranom štádiu, dokonca ďaleko od cieľov stanovených vládou. Životné prostredie nepodporuje prijatie elektrických motocyklov, ako napríklad žiadne podrobnejšie predpisy a nedostatok podpornej infraštruktúry, ktoré spôsobujú nízke prijatie elektrických vozidiel v Indonézii. Tento výskum sa zameral na 1 223 respondentov z 10 provincií, ktoré mali celkovo 80% celkovej distribúcie predaja motocyklov v Indonézii, aby preskúmali významné faktory ovplyvňujúce zámery prijatia elektrických motocyklov v Indonézii a zistili funkcie pravdepodobnosti. Napriek tomu, že väčšina respondentov má nadšenie z elektrických motocyklov a chce v budúcnosti vlastniť elektrický motocykel, ich záujem o adopciu elektrického motocykla je v dnešnej dobe relatívne nízky. Respondenti v súčasnosti nechcú používať elektrické motocykle z rôznych dôvodov, ako je napríklad nedostatočná infraštruktúra a politiky. Mnoho respondentov má postoj čakania a pohľadu na prijatie elektrických motocyklov, pričom finančné faktory, technologické faktory a makroúrovne musia zodpovedať požiadavkám spotrebiteľov. Tento výskum dokazuje, ako významná je frekvencia zdieľania na sociálnych médiách, úroveň environmentálneho povedomia, nákupné ceny, náklady na údržbu, maximálna rýchlosť elektrických motocyklov, doba nabíjania batérie, dostupnosť infraštruktúry nabíjacích staníc v práci, dostupnosť nabíjacej infraštruktúry doma, politiky stimulov k nákupu a politiky stimulovania zľavy na poplatky sú podporou pri zavádzaní elektrických motocyklov v Indonézii. Vláda musí podporovať poskytovanie infraštruktúry nabíjacích staníc a tvorbu stimulačných politík s cieľom urýchliť prijatie elektrických motocyklov v Indonézii. Výrobcovia musia zvážiť zlepšenie technologických faktorov, ako sú počet najazdených kilometrov a životnosť batérie, aby sa podporilo prijatie elektrických motocyklov. Finančné faktory, ako sú nákupné ceny a náklady na batérie, musia znepokojovať podniky a vládu. Pri predstavovaní elektrického motocykla komunite by sa malo využívať maximálne využitie sociálnych sietí. Komunity v mladom veku sa môžu propagovať ako rané osoby, pretože majú širokú sieť sociálnych médií. Realizácia prijatia elektrických motocyklov v Indonézii si vyžaduje pripravenosť infraštruktúry a náklady, ktoré môžu spotrebitelia akceptovať. To sa vláde podarilo implementovať prostredníctvom silných vládnych záväzkov v niekoľkých krajinách, ktorým sa podarilo nahradiť konvenčné vozidlá. Ďalší výskum sa zameria na nájdenie vhodných politík na urýchlenie prijatia elektrických motocyklov v Indonézii. LITERATÚRA [1] Indonézia. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Online]. K dispozícii: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: domáca distribúcia a exportná štatistika, 2020. [online]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Prístup: marec. 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina a R. Siregar, „Elektrické vozidlá v Indonézii: cesta k udržateľnej doprave“, Solidiance: správa o trhu, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto a M. Nizam, „Komercializačný model lítium-iónovej batérie novej technológie: prípadová štúdia pre inteligentné elektrické vozidlá“, zborník príspevkov zo spoločnej medzinárodnej konferencie o vidieckych informačných a komunikačných technológiách a technológii elektrických vozidiel z roku 2013, rICT a ICEV -T 2013, 6741511. https://doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini a V. Bosetti, „Going Electric: Expertný prieskum o budúcnosti batériových technológií pre elektrické vozidlá. In Inovácia pod neistotou, “v Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz a MK Patel,„ O elektrifikácii cestnej dopravy - prehľad environmentálnych, ekonomických a sociálnych vlastností elektrických dvojkolesových tátošov, “Transportation Research Part D: Transport and Environment, vol. 41, s. 348-366, 2015. https://doi.org/10.1016/j.trd.2015.09.007. [7] M. Nizam, „Produksi Kit Konversi Kendaraan Listrik Berbasis Baterai Untuk Sepeda Motor Roda Dua Dan Roda Tiga,“ Laporan Akhir Hibah PPTI, Badan Pengelola Usaha Universitas Sebelas Maret, 2019. [8] MNA Jodinesa, W. Sutopo, and R. Zakaria, „Markovova reťazová analýza na identifikáciu predikcie podielu na trhu novej technológie: prípadová štúdia motocykla na elektrickú konverziu v Surakarte v Indonézii“, zborník z konferencie AIP, roč. 2217 (1), s. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo a EA Kadir, „Indonézsky štandard ferofosfátu lítium-iónových batériových článkov pre alikácie automobilov“, TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, zv. 15 (2), s. 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy a ABMulyono, „Designing framework for standardization and testing requirements of battery management system for electric vehicle application“, Proceeding - 4th Medzinárodná konferencia o technológii elektrických vozidiel, s. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, „A Review of Electric Vehicles Charging Standard Development: Study Case in Indonesia“, Proceeding - 2018 5th International Conference on Electric Vehicular Technology, roč. 8628367, s. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Online]. gaikindo.or.id. [Prístup: marec. 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, „Indonézia zníži do roku 2030 emisie uhlíka o 29%“, Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 Č. 1 (2020) 70-81 80 Utami a kol. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang a HA Bekhet, „Modelovanie zámerov používania elektrických vozidiel: Empirická štúdia v Malajzii“, Journal of Cleaner Production, zv. 92, s. 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma a BC Xie, „Aké sú prekážky širokého prijatia batériových elektrických vozidiel? Prieskum verejného vnímania v čínskom Tianjine, “Journal of Transport Policy, roč. 56, s. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis a A. Jones, „Analýza nástupu batériových elektrických vozidiel: Vyšetrovanie prekážok medzi vodičmi vo Veľkej Británii“, Transportation Research Part D: Transport and Environment, vol. 63, s. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge a C. Shao, „Vyšetrovanie faktorov ovplyvňujúcich prijatie elektrických vozidiel v Pekingu v Číne: Štatistické a priestorové perspektívy“, Journal of Cleaner Production, zv. 213, s. 199-216, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analisis Multivariat Terapan dengan Program SPSS, AMOS, dan SMARTPLS (2nd Ed). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, „Prijatie spotrebiteľa proti rozhodnutiu o odmietnutí pri zdanlivo podobných inováciách služieb: Prípad internetu a mobilného bankovníctva“, Journal of Business Research, roč. 69 (7), s. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur a R. Kemp, „Prijatie PV v Holandsku: Štatistická analýza faktorov adopcie“, Renewable and Sustainable Energy Reviews, zv. 41, s. 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil a J. Emparanza, „Použitie modifikovaného modelu prijatia technológie na vyhodnotenie prijatia nového systému monitorovania zdravotníckymi pracovníkmi“, Telemedicína a e-Health, zv. 18 (1), s. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer a P. Abrahamsson, „Prieskumná štúdia o hlavných technických prekážkach ovplyvňujúcich rozhodnutie prijať cloudové služby“, Journal of Systems and Software, roč. 103, s. 167–181, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto a W. Sutopo, „Analýza vnímania spotrebiteľa elektromobilov v Indonézii spotrebiteľom“, zborník z konferencie AIP (zv. 2217, č. 1, s. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo a M. Nizam, „Navrhovaná komercializácia technológie podnikových procesov: prípadová štúdia inkubácie technológie elektromobilov“, zborník z medzinárodnej konferencie 2014 o elektrotechnike a informatike, ICEECS, 7045257, s. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at a TM Bakar, „Pokyny pre veľkosť vzorky pre logistickú regresiu z observačných štúdií s veľkým počtom obyvateľov: dôraz na presnosť medzi štatistikou a parametrami založenými na klinických údajoch z reálneho života“, Malajský časopis lekárske vedy: MJMS, roč. 25 (4), s. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab a A. Jam'an, „Metodologi Penelitian Bisnis“, Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius a CC Lu, „Motorové dvojkolesové vozidlá pre trvalo udržateľnú mobilitu: Prehľad prijatia elektrických motocyklov spotrebiteľmi “, International Journal of Sustainable Transportation, roč. 15 (3), s. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka a N. Anzinger, „Zámery nákupu elektrických vozidiel čínskych, ruských a brazílskych občanov: medzinárodná porovnávacia štúdia“, Journal of cleaner production, zv. 205, s. 188- 200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat a B. Van Wee, „Vplyv finančných stimulov a ďalších sociálno-ekonomických faktorov na prijatie elektrického vozidla“, Energetická politika, roč. 68, s. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane a JD Graham, „Vnímanie a realita: znalosť verejnosti o plug-in elektrických vozidlách v 21 mestách USA“, Energy Policy, roč. 63, s. 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony a B. Caulfield, „Ako by sa mali klasifikovať bariéry pre alternatívne palivá a vozidlá a hodnotiť potenciálne politiky na podporu inovatívnych technológií?“, Journal of Cleaner Production, zv. 35, s. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue a S. Long, „Bariéry rozšíreného prijatia elektrických vozidiel: analýza postojov a vnímania spotrebiteľov“, Journal of Energy Policy, roč. 48, s. 717– 729, 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan a YM Wei, „Vplyv vládnej politiky na preferenciu NEV: dôkazy z Číny“, Energy Policy, vol. 61, s. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool a RF Hirsh, „Beyond akumulátory: preskúmanie výhod a prekážok plug-in hybridných elektrických vozidiel (PHEV) a prechodu z vozidla na sieť (V2G)“, Energetická politika, roč. 37, s. 1095–1103, 2009. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.10.005. [35] E. Graham-Rowe, B. Gardner, C. Abraham, S. Skippon, H. Dittmar, R. Hutchins a J. Stannard, „Hlavní spotrebitelia, ktorí jazdia na elektricky poháňaných batériových a hybridných elektrických automobiloch: kvalitatívna analýza reakcií a hodnotení “, Transp. Res. Časť A: Politická prax., Roč. 46, s. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi a SL Mabit, „Hlavní spotrebitelia, ktorí jazdia na elektricky poháňaných batériových a hybridných elektrických automobiloch: kvalitatívna analýza reakcií a hodnotení“, Transp. Res. Časť D: Transp. Environ., Roč. 25, s. 24–32, 2013. [Online]. K dispozícii: ScienceDirect. [37] ND Caperello a KS Kurani, „Príbehy domácností o ich stretoch s doplnkovým hybridným elektrickým vozidlom“, Environ. Behav., Zv. 44, s. 493–508, 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju a CE Warrender, „Príbehy domácností o ich stretnutiach s doplnkovým hybridným elektrickým vozidlom“, Analýza spotrebiteľského prieskumu na UTAMI ET AL. /VESTNÍK O OPTIMALIZÁCIÁCH SYSTÉMOV V PRIEMYSLE - VOL. 19 Č. 1 (2020) 70-81 DOI: 10,25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami a kol. 81 plug-in hybridných elektrických vozidiel. Transp. Res. Časť A: Politická prax., Roč. 64, s. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer a S. Lemeshow, „Aplikovaná logistická regresia. Druhé vydanie “, New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENKLATÚRA j j závislé kategórie premenných (j = 1, 2, 3, 4, 5) k nezávislé kategórie premenných (k = 1, 2, 3, ..., m) i kvalitatívne nezávislé kategórie premenných n poradie respondentov β0j zachytí každú odpoveď závislých premenná Xk kvantitatívna nezávislá premenná Xik kvantitatívna nezávislá premenná Y závislá premenná Pj (Xn) príležitosť pre každú kategóriu nezávislých premenných pre každého respondenta AUTORSKÁ BIOGRAFIA Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami je vysokoškolská študentka odboru priemyselného inžinierstva na Universitas Sebelas Maret. Patrí do laboratória logistiky a obchodného systému. Jej výskumnými záujmami sú logistika a manažment dodávateľského reťazca a prieskum trhu. Vydala svoju prvú publikáciu o analýze vnímania spotrebiteľa elektromobilov spotrebiteľom v Indonézii v roku 2019. Yuniaristanto Yuniaristanto je lektor a výskumný pracovník v oddelení priemyselného inžinierstva Universitas Sebelas Maret. Jeho výskumné záujmy sú dodávateľský reťazec, simulačné modelovanie, meranie výkonu a komercializácia technológií. Má publikácie, ktoré indexoval Scopus, 41 článkov so 4 H-indexom. Jeho e -mail je yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, je držiteľom inžinierskeho odborného titulu (Ir) zo študijného programu profesionálny inžinier - Universitas Sebelas Maret (UNS) v roku 2019. Doktorát v oblasti priemyselného inžinierstva a manažmentu získal na Institut Teknologi Bandung (ITB) na 2011, Master of Science in Management z Universitas Indonesia v roku 2004 a bakalársky titul v odbore priemyselné inžinierstvo z ITB v roku 1999. Jeho výskumné záujmy sú dodávateľský reťazec, inžinierska ekonomika a analýza nákladov a komercializácia technológií. Získal viac ako 30 výskumných grantov. Má publikácie, ktoré indexoval Scopus, 117 článkov so 7 H-indexom. Jeho e -mail je wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Výsledky logistickej regresnej analýzy pre premenné TE1 až TE5, ktoré patria k technologickým faktorom, ukazujú výsledky, že čas nabíjania batérie (TE3) má významný vplyv na zámer adopcie elektrických motocyklov v Indonézii. Významná hodnota schopnosti najazdených kilometrov (0,107) nepodporuje hypotézu 16, schopnosť najazdených kilometrov nemá žiadny významný vplyv na úmysel prijať elektrický motocykel. Hodnota odhadu pre maximálny počet najazdených kilometrov je 0,146, kladné znamienko znamená, že čím je pre niekoho vhodnejší maximálny počet kilometrov na elektrickom motocykli, tým vyšší je zámer adoptovať elektrický motocykel. Významná hodnota pre nezávislý premenlivý výkon alebo maximálnu rýchlosť (0,052) nepodporuje hypotézu 17, maximálna rýchlosť významne neovplyvňuje zámer adoptovať elektrický motocykel. Hodnota esimateu pre výkon alebo maximálnu rýchlosť je 0,167, kladné znamienko znamená, že čím je maximálna rýchlosť elektrického motocykla pre človeka primeranejšia, tým vyšší je zámer osvojiť si elektrický motocykel. Významná hodnota času nabíjania (0,004) podporuje hypotézu 18, čas nabíjania má významný vplyv na zámer adoptovať elektrický motocykel. Odhadovaná hodnota času nabíjania je 0,240, kladné znamienko znamená, že čím je pre niekoho vhodnejšia maximálna rýchlosť elektrického motocykla, tým vyšší je zámer osvojiť si elektrický motocykel. Významná hodnota pre bezpečnosť (0,962) nepodporuje hypotézu 19, bezpečnosť významne neovplyvňuje zámer prijať elektrický motocykel. Hodnota odhadu pre bezpečnosť je -0,005, záporné znamienko znamená, že čím bezpečnejšie sa niekto pri používaní elektrického motocykla cíti, tým nižší je zámer osvojiť si elektrický motocykel. Významná hodnota životnosti batérie (0,424) nepodporuje hypotézu 20, životnosť batérie nemá žiadny významný vplyv na zámer adoptovať elektrický motocykel. Odhadovaná hodnota životnosti batérie je 0,068, kladné znamienko znamená, že čím vhodnejšia je životnosť batérie elektrického motocykla, tým vyšší je zámer adoptovať elektrický motocykel. Výsledky logistickej regresnej analýzy pre premenné ML1 až ML7, ktoré patria k faktorom na makroúrovni, ukazujú výsledky, ktoré uvádzajú iba dostupnosť nabíjania na pracovisku (ML2), dostupnosť nabíjania v mieste bydliska (ML3) a politika zľavy z účtovania nákladov (ML7) ktoré majú významný vplyv na zámer adopcie elektrických motocyklov v Indonézii. Významná hodnota dostupnosti nabíjania na verejných miestach (0,254) nepodporuje hypotézu 21, dostupnosť nabíjania na verejných miestach významne neovplyvňuje zámer prijať elektrický motocykel. Významná hodnota dostupnosti nabíjania na pracovisku (0,007) podporuje hypotézu 22, dostupnosť nabíjania na pracovisku má významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Významná hodnota dostupnosti nabíjania doma (0,009) podporuje hypotézu 22, dostupnosť domáceho nabíjania má významný vplyv na zámer adopcie motocykla. Významná hodnota dostupnosti servisných miest (0,181) nepodporuje hypotézu 24, dostupnosť servisných miest nemá významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Významná hodnota pre politiku stimulov nákupu (0,017) podporuje hypotézu 25, politika stimulácie nákupu má významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Významná hodnota politiky ročných daňových zliav (0,672) nepodporuje hypotézu 26, politika stimulov ročných daňových zľav nemá významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Významná hodnota politiky zľavy z nákladov na nabíjanie (0,00) podporuje hypotézu 27, politika stimulovania zľavy z ceny nabíjania má významný vplyv na zámer prijatia elektrického motocykla. Podľa výsledku z makroúrovňového faktora je prijatie elektrického motocykla možné, ak sú spotrebitelia pripravení pristúpiť k nabíjacej stanici na pracovisku, nabíjacej stanici v mieste bydliska a politike zľavy z poplatkov za nabíjanie. Celkovo frekvencia zdieľania na sociálnych médiách, úroveň environmentálneho povedomia, nákupné ceny, náklady na údržbu, maximálna rýchlosť elektrických motocyklov, doba nabíjania batérie, dostupnosť infraštruktúry nabíjacích staníc pri práci, dostupnosť napájania z domova - nabíjacia infraštruktúra, UTAMI ET AL. /VESTNÍK O OPTIMALIZÁCIÁCH SYSTÉMOV V PRIEMYSLE - VOL. 19 Č. 1 (2020) 70-81 DOI: 10,25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami a kol. 77 motivačných politík nákupu a stimulačných politík účtovania zľavových nákladov významne ovplyvňuje zámer prijať elektrické vozidlá. Rovnicový model a funkcia pravdepodobnosti Rovnica 3 je logitovou rovnicou pre výber odpovede „silne neochotní“ prijať elektrický motocykel.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Rovnica 4 je logitovou rovnicou pre výber odpovede „neochota“ prijať elektrický motocykel.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Rovnica 5 je logitovou rovnicou pre výber odpovede „pochybnosti“ na prijatie elektrického motocykla.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Rovnica 6 je logitovou rovnicou pre možnosť odpovede „ochotný“ prijať elektrický motocykel.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Pravdepodobnostné funkcie elektrických motocyklov s osvojeným úmyslom uvedené v rovnici 7 až rovnici 11. Rovnica 7 je funkciou pravdepodobnosti výberu odpovede „ silne ochotný “prijať elektrický motocykel. napríklad YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Rovnica 8 je funkcia pravdepodobnosti pre výber odpovede „ochotná“ prijať elektrický motocykel. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Rovnica 9 je funkciou pravdepodobnosti pre výber odpovede „pochybnosť“ na prijatie elektrického motocykla. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Rovnica 10 je funkciou pravdepodobnosti pre výber odpovede „ochotnej“ prijať elektrický motocykel. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Rovnica 11 je funkciou pravdepodobnosti pre výber odpovede „silne ochotný“ prijať elektrický motocykel. napríklad YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Pravdepodobnosť prijatia Radová logistická regresná rovnica potom aplikované na vzorku odpovedí respondentov. Tabuľka 8 uvádza charakteristiky a odpovede vzorky. Takže pravdepodobnosť zodpovedať každé kritérium na závislej premennej je vypočítaná na základe rovnice 7 - 11. Vzorka respondentov, ktorí majú odpovede uvedené v tabuľke 7, má pravdepodobnosť 0,0013 pre silnú neochotu používať elektrický motocykel, pravdepodobnosť 0,0114 za neochotu používať elektrický motocykel, pravdepodobnosť 0,1788 v prípade pochybností používať elektrický motocykel, pravdepodobnosť 0,563 v prípade ochoty použiť elektrický motocykel a pravdepodobnosť 0,2455 v prípade silnej ochoty používať elektrický motocykel. Bola tiež vypočítaná pravdepodobnosť prijatia elektrického motocykla pre 1 223 respondentov a priemerná hodnota pravdepodobnosti odpovedí na silne neochotu používať elektrický motocykel bola 0,0031, neochota používať elektrický motocykel bola 0,0198, pochybnosti o použití elektrického motocykla boli 0,1482, ochotný použiť elektrický motocykel bol 0,3410 a silne ochotný použiť elektrický motocykel bol 0,4880. Ak sa sčíta pravdepodobnosť ochotných a silne ochotných, pravdepodobnosť, že Indonézania prijmú elektrické motocykle, dosiahne 82,90%. Odporúčania pr