Индонежанска влада је циљала усвајање 2,1 милиона јединица електричних возила на два точка и 2.200 јединица електричних возила на четири точка 2025. године путем Председничке уредбе Републике Индонезије бр. 22 у 2017. години о Националном општем плану енергије. Влада Индонезије је 2019. године издала председничку уредбу бр. 55 у 2019. о убрзању програма електричних возила на батерије за друмски транспорт. У 2018. години, усвајање електричних возила на два точка достигло је само 0,14% владиног циља за 2025. Стога усвајање технологије електричних мотоцикала (ЕМ) такође мора узети у обзир многе факторе да би били успешни. Ово истраживање развија модел намере усвајања електричних возила који се не понашају. Фактори укључују социодемографски, финансијски, технолошки и макро ниво. У онлине истраживању учествовало је 1.223 испитаника. Логистичка регресија се користи за добијање функције и вредности вероватноће намере усвајања ЕМ у Индонезији. Учесталост дељења на друштвеним медијима, ниво еколошке свести, откупне цене, трошкови одржавања, максимална брзина, време пуњења батерије, доступност инфраструктуре станица за пуњење на послу, доступност кућне енергије - инфраструктура за пуњење, политике подстицаја при куповини и попуст на трошкове наплате подстицајне политике значајно утичу на намеру усвајања електричних возила. Такође показује да могућност Индонежана да усвоје електричне мотоцикле достиже 82,90%. Реализација усвајања електричних мотоцикала у Индонезији захтијева инфраструктурну спремност и трошкове које потрошачи могу прихватити. На крају, резултати овог истраживања пружају неке сугестије за владу и предузећа да убрзају усвајање електричних мотоцикала у Индонезији.

УВОД

Привредни сектор у Индонезији (транспорт, производња електричне енергије и домаћинства) углавном користе фосилна горива. Неки од негативних ефеката велике зависности од фосилних горива су повећана издвајања за субвенције за гориво, проблеми енергетске одрживости и високи ниво емисије ЦО2. Саобраћај је главни сектор који доприноси високим нивоима ЦО2 у ваздуху због бројне употребе возила на фосилна горива. Ово истраживање се фокусира на мотоцикле јер Индонезија, као земља у развоју, има више мотоцикала него аутомобила. Број мотоцикала у Индонезији достигао је 120.101.047 јединица у 2018. години [1], а продаја мотоцикала досегла је 6.487.460 јединица у 2019. години [2]. Пребацивање транспортног сектора на алтернативне изворе енергије може смањити високе нивое ЦО2. Реално решење овог проблема је примена зелене логистике продором електричних возила у Индонезију, попут хибридних електричних возила, прикључних хибридних електричних возила и електричних возила на батерије [3]. Иновације у технологији електричних возила и иновације у технологији батерија могу пружити транспортна решења која су еколошки прихватљива, енергетски ефикасна и смањују оперативне трошкове и трошкове одржавања [4]. Земље у свету много расправљају о електричним возилима. У глобалном послу са електричним возилима дошло је до значајног раста продаје електричних мотоцикала на два точка који је достигао 58% или око 1,2 милиона јединица од 2016. до 2017. Овај раст продаје указује на добар одзив земаља у свету о развоју електричних аутомобила мотоциклистичкој технологији за коју су једног дана очекивали да ће електрични мотоцикли замијенити возила на фосилна горива. Циљ истраживања је електрични мотоцикл (ЕМ) који се састоји од новог дизајна електричног мотоцикла (НДЕМ) и претвореног електричног мотоцикла (ЦЕМ). Први тип, нови дизајн електричних мотоцикала (НДЕМ), је возило које је дизајнирала компанија која користи електричне технологије за своје операције. Неке земље у свету, попут Аустралије, Немачке, Енглеске, Француске, Јапана, Тајвана, Јужне Кореје и Кине већ су користиле електричне мотоцикле као замену за моторна возила на фосилна горива [5]. Једна марка електричних мотоцикала је Зеро Моторцицле која производи спортске електричне мотоцикле [6]. ПТ. Геситс Тецхнологиес Индо је такође произвео електрична мотоцикла на два точка под брендом Геситс. Други тип је ЦЕМ. Конвертирани електрични мотоцикл је мотоцикл на уљни погон гдје су мотор и дијелови мотора замијењени комплетима литиј-феро-фосфатних батерија (ЛФП) као извором енергије. Иако многе земље производе електричне мотоцикле, нико није створио возило применом техника конверзије. Конверзија се може извршити на мотоциклу са два точка који корисници више не користе. Университас Себелас Марет је пионир у производњи ЦЕМ-а и технички доказује да литијум-јонске батерије могу заменити изворе енергије из фосилних горива на конвенционалним мотоциклима. ЦЕМ користи ЛФП технологију, ова батерија не експлодира када дође до кратког споја. Осим тога, ЛФП батерија има дуг животни век до 3000 циклуса коришћења и дужи од тренутних комерцијалних ЕМ батерија (као што су литијум-јонска батерија и ЛиПо батерија). ЦЕМ може путовати 55 км/пуњење и имати максималну брзину до 70 км/сат [7]. Јодинеса, ет ал. [8] испитали су тржишни удео конвертибилних електричних мотоцикала у Суракарти, Индонезија, и закључили да су становници Суракарте позитивно реаговали на ЦЕМ. Из горњег објашњења види се да је могућност за електричне мотоцикле огромна. Развијено је неколико студија о стандардима који се односе на електрична возила и батерије, попут стандарда за литијум -јонске батерије Сутопо и сар. [9], стандард система управљања батеријама Рахмаватие ет ал. [10], и стандардима за пуњење електричних возила Сутопо ет ал. [11]. Спора стопа усвајања електричних возила у Индонезији навела је владу да објави неколико политика за развој аутомобилске индустрије и планира усвајање 2,1 милиона јединица електричних мотоцикала и 2.200 јединица електричних аутомобила 2025. Осим тога, влада такође је циљао Индонезију да може да произведе 2.200 електричних или хибридних аутомобила који су наведени у Председничкој уредби Републике Индонезије бр. 22 из 2017. године која се односи на Национални општи енергетски план. Овај пропис су примењивале различите земље, попут Француске, Енглеске, Норвешке и Индије. Министарство енергетике и минералних ресурса поставило је циљ да се од 2040. забрани продаја возила са моторима са унутрашњим сагоревањем (ИЦЕВ), а од јавности се тражи да користи возила на електрични погон [12]. Влада Индонезије је 2019. године донијела Предсједничку уредбу бр. 55 из 2019. о убрзању програма за друмски транспорт на бази батерија. Овај напор је корак ка превазилажењу два проблема, а то су исцрпљивање резерви мазута и загађење ваздуха. Што се тиче загађења ваздуха, Индонезија се обавезала да ће до 2030. године смањити 29% емисије угљен-диоксида као резултат Париске конференције о климатским променама одржане 2015. У 2018. продор електричних возила на два точка достигао је само 0,14% владиног циља. 2025, док је за четвороточкашну електричну енергију достигло више од 45%. У децембру 2017. било је најмање више од 1.300 јавних станица за пуњење електричном енергијом доступних широм земље у 24 града, од којих се 71% (924 станице за пуњење) налази у ДКИ Џакарта [13]. Многе земље су истраживале о усвајању електричних возила, али у Индонезији до сада нису вршена национална истраживања. Било је много врста истраживања у неким земљама које су спровеле студије о усвајању нових технологија користећи неколико метода, као што је вишеструка линеарна регресија да би се сазнала намера употребе електричних возила у Малезији [14], Моделовање структурних једначина (СЕМ) да би се знало усвајање препрека акумулаторских електричних возила у Тиањину, Кина [15], истраживачка факторска анализа и мултиваријантни регресијски модел за познавање препрека међу возачима електричних возила у Уједињеном Краљевству [16], и логистичка регресија да би се сазнали фактори који утичу на преузимање електричних возила у Пекинг, Кина [17]. Сврха овог истраживања је развити модел усвајања електричних мотоцикала у Индонезији, пронаћи факторе који утичу на намјере усвајања електричних мотоцикала у Индонезији, те утврдити могућности функција за усвајање електричних мотоцикала у Индонезији. Моделирање фактора важно је да бисте сазнали који фактори утичу на намеру усвајања електричних мотоцикала у Индонезији. Ови утицајни фактори могу се користити као референца за формулисање одговарајућих политика за убрзање усвајања електричних мотоцикала. Ови значајни фактори представљају слику идеалних услова које желе потенцијални корисници електричних мотоцикала у Индонезији. Нека министарства у Индонезији која се односе на формулисање политика у вези са електричним возилима су Министарство индустрије које се бави правилима пореза на возила засновано на њиховим емисијама које се баве директно произвођачима електричних возила, Министарство саобраћаја које спроводи тест изводљивости електричних возила која ће асфалтирати на аутопуту, као што су тестови батерија и тако даље, као и Министарство енергетике и минералних ресурса које је одговорно за формулисање тарифа за станице за пуњење електричних возила у инфраструктури предузећа за пуњење електричних возила. Иновација електричних возила такође подстиче рађање нових пословних субјеката у ланцу снабдевања, укључујући техно-предузетнике и почетнике од програмера, добављача, произвођача и дистрибутера производа / услуга за електрична возила и њихових деривата на тржишту [24]. Предузетници електричних мотоцикала такође могу развити технологију и маркетинг узимајући у обзир ове значајне факторе како би подржали реализацију електричних мотоцикала уместо конвенционалних мотоцикала у Индонезији. Редовна логистичка регресија која се користи за добијање функције и вредности вероватноће намере усвајања електричних мотоцикала у Индонезији помоћу софтвера СПСС 25. Логистичка регресија или логит регресија је приступ за израду модела предвиђања. Логистичка регресија у статистици која се користи за предвиђање вероватноће да ће се догађај догодити подударањем података у логистичкој функцији логит криве. Ова метода је општи линеарни модел за биномску регресију [18]. Логистичка регресија је коришћена за предвиђање прихватања усвајања интернета и мобилног банкарства [19], предвиђање прихватања усвајања фотонапонске технологије у Холандији [20], предвиђање прихватања технологије система за надгледање здравља [21] и за проналажење отклонити техничке препреке које утичу на одлуку о усвајању цлоуд услуга [22]. Утами и др. [23] који су претходно спровели истраживање перцепције потрошача о електричним возилима у Суракарти, открили су да су куповне цене, модели, перформансе возила и спремност за инфраструктуру највеће препреке за људе који усвајају електрична возила. МЕТОД Подаци прикупљени у овом истраживању примарни су подаци добијени путем интернетских анкета како би се откриле могућности и фактори који утичу на намјеру усвајања електричних мотоцикала у Индонезији. Упитник и анкета Интернетско истраживање је дистрибуирано за 1.223 испитаника у осам провинција у Индонезији како би се истражили фактори који утичу на намеру усвајања електричних мотоцикала у Индонезији. Ове изабране провинције имале су више од 80% продаје мотоцикала у Индонезији [2]: Западна Јава, Источна Јава, Џакарта, Централна Јава, Северна Суматра, Западна Суматра, Џогџакарта, Јужни Сулавеси, Јужна Суматра и Бали. Истражени фактори приказани су у Табели 1. Општа знања о електричним мотоциклима дата су на почетку упитника коришћењем видео записа како би се избегли неспоразуми. Упитник је подељен у пет делова: одељак скрининга, социодемографски одељак, финансијски одељак, технолошки одељак и одељак на макро нивоу. Упитник је представљен на Ликертовој скали од 1 до 5, где 1 за потпуно неслагање, 2 за неслагање, 3 за сумњу, 4 за слагање и 5 за потпуно слагање. Одређивање минималне величине узорка односи се на [25], наводи се да опсервационе студије са великом величином популације које укључују логистичку регресију захтевају минималну величину узорка од 500 да би се добиле статистике које представљају параметре. Кластерско узорковање или узорковање подручја с пропорцијама користи се у овом истраживању јер је популација корисника мотоцикала у Индонезији врло велика. Осим тога, циљано узорковање се користи за одређивање узорака на основу одређених критеријума [26]. Мрежне анкете се спроводе путем Фацебоок огласа. Прихватљиви испитаници су људи старости ≥ 17 година, који имају СИМ Ц, један од доносиоца одлука о замени или куповини мотоцикла, са пребивалиштем у једној од провинција у Табели 1. Теоријски оквир Схе ет ал. [15] и Хабицх-Собиегалла ет ал. [28] користили су оквире за систематску категоризацију фактора који покрећу или ометају усвајање електричних возила од стране потрошача. Прилагодили смо ове оквире модификујући их на основу наше анализе литературе о електричним мотоциклима о усвајању електричних мотоцикала од стране потрошача. Визуелно смо то приказали у Табели 1. Табела 1. Објашњење и референца фактора и својстава Код фактора Атрибут Реф. СД1 Брачно стање [27], [28] СД2 Старост СД3 Пол СД4 Задње образовање СД5 Занимање Социодемографски СД6 Мјесечни ниво потрошње СД7 Мјесечни ниво прихода СД8 Број власништва над мотоциклом СД9 Учесталост дијељења на друштвеним медијима СД10 Величина интернетске друштвене мреже СД11 Свјесност о околишу Финансије ФИ1 Набавна цена [29] ФИ2 Трошкови батерије [30] ФИ3 Трошкови пуњења [31] ФИ4 Трошкови одржавања [32] Технолошки ТЕ1 Могућност километраже [33] ТЕ2 Снага [33] ТЕ3 Време пуњења [33] ТЕ4 Сигурност [34] ТЕ5 Трајање батерије [35] Доступност станице за пуњење на макро нивоу МЛ1 на јавним местима [36] МЛ2 Доступност станице за пуњење на послу [15] МЛ3 Доступност станице за пуњење код куће [37] Доступност сервисних места МЛ4 [38] Политика подстицаја куповине МЛ5 [15] Годишњак МЛ6 политика пореских попуста [15] МЛ7 Политика попуста при наплати трошкова [15] Намера усвајања ИП Намера коришћења [15] Социодемографски фактор Социодемографски фактор су лични фактори који утичу на понашање појединца при доношењу одлука. Еццариус и др. [28] су на моделу усвајања навели да су старост, пол, брачни статус, образовање, приход, занимање и власништво над возилима важни фактори који утичу на усвајање електричних возила. ХабицхСоебигалла и др. Истичу факторе друштвених мрежа као што су број власника мотоцикала, учесталост дељења на друштвеним медијима и величина друштвене мреже на мрежи који су утицајни фактори за усвајање електричних возила [28]. Еццариус и др. [27] и ХабицхСобиегалла ет ал. [28] такође се сматра да еколошка свест припада друштвено -демографским факторима. Финансијски фактор Откупна цена је првобитна цена електричног мотоцикла без субвенција за куповину. Сиерзцхула и др. [29] рекао је да је висока откупна цена електричног возила узрокована највећим капацитетом батерије. Трошкови батерије су трошкови замене батерије када се истроши стара батерија. Краусе и др. истраживали су да трошак батерије спада у финансијску баријеру за некога ко усвоји електрично возило [30]. Трошкови пуњења су трошкови електричне енергије за погон електричног мотоцикла у поређењу са трошковима бензина [31]. Трошкови одржавања су рутински трошкови одржавања електричних мотоцикала, а не поправке због несреће која утиче на усвајање електричних возила [32]. Технолошки фактор Километража је највећа удаљеност након што је батерија електричног мотоцикла потпуно напуњена. Зханг ет ал. [33] рекао је да се перформансе возила односе на процену потрошача на електричним возилима, укључујући капацитет километраже, снагу, време пуњења, безбедност и трајање батерије. Снага је највећа брзина електричног мотоцикла. Време пуњења је укупно време за потпуно пуњење електричног мотоцикла. Осећај сигурности при вожњи електричним мотоциклом повезан са звуком (дБ) су фактори који истичу Совацоол ет ал. [34] да буду фактори који утичу на перцепцију потрошача о електричним возилима. Грахам-Рове и др. [35] је рекао да се сматра да је век трајања батерије смањен. Фактор макро нивоа Инфраструктура доступности пунионица је нешто што се не може избећи за оне који усвајају електричне мотоцикле. Доступност пуњења на јавним местима сматра се важном за подршку усвајању електричних возила [36]. Доступност пуњења на послу [15] и доступност пуњења код куће [37] такође су потребни потрошачима да напуне батерију свог возила. Крупа и др. [38] рекао је да доступност сервисних места за рутинско одржавање и оштећења утиче на усвајање електричних возила. Она и др. [15] предложио је неке јавне подстицаје које потрошачи у Тјенђину веома траже, као што су субвенције за куповину електричних мотоцикала, годишњи попуст на порезе за електричне мотоцикле и политика попуста на наплату трошкова када потрошачи морају да пуне електрични мотоцикл на јавним местима [15]. Ординална логистичка регресија Ординална логистичка регресија једна је од статистичких метода која описује однос између зависне променљиве са једном или више независних променљивих, где зависна променљива има више од 2 категорије, а мерна скала је ниво или ред [39]. Једначина 1 је модел за ординалну логистичку регресију, а једначина 2 приказује функцију г (к) као логит једначину. еегкгк П к () () 1 () + = (1)  = = + мкјк Ксик гк 1 0 ()   (2) РЕЗУЛТАТИ И РАСПРАВА Упитник је дистрибуиран на мрежи у марту - априлу 2020. године путем плаћених Фацебоок огласа подешавањем области филтера: Западна Јава, Источна Јава, Џакарта, Централна Јава, Северна Суматра, Западна Суматра, Џогџакарта, Јужни Сулавеси, Јужна Суматра и Бали која је досегла 21.628 корисника. Укупно долазни одговори били су 1.443 одговора, али само 1.223 одговора су била подобна за обраду података. Табела 2 приказује демографију испитаника. Описна статистика Табела 3 приказује описну статистику за квантитативне променљиве. Попуст на трошкове наплате, годишњи порески попуст и субвенције откупне цене имају већи просек међу осталим факторима. Ово илуструје да већина испитаника сматра да постоји политика коју је влада дала интензивном поступку да их охрабри да усвоје електричне мотоцикле. Што се тиче финансијских фактора, набавна цена и трошак батерије имају нижи просек међу осталим факторима. Ово илуструје да набавна цена електричног мотоцикла и трошак батерије нису одговарајући за буџет већине испитаника. Већина испитаника сматра да је цена електричног мотоцикла прескупа у односу на цену конвенционалног мотоцикла. Трошкови замене батерије сваке три године, који достижу 5.000.000 ИДР, такође су прескупи за већину испитаника, тако да су откупна цена и цена батерије препрека Индонежанима да усвоје електричне мотоцикле. Трајање батерије, снага, време пуњења имају ниске просечне оцене у описним статистикама, али просечни резултати за ова три фактора су већи од 4. Време пуњења које је трајало три сата било је предуго за већину испитаника. Максимална брзина електричног мотоцикла је 70 км/х, а трогодишње трајање батерије не задовољава потребе испитаника. Ово илуструје да већина испитаника сматра да електрични мотоцикли по перформансама не задовољавају њихове стандарде. Иако испитаници немају потпуно поверење у перформансе електричних мотоцикала, ЕМ може задовољити њихове свакодневне потребе за мобилношћу. Више испитаника је дало више бодова доступности пуњења у својим домовима и канцеларијама него на јавним местима. Међутим, баријера која се често налази је да је кућна електрична енергија и даље испод 1300 ВА, због чега испитаници снажно очекују да ће влада моћи да помогне у обезбеђивању објеката за пуњење код куће. Доступност наплате у канцеларији је пожељнија него на јавним местима јер мобилност испитаника свакодневно укључује домове и канцеларије. Табела 4 приказује одговоре испитаника на усвајање електричних мотоцикала. Показује да 45.626% испитаника има изражену вољу да користи електрични мотоцикл. Овај резултат показује светлу будућност за удео на тржишту електричних мотоцикала. Табела 4 такође показује да скоро 55% испитаника нема изражену вољу да користи електрични мотоцикл. Занимљиви резултати ових описних статистика указују на то да иако ентузијазам за коришћење електричних мотоцикала и даље захтева стимулацију, прихватање електричних мотоцикала у јавности је добро. Други разлог који би се могао догодити је то што испитаници имају став да сачекају и виде усвајање електричног мотоцикла или да ли неко други користи електрични мотоцикл или не. Подаци о уобичајеној логистичкој регресији се обрађују и анализирају како би се утврдила намјера усвајања електричних мотоцикала у Индонезији помоћу редовне логистичке регресије. Зависна варијабла у овом истраживању је спремност за коришћење електричног мотоцикла (1: изразито невољни, 2: невољни, 3: сумња, 4: вољни, 5: снажни вољни). Редовна логистичка регресија изабрана је као метода у овом истраживању јер зависна варијабла користи ординалну скалу. Подаци су обрађени помоћу софтвера СПСС 25 са нивоом поузданости од 95%. Спроведени су мултиколинеарни тестови за израчунавање фактора инфлације варијације (ВИФ) са просечним ВИФ-ом од 1,15-3,6693, што значи да у моделу нема мултиколинеарности. Хипотеза која се користи у ординалној логистичкој регресији приказана је у Табели 5. Табела 6 приказује парцијалне резултате теста као основу за одбацивање или прихватање хипотезе за ординалну логистичку регресију. Табела 2. Демографија испитаника Учесталост демографских ставки% Учесталост демографских ставки% Домицил Западна Јава 345 28,2% Занимање Студент 175 14,3% Источна Јава 162 13,2% Државни службеници 88 7,2% Џакарта 192 15,7% Приватни запослени 415 33,9% Централна Јава 242 19,8% Предузетник 380 31,1% Северна Суматера 74 6,1% Остали 165 13,5% Џогџакарта 61 5,0% Јужни Сулавеси 36 2,9% Старост 17-30 655 53,6% Бали 34 2,8% 31-45 486 39,7% Западна Суматера 26 2,1% 46-60 79 6,5% Југ Суматера 51 4,2%> 60 3 0,2% Брачни статус неожењен 370 30,3% Последњи образовни ниво СМП/СМА/СМК 701 57,3% ожењен 844 69,0% диплома 127 10,4% остали 9 0,7% нежења 316 25,8% пол мушки 630 51,5% мастер 68 5,6 % Жене 593 48,5% Докторат 11 0,9% Месечни ниво прихода 0 154 12,6% Месечни ниво потрошње <ИДР 2.000.000 432 35.3% <ИДР 2.000.000 226 18.5% ИДР2.000.000-5.999.999 640 52.3% ИДР 2.000.000-5.999.999 550 45% ИДР6.000.000- 9,999,999 121 9,9% ИДР 6,000,000-9,999,999 199 16,3% ≥ ИДР 10,000,000 30 2,5% ИДР10,000,000- 19,999,999 71 5,8% ≥ И ДР 20,000,000 23 1,9% Табела 3. Описна статистика за финансијску, технолошку и променљиву на макро нивоу Променљива Просечна ранг Променљива Просечна ранг МЛ7 (диск са трошковима наплате) 4.4563 1 МЛ3 (ЦС код куће) 4.1554 9 МЛ6 (годишњи порески диск). ) 4.4301 2 МЛ2 (ЦС на радним местима) 4.1055 10 МЛ5 (подстицај за куповину) 4.4146 3 МЛ1 (ЦС на јавним местима) 4.0965 11 ТЕ4 (безбедност) 4.3181 4 ТЕ5 (трајање батерије) 4.0924 12 ФИ3 (трошкови пуњења) 4.2518 5 ТЕ2 (снага ) 4,0597 13 ТЕ1 (могућност пређене километраже) 4,2396 6 ТЕ3 (време пуњења) 4,0303 14 МЛ4 (место сервиса) 4,2142 7 ФИ1 (трошкови набавке) 3,8814 15 ФИ4 (трошкови одржавања) 4,1980 8 ФИ2 (трошкови батерије) 3,5045 16 Табела 4. Описна статистика за усвајање Намера 1: изразито невољни 2: невољни 3: сумња 4: вољни 5: изразито вољни Спремност да се користи електрични мотоцикл 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% Резултати логистичке регресионе анализе за променљиве СД1 до СД11 које припадају социодемографски фактори показују резултате које само учесталост дељења на друштвени медији (СД9) и ниво бриге за животну средину (СД11) имају значајан утицај на намеру електричних мотоцикала у Индонезији. Значајне вредности за квалитативну променљиву брачног статуса су 0,622 за самце и 0,801 за ожењене. Те вредности не подржавају хипотезу 1. Брачно стање не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла јер је значајна вредност већа од 0,05. Значајна вредност за године је 0,147 тако да старост не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене за -0.168 година не подржава хипотезу 2. Негативан предзнак значи да што су веће године, то је мања намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност за квалитативну променљиву, пол, (0,385) не подржава хипотезу 3. Пол не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност за последњи ниво образовања (0,603) не подржава хипотезу 4. Дакле, последње образовање не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене за последњи ниво образовања од 0,036 значи да позитиван знак значи што је виши ниво образовања већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вриједност за квалитативну варијаблу занимања била је 0,487 за студенте, 0,999 за државне службенике, 0,600 за приватне запослене и 0,480 за предузетнике који не подржавају хипотезу 5. Занимање не утиче значајно на намјеру усвајања електричног мотоцикла. УТАМИ ЕТ АЛ. /ЗБОРНИК О ОПТИМИЗАЦИЈИ СИСТЕМА У ИНДУСТРИЈИ - ВОЛ. 19 НО. 1 (2020) 70-81 ДОИ: 10.25077/јоси.в19.н1.п70-81.2020 Утами и др. 75 Табела 5. Хипотеза Хипотеза Социо-Х1: брачни статус има позитиван значајан утицај на намјеру усвајања електричног мотоцикла. Демо-Х2: старост позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. графикон Х3: пол позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х4: последњи ниво образовања има позитиван значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х5: занимање позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х6: Месечна потрошња позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х7: месечни ниво прихода позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х8: Број власника мотоцикла позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х9: учесталост дељења на друштвеним медијима позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х10: Величина интернетске друштвене мреже позитивно утјече на намјеру усвајања електричног мотоцикла. Х11: Еколошка свест позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Финансијски Х12: откупна цена позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х13: Трошкови батерије позитивно утичу на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х14: Трошкови пуњења имају позитиван значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х15: Трошкови одржавања позитивно утичу на намјеру усвајања електричног мотоцикла. Х16: километража има позитиван значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х17: Снага позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Тецхно-Х18: време пуњења позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. логично Х19: безбедност позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х20: Трајање батерије позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х21: доступност инфраструктуре станица за пуњење на јавним местима позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х22: Доступност инфраструктуре станица за пуњење на послу позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Макроразина Х23: доступност инфраструктуре станица за пуњење код куће позитивно утјече на намјеру усвајања електричног мотоцикла. Х24: Доступност сервисних места позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х25: Политика подстицаја куповине позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х26: годишња политика попуста на порезе има позитиван значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Х27: Политика попуста при наплати трошкова позитивно утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Табела 6. Логистичка регресија Парцијални резултати испитивања Вар вредност Сиг Вар вредност вредности СД1: неожењен 0,349 0,622 ТЕ1 0,146 0,069 СД1: ожењен 0,173 0,801 ТЕ2 0,167 0,726 СД1: остали 0 ТЕ3 0,240 0,161 СД2 -0,168 0,147 ТЕ4 -0,005 0,013* СД3: мушки 0,117 0,385 ТЕ5 0,068 0,765 СД3: женски 0 МЛ1 -0,127 0,022* СД5: студенти -0,195 0,487 МЛ2 0,309 0,000* СД5: грађ. серв 0,0000 0,999 МЛ3 0,253 0,355 СД5: прив. емп -0,110 0,6 МЛ4 0,134 0,109 СД5: ентрепр 0,147 0,48 МЛ5 0,301 0,017* СД5: остали 0 МЛ6 -0,059 0,107 СД6 0,227 0,069 МЛ7 0,521 0,052 СД7 0,032 0,726 ТЕ1 0,146 0,004* СД8 0,180 0,161 ТЕ2 0,167 0,962 СД9 0,111 0,14 0,113* СД10 0,016 0,765 ТЕ4 -0,005 0,254 СД11 0,226 0,022* ТЕ5 0,068 0,007* ФИ1 0,348 0,000* МЛ1 -0,127 0,009* ФИ2 -0,069 0,355 МЛ2 0,309 0,181 ФИ3 0,136 0,109 МЛ3 0,253 0,017* ФИ4 0,193 0,017* МЛ4 0,134 0,672* значајно ниво поверења Значајна вредност за месечни ниво потрошње (0,069) не подржава хипотезу 6, месечни ниво потрошње не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Процењена вредност за месечну потрошњу од 0,227, позитиван предзнак значи што је виши ниво месечних трошкова већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност месечног нивоа прихода (0,726) не подржава хипотезу 7, месечни ниво прихода не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене за месечни ниво прихода је 0,032, позитиван предзнак значи да што је виши ниво месечног прихода већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност броја власника мотоцикла (0,161) не подржава хипотезу 8, број власништва мотоцикла не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене нивоа власништва над мотоциклима је 0,180, позитиван предзнак значи што је већи број мотоцикала у власништву, већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност учесталости дељења на друштвеним медијима (0,013) подржава хипотезу 9, учесталост дељења на друштвеним медијима има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла јер је значајна вредност мања од 0,05. УТАМИ ЕТ АЛ. /ЖУРНАЛ ОПТИМАСИ СИСТЕМ ИНДУСТРИ - ВОЛ. 19 НО. 1 (2020) 70-81 76 Утами и др. ДОИ: 10.25077/јоси.в19.н1.п70-81.2020 Вредност процене за дељење фреквенције на друштвеним медијима је 0,111, позитиван знак значи да што је већа учесталост дељења некога на друштвеним медијима, веће су шансе за усвајање електричног мотоцикл. Значајна величина величине друштвене мреже на мрежи (0,765) не подржава хипотезу 10, величина досега друштвене мреже не утиче значајно на намеру усвајања мотоцикла. Вредност процене броја људи досегнутих на друштвеној мрежи је 0,016, позитиван знак значи што је већа величина друштвених мрежа већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност нивоа свести о животној средини (0,022) подржава хипотезу 11, ниво бриге за животну средину има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене нивоа свести о животној средини је 0,226, позитиван предзнак значи да што је виши ниво еколошке бриге за особу, већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Резултати логистичке регресионе анализе за променљиве ФИ1 до ФИ4 које припадају финансијским факторима показују резултате да набавна цена (ФИ1) и трошкови одржавања (ФИ4) имају значајан утицај на намеру електричних мотоцикала у Индонезији. Значајна вредност куповне цене (0,00) подржава хипотезу 12, куповна цена има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла.Вредност процене куповне цене је 0,348, позитиван предзнак значи да што је некоме примерена куповна цена електричног мотоцикла, већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност трошкова батерије (0,355) не подржава хипотезу 13, цена батерије не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност трошкова пуњења (0.109) не подржава хипотезу 14, цена пуњења нема значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене трошкова пуњења је 0,136, позитиван знак значи да што је примеренији трошак пуњења електричног мотоцикла за некога, већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност трошкова одржавања (0,017) не подржава хипотезу 15, трошкови одржавања имају значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност предрачуна трошкова одржавања је 0,193, позитиван предзнак значи да што су трошкови одржавања електричних мотоцикала прикладнији за некога, већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Резултати логистичке регресионе анализе за променљиве ТЕ1 до ТЕ5 који припадају технолошким факторима показују резултате да време пуњења батерије (ТЕ3) има значајан утицај на намеру усвајања електричних мотоцикала у Индонезији. Значајна вриједност за километражу (0,107) не подржава хипотезу 16, могућност километраже нема значајан утицај на намјеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене за максималну километражу је 0,146, позитиван знак значи да што је максимална километража електричног мотоцикла за некога примеренија, већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност независне променљиве снаге или максималне брзине (0,052) не подржава хипотезу 17, највећа брзина не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност есимата за снагу или максималну брзину је 0,167, позитиван знак значи да што је максимална брзина електричног мотоцикла прикладнија за особу, већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност времена пуњења (0,004) подржава хипотезу 18, време пуњења има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Процијењена вриједност времена пуњења је 0,240, позитиван знак значи да што је максимална брзина електричног мотоцикла примјеренија за некога, већа је намјера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност безбедности (0,962) не подржава хипотезу 19, безбедност не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене безбедности је -0,005, негативан предзнак значи да што се неко осећа сигурније користећи електрични мотоцикл, мања је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност трајања батерије (0,424) не подржава хипотезу 20, трајање батерије нема значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене трајања батерије је 0,068, позитиван знак значи да што је животни век батерије електричног мотоцикла прикладнији, то је већа намера да се усвоји електрични мотоцикл. Резултати логистичке регресионе анализе за променљиве МЛ1 до МЛ7 који припадају факторима на макро нивоу показују резултате да само доступност наплате на радном месту (МЛ2), доступност наплате у резиденцији (МЛ3) и политика попуста на наплату трошкова (МЛ7) који имају значајан утицај на намеру усвајања електричних мотоцикала у Индонезији. Значајна вредност доступности пуњења на јавним местима (0,254) не подржава хипотезу 21, доступност пуњења на јавним местима не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност доступности пуњења на радном месту (0,007) подржава хипотезу 22, доступност пуњења на радном месту има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност доступности пуњења код куће (0,009) подржава хипотезу 22, доступност пуњења код куће има значајан утицај на намеру усвајања мотоцикла. Значајна вредност доступности сервисних места (0,181) не подржава хипотезу 24, доступност сервисних места нема значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност политике подстицаја при куповини (0,017) подржава хипотезу 25, политика подстицаја куповине има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност годишње политике пореских попуста (0,672) не подржава хипотезу 26, годишња политика подстицаја пореских олакшица нема значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност политике попуста на трошкове пуњења (0,00) подржава хипотезу 27, политика подстицаја на попуст при трошковима има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Према резултатима фактора макро нивоа, усвајање електричних мотоцикала може се остварити ако су потрошачи спремни за приступ пунионици на радном месту, станици за пуњење у резиденцији и политици попуста на трошкове пуњења. Све у свему, учесталост дељења на друштвеним медијима, ниво еколошке свести, откупне цене, трошкови одржавања, максимална брзина електричних мотоцикала, време пуњења батерије, доступност инфраструктуре станица за пуњење на послу, доступност инфраструктуре за пуњење засноване на кући, УТАМИ ЕТ АЛ. /ЗБОРНИК О ОПТИМИЗАЦИЈИ СИСТЕМА У ИНДУСТРИЈИ - ВОЛ. 19 НО. 1 (2020) 70-81 ДОИ: 10.25077/јоси.в19.н1.п70-81.2020 Утами и др. 77 политике подстицаја при куповини и политике подстицаја на попуст значајно утичу на намеру усвајања електричних возила. Модел једначине и функција вероватноће Једначина 3 је логичка једначина за избор одговора „изразито неспреман“ за усвајање електричног мотоцикла.  =  = + 27 1 01 (1 |) кг И Ксн   к Ксик (3) Једначина 4 је логит једначина за избор одговора „невољни“ за усвајање електричног мотоцикла.  =  = + 27 1 02 (2 |) кг И Ксн   к Ксик (4) Једначина 5 је логит једначина за избор одговора „сумња“ на усвајање електричног мотоцикла.  =  = + 27 1 03 (3 |) кг И Ксн   к Ксик (5) Једначина 6 је логичка једначина за опцију одговора „вољни“ да усвоје електрични мотоцикл.  =  = + 27 1 04 (4 |) кг И Ксн   к Ксик (6) Функције вероватноће намере усвајања електричних мотоцикала приказане у једначини 7 до једначине 11. Једначина 7 је функција вероватноће за избор одговора „ изразито неспремни “да усвоје електрични мотоцикл. ееннг ИКС г ИКСП Ксн ПИ Ксн (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Једначина 8 је функција вероватноће за избор одговора „неспреман“ да усвоји електрични мотоцикл. ееееннннг ИКС г ИКС г ИКС г ИКС нннн ПИКСПИКСПКСПИКС (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)    - + - + = =  -  = = (8) Једначина 9 је функција вероватноће за избор одговора „сумња“ на усвајање електричног мотоцикла. ееееннннг ИКС г ИКС г ИКС г ИКС нннн ПИКСПИКСПКСПИКС (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)    - + - + = =  -  = = (9) Једначина 10 је функција вероватноће за избор одговора „вољан“ да усвоји електрични мотоцикл. ееееннннг ИКС г ИКС г ИКС г ИКС нннн ПИКСПИКСПКСПИКС (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)    - + - + = =  -  = = (10) Једначина 11 је функција вероватноће за избор одговора „снажно вољан“ да усвоји електрични мотоцикл. ееннг ИКС г ИКС ннн ПИКСПКСПИКС (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Вероватноћа намере усвајања Једначина редне логистичке регресије тада примењен на узорак одговора испитаника. Табела 8 приказује карактеристике и одговоре узорка. Дакле, вероватноћа да се на сваки критеријум одговори на зависну променљиву израчунава се на основу једначине 7 - 11. Узорак испитаника који има одговоре као што је приказано у Табели 7 има вероватноћу од 0,0013 за изразито неспремност да се користи електрични мотоцикл, вероватноћа 0,0114 за неспремност да се користи електрични мотоцикл, вероватноћа од 0,1788 за сумњу у употребу електричног мотоцикла, вероватноћа од 0,563 за спремност да се користи електрични мотоцикл, и вероватноћа од 0,2455 за изразито спремну употребу електричног мотоцикла. Такође је израчуната вероватноћа усвајања електричног мотоцикла за 1.223 испитаника, а просечна вредност вероватноће за одговоре на изразито неспремност да се користи електрични мотоцикл била је 0,0031, неспремност да се користи електрични мотоцикл била је 0,0198, сумња у употребу електричног мотоцикла била је 0,1482, спремна да користи електрични мотоцикл износио је 0,3410, а снажно вољан да користи електрични мотоцикл био је 0,4880. Ако се укупна вероватноћа вољних и силних воља зброји, вероватноћа да ће Индонежани усвојити електричне мотоцикле достиже 82,90%. Препоруке за бизнис и креаторе политике У ординалној логистичкој регресионој анализи учесталост дељења на друштвеним медијима значајан је фактор који утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Важност друштвених медија као платформе за јавност да добије информације о електричним мотоциклима утицаће на спремност усвајања електричних мотоцикала. Влада и предузетници могу покушати да искористе овај ресурс, на пример, предузетници могу промовисати бонусе или захвалност потрошачима који су купили електричне мотоцикле и делити позитивне ствари везане за електричне мотоцикле на својим друштвеним медијима. Овај начин би могао стимулирати друге да буду нови корисници електричних мотоцикала. Влада може да се социјализује или представи електричним мотоциклима јавности путем друштвених медија како би мотивисала пребацивање јавности са конвенционалног мотоцикла на електрични мотоцикл. Ово истраживање доказује колико је значајан утицај фактора на макро нивоу на усвајање електричних мотоцикала у Индонезији. У уобичајеној логистичкој регресионој анализи, доступност инфраструктуре пунионица на радном месту, доступност инфраструктуре пунионица код куће, политика подстицаја куповине и попуст на трошкове пуњења значајно утичу на намеру усвајања електричног мотоцикла. УТАМИ ЕТ АЛ. /ЖУРНАЛ ОПТИМАСИ СИСТЕМ ИНДУСТРИ - ВОЛ. 19 НО. 1 (2020) 70-81 78 Утами и др. ДОИ: 10.25077/јоси.в19.н1.п70-81.2020 Табела 7. Узорци одговора испитаника Вариабел Код одговора Вредност Брачни статус Ожењен Кс1б 2 Старост 31-45 Кс2 2 Пол Мушки Кс3а 1 Последњи образовни ниво Мастер Кс4 4 Занимање Приватни запослени Кс5ц 3 Месечно ниво потрошње Рп2.000.000-5.999.999 Кс6 2 Месечни ниво прихода Рп. 6.000.000-9.999.999 Кс7 3 Број власништва над мотоциклом ≥ 2 Кс8 3 Учесталост дељења на друштвеним мрежама Неколико пута месечно Кс9 4 Величина друштвене мреже на мрежи 100-500 људи Кс10 2 Еколошка свест 1 Кс11 1 Харга бели 3 Кс12 3 Трошкови батерије 3 Кс13 3 Трошкови пуњења 3 Кс13 3 Трошкови одржавања 5 Кс14 5 Могућност километраже 4 Кс15 4 Снага 5 Кс16 5 Време пуњења 4 Кс17 4 Сигурност 5 Кс18 5 Трајање батерије 4 Кс19 4 Доступност станице за пуњење на јавним местима 4 Кс20 4 Доступност станице за пуњење на послу 4 Кс21 4 Доступност пунионице код куће 4 Кс22 4 Доступност сервисних места 2 Кс23 2 Политика подстицаја куповине 5 Кс24 5 Политика годишњих порезних попуста 5 Кс25 5 Политика попуста при наплати 5 Кс26 5 Трошкови пуњења 5 Кс27 5 Трошкови одржавања 3 Кс13 3 Километража могућности 5 Кс14 5 Снага 4 Кс15 4 Време пуњења 5 Кс16 5 Већина испитаника сматра да доступност инфраструктуре станица за пуњење код куће, на радним местима и на јавним местима значајно утиче на усвајање електричних мотоцикала. Влада може уредити постављање инфраструктуре станица за пуњење на јавним местима како би подржала усвајање електричних мотоцикала. Влада такође може радити заједно са пословним сектором како би то схватила. У изградњи показатеља на макро нивоу, ово истраживање предлаже неколико опција политике подстицаја. Према истраживању, најзначајније политике подстицаја су политике подстицаја при куповини и политике подстицаја за попуст при наплати трошкова које влада може сматрати подршком усвајању електричних мотоцикала у Индонезији. На финансијске факторе, куповна цена има значајан утицај на намеру да се купи електрични мотоцикл. Ово је разлог зашто подстицај за субвенцију за куповину такође значајно утиче на намеру усвајања. Јефтинији трошкови одржавања електричних мотоцикала од конвенционалних мотоцикала значајно утичу на намеру усвајања електричних мотоцикала. Стога ће доступност услуга које задовољавају потребе потрошача додатно потакнути намјеру усвајања електричних мотоцикала јер већина корисника не познаје компоненте електричних мотоцикала па им требају квалифицирани техничари ако дође до оштећења. Перформансе електричних мотоцикала задовољиле су потребе потрошача да задовоље своју свакодневну мобилност. Максимална брзина електричног мотоцикла и време пуњења могу да задовоље стандарде које потрошачи желе. Међутим, боље перформансе мотоцикла, као што су повећана сигурност, трајање батерије и даља километража, свакако ће повећати намеру усвајања електричног мотоцикла. Осим повећања улагања у технологију, влада и предузећа морају такође побољшати систем процене безбедности и поузданости електричних мотоцикала како би повећали поверење јавности. За предузећа, промоција квалитета и перформанси један је од најефикаснијих начина за повећање ентузијазма потрошача за електричне мотоцикле. Потрошачи који су млађи и имају виши ниво образовања могу се циљати као рани усвојитељи да постану утицаји јер већ имају оптимистичнији став и имају широку мрежу. Сегментација тржишта може се постићи покретањем посебних модела за циљане потрошаче. Осим тога, испитаници са већом еколошком свешћу склонији су усвајању мотоцикала. УТАМИ ЕТ АЛ. /ЗБОРНИК О ОПТИМИЗАЦИЈИ СИСТЕМА У ИНДУСТРИЈИ - ВОЛ. 19 НО. 1 (2020) 70-81 ДОИ: 10.25077/јоси.в19.н1.п70-81.2020 Утами и др. 79 ЗАКЉУЧЦИ Прелазак са конвенционалних мотоцикала на електричне мотоцикле може бити најбоље решење за превазилажење проблема високог нивоа ЦО2 у Индонезији. Индонежанска влада је такође схватила и умешала се постављајући различите политике у вези са електричним возилима у Индонезији. Али у стварности, усвајање електричних возила у Индонезији је још увек у врло раној фази, чак и далеко од циљева које је поставила влада. Животна средина не подржава усвајање електричних мотоцикала, попут недостатка детаљнијих прописа и недостатка пратеће инфраструктуре, што узрокује ниско усвајање електричних возила у Индонезији. Ово истраживање је испитало 1.223 испитаника из 10 провинција које су имале укупно 80% укупне дистрибуције продаје мотоцикала у Индонезији како би истражили значајне факторе који утичу на намере усвајања електричних мотоцикала у Индонезији и открили функције вероватноће. Иако је већина испитаника ентузијаста о електричним мотоциклима и жели имати електрични мотоцикл у будућности, њихов интерес за усвајање електричног мотоцикла данас је релативно низак. Испитаници тренутно не желе да користе електричне мотоцикле из различитих разлога, попут недостатка инфраструктуре и политике. Многи испитаници имају став да чекају и гледају ка усвајању електричних мотоцикала, са финансијским факторима, технолошким факторима и макро нивоима који морају следити захтеве потрошача. Ово истраживање доказује колико је значајна учесталост дељења на друштвеним медијима, ниво еколошке свести, откупне цене, трошкови одржавања, максимална брзина електричних мотоцикала, време пуњења батерије, доступност инфраструктуре станица за пуњење на послу, доступност инфраструктуре за пуњење у кући, политике подстицаја за куповину, и политике подстицаја за попуст при наплати трошкова подржавају усвајање електричних мотоцикала у Индонезији. Влада треба да подржи пружање инфраструктуре станица за пуњење и подстицајну политику за убрзање усвајања електричних мотоцикала у Индонезији. Произвођачи морају узети у обзир технолошке факторе попут километраже и трајања батерије како би подржали усвајање електричних мотоцикала. Финансијски фактори као што су откупне цене и трошкови батерије морају да забрину предузећа и владу. Требало би максимално искористити друштвено умрежавање како би се заједници представио електрични мотоцикл. Заједнице у младости могу се промовисати као први усвојитељи јер имају широку мрежу друштвених медија. Реализација усвајања електричних мотоцикала у Индонезији захтијева инфраструктурну спремност и трошкове које потрошачи могу прихватити. Влада је то успела да спроведе кроз снажне владине обавезе у неколико земаља које су успеле да замене конвенционална возила. Даља истраживања ће се фокусирати на проналажење одговарајућих политика за убрзање усвајања електричних мотоцикала у Индонезији. ЛИТЕРАТУРА [1] Индонезија. Бадан Пусат Статистика; Перкембанган Јумлах Кендараан Бермотор Менурут Јенис 1949-2018, 2019 [Онлине]. Доступно: бпс.го.ид. [2] Асосиаси Индустри Сепеда Мотор Индонесиа: Статистика домаће дистрибуције и извоза, 2020. [Онлине]. хттпс://ввв.аиси.ор.ид/статистиц. [Приступљено: март. 20, 2020]. [3] Г. Самосир, И. Девара, Б. Флорентина и Р. Сирегар, „Електрична возила у Индонезији: пут ка одрживом транспорту“, Солидианце: Извештај о тржишту, 2018. [4] В. Сутопо, РВ Астути, А. Пурванто и М. Низам, „Модел комерцијализације нове технологије литијум-јонске батерије: студија случаја за паметно електрично возило“, Зборник радова Заједничке међународне конференције о руралној информационој и комуникационој технологији и технологији електричних возила 2013, рИЦТ и ИЦЕВ -Т 2013, 6741511.хттпс: //дои.орг/10.1109/рИЦТИЦеВТ.2013.6741511. [5] М. Цатенацци, Г. Фиоресе, Е. Вердолини и В. Босетти, „Гоинг елецтриц: Екперт сурвеи он тхе футуре оф баттери тецхнологи фор елецтриц вехицлес. Ин Инноватион ундер У неизвесност “, у Едвард Елгар Публисхинг, 93. Амстердам: Елсевиер, 2015. [6] М. Веисс, П. Деккер, А. Моро, Х. Сцхолз и МК Пател,„ О електрификацији друмског превоза - преглед еколошких, економских и друштвених перформанси електричних двоточкаша, ”Транспортатион Ресеарцх Парт Д: Транспорт анд Енвиронмент, вол. 41, стр. 348-366, 2015. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.трд.2015.09.007. [7] М. Низам, „Продукси Кит Конверси Кендараан Листрик Бербасис Батераи Унтук Сепеда Мотор Рода Дуа Дан Рода Тига,“ Лапоран Акхир Хибах ППТИ, Бадан Пенгелола Усаха Университас Себелас Марет, 2019. [8] МНА Јодинеса, В. Сутопо и Р. Закариа, „Анализа ланца Маркова за утврђивање предвиђања тржишног удела нове технологије: студија случаја електричног претварача мотоцикла у Суракарти, Индонезија“, Зборник радова АИП конференције, вол. 2217 (1), стр. 030062), 2020. АИП Публисхинг ЛЛЦ. [9] В. Сутопо и ЕА Кадир, „Индонезијски стандард феро-фосфата литијум-јонских батерија у ћелијама за електрична возила“, ТЕЛКОМНИКА Индонезијски часопис за електротехнику, вол. 15 (2), стр. 584-589, 2017. хттпс://дои.орг/10.12928/телкомника.в15и2.6233. [10] Б. Рахмаватие, В. Сутопо, Ф. Фахма, М. Низам, А. Пурванто, ББ Лоухенапесси и АБМулионо, „Пројектовање оквира за стандардизацију и захтеве за захтевима система за управљање батеријама за примену на електричним возилима“, Зборник радова - 4. Међународна конференција о технологији електричних возила, стр. 7-12, 2018. хттпс://дои.орг/10.1109/ИЦЕВТ.2017.8323525. [11] В. Сутопо, М. Низам, Б. Рахмаватие, дан Ф. Фахма, „Преглед стандардног развоја пуњења електричних возила: Студија случаја у Индонезији“, Зборник радова - 2018. Пета међународна конференција о технологији електричних возила, вол. 8628367, стр. 152-157, 2018. хттпс://дои.орг/10.1109/ИЦЕВТ.2018.8628367. [12] Гаикиндо: Тахун 2040 Индонесиа Стоп Мобил Бербахан Бакар Миниак, 2017. [Онлине]. гаикиндо.ор.ид. [Приступљено: март. 20, 2020]. [13] С. Голденберг, „Индонезија ће смањити емисију угљеника за 29% до 2030. године“, Гуардиан, 2015. УТАМИ ЕТ АЛ. /ЖУРНАЛ ОПТИМАСИ СИСТЕМ ИНДУСТРИ - ВОЛ. 19 НО. 1 (2020) 70-81 80 Утами и др. ДОИ: 10.25077/јоси.в19.н1.п70-81.2020 [14] ИН Санг и ХА Бекхет, „Моделирање намера коришћења електричних возила: Емпиријска студија у Малезији“, Јоурнал оф Цлеанер Продуцтион, вол. 92, стр. 75-83, 2015. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.јцлепро.2014.12.045. [15] ЗИ Схе, К. Сун, ЈЈ Ма и БЦ Ксие, „Које су препреке за широко распрострањено усвајање електричних возила на батерије? Анкета о перцепцији јавности у Тиањину, Кина, ”Јоурнал оф Транспорт Полици, вол. 56, стр. 29-40, 2017. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.транпол.2017.03.001. [16] Н. Беркелеи, Д. Јарвис и А. Јонес, „Анализа преузимања електричних возила на батерије: истраживање баријера међу возачима у Великој Британији“, Транспортатион Ресеарцх Парт Д: Транспорт анд Енвиронмент, вол. 63, стр. 466-481, 2018. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.трд.2018.06.016. [17] Ц. Зхуге и Ц. Схао, „Истраживање фактора који утичу на преузимање електричних возила у Пекингу, Кина: статистичке и просторне перспективе,“ Јоурнал оф Цлеанер Продуцтион, вол. 213, стр. 199-216, 2019. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.јцлепро.2018.12.099. [18] А. Видардјоно, Мултивариат Аналисис Терапан Програм СПСС, АМОС и СМАРТПЛС (2. издање). Иогиакарта: УПП СТИМ ИКПН, 2015. [19] Т. Лаукканен, „Усвајање потрошача насупрот одлукама о одбијању у наизглед сличним иновацијама услуга: Случај интернета и мобилног банкарства“, Јоурнал оф Бусинесс Ресеарцх, вол. 69 (7), стр. 2432–2439, 2016. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.јбусрес.2016.01.013. [20] В. Вассеур и Р. Кемп, „Усвајање ПВ у Холандији: статистичка анализа фактора усвајања“, Реневабле анд Сустаинабле Енерги Ревиевс, вол. 41, стр. 483–494, 2015. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.рсер.2014.08.020. [21] Посланик Гагнон, Е. Орруно, Ј. Асуа, АБ Абдељелил и Ј. Емпаранза, „Употреба модификованог модела прихватања технологије за процену усвајања новог система за надгледање од стране здравствених радника“, Телемедицина и е-здравље, књ. 18 (1), стр. 54–59, 2012. хттпс://дои.орг/10.1089/тмј.2011.0066. [22] Н. Пхапхоом, Кс. Ванг, С. Самуел, С. Хелмер и П. Абрахамссон, „Анкетна студија о главним техничким препрекама које утичу на одлуку о усвајању цлоуд услуга“, Јоурнал оф Системс анд Софтваре, вол. 103, стр. 167–181, 2015. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.јсс.2015.02.002. [23] МВД Утами, АТ Харианто и В. Сутопо, „Анализа перцепције потрошача возила на електрични аутомобил у Индонезији“, Зборник радова АИП конференције (Вол. 2217, Но. 1, п. 030058), 2020. АИП Публисхинг ЛЛЦ [24 ] Иуниаристанто, ДЕП Вицаксана, В. Сутопо и М. Низам, „Предложена комерцијализација технологије пословних процеса: студија случаја инкубације технологије електричних аутомобила“, Зборник радова са Међународне конференције о електротехници и рачунарству из 2014, ИЦЕЕЦС, 7045257, пп. 254-259. хттпс://дои.орг/10.1109/ИЦЕЕЦС.2014.7045257. [25] МА Бујанг, Н. Са'ат и ТМ Бакар, „Смернице величине узорка за логистичку регресију из опсервационих студија са великом популацијом: нагласак на тачности између статистике и параметара заснованих на клиничким подацима из стварног живота“, Малезијски часопис медицинске науке: МЈМС, књ. 25 (4), стр. 122, 2018. хттпс://дои.орг/10.21315/мјмс2018.25.4.12. [26] Е. Радјаб и А. Јам'ан, “Методологи Пенелитиан Биснис”, Макасар: Лембага Перпустакаан дан Пенербитан Университас Мухаммадииах Макасар, 2017. [27] Т. Еццариус и ЦЦ Лу, “Мотори на два точка за одрживу мобилност: Преглед усвајања електричних мотоцикала од стране потрошача ”, Интернатионал Јоурнал оф Сустаинабле Транспортатион, вол. 15 (3), стр. 215-231, 2020. хттпс://дои.орг/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] С. Хабицх-Собиегалла, Г. Костка и Н. Анзингер, „Намере куповине електричних возила кинеских, руских и бразилских грађана: међународна упоредна студија“, Јоурнал оф чистију производњу, вол. 205, стр. 188- 200, 2018. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.јцлепро.2018.08.318. [29] В. Сиерзцхула, С. Баккер, К. Маат и Б. Ван Вее, „Утицај финансијских подстицаја и других друштвено-економских фактора на усвајање електричних возила“, Енерги Полици, вол. 68, стр. 183–194, 2014. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.енпол.2014.01.043. [30] РМ Краусе, СР Царлеи, БВ Лане и ЈД Грахам, „Перцепција и стварност: јавно знање о прикључним електричним возилима у 21 америчком граду“, Енерги Полици, вол. 63, стр. 433–440, 2013. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.енпол.2013.09.018. [31] Д. Бровне, М. О'Махони и Б. Цаулфиелд, “Како би се требало класификовати препреке алтернативним горивима и возилима и проценити потенцијалне политике за промовисање иновативних технологија?”, Јоурнал оф Цлеанер Продуцтион, вол. 35, стр. 140–151, 2012. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.јцлепро.2012.05.019. [32] О. Егбуе и С. Лонг, „Препреке за широко распрострањено усвајање електричних возила: анализа ставова и перцепција потрошача“, Јоурнал оф Енерги Полици, вол. 48, стр. 717– 729, 2012. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.енпол.2012.06.009. [33] Кс. Зханг, К. Ванг, И. Хао, ЈЛ Фан и ИМ Веи, „Утицај владине политике на преференције за НЕВс: докази из Кине“, Енерги Полици, вол. 61, стр. 382–393, 2013. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.енпол.2013.06.114. [34] БК Совацоол и РФ Хирсх, „Иза батерија: испитивање предности и препрека за плуг-ин хибридна електрична возила (ПХЕВ) и прелазак са возила на мрежу (В2Г)“, Енергетска политика, вол. 37, стр. 1095–1103, 2009. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.енпол.2008.10.005. [35] Е. Грахам-Рове, Б. Гарднер, Ц. Абрахам, С. Скиппон, Х. Диттмар, Р. Хутцхинс и Ј. Станнард, „Главни потрошачи који управљају електричним аутомобилима са прикључним батеријама и прикључним хибридима: квалитативна анализа одговора и оцена ”, Трансп. Рес. Део А: Политичка пракса, вол. 46, стр. 140–153, 2012. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.тра.2011.09.008. [36] АФ Јенсен, Е. Цхерцхи и СЛ Мабит, „Главни потрошачи који управљају електричним аутомобилима са прикључним батеријама и хибридним електричним прикључцима: квалитативна анализа одговора и оцена“, Трансп. Рес. Део Д: Трансп. Енвирон., Вол. 25, стр. 24–32, 2013. [Онлине]. Доступно: СциенцеДирецт. [37] НД Цаперелло и КС Курани, „Приче домаћинстава о њиховим сусретима са хибридним електричним возилом са додатком“, Енвирон. Бехав., Вол. 44, стр. 493–508, 2012. хттпс://дои.орг/10.1177/0013916511402057. [38] ЈС Крупа, ДМ Риззо, МЈ Еппстеин, Д. Брад-Лануте, ДЕ Гаалема, К. Лаккарају и ЦЕ Варрендер, „Приче домаћинстава о њиховим сусретима са хибридним електричним возилом са додатком“, Анализа анкете потрошача о УТАМИ ЕТ АЛ. /ЗБОРНИК О ОПТИМИЗАЦИЈИ СИСТЕМА У ИНДУСТРИЈИ - ВОЛ. 19 НО. 1 (2020) 70-81 ДОИ: 10.25077/јоси.в19.н1.п70-81.2020 Утами и др. 81 плуг-ин хибридна електрична возила. Трансп. Рес. Део А: Политичка пракса, вол. 64, стр. 14–31, 2014. хттпс://дои.орг/10.1016/ј.тра.2014.02.019. [39] ДВ Хосмер и С. Лемесхов, „Примењена логистичка регресија. Друго издање ”, Нев Иорк: Јохн Виллеи & Сонс, 2000. хттпс://дои.орг/10.1002/0471722146. НОМЕНКЛАТУРА ј зависне променљиве категорије (ј = 1, 2, 3, 4, 5) к независне променљиве категорије (к = 1, 2, 3,…, м) и квалитативне независне променљиве категорије н редослед испитаника β0ј пресреће сваки одговор зависних променљива Кск квантитативна независна променљива Ксик квалитативна независна променљива И зависна променљива Пј (Ксн) могућност за сваку категорију независне променљиве за сваког испитаника БИОГРАФИЈА АУТОРА Мартха Видхи Дела Утами Мартха Видхи Дела Утами је студент основних студија на одсеку за индустријско инжењерство Универзитета Себелас Марет. Припада Лабораторији за логистику и пословни систем. Њена истраживачка интересовања су логистика и управљање ланцем снабдевања и истраживање тржишта. Своју прву публикацију о анализи перцепције потрошача електричних аутомобила у Индонезији објавила је 2019. Иуниаристанто Иуниаристанто је предавач и истраживач на катедри за индустријско инжењерство Универзитета Себелас Марет. Његови истраживачки интереси су ланац снабдевања, симулационо моделирање, мерење перформанси и комерцијализација технологије. Има публикације које је индексирао Сцопус, 41 чланак са 4 Х индекса. Његова адреса е -поште је иуниаристанто@фт.унс.ац.ид. Вахиуди Сутопо Вахиуди Сутопо, има стручну спрему инжењера (Ир) на Студијском програму струковног инжењера - Университас Себелас Марет (УНС) 2019. године. Докторирао је у области индустријског инжењерства и менаџмента на Институту Технологи Бандунг (ИТБ) 2011. године, магистар наука о менаџменту на Универзитету у Индонезији 2004. године и дипломирани инжењер индустријског инжењеринга на ИТБ -у 1999. Његова истраживачка интересовања су ланац снабдевања, инжењерска економија и анализа трошкова, те комерцијализација технологије. Добио је више од 30 стипендија за истраживање. Има публикације које је индексирао Сцопус, 117 чланака са 7 Х-индекса. Његова адреса е -поште је вахиудисутопо@стафф.унс.ац.ид.Резултати логистичке регресионе анализе за променљиве ТЕ1 до ТЕ5 који припадају технолошким факторима показују резултате да време пуњења батерије (ТЕ3) има значајан утицај на намеру усвајања електричних мотоцикала у Индонезији. Значајна вриједност за километражу (0,107) не подржава хипотезу 16, могућност километраже нема значајан утицај на намјеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене за максималну километражу је 0,146, позитиван знак значи да што је максимална километража електричног мотоцикла за некога примеренија, већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност независне променљиве снаге или максималне брзине (0,052) не подржава хипотезу 17, највећа брзина не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност есимата за снагу или максималну брзину је 0,167, позитиван знак значи да што је максимална брзина електричног мотоцикла прикладнија за особу, већа је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност времена пуњења (0,004) подржава хипотезу 18, време пуњења има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Процијењена вриједност времена пуњења је 0,240, позитиван знак значи да што је максимална брзина електричног мотоцикла примјеренија за некога, већа је намјера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност безбедности (0,962) не подржава хипотезу 19, безбедност не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене безбедности је -0,005, негативан предзнак значи да што се неко осећа сигурније користећи електрични мотоцикл, мања је намера да се усвоји електрични мотоцикл. Значајна вредност трајања батерије (0,424) не подржава хипотезу 20, трајање батерије нема значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Вредност процене трајања батерије је 0,068, позитиван знак значи да што је животни век батерије електричног мотоцикла прикладнији, то је већа намера да се усвоји електрични мотоцикл. Резултати логистичке регресионе анализе за променљиве МЛ1 до МЛ7 који припадају факторима на макро нивоу показују резултате да само доступност наплате на радном месту (МЛ2), доступност наплате у резиденцији (МЛ3) и политика попуста на наплату трошкова (МЛ7) који имају значајан утицај на намеру усвајања електричних мотоцикала у Индонезији. Значајна вредност доступности пуњења на јавним местима (0,254) не подржава хипотезу 21, доступност пуњења на јавним местима не утиче значајно на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност доступности пуњења на радном месту (0,007) подржава хипотезу 22, доступност пуњења на радном месту има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност доступности пуњења код куће (0,009) подржава хипотезу 22, доступност пуњења код куће има значајан утицај на намеру усвајања мотоцикла. Значајна вредност доступности сервисних места (0,181) не подржава хипотезу 24, доступност сервисних места нема значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност политике подстицаја при куповини (0,017) подржава хипотезу 25, политика подстицаја куповине има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност годишње политике пореских попуста (0,672) не подржава хипотезу 26, годишња политика подстицаја пореских олакшица нема значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Значајна вредност политике попуста на трошкове пуњења (0,00) подржава хипотезу 27, политика подстицаја на попуст при трошковима има значајан утицај на намеру усвајања електричног мотоцикла. Према резултатима фактора макро нивоа, усвајање електричних мотоцикала може се остварити ако су потрошачи спремни за приступ пунионици на радном месту, станици за пуњење у резиденцији и политици попуста на трошкове пуњења. Све у свему, учесталост дељења на друштвеним медијима, ниво еколошке свести, откупне цене, трошкови одржавања, максимална брзина електричних мотоцикала, време пуњења батерије, доступност инфраструктуре станица за пуњење на послу, доступност инфраструктуре за пуњење засноване на кући, УТАМИ ЕТ АЛ. /ЗБОРНИК О ОПТИМИЗАЦИЈИ СИСТЕМА У ИНДУСТРИЈИ - ВОЛ. 19 НО. 1 (2020) 70-81 ДОИ: 10.25077/јоси.в19.н1.п70-81.2020 Утами и др. 77 политике подстицаја при куповини и политике подстицаја на попуст значајно утичу на намеру усвајања електричних возила. Модел једначине и функција вероватноће Једначина 3 је логичка једначина за избор одговора „изразито неспреман“ за усвајање електричног мотоцикла.  =  = + 27 1 01 (1 |) кг И Ксн   к Ксик (3) Једначина 4 је логит једначина за избор одговора „невољни“ за усвајање електричног мотоцикла.  =  = + 27 1 02 (2 |) кг И Ксн   к Ксик (4) Једначина 5 је логит једначина за избор одговора „сумња“ на усвајање електричног мотоцикла.  =  = + 27 1 03 (3 |) кг И Ксн   к Ксик (5) Једначина 6 је логичка једначина за опцију одговора „вољни“ да усвоје електрични мотоцикл.  =  = + 27 1 04 (4 |) кг И Ксн   к Ксик (6) Функције вероватноће намере усвајања електричних мотоцикала приказане у једначини 7 до једначине 11. Једначина 7 је функција вероватноће за избор одговора „ изразито неспремни “да усвоје електрични мотоцикл. ееннг ИКС г ИКСП Ксн ПИ Ксн (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Једначина 8 је функција вероватноће за избор одговора „неспреман“ да усвоји електрични мотоцикл. ееееннннг ИКС г ИКС г ИКС г ИКС нннн ПИКСПИКСПКСПИКС (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)    - + - + = =  -  = = (8) Једначина 9 је функција вероватноће за избор одговора „сумња“ на усвајање електричног мотоцикла. ееееннннг ИКС г ИКС г ИКС г ИКС нннн ПИКСПИКСПКСПИКС (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)    - + - + = =  -  = = (9) Једначина 10 је функција вероватноће за избор одговора „вољан“ да усвоји електрични мотоцикл. ееееннннг ИКС г ИКС г ИКС г ИКС нннн ПИКСПИКСПКСПИКС (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)    - + - + = =  -  = = (10) Једначина 11 је функција вероватноће за избор одговора „снажно вољан“ да усвоји електрични мотоцикл. ееннг ИКС г ИКС ннн ПИКСПКСПИКС (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Вероватноћа намере усвајања Једначина редне логистичке регресије тада примењен на узорак одговора испитаника. Табела 8 приказује карактеристике и одговоре узорка. Дакле, вероватноћа да се на сваки критеријум одговори на зависну променљиву израчунава се на основу једначине 7 - 11. Узорак испитаника који има одговоре као што је приказано у Табели 7 има вероватноћу од 0,0013 за изразито неспремност да се користи електрични мотоцикл, вероватноћа 0,0114 за неспремност да се користи електрични мотоцикл, вероватноћа од 0,1788 за сумњу у употребу електричног мотоцикла, вероватноћа од 0,563 за спремност да се користи електрични мотоцикл, и вероватноћа од 0,2455 за изразито спремну употребу електричног мотоцикла. Такође је израчуната вероватноћа усвајања електричног мотоцикла за 1.223 испитаника, а просечна вредност вероватноће за одговоре на изразито неспремност да се користи електрични мотоцикл била је 0,0031, неспремност да се користи електрични мотоцикл била је 0,0198, сумња у употребу електричног мотоцикла била је 0,1482, спремна да користи електрични мотоцикл износио је 0,3410, а снажно вољан да користи електрични мотоцикл био је 0,4880. Ако се укупна вероватноћа вољних и силних воља зброји, вероватноћа да ће Индонежани усвојити електричне мотоцикле достиже 82,90%. Препоруке за бизнис и креаторе политике У ординалној логистичкој регресионој анализи учесталост дељења на друштвеним медијима значајан је фактор који утиче на намеру усвајања електричног мотоцикла. Важност друштвених медија као платформе за јавност да добије информације о електричним мотоциклима утицаће на спремност усвајања електричних мотоцикала. Влада и предузетници могу покушати да искористе овај ресурс, на пример, предузетници могу промовисати бонусе или захвалност потрошачима који су купили електричне мотоцикле и делити позитивне ствари везане за електричне мотоцикле на својим друштвеним медијима. Овај начин би могао стимулирати друге да буду нови корисници електричних мотоцикала. Влада може да се социјализује или представи електричним мотоциклима јавности путем друштвених медија како би мотивисала пребацивање јавности са конвенционалног мотоцикла на електрични мотоцикл. Ово истраживање доказује колико је значајан утицај фактора на макро нивоу на усвајање електричних мотоцикала у Индонезији. У уобичајеној логистичкој регресионој анализи, доступност инфраструктуре пунионица на радном месту, доступност инфраструктуре пунионица код куће, политика подстицаја куповине и попуст на трошкове пуњења значајно утичу на намеру усвајања електричног мотоцикла. УТАМИ ЕТ АЛ.