インドネシア政府は、国家エネルギー総合計画に関する2017年のインドネシア共和国大統領規則第22号により、2025年に210万台の二輪電気自動車と2,200台の四輪電気自動車の採用を目標としていました。2019年、インドネシア政府は、2019年に、道路輸送用のバッテリー式電気自動車プログラムの加速に関する大統領規則第55号を発行しました。2018年には、二輪電気自動車の採用は2025年の政府目標の0.14％にしか達しませんでした。したがって、電気モーターサイクル（EM）テクノロジーの採用は、成功するために多くの要因も考慮する必要があります。この研究は、非行動的な電気自動車の採用意図モデルを開発します。要因には、社会人口統計学的、財政的、技術的、およびマクロレベルが含まれます。オンライン調査には1,223人の回答者が参加しました。ロジスティック回帰は、インドネシアでEMを採用する意図の関数と確率値を取得するために使用されます。ソーシャルメディアでの共有頻度、環境意識のレベル、購入価格、メンテナンスコスト、最高速度、バッテリー充電時間、職場での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、家庭用電力ベースの可用性–充電インフラストラクチャ、購入インセンティブポリシー、および充電コスト割引インセンティブポリシーは、電気自動車を採用する意図に大きく影響しています。また、インドネシア人が電動バイクを採用する機会が82.90％に達していることも示しています。インドネシアで電動二輪車の採用を実現するには、消費者が受け入れることができるインフラの準備とコストが必要です。最後に、この調査の結果は、インドネシアでの電動バイクの採用を加速するための政府と企業へのいくつかの提案を提供します。

前書き

インドネシアの経済部門（運輸、発電、家庭）は主に化石燃料を使用しています。化石燃料への依存度が高いことによる悪影響のいくつかは、燃料補助金への割り当ての増加、エネルギーの持続可能性の問題、および高レベルのCO2排出です。輸送は、化石燃料車が多く使用されているため、大気中の高レベルのCO2に寄与する主要なセクターです。発展途上国であるインドネシアは自動車よりもオートバイの方が多いため、この研究はオートバイに焦点を当てています。インドネシアの二輪車の台数は2018年に120,101,047台に達し[1]、二輪車の販売台数は2019年に6,487,460台に達した[2]。運輸部門を代替エネルギー源にシフトすることで、高CO2レベルを削減できます。この問題の現実的な解決策は、ハイブリッド電気自動車、プラグインハイブリッド電気自動車、バッテリー電気自動車などの電気自動車をインドネシアに浸透させることでグリーンロジスティクスを実装することです[3]。電気自動車の技術革新とバッテリー技術の革新は、環境に優しく、エネルギー効率が高く、運用および保守のコストを削減する輸送ソリューションを提供できます[4]。電気自動車は、世界の国々で多く議論されています。世界の電気自動車事業では、二輪車の販売が大幅に伸び、2016年から2017年にかけて58％（約120万台）に達しました。この伸びは、世界各国から電気自動車の開発に対する好評を示しています。いつの日か、電気自動車が化石燃料車に取って代わると期待されていたオートバイ技術。研究対象は、ニューデザインオブエレクトリックモーターサイクル（NDEM）とコンバートドエレクトリックモーターサイクル（CEM）からなるエレクトリックモーターサイクル（EM）です。最初のタイプである電気モーターサイクルの新設計（NDEM）は、電気技術を使用して運用する会社によって設計された車両です。オーストラリア、ドイツ、イングランド、フランス、日本、台湾、韓国、中国などの世界の一部の国では、すでに化石燃料の二輪車の代替製​​品として電気二輪車が使用されています[5]。電動バイクのブランドの1つは、スポーツ用電動バイクを製造するゼロモーターサイクルです[6]。 PT。 Gesits Technologies Indoは、Gesitsというブランドで二輪二輪車も製造しています。 2番目のタイプはCEMです。改造された電気モーターサイクルは、モーターとエンジンの部品がエネルギー源としてリン酸鉄リチウム（LFP）バッテリーキットに置き換えられた石油燃料モーターサイクルです。多くの国が電動バイクを製造していますが、変換技術を使用して車両を作成した人は誰もいません。変換は、ユーザーが使用しなくなった二輪車で行うことができます。 Universitas Sebelas Maretは、CEM製造のパイオニアであり、リチウムイオン電池が従来のオートバイの化石燃料エネルギー源に取って代わることができることを技術的に証明しています。 CEMはLFPテクノロジーを使用しており、このバッテリーは短絡が発生しても爆発しません。さらに、LFPバッテリーは、最大3000使用サイクルの長い使用寿命を持ち、現在の市販のEMバッテリー（リチウムイオンバッテリーやLiPoバッテリーなど）よりも長くなっています。 CEMは55km /充電で移動でき、最高速度は最大70 km /時です[7]。 Jodinesa、etal。 [8]は、インドネシアのスラカルタにおけるコンバーチブル電動バイクの市場シェアを調査し、スラカルタの人々がCEMに前向きに反応したことを示しました。以上の説明から、電動二輪車のチャンスは非常に大きいことがわかります。 Sutopo et al。によるリチウムイオン電池規格など、電気自動車と電池に関連する規格に関するいくつかの研究が開発されています。 [9]、Rahmawatieらによるバッテリー管理システム標準。 [10]、およびSutopoらによる電気自動車の充電基準。 [11]。インドネシアでの電気自動車の採用率の低さにより、政府は自動車産業の発展のためのいくつかの政策を発表し、2025年には210万台の電気オートバイと2,200台の電気自動車の採用を目標とする計画を立てました。また、国家エネルギー一般計画に関する2017年のインドネシア共和国大統領規則第22号に記載されている、2,200台の電気自動車またはハイブリッド車を生産できるようにインドネシアをターゲットにしていました。この規制は、フランス、イギリス、ノルウェー、インドなどのさまざまな国で適用されています。エネルギー鉱物資源省は、2040年以降、内燃機関車（ICEV）の販売を禁止し、一般の人々に電気自動車の使用を求めるという目標を設定しています[12]。 2019年、インドネシア政府は、道路輸送のためのバッテリーベースの電気自動車プログラムの加速に関する2019年の大統領規則第55号を発行しました。この取り組みは、燃料油の枯渇と大気汚染という2つの問題を克服するための一歩です。大気汚染に関しては、2015年に開催されたパリ気候変動会議の結果、インドネシアは2030年までに二酸化炭素排出量の29％を削減することを約束しました。2018年には、二輪電気自動車の普及率は政府の目標の0.14％にしか達しませんでした。 2025年、四輪電気の場合は45％以上に達しました。 2017年12月には、24の都市で少なくとも1,300以上の公共充電ステーションが利用可能であり、そのうち71％（924の補充ステーション）がDKIジャカルタにあります[13]。多くの国が電気自動車の採用について研究していますが、インドネシアではこれまで全国規模の研究は行われていません。一部の国では、マレーシアでの電気自動車の使用意図を知るための多重線形回帰[14]、採用を知るための構造方程式モデリング（SEM）など、いくつかの方法を使用して新技術の採用に関する研究を行った多くの種類の研究があります。中国の天津における二次電池式電気自動車の障壁[15]、英国の電気自動車ドライバー間の障壁を知るための探索的因子分析と多変量回帰モデル[16]、および電気自動車の普及に影響を与える要因を知るためのロジスティック回帰北京、中国[17]。この研究の目的は、インドネシアでの電動バイクの採用モデルを開発し、インドネシアでの電動バイクの採用の意図に影響を与える要因を見つけ、インドネシアでの電動バイクの採用の機能機会を決定することです。要因をモデル化することは、インドネシアで電動バイクを採用する意図に影響を与える要因を見つけるために重要です。これらの影響力のある要因は、電動二輪車の採用を加速するための適切な方針を策定するための参照として使用できます。これらの重要な要素は、インドネシアの潜在的な電動バイクユーザーが望む理想的な条件の図です。電気自動車に関する政策の策定に関連するインドネシアのいくつかの省庁は、電気自動車メーカーに直接対処する排出量に基づく自動車税規則を扱う産業省、電気自動車の実現可能性テストを実施する運輸省です。バッテリーテストなどの高速道路や、電気自動車充電事業のインフラストラクチャに対する電気自動車充電ステーションの料金を策定する責任を負うエネルギー鉱物資源省を舗装します。電気自動車の革新はまた、電気自動車の製品/サービスおよびそれらの派生物の開発者、供給業者、製造業者、および販売業者からのテクノプレナーおよび新興企業を含むサプライチェーンにおける新しい事業体の誕生を促進します[24]。二輪車の起業家は、これらの重要な要素を考慮して技術とマーケティングを開発し、インドネシアでの従来の二輪車の代わりに二輪車の実現を支援することもできます。 SPSS 25ソフトウェアを使用して、インドネシアで電動バイクを採用する意図の関数と確率値を取得するために使用される通常のロジスティック回帰。ロジスティック回帰またはロジット回帰は、予測モデルを作成するためのアプローチです。ロジット曲線ロジスティック関数のデータを照合することによってイベントが発生する確率を予測するために使用される統計のロジスティック回帰。この方法は、二項回帰の一般線形モデルです[18]。ロジスティック回帰は、インターネットおよびモバイルバンキングの採用の受け入れを予測し[19]、オランダでの太陽光発電技術の採用の受け入れを予測し[20]、健康のための遠隔監視システム技術の受け入れを予測し[21]、クラウドサービスを採用する決定に影響を与える技術的な障害を取り除きます[22]。宇多美ほか以前にスラカルタで電気自動車の消費者の認識に関する調査を行った[23]は、購入価格、モデル、車両性能、およびインフラストラクチャの準備が、電気自動車を採用する人々にとって最大の障壁であることを発見しました。方法この調査で収集されたデータは、インドネシアで電動バイクを採用する意図に影響を与える機会と要因を見つけるためのオンライン調査を通じて得られた一次データです。アンケートと調査オンライン調査は、インドネシアの8つの州の1,223人の回答者に配布され、インドネシアで電動バイクを採用する意図に影響を与える要因を調査しました。これらの選ばれた州は、インドネシアでのオートバイ販売の80％以上を占めていました[2]：西ジャワ、東ジャワ、ジャカルタ、中央ジャワ、北スマトラ、西スマトラ、ジョグジャカルタ、南スラウェシ、南スマトラ、バリ。調査した要因を表1に示します。誤解を避けるために、アンケートの冒頭でビデオを使用して電動バイクに関する一般的な知識を提供しました。アンケートは、スクリーニングセクション、社会人口統計セクション、財務セクション、技術セクション、マクロレベルセクションの5つのセクションに分けられました。質問票は、1から5のリッカート尺度で提示されました。1は非常に同意しない、2は同意しない、3は疑わしい、4は同意する、5は非常に同意する。最小サンプルサイズの決定は[25]を参照し、ロジスティック回帰を含む大きな母集団サイズの観察研究では、パラメーターを表す統計を取得するために最小サンプルサイズ500が必要であると述べています。インドネシアの二輪車ユーザーの人口は非常に多いため、この研究ではクラスターサンプリングまたは比例によるエリアサンプリングを使用します。さらに、目的のサンプリングは、特定の基準に基づいてサンプルを決定するために使用されます[26]。オンライン調査はFacebook広告を通じて実施されます。対象となる回答者は、17歳以上で、SIM Cを持ち、オートバイを交換または購入する意思決定者の1人であり、表1のいずれかの州に居住している人々です。理論的枠組みShe etal。 [15]およびHabich-Sobiegallaetal。 [28]消費者による電気自動車の採用を推進または妨害する要因を体系的に分類するために、フレームワークを使用しました。これらのフレームワークは、電動二輪車の消費者による採用に関する電動二輪車の文献の分析に基づいて修正することで適応させました。表1に視覚化しています。表1.要因と属性の説明と参照要因コード属性参照。 SD1婚姻状況[27]、[28]SD2年齢SD3性別SD4最終教育SD5職業社会人口統計SD6月間消費レベルSD7月間収入レベルSD8オートバイの所有数SD9ソーシャルメディアでの共有頻度SD10オンラインソーシャルネットワークのサイズSD11環境意識財務FI1購入価格[29] FI2バッテリーコスト[30] FI3充電コスト[31] FI4メンテナンスコスト[32]技術的TE1マイレージ機能[33] TE2電力[33] TE3充電時間[33] TE4安全性[34] TE5バッテリー寿命[35]公共の場所でのマクロレベルのML1充電ステーションの可用性[36]職場でのML2充電ステーションの可用性[15]自宅でのML3充電ステーションの可用性[37] ML4サービス場所の可用性[38] ML5購入インセンティブポリシー[15]ML6年次税割引ポリシー[15] ML7課金コスト割引ポリシー[15]採用意図IP使用意図[15]社会人口統計学的要因社会人口統計学的要因は、意思決定における個人の行動に影響を与える個人的な要因です。 Eccarius etal。 [28]養子縁組モデルについて、年齢、性別、結婚状況、教育、収入、職業、および車両の所有権は、電気自動車の採用に影響を与える重要な要因であると述べています。 HabichSoebigallaらは、オートバイの所有数、ソーシャルメディアでの共有頻度、オンラインソーシャルネットワークのサイズなどのソーシャルネットワーク要因が、電気自動車の採用に影響を与える要因であることを強調しています[28]。 Eccarius etal。 [27]およびHabichSobiegallaetal。 [28]また、環境意識は社会人口統計学的要因に属すると考えられています。財務的要因購入価格は、購入補助金なしの電動バイクの元の価格です。 Sierzchula etal。 [29]は、バッテリー容量が最も高いために電気自動車の購入価格が高いと述べた。バッテリーコストは、古いバッテリーの寿命が切れたときにバッテリーを交換するためのコストです。 Krause etal。バッテリーのコストは、誰かが電気自動車を採用するための経済的障壁に属することを研究しました[30]。充電コストは、ガソリンのコストと比較した、電動バイクに電力を供給するための電気のコストです[31]。メンテナンス費用は電気自動車の日常のメンテナンス費用であり、電気自動車の採用に影響を与える事故による修理ではありません[32]。技術的要因マイレージ機能は、電動バイクのバッテリーが完全に充電された後の最も遠い距離です。張ら。 [33]によると、車両の性能とは、走行距離、電力、充電時間、安全性、バッテリー寿命など、電気自動車に関する消費者の評価を指します。パワーは電動バイクの最高速度です。充電時間は、電動バイクを完全に充電するための全体的な時間です。音（dB）に関連する電動バイクに乗るときの安全感は、Sovacoolらによって強調されている要因です。 [34]電気自動車に対する消費者の認識に影響を与える要因となる。 Graham-Rowe etal。 [35]は、バッテリーの寿命が低下していると考えられていると述べました。充電ステーションの可用性のマクロレベルの要因インフラストラクチャは、電動バイクの採用者にとって避けられないものです。電気自動車の採用をサポートするには、公共の場所での充電の可用性が重要であると考えられています[36]。職場での充電の可用性[15]と自宅での充電の可用性[37]も、消費者が車両のバッテリーを充電するために必要です。 Krupa etal。 [38]は、定期的なメンテナンスと損傷のためのサービス場所の利用可能性が電気自動車の採用に影響を与えていると述べました。彼女等。 [15]は、電気バイクの購入に対する補助金の提供、電気バイクの年間税割引、消費者が公共の場所で電気バイクを充電する必要がある場合の料金割引ポリシーなど、天津の消費者が非常に望んでいるいくつかの公的インセンティブを提案しました[15]。順序ロジスティック回帰順序ロジスティック回帰は、従属変数と1つ以上の独立変数との関係を表す統計手法の1つであり、従属変数は2つ以上のカテゴリであり、尺度はレベルまたは順序です[39]。式1は、順序ロジスティック回帰のモデルであり、式2は、関数g（x）をロジット方程式として示しています。 eegxgx P x（）（）1（）+ =（1）= = + mkjk Xik gx 1 0（）（2）結果と考察アンケートは、2020年3月から4月に有料のFacebook広告を通じてオンラインで配布されました。フィルタ領域を設定することにより：西ジャワ、東ジャワ、ジャカルタ、中央ジャワ、北スマトラ、西スマトラ、ジョグジャカルタ、南スラウェシ、南スマトラ、およびバリは21,628人のユーザーに達しました。着信応答の合計は1,443応答でしたが、データ処理の対象となるのは1,223応答のみでした。表2は、回答者の人口統計を示しています。記述統計表3は、量的変数の記述統計を示しています。課金コスト割引、年間税割引、購入価格補助金は、他の要因の中でも平均が高くなっています。これは、ほとんどの回答者が、政府が与えた集中的な政策が彼らに電動バイクの採用を奨励することができたと考えていることを示しています。財務的要因については、購入価格とバッテリーコストは他の要因の中でも平均が低くなっています。これは、電動バイクの購入価格とバッテリーのコストがほとんどの回答者の予算に適していないことを示しています。ほとんどの回答者は、電気バイクの価格が従来のバイクの価格と比較して高すぎると考えていました。 3年ごとに5,000,000ルピアに達するバッテリーの交換費用もほとんどの回答者にとって高すぎるため、購入価格とバッテリー費用はインドネシア人が電動バイクを採用する際の障壁となっています。記述統計では、バッテリーの寿命、電力、充電時間の平均スコアは低くなっていますが、これら3つの要素の平均スコアは4を超えています。3時間かかった充電時間は、ほとんどの回答者にとって長すぎました。電動バイクの最高速度は時速70kmで、3年のバッテリー寿命は回答者のニーズを満たしていません。これは、ほとんどの回答者が高性能電動バイクが基準を満たしていないことを考慮していることを示しています。回答者は電動バイクの性能を完全には信頼していませんが、EMは日常のモビリティのニーズを満たすことができます。より多くの回答者が、公共の場所よりも自宅やオフィスでの充電の可用性に高いスコアを付けました。しかし、家庭の電力がまだ1300 VAを下回っていることがよくある障壁であり、回答者は政府が家庭での充電設備の提供を支援できることを強く期待しています。回答者の移動には毎日自宅やオフィスが関係するため、公共の場所よりもオフィスでの充電の利用可能性の方が好まれます。表4に、電動二輪車の採用に対する回答者の回答を示します。回答者の45,626％が電動バイクを使用する強い意欲を持っていることを示しています。この結果は、電動二輪車の市場シェアに明るい未来を示しています。表4はまた、回答者のほぼ55％が電動バイクを使用する強い意欲を持っていないことを示しています。これらの記述統計からの興味深い結果は、電動バイクを使用することへの熱意は依然として刺激を必要としますが、電動バイクの一般の受け入れは良好であることを意味します。発生する可能性のあるもう1つの理由は、回答者が電動バイクの採用を待ち、他の誰かが電動バイクを使用しているかどうかを確認する態度を持っていることです。順序ロジスティック回帰データは、順序ロジスティック回帰を使用して、インドネシアでの電動二輪車の採用意向を判断するためのプロセスと分析です。この研究の従属変数は、電動バイクを使用する意欲です（1：非常に不本意、2：不本意、3：疑い、4：意欲、5：非常に意欲）。従属変数は順序尺度を使用するため、この調査では順序ロジスティック回帰を方法として選択しました。データは、95％の信頼水準でSPSS25ソフトウェアを使用して処理されました。多重共線性テストは、平均VIFが1.15〜3.693の分散拡大係数（VIF）を計算するために実行されました。これは、モデルに多重共線性がないことを意味します。通常のロジスティック回帰で使用される仮説を表5に示します。表6は、通常のロジスティック回帰の仮説を棄却または受け入れるための基礎となる部分的なテスト結果を示しています。表2.回答者の人口統計人口統計項目頻度％人口統計項目頻度％居住地西ジャワ345 28.2％職業学生175 14.3％東ジャワ162 13.2％公務員88 7.2％ジャカルタ192 15.7％民間従業員415 33.9％中央ジャワ242 19.8％起業家380 31.1％北スマトラ74 6.1％その他165 13.5％ヨギャカルタ61 5.0％南スラウェシ36 2.9％年齢17-30 655 53.6％バリ34 2.8％31-45 486 39.7％西スマトラ26 2.1％46-60 79 6.5％南スマトラ514.2％> 60 3 0.2％結婚状況シングル370 30.3％最終教育レベルSMP / SMA / SMK 701 57.3％既婚844 69.0％卒業証書127 10.4％その他9 0.7％学士316 25.8％性別男性630 51.5％マスター68 5.6 ％女性593 48.5％博士11 0.9％月間収入レベル0154 12.6％月間消費レベル<IDR 2,000,000 432 35.3％<IDR 2,000,000 226 18.5％IDR2,000,000-5,999,999 640 52.3％IDR 2,000,000-5,999,999 550 45％IDR6,000,000- 9,999,999 121 9.9％IDR 6,000,000-9,999,999 199 16.3％≥IDR10,000,00030 2.5％IDR10,000,000- 19,999,999 71 5.8％≥I DR 20,000,000 23 1,9％表3.財務、技術、およびマクロレベルの記述統計変数平均ランク変数平均ランクML7（課金コストディスク）4.4563 1 ML3（自宅のCS）4.1554 9 ML6（年次税ディスク）。 ）4.4301 2 ML2（職場でのCS）4.1055 10 ML5（購入インセンティブ）4.4146 3 ML1（公共の場所でのCS）4.0965 11 TE4（安全性）4.3181 4 TE5（バッテリー寿命）4.0924 12 FI3（充電コスト）4.2518 5 TE2（電力） ）4.0597 13 TE1（マイレージ機能）4.2396 6 TE3（充電時間）4.0303 14 ML4（サービス場所）4.2142 7 FI1（購入コスト）3.8814 15 FI4（メンテナンスコスト）4.1980 8 FI2（バッテリーコスト）3.504516表4.記述統計採用意向1：非常に不本意2：不本意3：疑わしい4：意欲5：電気自動車を使用する意欲0.327％2.044％15.863％36.141％45.626％に属する変数SD1からSD11のロジスティック回帰分析の結果社会人口統計学的要因は、共有の頻度のみがソーシャルメディア（SD9）と環境問題のレベル（SD11）は、インドネシアの電動バイクの意図に大きな影響を及ぼします。結婚状況の質的変数の有意な値は、独身の場合は0.622、既婚の場合は0.801です。これらの値は仮説1をサポートしていません。有意な値は0.05を超えているため、結婚状況は電動バイクの採用意向に大きな影響を与えません。年齢の有意な値は0.147であるため、年齢が電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えることはありません。 -0.168歳の推定値は、仮説2をサポートしていません。負の符号は、年齢が高いほど、電動バイクを採用する意向が低いことを意味します。定性変数の有意な値である性別（0.385）は、仮説3をサポートしていません。性別は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。最後のレベルの教育の有意な値（0.603）は、仮説4をサポートしていません。したがって、最後の教育は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。前回の教育レベル0.036の推定値は、正の符号は、教育レベルが高いほど、電動バイクを採用する意向が高いことを意味します。職業の質的変数の有意な値は、学生が0.487、公務員が0.999、民間従業員が0.600、仮説5を支持しない起業家が0.480でした。職業は電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。 UTAMI ETAL。 / JOURNAL ON OPTIMIZATIONS OF SYSTEMS AT INDUSTRIES –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 DOI：10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami etal。 75表5.仮説仮説Socio-H1：結婚状況は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。デモ-H2：年齢は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。グラフィックH3：性別は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H4：最後の教育レベルは、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H5：職業は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H6：月間消費量は、電動二輪車の採用意向にプラスの影響を及ぼします。 H7：月収は、電動二輪車の採用意向にプラスの影響を及ぼします。 H8：二輪車の所有数は、電動二輪車の採用意向にプラスの影響を及ぼします。 H9：ソーシャルメディアでの共有の頻度は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H10：オンラインソーシャルネットワークのサイズは、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H11：環境意識は、電動二輪車の採用意向にプラスの影響を及ぼします。財務H12：購入価格は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H13：バッテリーのコストは、電動バイクを採用する意図にプラスの大きな影響を及ぼします。 H14：充電コストは、電動バイクの採用意向にプラスの影響を及ぼします。 H15：メンテナンス費用は、電動バイクを採用する意図にプラスの大きな影響を及ぼします。 H16：走行距離能力は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H17：パワーは、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。テクノH18：充電時間は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。論理的H19：安全性は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H20：バッテリーの寿命は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H21：公共の場所での充電ステーションのインフラストラクチャの利用可能性は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H22：職場での充電ステーションのインフラストラクチャの可用性は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。マクロレベルH23：自宅での充電ステーションのインフラストラクチャの可用性は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H24：サービス場所の可用性は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H25：購入インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H26：年次税割引政策は、電動バイクを採用する意図にプラスの重要な影響を及ぼします。 H27：充電コスト割引ポリシーは、電動バイクの採用意向にプラスの大きな影響を及ぼします。表6.ロジスティック回帰の部分テスト結果VarValue Sig Var Value Sig SD1：single 0.349 0.622 TE1 0.146 0.069 SD1：married 0.173 0.801 TE2 0.167 0.726 SD1：others 0 TE3 0.240 0.161 SD2 -0.168 0.147 TE4 -0,005 0.013 * SD3：male 0.117 0.385 TE5 0,068 0.765 SD3：女性0 ML1 -0.127 0.022 * SD5：学生-0.195 0.487 ML2 0.309 0.000 * SD5：civ。 serv 0,0000 0.999 ML3 0.253 0.355 SD5：priv。 emp -0.110 0.6 ML4 0.134 0.109 SD5：entrepr 0.147 0.48 ML5 0.301 0.017 * SD5：others 0 ML6 -0.059 0.107 SD6 0.227 0.069 ML7 0.521 0.052 SD7 0.032 0.726 TE1 0.146 0.004 * SD8 0.180 0.161 TE2 0.167 0.962 SD9 0.111 0.013 * TE3 0.240 0.424 SD10 0.016 0.765 TE4 -0.005 0.254 SD11 0.226 0.022 * TE5 0.068 0.007 * FI1 0.348 0.000 * ML1 -0.127 0.009 * FI2 -0.069 0.355 ML2 0.309 0.181 FI3 0.136 0.109 ML3 0.253 0.017 * FI4 0.193 0.017 * ML4 0.134 0.672 * 95％で有意信頼水準月間消費レベルの有意な値（0.069）は、仮説6をサポートしていません。月間消費レベルは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。月間消費水準0.227の推計値である正の符号は、月々の支出水準が高いほど、電動二輪車の採用意欲が高いことを意味します。月収レベルの有意な値（0.726）は、仮説7をサポートしていません。月収レベルは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。月収水準の推計値は0.032であり、正符号は月収水準が高いほど電動二輪車の採用意欲が高いことを意味する。二輪車の所有数の有意な値（0.161）は、仮説8をサポートしていません。二輪車の所有数は、電気二輪車を採用する意図に大きな影響を与えません。二輪車の所有レベルの推定値は0.180であり、正の符号は、所有する二輪車の数が多いほど、電気二輪車を採用する意向が高いことを意味します。ソーシャルメディアでの共有頻度の有意な値（0.013）は、仮説9をサポートします。ソーシャルメディアでの共有の頻度は、有意な値が0.05未満であるため、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。 UTAMI ETAL。 / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 76 Utami etal。 DOI：10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020ソーシャルメディアでの共有頻度の推定値は0.111です。正の符号は、ソーシャルメディアで誰かを共有する頻度が高いほど、電気を採用する可能性が高いことを意味します。オートバイ。オンラインソーシャルネットワークのサイズの有意な値（0.765）は、仮説10をサポートしていません。ソーシャルネットワークのリーチのサイズは、オートバイを採用する意図に大きな影響を与えません。ソーシャルネットワークで到達した人数の推定値は0.016であり、正の符号は、ソーシャルメディアネットワークのサイズが大きいほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。環境意識のレベルの有意な値（0.022）は、仮説11を支持します。環境への懸念のレベルは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。環境意識のレベルの推定値は0.226であり、正の符号は、人の環境への関心のレベルが高いほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。財務要因に属する変数FI1からFI4のロジスティック回帰分析の結果は、購入価格（FI1）と保守コスト（FI4）がインドネシアの電動バイクの意図に大きな影響を与えるという結果を示しています。購入価格の有意な値（0.00）は、仮説12をサポートします。購入価格は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。購入価格の見積もり値は0.348であり、正の符号は、誰かにとって電気バイクの購入価格が適切であるほど、電気バイクを採用する意欲が高いことを意味します。バッテリーコストの有意な値（0.355）は、仮説13をサポートしていません。バッテリーコストは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。充電コストの重要な値（0.109）は、仮説14をサポートしていません。充電コストは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。充電コストの見積もり値は0.136であり、正の符号は、誰かのために電動バイクを充電するコストが適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。メンテナンスコストの重要な値（0.017）は、仮説15をサポートしていません。メンテナンスコストは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。メンテナンス費用の見積もり値は0.193であり、正の符号は、誰かにとって電動バイクのメンテナンス費用が適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。技術的要因に属する変数TE1からTE5のロジスティック回帰分析の結果は、バッテリー充電時間（TE3）がインドネシアでの電動二輪車の採用意向に大きな影響を与えるという結果を示しています。マイレージ能力の有意な値（0.107）は、仮説16をサポートしていません。マイレージ能力は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。最大走行距離の推定値は0.146であり、正の符号は、誰かにとって電動バイクの最大走行距離が適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。独立可変出力または最大速度の有意な値（0.052）は、仮説17をサポートしていません。最大速度は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。パワーまたは最高速度の推定値は0.167です。正の符号は、人にとって電動バイクの最高速度が適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。充電時間の有意な値（0.004）は、仮説18をサポートします。充電時間は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。充電時間の推定値は0.240であり、正の符号は、誰かにとって電動バイクの最高速度が適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。安全性の重要な値（0.962）は、仮説19をサポートしていません。安全性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。安全性の推定値は-0.005であり、マイナス記号は、誰かが電動バイクを使用することでより安全であると感じるほど、電動バイクを採用する意図が低くなることを意味します。バッテリー寿命の有意な値（0.424）は、仮説20をサポートしていません。バッテリー寿命は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。バッテリー寿命の推定値は0.068であり、正の符号は、電動バイクのバッテリーの寿命が適切であるほど、電動バイクを採用する意向が高いことを意味します。マクロレベルの要因に属する変数ML1からML7のロジスティック回帰分析の結果は、職場での課金可用性（ML2）、住宅での課金可用性（ML3）、および課金コスト割引ポリシー（ML7）のみの結果を示しています。インドネシアでの電動二輪車の採用意向に大きな影響を与えます。公共の場所での充電の可用性の有意な値（0.254）は、仮説21をサポートしていません。公共の場所での充電の可用性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。職場での充電可能性の有意な値（0.007）は、仮説22をサポートします。職場での充電可能性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。自宅での充電の可用性の有意な値（0.009）は、仮説22をサポートします。自宅での充電の可用性は、オートバイを採用する意図に大きな影響を及ぼします。サービス場所の可用性の有意な値（0.181）は、仮説24をサポートしていません。サービス場所の可用性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。購入インセンティブポリシーの有意な値（0.017）は、仮説25をサポートします。購入インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。年次税割引ポリシーの重要な値（0.672）は、仮説26をサポートしていません。年次税割引インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。課金コスト割引ポリシーの重要な値（0.00）は、仮説27をサポートします。課金コスト割引インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。マクロレベルの要因の結果によると、職場の充電ステーション、住宅の充電ステーション、および充電コスト割引ポリシーが消費者によって受け入れられる準備ができていれば、電動バイクの採用を実現できます。全体として、ソーシャルメディアでの共有の頻度、環境意識のレベル、購入価格、メンテナンスコスト、電動バイクの最高速度、バッテリーの充電時間、職場での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、家庭用電力ベースの充電インフラストラクチャの可用性、 UTAMI ETAL。 / JOURNAL ON OPTIMIZATIONS OF SYSTEMS AT INDUSTRIES –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 DOI：10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami etal。 77の購入インセンティブポリシー、および充電コスト割引インセンティブポリシーは、電気自動車を採用する意図に大きく影響しています。方程式モデルと確率関数方程式3は、電動バイクを採用することを「強く望んでいない」という答えを選択するためのロジット方程式です。 == + 27 1 01（1 |）kgYXnkXik（3）式4は、電動バイクを採用することを「望まない」という答えを選択するためのロジット式です。 == + 27 1 02（2 |）kgYXnkXik（4）式5は、電動バイクを採用するための「疑い」の答えを選択するためのロジット式です。 == + 27 1 03（3 |）kgYXnkXik（5）式6は、電動バイクを採用する「意思がある」という回答オプションのロジット式です。 == + 27 1 04（4 |）kgYXnkXik（6）式7から式11に示す採用意図の電動二輪車の確率関数。式7は、答えを選択するための確率関数です。電気バイクを採用することを強く望んでいない」。 eenng YX g YXP Xn PY Xn（1 |）（1 |）1 1（）（1 |）+ = =（7）式8は、「採用したくない」という答えを選択するための確率関数です。電気バイク。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（1 |）（1 |）（2 |）（2 |）2 1 1（2 |）（1 |）（）（2 |）+ − + = = − = =（8）式9は、電動バイクを採用するための「疑い」の答えを選択するための確率関数です。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（2 |）（2 |）（3 |）（3 |）3 1 1（3 |）（2 |）（）（3 |）+ − + = = − = =（9）式10は、電動バイクを採用する「意思がある」という答えを選択するための確率関数です。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（3 |）（3 |）（4 |）（4 |）4 1 1（4 |）（3 |）（）（4 |）+ − + = = − = =（10）式11は、電動バイクを採用する「強い意欲」の答えを選択するための確率関数です。 eenng YX g YX nnn PYXPXPYX（4 |）（4 |）5 1 1 1（4 |）（）（5 |）+ = − = − = =（11）採用意図確率通常のロジスティック回帰方程式回答者の回答のサンプルに適用されます。表8に、サンプルの特性と回答を示します。したがって、従属変数の各基準に回答する確率は、式7〜11に基づいて計算されます。表7に示す回答がある回答者のサンプルでは、​​電動バイクの使用を強く望まない場合の確率は0.0013、確率は0.0114です。電動バイクを使用したくない場合は0.1788、電動バイクを使用する疑いがある場合は0.1788、電動バイクを使用する意思がある場合は0.563、電動バイクを強く使用する場合は0.2455の確率。また、1,223人の回答者の電動バイク採用確率を算出し、電動バイクを強く使用したくないという回答の確率の平均値は0.0031、電動バイクを使用したくないという回答は0.0198、電動バイクを使用したくないという回答は0.1482、電動二輪車は0.3410で、電動二輪車の使用意欲は0.4880でした。意欲と強い意欲の確率を合計すると、インドネシア人が電動バイクを採用する確率は82.90％に達します。ビジネスおよび政策立案者への推奨事項通常のロジスティック回帰分析では、ソーシャルメディアでの共有の頻度は、電動バイクを採用する意図に影響を与える重要な要因です。電動二輪車に関する情報を一般の人々が入手するためのプラットフォームとしてのソーシャルメディアの重要性は、電動二輪車を採用する意欲に影響を与えます。政府や起業家はこのリソースを活用することができます。たとえば、起業家は、電動バイクを購入した消費者にボーナスや感謝の気持ちを込めてプロモーションを行い、ソーシャルメディアで電動バイクに関連する前向きなことを共有できます。このようにして、他の人が電動バイクの新しいユーザーになるように刺激する可能性があります。政府は、ソーシャルメディアを通じて電動二輪車を一般の人々に社会化または紹介し、従来の二輪車から電動二輪車への国民の移行を動機付けることができます。この研究は、インドネシアでの電動バイクの採用に対するマクロレベルの要因の影響がいかに重要であるかを証明しています。通常のロジスティック回帰分析では、職場での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、自宅での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、購入インセンティブポリシー、および充電コストの割引が、電動バイクの採用意向に大きく影響します。 UTAMI ETAL。 / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 78 Utami etal。 DOI：10.25077 /josi.v19.n1.p70-81.2020表7.回答者の回答の例Variabel回答コード値結婚状況既婚X1b2年齢31-45X22性別男性X3a1最終教育レベルマスターX44職業民間従業員X5c3毎月消費レベルRp2.000.000-5.999.999X62月収レベルRp。 6.000.000-9.999.999 X73オートバイの所有数≥2X83ソーシャルメディアでの共有頻度月に数回X94オンラインソーシャルネットワークのサイズ100-500人X102環境意識1X111充電スタンド3X12 3バッテリーコスト3X133充電コスト3X133メンテナンスコスト5X145マイレージ機能4X154電源5X165充電時間4X174安全性5X185バッテリー寿命4X194公共の場所での充電ステーションの可用性4X204充電ステーションの可用性職場で4X214自宅での充電ステーションの可用性4X224サービス場所の可用性2X232購入インセンティブポリシー5X245年間税割引ポリシー5X255充電コスト割引ポリシー5X265充電コスト5X275メンテナンスコスト3X133マイレージ機能5X145電力4X154充電時間5X16 5ほとんどの回答者は、家庭、職場、公共の場所での充電ステーションインフラストラクチャの可用性が、電気モーターサイクルの採用に大きな影響を与えると考えています。政府は、電気バイクの採用をサポートするために、公共の場所に充電ステーションのインフラストラクチャを設置するよう手配することができます。政府はこれを実現するために企業部門と協力することもできます。マクロレベルの指標を構築する際に、この調査はいくつかのインセンティブポリシーオプションを提案します。調査によると、最も重要なインセンティブ政策は、インドネシアでの電動二輪車の採用を支援するために政府が検討できる購入インセンティブ政策と課金コスト割引インセンティブ政策です。経済的要因では、購入価格は電動バイクの購入意向に大きな影響を及ぼします。これが、購入補助金のインセンティブも採用意向に大きな影響を与えている理由です。従来の二輪車よりも電気二輪車の維持費が安いことは、二輪車の採用意向に大きく影響します。したがって、ほとんどのユーザーは電動二輪車の部品を知らないため、消費者のニーズを満たすサービスが利用できるようになると、電動二輪車の採用意欲がさらに高まり、損傷がある場合は熟練した技術者が必要になります。電動二輪車の性能は、日常のモビリティを満たすための消費者のニーズを満たしています。電動二輪車の最高速度と充電時間は、消費者が望む基準を満たすことができます。ただし、安全性の向上、バッテリー寿命の向上、走行距離の延長など、モーターサイクルのパフォーマンスが向上することで、電動モーターサイクルを採用する意欲が確実に高まります。政府や企業は、技術投資の増加に加えて、電動二輪車の安全性と信頼性の評価システムを改善して、国民の信頼を高める必要があります。企業にとって、品質とパフォーマンスを促進することは、電動バイクに対する消費者の熱意を高めるための最も効果的な方法の1つです。若くて教育レベルの高い消費者は、すでにより楽観的な態度を示し、幅広いネットワークを持っているため、アーリーアダプターとして影響力を持つようにターゲットにすることができます。市場の細分化は、対象となる消費者向けの特定のモデルを立ち上げることで実現できます。また、環境意識の高い回答者は二輪車の採用を希望する傾向が強かった。 UTAMI ETAL。 / JOURNAL ON OPTIMIZATIONS OF SYSTEMS AT INDUSTRIES –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 DOI：10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami etal。 79結論従来のモーターサイクルから電気モーターサイクルへの移行は、インドネシアの高CO2レベルの問題を克服するための最良の解決策になる可能性があります。インドネシア政府もまた、インドネシアの電気自動車に関するさまざまな政策を実現し、介入してきました。しかし実際には、インドネシアでの電気自動車の採用は、政府が設定した目標からは程遠い、まだ非常に早い段階にあります。インドネシアでは、これ以上の詳細な規制がなく、サポートインフラストラクチャが不足しているため、電気自動車の採用が少ないなど、環境は電気モーターサイクルの採用をサポートしていません。この調査では、インドネシアの二輪車の総売上高の80％を占める10州の1,223人の回答者を対象に、インドネシアでの二輪車の採用意向に影響を与える重要な要因を調査し、確率関数を調べました。電動バイクに熱中し、将来的に電動バイクを所有したいという回答者の大多数が、最近の電動バイクの採用への関心は比較的低い。回答者は、インフラや政策の欠如などのさまざまな理由から、現時点では電動バイクの使用を望んでいません。多くの回答者は、消費者の要求に従わなければならない財政的要因、技術的要因、およびマクロレベルで、電動二輪車の採用を待ち望んでいる態度を持っています。この調査は、ソーシャルメディアでの共有の頻度、環境意識のレベル、購入価格、メンテナンスコスト、電気自動車の最高速度、バッテリーの充電時間、職場の充電ステーションインフラストラクチャの可用性、自宅の充電インフラストラクチャの可用性がどれほど重要であるかを証明しています。購入インセンティブポリシー、および充電コスト割引インセンティブポリシーは、インドネシアでの電気自動車の採用をサポートしています。政府は、インドネシアでの電動二輪車の採用を加速するために、充電ステーションのインフラストラクチャの提供とインセンティブ政策の策定を支援する必要があります。走行距離やバッテリー寿命などの技術的要因は、電動バイクの採用をサポートするために改善するために生産者によって考慮される必要があります。購入価格やバッテリーコストなどの経済的要因は、企業や政府にとって懸念事項である必要があります。コミュニティに電動バイクを紹介するには、ソーシャルネットワーキングを最大限に活用する必要があります。若い年齢のコミュニティは、幅広いソーシャルメディアネットワークを持っているため、アーリーアダプターとして昇進することができます。インドネシアで電動二輪車の採用を実現するには、消費者が受け入れることができるインフラの準備とコストが必要です。これは、従来の車両の代替に成功したいくつかの国での強力な政府のコミットメントを通じて、政府によって実施することができました。さらなる研究は、インドネシアでの電動バイクの採用を加速するための適切な政策を見つけることに焦点を当てます。参考文献[1]インドネシア。 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NOMENCLATURE j従属変数カテゴリ（j = 1、2、3、4、5）k独立変数カテゴリ（k = 1、2、3、…、m）i定性的独立変数カテゴリn回答者の順序β0jは従属の各回答をインターセプトします変数Xk定量的独立変数Xik定量的独立変数Y従属変数Pj（Xn）各回答者の独立変数の各カテゴリの機会著者バイオグラフィーマーサウィディデラウタミマーサウィディデラウタミは、Universitas SebelasMaretの産業工学部の学部生です。彼女はロジスティクスおよびビジネスシステム研究所に所属しています。彼女の研究対象は、ロジ​​スティクスとサプライチェーン管理および市場調査です。彼女は2019年にインドネシアでの電気自動車の消費者認識分析に関する最初の出版物を発表しました。YuniaristantoYuniaristantoは、Universitas SebelasMaretの産業工学科の講師および研究者です。彼の研究対象は、サプライチェーン、シミュレーションモデリング、パフォーマンス測定、および技術の商業化です。彼はScopusによって索引付けされた出版物、4つのH指数を持つ41の記事を持っています。彼のメールアドレスはyuniaristanto@ft.uns.ac.idです。 Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopoは、2019年に専門技術者の研究プログラム– Universitas Sebelas Maret（UNS）で工学専門職学位（Ir）を取得しています。彼は、バンドン工科大学（ITB）で産業工学および管理の分野で博士号を取得しています。 2011年、2004年にUniversitas Indonesiaで経営学の修士号を、1999年にITBで産業工学の工学士号を取得。彼の研究対象は、サプライチェーン、工学経済とコスト分析、および技術の商業化です。彼は30以上の研究助成金を取得しました。彼はScopusによって索引付けされた出版物、7つのH指数を持つ117の記事を持っています。彼のメールアドレスはwahyudisutopo@staff.uns.ac.idです。技術的要因に属する変数TE1からTE5のロジスティック回帰分析の結果は、バッテリー充電時間（TE3）がインドネシアでの電動二輪車の採用意向に大きな影響を与えるという結果を示しています。マイレージ能力の有意な値（0.107）は、仮説16をサポートしていません。マイレージ能力は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。最大走行距離の推定値は0.146であり、正の符号は、誰かにとって電動バイクの最大走行距離が適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。独立可変出力または最大速度の有意な値（0.052）は、仮説17をサポートしていません。最大速度は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。パワーまたは最高速度の推定値は0.167です。正の符号は、人にとって電動バイクの最高速度が適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。充電時間の有意な値（0.004）は、仮説18をサポートします。充電時間は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。充電時間の推定値は0.240であり、正の符号は、誰かにとって電動バイクの最高速度が適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。安全性の重要な値（0.962）は、仮説19をサポートしていません。安全性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。安全性の推定値は-0.005であり、マイナス記号は、誰かが電動バイクを使用することでより安全であると感じるほど、電動バイクを採用する意図が低くなることを意味します。バッテリー寿命の有意な値（0.424）は、仮説20をサポートしていません。バッテリー寿命は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。バッテリー寿命の推定値は0.068であり、正の符号は、電動バイクのバッテリーの寿命が適切であるほど、電動バイクを採用する意向が高いことを意味します。マクロレベルの要因に属する変数ML1からML7のロジスティック回帰分析の結果は、職場での課金可用性（ML2）、住宅での課金可用性（ML3）、および課金コスト割引ポリシー（ML7）のみの結果を示しています。インドネシアでの電動二輪車の採用意向に大きな影響を与えます。公共の場所での充電の可用性の有意な値（0.254）は、仮説21をサポートしていません。公共の場所での充電の可用性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。職場での充電可能性の有意な値（0.007）は、仮説22をサポートします。職場での充電可能性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。自宅での充電の可用性の有意な値（0.009）は、仮説22をサポートします。自宅での充電の可用性は、オートバイを採用する意図に大きな影響を及ぼします。サービス場所の可用性の有意な値（0.181）は、仮説24をサポートしていません。サービス場所の可用性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。購入インセンティブポリシーの有意な値（0.017）は、仮説25をサポートします。購入インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。年次税割引ポリシーの重要な値（0.672）は、仮説26をサポートしていません。年次税割引インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。課金コスト割引ポリシーの重要な値（0.00）は、仮説27をサポートします。課金コスト割引インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。マクロレベルの要因の結果によると、職場の充電ステーション、住宅の充電ステーション、および充電コスト割引ポリシーが消費者によって受け入れられる準備ができていれば、電動バイクの採用を実現できます。全体として、ソーシャルメディアでの共有の頻度、環境意識のレベル、購入価格、メンテナンスコスト、電動バイクの最高速度、バッテリーの充電時間、職場での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、家庭用電力ベースの充電インフラストラクチャの可用性、 UTAMI ETAL。 / JOURNAL ON OPTIMIZATIONS OF SYSTEMS AT INDUSTRIES –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 DOI：10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami etal。 77の購入インセンティブポリシー、および充電コスト割引インセンティブポリシーは、電気自動車を採用する意図に大きく影響しています。方程式モデルと確率関数方程式3は、電動バイクを採用することを「強く望んでいない」という答えを選択するためのロジット方程式です。 == + 27 1 01（1 |）kgYXnkXik（3）式4は、電動バイクを採用することを「望まない」という答えを選択するためのロジット式です。 == + 27 1 02（2 |）kgYXnkXik（4）式5は、電動バイクを採用するための「疑い」の答えを選択するためのロジット式です。 == + 27 1 03（3 |）kgYXnkXik（5）式6は、電動バイクを採用する「意思がある」という回答オプションのロジット式です。 == + 27 1 04（4 |）kgYXnkXik（6）式7から式11に示す採用意図の電動二輪車の確率関数。式7は、答えを選択するための確率関数です。電気バイクを採用することを強く望んでいない」。 eenng YX g YXP Xn PY Xn（1 |）（1 |）1 1（）（1 |）+ = =（7）式8は、「採用したくない」という答えを選択するための確率関数です。電気バイク。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（1 |）（1 |）（2 |）（2 |）2 1 1（2 |）（1 |）（）（2 |）+ − + = = − = =（8）式9は、電動バイクを採用するための「疑い」の答えを選択するための確率関数です。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（2 |）（2 |）（3 |）（3 |）3 1 1（3 |）（2 |）（）（3 |）+ − + = = − = =（9）式10は、電動バイクを採用する「意思がある」という答えを選択するための確率関数です。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（3 |）（3 |）（4 |）（4 |）4 1 1（4 |）（3 |）（）（4 |）+ − + = = − = =（10）式11は、電動バイクを採用する「強い意欲」の答えを選択するための確率関数です。 eenng YX g YX nnn PYXPXPYX（4 |）（4 |）5 1 1 1（4 |）（）（5 |）+ = − = − = =（11）採用意図確率通常のロジスティック回帰方程式回答者の回答のサンプルに適用されます。表8に、サンプルの特性と回答を示します。したがって、従属変数の各基準に回答する確率は、式7〜11に基づいて計算されます。表7に示す回答がある回答者のサンプルでは、​​電動バイクの使用を強く望まない場合の確率は0.0013、確率は0.0114です。電動バイクを使用したくない場合は0.1788、電動バイクを使用する疑いがある場合は0.1788、電動バイクを使用する意思がある場合は0.563、電動バイクを強く使用する場合は0.2455の確率。また、1,223人の回答者の電動バイク採用確率を算出し、電動バイクを強く使用したくないという回答の確率の平均値は0.0031、電動バイクを使用したくないという回答は0.0198、電動バイクを使用したくないという回答は0.1482、電動二輪車は0.3410で、電動二輪車の使用意欲は0.4880でした。意欲と強い意欲の確率を合計すると、インドネシア人が電動バイクを採用する確率は82.90％に達します。ビジネスおよび政策立案者への推奨事項通常のロジスティック回帰分析では、ソーシャルメディアでの共有の頻度は、電動バイクを採用する意図に影響を与える重要な要因です。電動二輪車に関する情報を一般の人々が入手するためのプラットフォームとしてのソーシャルメディアの重要性は、電動二輪車を採用する意欲に影響を与えます。政府や起業家はこのリソースを活用することができます。たとえば、起業家は、電動バイクを購入した消費者にボーナスや感謝の気持ちを込めてプロモーションを行い、ソーシャルメディアで電動バイクに関連する前向きなことを共有できます。このようにして、他の人が電動バイクの新しいユーザーになるように刺激する可能性があります。政府は、ソーシャルメディアを通じて電動二輪車を一般の人々に社会化または紹介し、従来の二輪車から電動二輪車への国民の移行を動機付けることができます。この研究は、インドネシアでの電動バイクの採用に対するマクロレベルの要因の影響がいかに重要であるかを証明しています。通常のロジスティック回帰分析では、職場での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、自宅での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、購入インセンティブポリシー、および充電コストの割引が、電動バイクの採用意向に大きく影響します。 UTAMI ETAL。 / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 78 Utami etal。 DOI：10.25077 /josi.v19.n1.p70-81.2020表7.回答者の回答の例Variabel回答コード値結婚状況既婚X1b2年齢31-45X22性別男性X3a1最終教育レベルマスターX44職業民間従業員X5c3毎月消費レベルRp2.000.000-5.999.999X62月収レベルRp。 6.000.000-9.999.999 X73オートバイの所有数≥2X83ソーシャルメディアでの共有頻度月に数回X94オンラインソーシャルネットワークのサイズ100-500人X102環境意識1X111充電スタンド3X12 3バッテリーコスト3X133充電コスト3X133メンテナンスコスト5X145マイレージ機能4X154電源5X165充電時間4X174安全性5X185バッテリー寿命4X194公共の場所での充電ステーションの可用性4X204充電ステーションの可用性職場で4X214自宅での充電ステーションの可用性4X224サービス場所の可用性2X232購入インセンティブポリシー5X245年間税割引ポリシー5X255充電コスト割引ポリシー5X265充電コスト5X275メンテナンスコスト3X133マイレージ機能5X145電力4X154充電時間5X16 5ほとんどの回答者は、家庭、職場、公共の場所での充電ステーションインフラストラクチャの可用性が、電気モーターサイクルの採用に大きな影響を与えると考えています。政府は、電気バイクの採用をサポートするために、公共の場所に充電ステーションのインフラストラクチャを設置するよう手配することができます。政府はこれを実現するために企業部門と協力することもできます。マクロレベルの指標を構築する際に、この調査はいくつかのインセンティブポリシーオプションを提案します。調査によると、最も重要なインセンティブ政策は、インドネシアでの電動二輪車の採用を支援するために政府が検討できる購入インセンティブ政策と課金コスト割引インセンティブ政策です。経済的要因では、購入価格は電動バイクの購入意向に大きな影響を及ぼします。これが、購入補助金のインセンティブも採用意向に大きな影響を与えている理由です。従来の二輪車よりも電気二輪車の維持費が安いことは、二輪車の採用意向に大きく影響します。したがって、ほとんどのユーザーは電動二輪車の部品を知らないため、消費者のニーズを満たすサービスが利用できるようになると、電動二輪車の採用意欲がさらに高まり、損傷がある場合は熟練した技術者が必要になります。電動二輪車の性能は、日常のモビリティを満たすための消費者のニーズを満たしています。電動二輪車の最高速度と充電時間は、消費者が望む基準を満たすことができます。ただし、安全性の向上、バッテリー寿命の向上、走行距離の延長など、モーターサイクルのパフォーマンスが向上することで、電動モーターサイクルを採用する意欲が確実に高まります。政府や企業は、技術投資の増加に加えて、電動二輪車の安全性と信頼性の評価システムを改善して、国民の信頼を高める必要があります。企業にとって、品質とパフォーマンスを促進することは、電動バイクに対する消費者の熱意を高めるための最も効果的な方法の1つです。若くて教育レベルの高い消費者は、すでにより楽観的な態度を示し、幅広いネットワークを持っているため、アーリーアダプターとして影響力を持つようにターゲットにすることができます。市場の細分化は、対象となる消費者向けの特定のモデルを立ち上げることで実現できます。また、環境意識の高い回答者は二輪車の採用を希望する傾向が強かった。 UTAMI ETAL。 / JOURNAL ON OPTIMIZATIONS OF SYSTEMS AT INDUSTRIES –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 DOI：10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami etal。 79結論従来のモーターサイクルから電気モーターサイクルへの移行は、インドネシアの高CO2レベルの問題を克服するための最良の解決策になる可能性があります。インドネシア政府もまた、インドネシアの電気自動車に関するさまざまな政策を実現し、介入してきました。しかし実際には、インドネシアでの電気自動車の採用は、政府が設定した目標からは程遠い、まだ非常に早い段階にあります。インドネシアでは、これ以上の詳細な規制がなく、サポートインフラストラクチャが不足しているため、電気自動車の採用が少ないなど、環境は電気モーターサイクルの採用をサポートしていません。この調査では、インドネシアの二輪車の総売上高の80％を占める10州の1,223人の回答者を対象に、インドネシアでの二輪車の採用意向に影響を与える重要な要因を調査し、確率関数を調べました。電動バイクに熱中し、将来的に電動バイクを所有したいという回答者の大多数が、最近の電動バイクの採用への関心は比較的低い。回答者は、インフラや政策の欠如などのさまざまな理由から、現時点では電動バイクの使用を望んでいません。多くの回答者は、消費者の要求に従わなければならない財政的要因、技術的要因、およびマクロレベルで、電動二輪車の採用を待ち望んでいる態度を持っています。この調査は、ソーシャルメディアでの共有の頻度、環境意識のレベル、購入価格、メンテナンスコスト、電気自動車の最高速度、バッテリーの充電時間、職場の充電ステーションインフラストラクチャの可用性、自宅の充電インフラストラクチャの可用性がどれほど重要であるかを証明しています。購入インセンティブポリシー、および充電コスト割引インセンティブポリシーは、インドネシアでの電気自動車の採用をサポートしています。政府は、インドネシアでの電動二輪車の採用を加速するために、充電ステーションのインフラストラクチャの提供とインセンティブ政策の策定を支援する必要があります。走行距離やバッテリー寿命などの技術的要因は、電動バイクの採用をサポートするために改善するために生産者によって考慮される必要があります。購入価格やバッテリーコストなどの経済的要因は、企業や政府にとって懸念事項である必要があります。コミュニティに電動バイクを紹介するには、ソーシャルネットワーキングを最大限に活用する必要があります。若い年齢のコミュニティは、幅広いソーシャルメディアネットワークを持っているため、アーリーアダプターとして昇進することができます。インドネシアで電動二輪車の採用を実現するには、消費者が受け入れることができるインフラの準備とコストが必要です。これは、従来の車両の代替に成功したいくつかの国での強力な政府のコミットメントを通じて、政府によって実施することができました。さらなる研究は、インドネシアでの電動バイクの採用を加速するための適切な政策を見つけることに焦点を当てます。参考文献[1]インドネシア。 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NOMENCLATURE j従属変数カテゴリ（j = 1、2、3、4、5）k独立変数カテゴリ（k = 1、2、3、…、m）i定性的独立変数カテゴリn回答者の順序β0jは従属の各回答をインターセプトします変数Xk定量的独立変数Xik定量的独立変数Y従属変数Pj（Xn）各回答者の独立変数の各カテゴリの機会著者バイオグラフィーマーサウィディデラウタミマーサウィディデラウタミは、Universitas SebelasMaretの産業工学部の学部生です。彼女はロジスティクスおよびビジネスシステム研究所に所属しています。彼女の研究対象は、ロジ​​スティクスとサプライチェーン管理および市場調査です。彼女は2019年にインドネシアでの電気自動車の消費者認識分析に関する最初の出版物を発表しました。YuniaristantoYuniaristantoは、Universitas SebelasMaretの産業工学科の講師および研究者です。彼の研究対象は、サプライチェーン、シミュレーションモデリング、パフォーマンス測定、および技術の商業化です。彼はScopusによって索引付けされた出版物、4つのH指数を持つ41の記事を持っています。彼のメールアドレスはyuniaristanto@ft.uns.ac.idです。 Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopoは、2019年に専門技術者の研究プログラム– Universitas Sebelas Maret（UNS）で工学専門職学位（Ir）を取得しています。彼は、バンドン工科大学（ITB）で産業工学および管理の分野で博士号を取得しています。 2011年、2004年にUniversitas Indonesiaで経営学の修士号を、1999年にITBで産業工学の工学士号を取得。彼の研究対象は、サプライチェーン、工学経済とコスト分析、および技術の商業化です。彼は30以上の研究助成金を取得しました。彼はScopusによって索引付けされた出版物、7つのH指数を持つ117の記事を持っています。彼のメールアドレスはwahyudisutopo@staff.uns.ac.idです。技術的要因に属する変数TE1からTE5のロジスティック回帰分析の結果は、バッテリー充電時間（TE3）がインドネシアでの電動二輪車の採用意向に大きな影響を与えるという結果を示しています。マイレージ能力の有意な値（0.107）は、仮説16をサポートしていません。マイレージ能力は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。最大走行距離の推定値は0.146であり、正の符号は、誰かにとって電動バイクの最大走行距離が適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。独立可変出力または最大速度の有意な値（0.052）は、仮説17をサポートしていません。最大速度は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。パワーまたは最高速度の推定値は0.167です。正の符号は、人にとって電動バイクの最高速度が適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。充電時間の有意な値（0.004）は、仮説18をサポートします。充電時間は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。充電時間の推定値は0.240であり、正の符号は、誰かにとって電動バイクの最高速度が適切であるほど、電動バイクを採用する意欲が高いことを意味します。安全性の重要な値（0.962）は、仮説19をサポートしていません。安全性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。安全性の推定値は-0.005であり、マイナス記号は、誰かが電動バイクを使用することでより安全であると感じるほど、電動バイクを採用する意図が低くなることを意味します。バッテリー寿命の有意な値（0.424）は、仮説20をサポートしていません。バッテリー寿命は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。バッテリー寿命の推定値は0.068であり、正の符号は、電動バイクのバッテリーの寿命が適切であるほど、電動バイクを採用する意向が高いことを意味します。マクロレベルの要因に属する変数ML1からML7のロジスティック回帰分析の結果は、職場での課金可用性（ML2）、住宅での課金可用性（ML3）、および課金コスト割引ポリシー（ML7）のみの結果を示しています。インドネシアでの電動二輪車の採用意向に大きな影響を与えます。公共の場所での充電の可用性の有意な値（0.254）は、仮説21をサポートしていません。公共の場所での充電の可用性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。職場での充電可能性の有意な値（0.007）は、仮説22をサポートします。職場での充電可能性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。自宅での充電の可用性の有意な値（0.009）は、仮説22をサポートします。自宅での充電の可用性は、オートバイを採用する意図に大きな影響を及ぼします。サービス場所の可用性の有意な値（0.181）は、仮説24をサポートしていません。サービス場所の可用性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。購入インセンティブポリシーの有意な値（0.017）は、仮説25をサポートします。購入インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。年次税割引ポリシーの重要な値（0.672）は、仮説26をサポートしていません。年次税割引インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。課金コスト割引ポリシーの重要な値（0.00）は、仮説27をサポートします。課金コスト割引インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。マクロレベルの要因の結果によると、職場の充電ステーション、住宅の充電ステーション、および充電コスト割引ポリシーが消費者によって受け入れられる準備ができていれば、電動バイクの採用を実現できます。全体として、ソーシャルメディアでの共有の頻度、環境意識のレベル、購入価格、メンテナンスコスト、電動バイクの最高速度、バッテリーの充電時間、職場での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、家庭用電力ベースの充電インフラストラクチャの可用性、 UTAMI ETAL。 / JOURNAL ON OPTIMIZATIONS OF SYSTEMS AT INDUSTRIES –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 DOI：10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami etal。 77の購入インセンティブポリシー、および充電コスト割引インセンティブポリシーは、電気自動車を採用する意図に大きく影響しています。方程式モデルと確率関数方程式3は、電動バイクを採用することを「強く望んでいない」という答えを選択するためのロジット方程式です。 == + 27 1 01（1 |）kgYXnkXik（3）式4は、電動バイクを採用することを「望まない」という答えを選択するためのロジット式です。 == + 27 1 02（2 |）kgYXnkXik（4）式5は、電動バイクを採用するための「疑い」の答えを選択するためのロジット式です。 == + 27 1 03（3 |）kgYXnkXik（5）式6は、電動バイクを採用する「意思がある」という回答オプションのロジット式です。 == + 27 1 04（4 |）kgYXnkXik（6）式7から式11に示す採用意図の電動二輪車の確率関数。式7は、答えを選択するための確率関数です。電気バイクを採用することを強く望んでいない」。 eenng YX g YXP Xn PY Xn（1 |）（1 |）1 1（）（1 |）+ = =（7）式8は、「採用したくない」という答えを選択するための確率関数です。電気バイク。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（1 |）（1 |）（2 |）（2 |）2 1 1（2 |）（1 |）（）（2 |）+ − + = = − = =（8）式9は、電動バイクを採用するための「疑い」の答えを選択するための確率関数です。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（2 |）（2 |）（3 |）（3 |）3 1 1（3 |）（2 |）（）（3 |）+ − + = = − = =（9）式10は、電動バイクを採用する「意思がある」という答えを選択するための確率関数です。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（3 |）（3 |）（4 |）（4 |）4 1 1（4 |）（3 |）（）（4 |）+ − + = = − = =（10）式11は、電動バイクを採用する「強い意欲」の答えを選択するための確率関数です。 eenng YX g YX nnn PYXPXPYX（4 |）（4 |）5 1 1 1（4 |）（）（5 |）+ = − = − = =（11）採用意図確率通常のロジスティック回帰方程式回答者の回答のサンプルに適用されます。表8に、サンプルの特性と回答を示します。したがって、従属変数の各基準に回答する確率は、式7〜11に基づいて計算されます。表7に示す回答がある回答者のサンプルでは、​​電動バイクの使用を強く望まない場合の確率は0.0013、確率は0.0114です。電動バイクを使用したくない場合は0.1788、電動バイクを使用する疑いがある場合は0.1788、電動バイクを使用する意思がある場合は0.563、電動バイクを強く使用する場合は0.2455の確率。また、1,223人の回答者の電動バイク採用確率を算出し、電動バイクを強く使用したくないという回答の確率の平均値は0.0031、電動バイクを使用したくないという回答は0.0198、電動バイクを使用したくないという回答は0.1482、電動二輪車は0.3410で、電動二輪車の使用意欲は0.4880でした。意欲と強い意欲の確率を合計すると、インドネシア人が電動バイクを採用する確率は82.90％に達します。ビジネスおよび政策立案者への推奨事項通常のロジスティック回帰分析では、ソーシャルメディアでの共有の頻度は、電動バイクを採用する意図に影響を与える重要な要因です。電動二輪車に関する情報を一般の人々が入手するためのプラットフォームとしてのソーシャルメディアの重要性は、電動二輪車を採用する意欲に影響を与えます。政府や起業家はこのリソースを活用することができます。たとえば、起業家は、電動バイクを購入した消費者にボーナスや感謝の気持ちを込めてプロモーションを行い、ソーシャルメディアで電動バイクに関連する前向きなことを共有できます。このようにして、他の人が電動バイクの新しいユーザーになるように刺激する可能性があります。政府は、ソーシャルメディアを通じて電動二輪車を一般の人々に社会化または紹介し、従来の二輪車から電動二輪車への国民の移行を動機付けることができます。この研究は、インドネシアでの電動バイクの採用に対するマクロレベルの要因の影響がいかに重要であるかを証明しています。通常のロジスティック回帰分析では、職場での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、自宅での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、購入インセンティブポリシー、および充電コストの割引が、電動バイクの採用意向に大きく影響します。 UTAMI ETAL。 / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 78 Utami etal。 DOI：10.25077 /josi.v19.n1.p70-81.2020表7.回答者の回答の例Variabel回答コード値結婚状況既婚X1b2年齢31-45X22性別男性X3a1最終教育レベルマスターX44職業民間従業員X5c3毎月消費レベルRp2.000.000-5.999.999X62月収レベルRp。 6.000.000-9.999.999 X73オートバイの所有数≥2X83ソーシャルメディアでの共有頻度月に数回X94オンラインソーシャルネットワークのサイズ100-500人X102環境意識1X111充電スタンド3X12 3バッテリーコスト3X133充電コスト3X133メンテナンスコスト5X145マイレージ機能4X154電源5X165充電時間4X174安全性5X185バッテリー寿命4X194公共の場所での充電ステーションの可用性4X204充電ステーションの可用性職場で4X214自宅での充電ステーションの可用性4X224サービス場所の可用性2X232購入インセンティブポリシー5X245年間税割引ポリシー5X255充電コスト割引ポリシー5X265充電コスト5X275メンテナンスコスト3X133マイレージ機能5X145電力4X154充電時間5X16 5ほとんどの回答者は、家庭、職場、公共の場所での充電ステーションインフラストラクチャの可用性が、電気モーターサイクルの採用に大きな影響を与えると考えています。政府は、電気バイクの採用をサポートするために、公共の場所に充電ステーションのインフラストラクチャを設置するよう手配することができます。政府はこれを実現するために企業部門と協力することもできます。マクロレベルの指標を構築する際に、この調査はいくつかのインセンティブポリシーオプションを提案します。調査によると、最も重要なインセンティブ政策は、インドネシアでの電動二輪車の採用を支援するために政府が検討できる購入インセンティブ政策と課金コスト割引インセンティブ政策です。経済的要因では、購入価格は電動バイクの購入意向に大きな影響を及ぼします。これが、購入補助金のインセンティブも採用意向に大きな影響を与えている理由です。従来の二輪車よりも電気二輪車の維持費が安いことは、二輪車の採用意向に大きく影響します。したがって、ほとんどのユーザーは電動二輪車の部品を知らないため、消費者のニーズを満たすサービスが利用できるようになると、電動二輪車の採用意欲がさらに高まり、損傷がある場合は熟練した技術者が必要になります。電動二輪車の性能は、日常のモビリティを満たすための消費者のニーズを満たしています。電動二輪車の最高速度と充電時間は、消費者が望む基準を満たすことができます。ただし、安全性の向上、バッテリー寿命の向上、走行距離の延長など、モーターサイクルのパフォーマンスが向上することで、電動モーターサイクルを採用する意欲が確実に高まります。政府や企業は、技術投資の増加に加えて、電動二輪車の安全性と信頼性の評価システムを改善して、国民の信頼を高める必要があります。企業にとって、品質とパフォーマンスを促進することは、電動バイクに対する消費者の熱意を高めるための最も効果的な方法の1つです。若くて教育レベルの高い消費者は、すでにより楽観的な態度を示し、幅広いネットワークを持っているため、アーリーアダプターとして影響力を持つようにターゲットにすることができます。市場の細分化は、対象となる消費者向けの特定のモデルを立ち上げることで実現できます。また、環境意識の高い回答者は二輪車の採用を希望する傾向が強かった。 UTAMI ETAL。 / JOURNAL ON OPTIMIZATIONS OF SYSTEMS AT INDUSTRIES –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 DOI：10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami etal。 79結論従来のモーターサイクルから電気モーターサイクルへの移行は、インドネシアの高CO2レベルの問題を克服するための最良の解決策になる可能性があります。インドネシア政府もまた、インドネシアの電気自動車に関するさまざまな政策を実現し、介入してきました。しかし実際には、インドネシアでの電気自動車の採用は、政府が設定した目標からは程遠い、まだ非常に早い段階にあります。インドネシアでは、これ以上の詳細な規制がなく、サポートインフラストラクチャが不足しているため、電気自動車の採用が少ないなど、環境は電気モーターサイクルの採用をサポートしていません。この調査では、インドネシアの二輪車の総売上高の80％を占める10州の1,223人の回答者を対象に、インドネシアでの二輪車の採用意向に影響を与える重要な要因を調査し、確率関数を調べました。電動バイクに熱中し、将来的に電動バイクを所有したいという回答者の大多数が、最近の電動バイクの採用への関心は比較的低い。回答者は、インフラや政策の欠如などのさまざまな理由から、現時点では電動バイクの使用を望んでいません。多くの回答者は、消費者の要求に従わなければならない財政的要因、技術的要因、およびマクロレベルで、電動二輪車の採用を待ち望んでいる態度を持っています。この調査は、ソーシャルメディアでの共有の頻度、環境意識のレベル、購入価格、メンテナンスコスト、電気自動車の最高速度、バッテリーの充電時間、職場の充電ステーションインフラストラクチャの可用性、自宅の充電インフラストラクチャの可用性がどれほど重要であるかを証明しています。購入インセンティブポリシー、および充電コスト割引インセンティブポリシーは、インドネシアでの電気自動車の採用をサポートしています。政府は、インドネシアでの電動二輪車の採用を加速するために、充電ステーションのインフラストラクチャの提供とインセンティブ政策の策定を支援する必要があります。走行距離やバッテリー寿命などの技術的要因は、電動バイクの採用をサポートするために改善するために生産者によって考慮される必要があります。購入価格やバッテリーコストなどの経済的要因は、企業や政府にとって懸念事項である必要があります。コミュニティに電動バイクを紹介するには、ソーシャルネットワーキングを最大限に活用する必要があります。若い年齢のコミュニティは、幅広いソーシャルメディアネットワークを持っているため、アーリーアダプターとして昇進することができます。インドネシアで電動二輪車の採用を実現するには、消費者が受け入れることができるインフラの準備とコストが必要です。これは、従来の車両の代替に成功したいくつかの国での強力な政府のコミットメントを通じて、政府によって実施することができました。さらなる研究は、インドネシアでの電動バイクの採用を加速するための適切な政策を見つけることに焦点を当てます。参考文献[1]インドネシア。 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NOMENCLATURE j従属変数カテゴリ（j = 1、2、3、4、5）k独立変数カテゴリ（k = 1、2、3、…、m）i定性的独立変数カテゴリn回答者の順序β0jは従属の各回答をインターセプトします変数Xk定量的独立変数Xik定量的独立変数Y従属変数Pj（Xn）各回答者の独立変数の各カテゴリの機会著者バイオグラフィーマーサウィディデラウタミマーサウィディデラウタミは、Universitas SebelasMaretの産業工学部の学部生です。彼女はロジスティクスおよびビジネスシステム研究所に所属しています。彼女の研究対象は、ロジ​​スティクスとサプライチェーン管理および市場調査です。彼女は2019年にインドネシアでの電気自動車の消費者認識分析に関する最初の出版物を発表しました。YuniaristantoYuniaristantoは、Universitas SebelasMaretの産業工学科の講師および研究者です。彼の研究対象は、サプライチェーン、シミュレーションモデリング、パフォーマンス測定、および技術の商業化です。彼はScopusによって索引付けされた出版物、4つのH指数を持つ41の記事を持っています。彼のメールアドレスはyuniaristanto@ft.uns.ac.idです。 Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopoは、2019年に専門技術者の研究プログラム– Universitas Sebelas Maret（UNS）で工学専門職学位（Ir）を取得しています。彼は、バンドン工科大学（ITB）で産業工学および管理の分野で博士号を取得しています。 2011年、2004年にUniversitas Indonesiaで経営学の修士号を、1999年にITBで産業工学の工学士号を取得。彼の研究対象は、サプライチェーン、工学経済とコスト分析、および技術の商業化です。彼は30以上の研究助成金を取得しました。彼はScopusによって索引付けされた出版物、7つのH指数を持つ117の記事を持っています。彼のメールアドレスはwahyudisutopo@staff.uns.ac.idです。インドネシアでの電動二輪車の採用意向に大きな影響を与える充電コスト割引政策（ML7）。公共の場所での充電の可用性の有意な値（0.254）は、仮説21をサポートしていません。公共の場所での充電の可用性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。職場での充電可能性の有意な値（0.007）は、仮説22をサポートします。職場での充電可能性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。自宅での充電の可用性の有意な値（0.009）は、仮説22をサポートします。自宅での充電の可用性は、オートバイを採用する意図に大きな影響を及ぼします。サービス場所の可用性の有意な値（0.181）は、仮説24をサポートしていません。サービス場所の可用性は、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。購入インセンティブポリシーの有意な値（0.017）は、仮説25をサポートします。購入インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。年次税割引ポリシーの重要な値（0.672）は、仮説26をサポートしていません。年次税割引インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を与えません。課金コスト割引ポリシーの重要な値（0.00）は、仮説27をサポートします。課金コスト割引インセンティブポリシーは、電動バイクを採用する意図に大きな影響を及ぼします。マクロレベルの要因の結果によると、職場の充電ステーション、住宅の充電ステーション、および充電コスト割引ポリシーが消費者によって受け入れられる準備ができていれば、電動バイクの採用を実現できます。全体として、ソーシャルメディアでの共有の頻度、環境意識のレベル、購入価格、メンテナンスコスト、電動バイクの最高速度、バッテリーの充電時間、職場での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、家庭用電力ベースの充電インフラストラクチャの可用性、 UTAMI ETAL。 / JOURNAL ON OPTIMIZATIONS OF SYSTEMS AT INDUSTRIES –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 DOI：10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami etal。 77の購入インセンティブポリシー、および充電コスト割引インセンティブポリシーは、電気自動車を採用する意図に大きく影響しています。方程式モデルと確率関数方程式3は、電動バイクを採用することを「強く望んでいない」という答えを選択するためのロジット方程式です。 == + 27 1 01（1 |）kgYXnkXik（3）式4は、電動バイクを採用することを「望まない」という答えを選択するためのロジット式です。 == + 27 1 02（2 |）kgYXnkXik（4）式5は、電動バイクを採用するための「疑い」の答えを選択するためのロジット式です。 == + 27 1 03（3 |）kgYXnkXik（5）式6は、電動バイクを採用する「意思がある」という回答オプションのロジット式です。 == + 27 1 04（4 |）kgYXnkXik（6）式7から式11に示す採用意図の電動二輪車の確率関数。式7は、答えを選択するための確率関数です。電気バイクを採用することを強く望んでいない」。 eenng YX g YXP Xn PY Xn（1 |）（1 |）1 1（）（1 |）+ = =（7）式8は、「採用したくない」という答えを選択するための確率関数です。電気バイク。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（1 |）（1 |）（2 |）（2 |）2 1 1（2 |）（1 |）（）（2 |）+ − + = = − = =（8）式9は、電動バイクを採用するための「疑い」の答えを選択するための確率関数です。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（2 |）（2 |）（3 |）（3 |）3 1 1（3 |）（2 |）（）（3 |）+ − + = = − = =（9）式10は、電動バイクを採用する「意思がある」という答えを選択するための確率関数です。 eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX（3 |）（3 |）（4 |）（4 |）4 1 1（4 |）（3 |）（）（4 |）+ − + = = − = =（10）式11は、電動バイクを採用する「強い意欲」の答えを選択するための確率関数です。 eenng YX g YX nnn PYXPXPYX（4 |）（4 |）5 1 1 1（4 |）（）（5 |）+ = − = − = =（11）採用意図確率通常のロジスティック回帰方程式回答者の回答のサンプルに適用されます。表8に、サンプルの特性と回答を示します。したがって、従属変数の各基準に回答する確率は、式7〜11に基づいて計算されます。表7に示す回答がある回答者のサンプルでは、​​電動バイクの使用を強く望まない場合の確率は0.0013、確率は0.0114です。電動バイクを使用したくない場合は0.1788、電動バイクを使用する疑いがある場合は0.1788、電動バイクを使用する意思がある場合は0.563、電動バイクを強く使用する場合は0.2455の確率。また、1,223人の回答者の電動バイク採用確率を算出し、電動バイクを強く使用したくないという回答の確率の平均値は0.0031、電動バイクを使用したくないという回答は0.0198、電動バイクを使用したくないという回答は0.1482、電動二輪車は0.3410で、電動二輪車の使用意欲は0.4880でした。意欲と強い意欲の確率を合計すると、インドネシア人が電動バイクを採用する確率は82.90％に達します。ビジネスおよび政策立案者への推奨事項通常のロジスティック回帰分析では、ソーシャルメディアでの共有の頻度は、電動バイクを採用する意図に影響を与える重要な要因です。電動二輪車に関する情報を一般の人々が入手するためのプラットフォームとしてのソーシャルメディアの重要性は、電動二輪車を採用する意欲に影響を与えます。政府や起業家はこのリソースを活用することができます。たとえば、起業家は、電動バイクを購入した消費者にボーナスや感謝の気持ちを込めてプロモーションを行い、ソーシャルメディアで電動バイクに関連する前向きなことを共有できます。このようにして、他の人が電動バイクの新しいユーザーになるように刺激する可能性があります。政府は、ソーシャルメディアを通じて電動二輪車を一般の人々に社会化または紹介し、従来の二輪車から電動二輪車への国民の移行を動機付けることができます。この研究は、インドネシアでの電動バイクの採用に対するマクロレベルの要因の影響がいかに重要であるかを証明しています。通常のロジスティック回帰分析では、職場での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、自宅での充電ステーションインフラストラクチャの可用性、購入インセンティブポリシー、および充電コストの割引が、電動バイクの採用意向に大きく影響します。 UTAMI ETAL。 / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 78 Utami etal。 DOI：10.25077 /josi.v19.n1.p70-81.2020表7.回答者の回答の例Variabel回答コード値結婚状況既婚X1b2年齢31-45X22性別男性X3a1最終教育レベルマスターX44職業民間従業員X5c3毎月消費レベルRp2.000.000-5.999.999X62月収レベルRp。 6.000.000-9.999.999 X73オートバイの所有数≥2X83ソーシャルメディアでの共有頻度月に数回X94オンラインソーシャルネットワークのサイズ100-500人X102環境意識1X111充電スタンド3X12 3バッテリーコスト3X133充電コスト3X133メンテナンスコスト5X145マイレージ機能4X154電源5X165充電時間4X174安全性5X185バッテリー寿命4X194公共の場所での充電ステーションの可用性4X204充電ステーションの可用性職場で4X214自宅での充電ステーションの可用性4X224サービス場所の可用性2X232購入インセンティブポリシー5X245年間税割引ポリシー5X255充電コスト割引ポリシー5X265充電コスト5X275メンテナンスコスト3X133マイレージ機能5X145電力4X154充電時間5X16 5ほとんどの回答者は、家庭、職場、公共の場所での充電ステーションインフラストラクチャの可用性が、電気モーターサイクルの採用に大きな影響を与えると考えています。政府は、電気バイクの採用をサポートするために、公共の場所に充電ステーションのインフラストラクチャを設置するよう手配することができます。政府はこれを実現するために企業部門と協力することもできます。マクロレベルの指標を構築する際に、この調査はいくつかのインセンティブポリシーオプションを提案します。調査によると、最も重要なインセンティブ政策は、インドネシアでの電動二輪車の採用を支援するために政府が検討できる購入インセンティブ政策と課金コスト割引インセンティブ政策です。経済的要因では、購入価格は電動バイクの購入意向に大きな影響を及ぼします。これが、購入補助金のインセンティブも採用意向に大きな影響を与えている理由です。従来の二輪車よりも電気二輪車の維持費が安いことは、二輪車の採用意向に大きく影響します。したがって、ほとんどのユーザーは電動二輪車の部品を知らないため、消費者のニーズを満たすサービスが利用できるようになると、電動二輪車の採用意欲がさらに高まり、損傷がある場合は熟練した技術者が必要になります。電動二輪車の性能は、日常のモビリティを満たすための消費者のニーズを満たしています。電動二輪車の最高速度と充電時間は、消費者が望む基準を満たすことができます。ただし、安全性の向上、バッテリー寿命の向上、走行距離の延長など、モーターサイクルのパフォーマンスが向上することで、電動モーターサイクルを採用する意欲が確実に高まります。政府や企業は、技術投資の増加に加えて、電動二輪車の安全性と信頼性の評価システムを改善して、国民の信頼を高める必要があります。企業にとって、品質とパフォーマンスを促進することは、電動バイクに対する消費者の熱意を高めるための最も効果的な方法の1つです。若くて教育レベルの高い消費者は、すでにより楽観的な態度を示し、幅広いネットワークを持っているため、アーリーアダプターとして影響力を持つようにターゲットにすることができます。市場の細分化は、対象となる消費者向けの特定のモデルを立ち上げることで実現できます。また、環境意識の高い回答者は二輪車の採用を希望する傾向が強かった。 UTAMI ETAL。 / JOURNAL ON OPTIMIZATIONS OF SYSTEMS AT INDUSTRIES –VOL。 19いいえ。 1（2020）70-81 DOI：10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami etal。 79結論従来のモーターサイクルから電気モーターサイクルへの移行は、インドネシアの高CO2レベルの問題を克服するための最良の解決策になる可能性があります。インドネシア政府もまた、インドネシアの電気自動車に関するさまざまな政策を実現し、介入してきました。しかし実際には、インドネシアでの電気自動車の採用は、政府が設定した目標からは程遠い、まだ非常に早い段階にあります。インドネシアでは、これ以上の詳細な規制がなく、サポートインフラストラクチャが不足しているため、電気自動車の採用が少ないなど、環境は電気モーターサイクルの採用をサポートしていません。この調査では、インドネシアの二輪車の総売上高の80％を占める10州の1,223人の回答者を対象に、インドネシアでの二輪車の採用意向に影響を与える重要な要因を調査し、確率関数を調べました。電動バイクに熱中し、将来的に電動バイクを所有したいという回答者の大多数が、最近の電動バイクの採用への関心は比較的低い。回答者は、インフラや政策の欠如などのさまざまな理由から、現時点では電動バイクの使用を望んでいません。多くの回答者は、消費者の要求に従わなければならない財政的要因、技術的要因、およびマクロレベルで、電動二輪車の採用を待ち望んでいる態度を持っています。この調査は、ソーシャルメディアでの共有の頻度、環境意識のレベル、購入価格、メンテナンスコスト、電気自動車の最高速度、バッテリーの充電時間、職場の充電ステーションインフラストラクチャの可用性、自宅の充電インフラストラクチャの可用性がどれほど重要であるかを証明しています。購入インセンティブポリシー、および充電コスト割引インセンティブポリシーは、インドネシアでの電気自動車の採用をサポートしています。政府は、インドネシアでの電動二輪車の採用を加速するために、充電ステーションのインフラストラクチャの提供とインセンティブ政策の策定を支援する必要があります。走行距離やバッテリー寿命などの技術的要因は、電動バイクの採用をサポートするために改善するために生産者によって考慮される必要があります。購入価格やバッテリーコストなどの経済的要因は、企業や政府にとって懸念事項である必要があります。コミュニティに電動バイクを紹介するには、ソーシャルネットワーキングを最大限に活用する必要があります。若い年齢のコミュニティは、幅広いソーシャルメディアネットワークを持っているため、アーリーアダプターとして昇進することができます。インドネシアで電動二輪車の採用を実現するには、消費者が受け入れることができるインフラの準備とコストが必要です。これは、従来の車両の代替に成功したいくつかの国での強力な政府のコミットメントを通じて、政府によって実施することができました。さらなる研究は、インドネシアでの電動バイクの採用を加速するための適切な政策を見つけることに焦点を当てます。参考文献[1]インドネシア。 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