ინდონეზიის მთავრობა მიზნად ისახავდა 2025 წელს 2.1 მილიონი ერთეული ორბორბლიანი ელექტრო სატრანსპორტო საშუალების და 2200 ერთეულის ოთხბორბლიანი ელექტრომობილის მიღებას ინდონეზიის რესპუბლიკის საპრეზიდენტო რეგლამენტის No.22 მეშვეობით ეროვნული ენერგეტიკის გენერალური გეგმის შესახებ. 2019 წელს ინდონეზიის მთავრობამ გამოსცა საპრეზიდენტო რეგულაცია # 55 2019 წელს, რომელიც ეხება ბატარეის ელექტრული ავტომობილის პროგრამის დაჩქარებას საგზაო ტრანსპორტისთვის. 2018 წელს, ორბორბლიანი ელექტროსატრანსპორტო საშუალებების მიღებამ მხოლოდ 2025 წლისთვის მიაღწია მთავრობის მიზნის 0.14% -ს. ამიტომ, ელექტრო მოტოციკლის ტექნოლოგიის (EM) ტექნოლოგიის მიღებამ ასევე უნდა გაითვალისწინოს წარმატებული მრავალი ფაქტორი. ეს კვლევა ავითარებს არაქვიქიორულ ელექტრომობილის მიღების განზრახვის მოდელს. ფაქტორები მოიცავს სოციოდემოგრაფიულ, ფინანსურ, ტექნოლოგიურ და მაკრო დონეზე. ონლაინ გამოკითხვაში მონაწილეობდა 1,223 რესპოდენტი. ლოგისტიკური რეგრესია გამოიყენება ინდონეზიაში EM– ის მიღების განზრახვის ფუნქციისა და ალბათობის მნიშვნელობის მისაღებად. სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირე, გარემოსდაცვითი ინფორმირებულობის დონე, შესყიდვის ფასები, მოვლის ხარჯები, მაქსიმალური სიჩქარე, ბატარეის დატენვის დრო, სამსახურში დამტენი ინფრასტრუქტურის არსებობა, სახლის ელექტროენერგიის ხელმისაწვდომობა - დატენვის ინფრასტრუქტურა, შესყიდვის წახალისების პოლიტიკა და დატენვის ღირებულების ფასდაკლება წახალისების პოლიტიკა მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ელექტრო მანქანების მიღების განზრახვაზე. ის ასევე აჩვენებს, რომ ინდონეზიელებისთვის ელექტრო მოტოციკლების მიღების შესაძლებლობა 82.90%-ს აღწევს. ინდონეზიაში ელექტრული მოტოციკლების მიღების რეალიზება მოითხოვს ინფრასტრუქტურის მზადყოფნას და ხარჯებს, რაც მომხმარებლების მიერ შეიძლება იყოს მიღებული. დაბოლოს, ამ კვლევის შედეგები იძლევა მთავრობასა და ბიზნესს რამოდენიმე წინადადებას ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების დაჩქარების მიზნით.

შესავალი

ინდონეზიის ეკონომიკური სექტორი (ტრანსპორტი, ელექტროენერგიის გამომუშავება და ოჯახები) ძირითადად იყენებს წიაღისეულ საწვავს. წიაღისეულ საწვავზე მაღალი დამოკიდებულების ზოგიერთი ნეგატიური ეფექტია საწვავის სუბსიდირების გაზრდილი გამოყოფა, ენერგიის მდგრადობის პრობლემები და CO2 ემისიის მაღალი დონე. ტრანსპორტი არის მთავარი სექტორი, რომელიც ხელს უწყობს CO2– ის მაღალ დონეს ჰაერში წიაღისეული საწვავის მანქანების მრავალი გამოყენების გამო. ეს კვლევა ორიენტირებულია მოტოციკლებზე, რადგან ინდონეზიას, როგორც განვითარებად ქვეყანას, უფრო მეტი მოტოციკლი ჰყავს, ვიდრე მანქანები. ინდონეზიაში მოტოციკლების რაოდენობამ 2018 წელს მიაღწია 120,101,047 ერთეულს [1] და მოტოციკლეტის გაყიდვებმა მიაღწია 6,487,460 ერთეულს 2019 წელს [2]. სატრანსპორტო სექტორის ენერგიის ალტერნატიულ წყაროებზე გადასვლამ შეიძლება შეამციროს CO2 მაღალი დონე. ამ პრობლემის რეალისტური გადაწყვეტა არის მწვანე ლოჯისტიკის დანერგვა ინდონეზიაში ელექტრომობილების შეღწევის გზით, როგორიცაა ჰიბრიდული ელექტრო მანქანები, დანამატი ჰიბრიდული ელექტრო მანქანები და ბატარეის ელექტრო მანქანები [3]. ელექტრო მანქანების ტექნოლოგიის ინოვაციამ და ბატარეის ტექნოლოგიის ინოვაციამ შეიძლება უზრუნველყოს სატრანსპორტო გადაწყვეტილებები, რომლებიც ეკოლოგიურად სუფთაა, ენერგოეფექტური და დაბალი საოპერაციო და ტექნიკური ხარჯები [4]. ელექტრო მანქანები ბევრს განიხილავენ მსოფლიოს ქვეყნებში. გლობალური ელექტროსატრანსპორტო საშუალებების ბიზნესში, მნიშვნელოვანი იყო გაყიდვების ზრდა ორბორბლიანი ელექტრო მოტოციკლეტისთვის, რომელმაც მიაღწია 58% -ს ან დაახლოებით 1.2 მილიონ ერთეულს 2016 წლიდან 2017 წლამდე. გაყიდვების ეს ზრდა მიუთითებს მსოფლიოს ქვეყნების კარგ რეაქციაზე ელექტრო განვითარების შესახებ. მოტოციკლეტის ტექნოლოგია, რომელიც ოდესმე ელოდებოდა ელექტრო მოტოციკლების შეცვლას საწვავი მანქანებით. კვლევის ობიექტია ელექტრო მოტოციკლი (EM), რომელიც შედგება ელექტრული მოტოციკლის ახალი დიზაინისგან (NDEM) და მოდიფიცირებული ელექტრო მოტოციკლისგან (CEM). პირველი ტიპი, ელექტრული მოტოციკლის ახალი დიზაინი (NDEM), არის მანქანა, რომელიც შექმნილია კომპანიის მიერ, რომელიც იყენებს ელექტრო ტექნოლოგიას თავისი ოპერაციებისთვის. მსოფლიოს ზოგიერთმა ქვეყანამ, როგორიცაა ავსტრალია, გერმანია, ინგლისი, საფრანგეთი, იაპონია, ტაივანი, სამხრეთ კორეა და ჩინეთი უკვე გამოიყენეს ელექტრო მოტოციკლები, როგორც შემცვლელი პროდუქტი წიაღისეულით საწვავიანი მოტოციკლეტებისათვის [5]. ელექტრო მოტოციკლების ერთი ბრენდი არის Zero Motorcycle, რომელიც აწარმოებს სპორტულ ელექტრო მოტოციკლებს [6]. PT Gesits Technologies Indo– მ ასევე გამოუშვა ორბორბლიანი ელექტრო მოტოციკლი ბრენდის Gesits– ის ქვეშ. მეორე ტიპი არის CEM. გადაკეთებული ელექტრო მოტოციკლი არის ნავთობსაწვავიანი მოტოციკლი, სადაც ძრავის და ძრავის ნაწილები შეიცვალა ლითიუმ ფერო ფოსფატის (LFP) ბატარეის ნაკრებით, როგორც ენერგიის წყარო. მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი ქვეყანა აწარმოებს ელექტრო მოტოციკლს, არავის შეუქმნია მანქანა კონვერტაციის ტექნიკის გამოყენებით. გარდაქმნა შესაძლებელია ორბორბლიანი მოტოციკლეტით, რომელსაც მისი მომხმარებლები აღარ იყენებენ. Universitas Sebelas Maret არის პიონერი CEM– ის წარმოებაში და ტექნიკურად ამტკიცებს, რომ ლითიუმ-იონური ბატარეები შეიძლება ჩაანაცვლოს წიაღისეული საწვავის ენერგიის წყაროებს ჩვეულებრივ მოტოციკლებზე. CEM იყენებს LFP ტექნოლოგიას, ეს ბატარეა არ აფეთქდება მოკლე ჩართვის დროს. გარდა ამისა, LFP ბატარეას აქვს ხანგრძლივი გამოყენების ხანგრძლივობა 3000-მდე გამოყენების ციკლით და უფრო გრძელი ვიდრე ამჟამინდელი კომერციული EM ბატარეები (როგორიცაა ლითიუმ-იონური ბატარეა და LiPo ბატარეა). CEM– ს შეუძლია 55 კმ/სთ დატვირთვა და მაქსიმალური სიჩქარე 70 კმ/სთ – მდე [7]. ჯოდინესა და სხვ. [8] შეისწავლა კონვერტირებადი ელექტრული მოტოციკლების ბაზრის წილი სურარატაში, ინდონეზია და აღმოჩნდა, რომ სურკარტას მოსახლეობამ დადებითად უპასუხა CEM- ს. ზემოთ ახსნილიდან ჩანს, რომ ელექტრო მოტოციკლების შესაძლებლობა უზარმაზარია. შემუშავებულია რამოდენიმე კვლევა ელექტრო მანქანებსა და ბატარეებთან დაკავშირებულ სტანდარტებზე, როგორიცაა Lutium Ion battery standard by Sutopo et al. [9], ბატარეის მართვის სისტემის სტანდარტი Rahmawatie et al. [10] და ელექტრო მანქანების დატენვის სტანდარტები სუტოპო და სხვები. [11]. ინდონეზიაში ელექტრული მანქანების მიღების ნელი ტემპი აიძულა მთავრობამ გამოაქვეყნოს პოლიტიკა საავტომობილო ინდუსტრიის განვითარებისათვის და დაგეგმილი ჰქონდა 2025 წელს 2.1 მილიონი ერთეული ელექტრო მოტოციკლის და 2200 ერთეული ელექტრო ავტომობილის მიღება. გარდა ამისა, მთავრობამ ის ასევე მიზნად ისახავდა ინდონეზიას, რომ შეეძლოს 2200 ელექტრო ან ჰიბრიდული ავტომობილის წარმოება, რაც ნათქვამია ინდონეზიის რესპუბლიკის საპრეზიდენტო რეგლამენტში 2017 წლის 2222 ენერგეტიკის ეროვნულ გეგმასთან დაკავშირებით. ეს რეგულაცია გამოიყენება სხვადასხვა ქვეყნის მიერ, როგორიცაა საფრანგეთი, ინგლისი, ნორვეგია და ინდოეთი. ენერგეტიკისა და მინერალური რესურსების სამინისტრომ დაისახა სამიზნე, რომ 2040 წლიდან დაწყებული შიდა წვის ძრავის მანქანების (ICEV) გაყიდვები აკრძალულია და საზოგადოებას სთხოვს გამოიყენოს ელექტროძრავის მანქანები [12]. 2019 წელს ინდონეზიის მთავრობამ გამოსცა საპრეზიდენტო რეგულაცია 5555, რომელიც ეხება ბატარეაზე დაფუძნებული ელექტროძრავის პროგრამის დაჩქარებას საგზაო ტრანსპორტისათვის. ეს ძალისხმევა არის ნაბიჯი ორი პრობლემის დასაძლევად, კერძოდ, საწვავის ნავთობის მარაგის შემცირება და ჰაერის დაბინძურება. რაც შეეხება ჰაერის დაბინძურებას, ინდონეზიამ აიღო ვალდებულება შეამციროს ნახშირორჟანგის ემისიების 29% 2030 წლისთვის პარიზის კლიმატის ცვლილების კონფერენციის შედეგად, რომელიც ჩატარდა 2015 წელს. 2018 წელს ორბორბლიანი ელექტრომობილების შეღწევა მხოლოდ მთავრობის მიზნის 0.14% -ს აღწევს. 2025 წელს, ხოლო ოთხბორბლიანი ელექტროენერგიისთვის 45%-ზე მეტს მიაღწია. 2017 წლის დეკემბერში, სულ მცირე 1,300 -ზე მეტი საჯარო ელექტრო დამტენი სადგური იყო ხელმისაწვდომი ქვეყნის მასშტაბით 24 ქალაქში, ხოლო 71% (924 შემავსებელი სადგური) მდებარეობს ჯაკარტაში (13). ბევრმა ქვეყანამ გამოიკვლია ელექტრო მანქანების მიღების შესახებ, მაგრამ ინდონეზიაში, ეროვნული მასშტაბის კვლევები აქამდე არ ჩატარებულა. ზოგიერთ ქვეყანაში ჩატარდა მრავალი სახის კვლევა, რომლებმაც ჩაატარეს კვლევები ახალი ტექნოლოგიების მიღების შესახებ რამდენიმე მეთოდის გამოყენებით, როგორიცაა მრავალჯერადი ხაზოვანი რეგრესია, რათა იცოდეს ელექტრო მანქანების გამოყენების განზრახვა მალაიზიაში [14], სტრუქტურული განტოლების მოდელირება (SEM) შვილად აყვანის შესახებ. ბატარეის ელექტრული მანქანების ბარიერები ტიანჯინში, ჩინეთი [15], საძიებო ფაქტორების ანალიზი და მულტივარიაციული რეგრესიის მოდელი, რომ იცოდეთ ბარიერები გაერთიანებული სამეფოს ელექტრომობილის მძღოლებში [16] და ლოგისტიკური რეგრესია, რომ იცოდეთ ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ელექტრომობილების ათვისებაზე პეკინი, ჩინეთი [17]. ამ კვლევის მიზანია ინდონეზიაში ელექტრული მოტოციკლების მოდელის შემუშავება, იმ ფაქტორების პოვნა, რომლებიც გავლენას ახდენენ ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების განზრახვაზე და ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების ფუნქციის შესაძლებლობების დადგენაზე. ფაქტორების მოდელირება მნიშვნელოვანია იმის გასარკვევად, თუ რომელი ფაქტორები ახდენენ გავლენას ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების განზრახვაზე. ეს გავლენიანი ფაქტორები შეიძლება გამოყენებულ იქნას, როგორც მითითება ელექტრო პოლიტიკურ მოტოციკლების მიღების დასაჩქარებლად შესაბამისი პოლიტიკის შემუშავებისათვის. ეს მნიშვნელოვანი ფაქტორები არის იდეალური პირობების სურათი, რომელიც სასურველია ინდონეზიაში ელექტრული მოტოციკლის მომხმარებლებისთვის. ინდონეზიის ზოგიერთი სამინისტრო, რომელიც დაკავშირებულია ელექტრომობილების პოლიტიკის შემუშავებასთან, არის მრეწველობის სამინისტრო, რომელიც ეხება ავტომობილის გადასახადის წესებს მისი გამონაბოლქვის საფუძველზე, რომელიც უშუალოდ ეხება ელექტრომობილების მწარმოებლებს, ტრანსპორტის სამინისტრო, რომელიც ახორციელებს ელექტრომობილების ტექნიკურ მიზანშეწონილობას. დაგება მაგისტრალზე, როგორიცაა ბატარეის გამოცდა და სხვა, ასევე ენერგეტიკისა და მინერალური რესურსების სამინისტრო, რომელიც პასუხისმგებელია ელექტროსატრანსპორტო საშუალებების დამუხტვის სადგურის ტარიფების შემუშავებაზე ელექტრო მანქანების დამუხტვის ბიზნესის ინფრასტრუქტურაში. ელექტრო ავტომობილის ინოვაცია ასევე ხელს უწყობს მიწოდების ჯაჭვში ახალი ბიზნეს სუბიექტების დაბადებას, მათ შორის ტექნოპრეინერებს და დამწყებებს დეველოპერებისგან, მომწოდებლებისგან, მწარმოებლებისგან და ელექტრო მანქანების პროდუქტების / მომსახურების დისტრიბუტორებისა და მათი წარმოებულების ბაზარზე [24]. ელექტრო მოტოციკლის მეწარმეებს ასევე შეუძლიათ განავითარონ ტექნოლოგია და მარკეტინგი ამ მნიშვნელოვანი ფაქტორების გათვალისწინებით, რათა ხელი შეუწყონ ინდუსტრიაში ჩვეულებრივი მოტოციკლების ნაცვლად ელექტრო მოტოციკლების რეალიზაციას. ჩვეულებრივი ლოგისტიკური რეგრესია გამოიყენება ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების გამოყენების განზრახვის ფუნქციისა და ალბათობის მნიშვნელობის მისაღებად SPSS 25 პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით. ლოგისტიკური რეგრესია ან ლოგური რეგრესია არის მიდგომა პროგნოზირების მოდელების შესაქმნელად. სტატისტიკაში ლოგისტიკური რეგრესია გამოიყენება ლოგისტის მრუდის ლოგისტიკური ფუნქციის მონაცემების შესატყვისად მოვლენის ალბათობის პროგნოზირების მიზნით. ეს მეთოდი არის ბინომინალური რეგრესიის ზოგადი ხაზოვანი მოდელი [18]. ლოგისტიკური რეგრესია გამოყენებულია ინტერნეტისა და მობილური ბანკების მიღების პროგნოზირებისათვის [19], ნიდერლანდებში ფოტო ვოლტატიკური ტექნოლოგიის მიღების პროგნოზირებისათვის [20], ჯანმრთელობისთვის ტელემონიტორინგის სისტემის ტექნოლოგიის მიღების პროგნოზირებისა და 21. ტექნიკური დაბრკოლებები, რომლებიც გავლენას ახდენს ღრუბლოვანი სერვისების მიღების გადაწყვეტილებაზე [22]. უტამი და სხვები. [23] რომელმაც ადრე ჩაატარა კვლევა სურაკარტაში ელექტრო მანქანების მომხმარებელთა აღქმაზე, დაადგინა, რომ შესყიდვის ფასები, მოდელები, ავტომობილის მუშაობა და ინფრასტრუქტურის მზადყოფნა იყო ყველაზე დიდი ბარიერი იმ ადამიანებისთვის, რომლებიც იღებდნენ ელექტრომობილებს. მეთოდი ამ კვლევაში შეგროვებული მონაცემები არის პირველადი მონაცემი, რომელიც მიიღება ონლაინ გამოკითხვებით, რათა გაირკვეს შესაძლებლობები და ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების განზრახვაზე. კითხვარი და გამოკითხვა ონლაინ გამოკითხვა განაწილდა 1,223 რესპოდენტს ინდონეზიის რვა პროვინციაში, რათა შეისწავლონ ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების განზრახვაზე. ამ არჩეულ პროვინციებს მოტოციკლეტის გაყიდვების 80% -ზე მეტი ჰქონდა ინდონეზიაში [2]: დასავლეთ ჯავა, აღმოსავლეთ ჯავა, ჯაკარტა, ცენტრალური ჯავა, ჩრდილოეთ სუმატრა, დასავლეთ სუმატრა, იოგიაკარტა, სამხრეთ სულავესი, სამხრეთ სუმატრა და ბალი. შესწავლილი ფაქტორები ნაჩვენებია ცხრილში 1. ელექტრო მოტოციკლების შესახებ ზოგადი ცოდნა მოცემულია კითხვარის დასაწყისში ვიდეოს გამოყენებით გაუგებრობების თავიდან ასაცილებლად. კითხვარი დაყოფილია ხუთ ნაწილად: სკრინინგის განყოფილება, სოციოდემოგრაფიული განყოფილება, ფინანსური სექცია, ტექნოლოგიური სექცია და მაკრო დონის სექცია. კითხვარი წარმოდგენილი იყო ლიკერტის შკალით 1 -დან 5 -მდე, სადაც 1 კატეგორიულად არ ვეთანხმები, 2 -ს არ ვეთანხმები, 3 -ს ეჭვი, 4 -ს ვეთანხმები და 5 -ს კატეგორიულად ვეთანხმები. ნიმუშის მინიმალური ზომის განსაზღვრა ეხება [25], ნათქვამია, რომ დაკვირვების კვლევები მოსახლეობის დიდი ზომებით, რომელიც მოიცავს ლოგისტიკურ რეგრესიას, მოითხოვს მინიმუმ 500 ნიმუშის ზომას პარამეტრების ამსახველი სტატისტიკის მისაღებად. კლასტერული შერჩევა ან ფართობის შერჩევა პროპორციებით გამოიყენება ამ კვლევაში, რადგან ინდონეზიაში მოტოციკლეტის მომხმარებლების მოსახლეობა ძალიან დიდია. გარდა ამისა, მიზნობრივი შერჩევა გამოიყენება გარკვეული კრიტერიუმების საფუძველზე სინჯების დასადგენად [26]. ონლაინ გამოკითხვა ტარდება ფეისბუქ რეკლამების საშუალებით. უფლებამოსილი რესპონდენტები არიან ადამიანები aged 17 წლის, SIM ბარათის მქონე, ერთ-ერთი გადაწყვეტილების მიმღები პირები მოტოციკლის შესაცვლელად ან შესყიდვის მიზნით და ცხოვრობენ ერთ – ერთ პროვინციაში ცხრილში 1. თეორიული ჩარჩო She et al. [15] და ჰაბიჩ-სობიგალა და სხვები. [28] გამოიყენა ჩარჩოები იმ ფაქტორების სისტემატური კატეგორიზაციისათვის, რომლებიც ამოძრავებს ან აბრკოლებს მომხმარებლების მიერ ელექტრომობილის მიღებას. ჩვენ მოვახდინეთ ამ ჩარჩოების მოდიფიკაცია მისი მოდიფიკაციით ელექტრომოტოციკლეტის ლიტერატურის ჩვენი ანალიზის საფუძველზე, ელექტრომოტოციკლების მომხმარებელთა მიღების შესახებ. ჩვენ ვიზუალიზებთ მას ცხრილში 1. ცხრილი 1. ფაქტორებისა და ატრიბუტების ახსნა და მითითება ფაქტორი კოდი Atrtibute Ref. SD1 ოჯახური მდგომარეობა [27], [28] SD2 ასაკი SD3 სქესი SD4 ბოლო განათლება SD5 პროფესია სოციოდემოგრაფიული SD6 თვიური მოხმარების დონე SD7 ყოველთვიური შემოსავლის დონე SD8 მოტოციკლის მფლობელობის რაოდენობა SD9 სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირე SD10 ონლაინ სოციალური ქსელის SD11 გარემოსდაცვითი ცნობიერება ფინანსური FI1 შესყიდვის ფასი [29] FI2 ბატარეის ღირებულება [30] FI3 დატენვის ღირებულება [31] FI4 მოვლის ხარჯები [32] ტექნოლოგიური TE1 გარბენის შესაძლებლობა [33] TE2 სიმძლავრე [33] TE3 დატენვის დრო [33] TE4 უსაფრთხოება [34] TE5 ბატარეის ხანგრძლივობა [35] მაკრო დონის ML1 დატენვის სადგურის ხელმისაწვდომობა საზოგადოებრივ ადგილებში [36] ML2 დამტენი სადგურის ხელმისაწვდომობა სამსახურში [15] ML3 დამტენი სადგურის ხელმისაწვდომობა სახლში [37] ML4 მომსახურების ადგილების ხელმისაწვდომობა [38] ML5 შესყიდვების წახალისების პოლიტიკა [15] ML6 წლიური საგადასახადო ფასდაკლების პოლიტიკა [15] ML7 ხარჯების შემცირების პოლიტიკა [15] შვილად აყვანის განზრახვა IP გამოყენების განზრახვა [15] სოციოდემოგრაფიული ფაქტორი სოციოდემოგრაფიული ფაქტორი არის პიროვნული ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ინდივიდის ქცევაზე გადაწყვეტილების მიღებისას. ეკარიუსი და სხვები. [28] მათი მიღების მოდელზე ნათქვამია, რომ ასაკი, სქესი, ოჯახური მდგომარეობა, განათლება, შემოსავალი, პროფესია და ავტომობილის მფლობელობა არის მნიშვნელოვანი ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ელექტრომობილის მიღებაზე. HabichSoebigalla და სხვები ხაზს უსვამენ სოციალურ ქსელს ისეთ ფაქტორებს, როგორიცაა მოტოციკლის მფლობელობის რაოდენობა, სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირე და ონლაინ სოციალური ქსელის ზომა, რომლებიც გავლენას ახდენენ ელექტრომობილის მიღებაზე [28]. ეკარიუსი და სხვები. [27] და ჰაბიჩ სობიგელა და სხვები. [28] ასევე ითვლება გარემოსდაცვითი ცნობიერება ეკუთვნის სოციალდემოგრაფიულ ფაქტორებს. ფინანსური ფაქტორი შესყიდვის ფასი არის ელექტრო მოტოციკლის საწყისი ფასი ყოველგვარი შესყიდვის სუბსიდიის გარეშე. სიერჩულა და სხვები. [29] თქვა, რომ ელექტრო ავტომობილის შესყიდვის მაღალი ფასი გამოწვეულია ბატარეის ყველაზე მაღალი სიმძლავრით. ბატარეის ღირებულება არის ბატარეის შეცვლის ღირებულება, როდესაც ძველი ბატარეა ამოიწურება. კრაუსე და სხვები გამოიკვლიეს, რომ ბატარეის ღირებულება მიეკუთვნება ფინანსურ ბარიერს, რომ ვინმემ მიიღოს ელექტრო მანქანა [30]. დატენვის ღირებულება არის ელექტროენერგიის მოხმარება ელექტროენერგიის მოხმარებისათვის ბენზინის ღირებულებასთან შედარებით [31]. სარემონტო ხარჯები არის ელექტრო მოტოციკლების მოვლის ჩვეულებრივი ხარჯები და არა რემონტი უბედური შემთხვევის გამო, რამაც გავლენა მოახდინა ელექტრომობილის მიღებაზე [32]. ტექნოლოგიური ფაქტორი გარბენის შესაძლებლობა არის ყველაზე შორი მანძილი ელექტრო მოტოციკლის ბატარეის სრულად დატენვის შემდეგ. ჟანგი და სხვები. [33] თქვა, რომ ავტომობილის მოქმედება გულისხმობს მომხმარებელთა შეფასებას ელექტრომობილზე, გარბენის სიმძლავრის, სიმძლავრის, დატენვის დროის, უსაფრთხოების და ბატარეის ხანგრძლივობის ჩათვლით. სიმძლავრე არის ელექტრო მოტოციკლის მაქსიმალური სიჩქარე. დატენვის დრო არის საერთო დრო ელექტრო მოტოციკლის სრულად დატენვისთვის. უსაფრთხოების გრძნობა ელექტრო მოტოციკლზე სიარულისას, რომელიც დაკავშირებულია ხმასთან (dB) არის ფაქტორები, რომლებიც ხაზს უსვამენ Sovacool et al. [34] იყოს ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ მომხმარებელთა აღქმაზე ელექტრომობილებზე. გრეჰემ-როუ და სხვები. [35] თქვა, რომ ბატარეის ხანგრძლივობა დაქვეითებულად ითვლება. მაკრო დონის ფაქტორი დატენვის სადგურის ხელმისაწვდომობის ინფრასტრუქტურა არის ის, რისი თავიდან აცილებაც შეუძლებელია მოტოციკლის მიმღებისათვის. საზოგადოებრივ ადგილებში დატენვის ხელმისაწვდომობა მნიშვნელოვანია ელექტრო მანქანების მიღების მხარდასაჭერად [36]. დამუხტვის შესაძლებლობა სამსახურში [15] და დატენვის ხელმისაწვდომობა სახლში [37] ასევე საჭიროა მომხმარებლების მიერ ავტომობილის ბატარეის შესავსებად. კრუპა და სხვები. [38] თქვა, რომ მომსახურების ადგილების ხელმისაწვდომობა რუტინული მოვლისა და დაზიანებისთვის გავლენას ახდენს ელექტრო ავტომობილის მიღებაზე. მან და სხვებმა [15] შემოგვთავაზა რამდენიმე საჯარო წახალისება, რომელიც ძალიან მოთხოვნადია ტიანჯინში მომხმარებლებისთვის, როგორიცაა ელექტრო მოტოციკლების შეძენის სუბსიდირება, ელექტრო მოტოციკლების ყოველწლიური გადასახადი და ხარჯების შემცირების პოლიტიკა, როდესაც მომხმარებლებს სჭირდებათ ელექტრო მოტოციკლის დატენვა საზოგადოებრივ ადგილებში [15]. ჩვეულებრივი ლოგისტიკური რეგრესია ჩვეულებრივი ლოგისტიკური რეგრესია არის ერთ -ერთი სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც აღწერს დამოკიდებულ ცვლადს შორის ურთიერთობას ერთ ან მეტ დამოუკიდებელ ცვლადთან, როდესაც დამოკიდებული ცვლადი 2 -ზე მეტი კატეგორიაა და გაზომვის მასშტაბი არის დონე ან რიგითი [39]. განტოლება 1 არის ლოჯისტიკური რეგრესიის მოდელი და განტოლება 2 გვიჩვენებს ფუნქციას g (x) როგორც ლოგიტის განტოლება. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) შედეგები და განხილვა კითხვარი ინტერნეტით გავრცელდა 2020 წლის მარტში - აპრილში, ფასიანი Facebook რეკლამების საშუალებით ფილტრის ფართობის დაყენებით: დასავლეთ ჯავა, აღმოსავლეთ ჯავა, ჯაკარტა, ცენტრალური ჯავა, ჩრდილოეთ სუმატრა, დასავლეთ სუმატრა, იოგიაკარტა, სამხრეთ სულავესი, სამხრეთ სუმატრა და ბალი, რომელმაც 21,628 მომხმარებელი მიაღწია. სულ შემომავალი პასუხები იყო 1,443 პასუხი, მაგრამ მონაცემთა დამუშავების უფლება მხოლოდ 1223 პასუხს ჰქონდა. ცხრილი 2 გვიჩვენებს რესპონდენტების დემოგრაფიას. აღწერითი სტატისტიკა ცხრილი 3 გვიჩვენებს აღწერითი სტატისტიკას რაოდენობრივი ცვლადებისათვის. ხარჯების ფასდაკლების, წლიური საგადასახადო ფასდაკლებისა და შესყიდვის ფასის სუბსიდიებს სხვა ფაქტორებთან შედარებით აქვთ საშუალო საშუალოზე მაღალი. ეს ცხადყოფს, რომ რესპონდენტთა უმეტესობა თვლის, რომ არსებობს პოლიტიკა, რომელსაც მთავრობამ მისცა საშუალება გაეხალისებინა ისინი ელექტრული მოტოციკლების მისაღებად. რაც შეეხება ფინანსურ ფაქტორებს, შესყიდვის ფასი და ბატარეის ღირებულება სხვა ფაქტორებს შორის დაბალია. ეს აჩვენებს, რომ ელექტრო მოტოციკლის შესყიდვის ფასი და ბატარეის ღირებულება არ არის შესაფერისი რესპონდენტთა უმეტესობის ბიუჯეტის გათვალისწინებით. გამოკითხულთა უმეტესობამ ჩათვალა, რომ ელექტრო მოტოციკლის ფასი ძალიან ძვირი იყო, ვიდრე ჩვეულებრივი მოტოციკლის ფასი. ბატარეის შეცვლის ღირებულება ყოველ სამ წელიწადში, რომელიც აღწევს 5,000,000 IDR- ს, ასევე ძალიან ძვირია რესპონდენტთა უმეტესობისათვის, ასე რომ შესყიდვის ფასი და ბატარეის ღირებულება დაბრკოლებაა ინდონეზიელისთვის ელექტრო მოტოციკლების მისაღებად. ბატარეის ხანგრძლივობას, ენერგიას, დატენვის დროს აღწერილ სტატისტიკაში საშუალო დაბალი ქულა აქვს, მაგრამ ამ სამი ფაქტორის საშუალო ქულა 4. -ზე მეტია. ელექტრო მოტოციკლის მაქსიმალური სიჩქარეა 70 კმ/სთ და 3 წლიანი ბატარეის ხანგრძლივობა არ აკმაყოფილებს რესპონდენტების მოთხოვნილებებს. ეს აჩვენებს, რომ რესპონდენტთა უმეტესობა თვლის, რომ ელექტრო მოტოციკლები არ აკმაყოფილებს მათ სტანდარტებს. მიუხედავად იმისა, რომ რესპონდენტები სრულად არ ენდობიან ელექტრო მოტოციკლების მუშაობას, EM- ს შეუძლია დააკმაყოფილოს მათი ყოველდღიური მოძრაობის საჭიროებები. უფრო მეტმა რესპონდენტმა უფრო მეტი ქულა მისცა დატენვის ხელმისაწვდომობას საკუთარ სახლებში და ოფისებში, ვიდრე საზოგადოებრივ ადგილებში. თუმცა, ბარიერი, რომელიც ხშირად გვხვდება არის ის, რომ სახლის ელექტროენერგია ჯერ კიდევ 1300 VA- ზე ნაკლებია, რის გამოც რესპონდენტები მტკიცედ ელიან, რომ მთავრობა შეძლებს დაეხმაროს სახლში დატენვის საშუალებების უზრუნველყოფას. ოფისში დატენვის ხელმისაწვდომობა უფრო სასურველია ვიდრე საზოგადოებრივ ადგილებში, რადგან რესპონდენტების მობილურობა ყოველდღიურად მოიცავს სახლებსა და ოფისებს. ცხრილი 4 გვიჩვენებს რესპონდენტების პასუხებს ელექტრო მოტოციკლების მიღებასთან დაკავშირებით. ეს აჩვენებს, რომ გამოკითხულთა 45,626% -ს აქვს ძლიერი სურვილი გამოიყენოს ელექტრო მოტოციკლი. ეს შედეგი აჩვენებს ნათელ მომავალს ელექტრო მოტოციკლების ბაზრის წილისთვის. ცხრილი 4 ასევე აჩვენებს, რომ გამოკითხულთა თითქმის 55% -ს არ აქვს მზაობა გამოიყენოს ელექტრო მოტოციკლი. ამ აღწერითი სტატისტიკის საინტერესო შედეგები გულისხმობს იმას, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ელექტრული მოტოციკლების გამოყენების ენთუზიაზმი კვლავ მოითხოვს სტიმულაციას, ელექტრო მოტოციკლების საზოგადოების მიღება კარგია. კიდევ ერთი მიზეზი, რაც შეიძლება მოხდეს, არის ის, რომ რესპონდენტებს აქვთ დამოკიდებულება ელოდონ და დაინახონ ელექტრული მოტოციკლის მიღება, თუ გამოიყენებს ვინმე სხვა ელექტრო მოტოციკლს თუ არა. ჩვეულებრივი ლოგისტიკური რეგრესიის მონაცემები დამუშავებულია და გაანალიზებულია ინდონეზიაში ელექტრული მოტოციკლების მიღების მიზნის დასადგენად რიგითი ლოგისტიკური რეგრესის გამოყენებით. ამ კვლევაში დამოკიდებული ცვლადი არის ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების მზადყოფნა (1: მკაცრად უნებლიე, 2: უნებლიე, 3: ეჭვი, 4: სურვილისამებრ, 5: მკაცრად ნებაყოფლობით). ამ კვლევაში მეთოდი შეირჩა ჩვეულებრივი ლოგისტიკური რეგრესია, რადგან დამოკიდებული ცვლადი იყენებს რიგით მასშტაბებს. მონაცემები დამუშავებულია SPSS 25 პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, ნდობის დონით 95%. ჩატარდა მულტიკოლინარობის ტესტები ვარიაციის ინფლაციის ფაქტორების გამოსათვლელად (VIF) საშუალო VIF 1,15- 3,693, რაც იმას ნიშნავს, რომ მოდელში არ არსებობს მულტიკოლინარულობა. რიგითი ლოგისტიკური რეგრესიის დროს გამოყენებული ჰიპოთეზა ნაჩვენებია ცხრილში 5. ცხრილი 6 გვიჩვენებს ნაწილობრივი ტესტის შედეგებს, რომლებიც საფუძვლად უდევს ჩვეულებრივი ლოგისტიკური რეგრესიის ჰიპოთეზის უარყოფას ან მიღებას. ცხრილი 2. რესპონდენტთა დემოგრაფია დემოგრაფიული ერთეული სიხშირე% დემოგრაფიული ერთეული სიხშირე% საცხოვრებელი ადგილი დასავლეთ ჯავა 345 28,2% პროფესია სტუდენტი 175 14,3% აღმოსავლეთ ჯავა 162 13,2% საჯარო მოსამსახურეები 88 7,2% ჯაკარტა 192 15,7% კერძო თანამშრომლები 415 33,9% ცენტრალური ჯავა 242 19,8% მეწარმე 380 31.1% ჩრდილოეთი სუმატერა 74 6.1% სხვა 165 13.5% იოგიაკარტა 61 5.0% სამხრეთ სულავესი 36 2.9% ასაკი 17-30 655 53.6% ბალი 34 2.8% 31-45 486 39.7% დასავლეთ სუმატერა 26 2.1% 46-60 79 6.5% სამხრეთი სუმატერა 51 4.2%> 60 3 0.2% ოჯახური მდგომარეობა მარტოხელა 370 30.3% ბოლო საგანმანათლებლო დონე SMP/SMA/SMK 701 57.3% დაოჯახებული 844 69.0% დიპლომი 127 10.4% სხვა 9 0.7% ბაკალავრი 316 25.8% სქესი მამაკაცი 630 51.5% სამაგისტრო 68 5.6 % ქალი 593 48.5% დოქტორანტი 11 0.9% ყოველთვიური შემოსავლის დონე 0 154 12.6% ყოველთვიური მოხმარების დონე <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% ≥ IDR 10,000,000 30 2,5% IDR10,000,000- 19,999,999 71 5,8% ≥ I DR 20,000,000 23 1,9% ცხრილი 3. ფინანსური, ტექნოლოგიური და მაკრო დონის ცვლადი საშუალო რანგის ცვლადი საშუალო წოდება ML7 (დატენვის ღირებულების დისკი) 4.4563 1 მლ 3 (CS სახლში) 4.1554 9 მლნ (წლიური საგადასახადო დისკი). ) 4.4301 2 ML2 (CS სამუშაო ადგილზე) 4.1055 10 ML5 (შეძენის სტიმული) 4.4146 3 ML1 (CS საზოგადოებრივ ადგილებში) 4.0965 11 TE4 (უსაფრთხოება) 4.3181 4 TE5 (ბატარეის ხანგრძლივობა) 4.0924 12 FI3 (დატენვის ღირებულება) 4.2518 5 TE2 (სიმძლავრე ) 4.0597 13 TE1 (გარბენი) 4.2396 6 TE3 (დატენვის დრო) 4.0303 14 მლ 4 (მომსახურების ადგილი) 4.2142 7 FI1 (შესყიდვის ღირებულება) 3.8814 15 FI4 (შენარჩუნების ღირებულება) 4.1980 8 FI2 (ბატარეის ღირებულება) 3.5045 16 ცხრილი 4. აღწერითი სტატისტიკა შვილად აყვანის განზრახვისათვის 1: მკაცრად უნებლიე 2: უნებლიე 3: ეჭვი 4: სურვილი 5: მტკიცედ მზადყოფნა ელექტრული მოტოციკლის გამოყენების სურვილი 0,327% 2,044% 15,863% 36,141% 45,626% ლოგისტიკური რეგრესიული ანალიზის შედეგები SD1– დან SD11 ცვლადებისთვის, რომლებიც ეკუთვნის სოციოდემოგრაფიული ფაქტორები აჩვენებს შედეგებს, რომ მხოლოდ გაზიარების სიხშირეა სოციალური მედია (SD9) და გარემოსდაცვითი შეშფოთების დონე (SD11) მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების განზრახვაზე. ოჯახური მდგომარეობის თვისობრივი ცვლადისთვის მნიშვნელოვანი ღირებულებებია 0.622 მარტოხელებისთვის და 0.801 დაქორწინებულთათვის. ეს ფასეულობები არ ემყარება ჰიპოთეზას 1. ოჯახური მდგომარეობა მნიშვნელოვნად არ მოქმედებს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე, რადგან მნიშვნელოვანი ღირებულება 0.05 -ზე მეტია. ასაკისთვის მნიშვნელოვანი ღირებულებაა 0.147, ასე რომ ასაკი მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. -0.168 წლის შეფასების ღირებულება არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 2. უარყოფითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო მაღალია ასაკი, მით უფრო დაბალია ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვა. ხარისხობრივი ცვლადისთვის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (სქესი) (0.385) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 3. გენდერი მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას ელექტრული მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. განათლების ბოლო საფეხურის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.603) არ ემყარება ჰიპოთეზას 4. ასე რომ, ბოლო განათლება მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. შეფასების ღირებულება ბოლო განათლებისთვის 0,036 ნიშნავს დადებით ნიშანს ნიშნავს რაც უფრო მაღალია განათლების დონე მით უფრო მაღალია ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვა. პროფესიის თვისებრივი ცვლადისთვის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა იყო 0.487 სტუდენტებისთვის, 0.999 საჯარო მოსამსახურეებისთვის, 0.600 კერძო თანამშრომლებისთვის და 0.480 მეწარმეებისთვის, რომლებიც არ ემხრობიან ჰიპოთეზას 5. პროფესია მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. UTAMI ET AL. /ჟურნალი ინდუსტრიებში სისტემების ოპტიმიზაციის შესახებ - ვოლ. 19 არა 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 ცხრილი 5. ჰიპოთეზა ჰიპოთეზა სოციალურ- H1: ოჯახური მდგომარეობა დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. დემო- H2: ასაკი დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. გრაფიკული H3: სქესი დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. H4: ბოლო განათლების დონე დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. H5: ოკუპაცია დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. H6: ყოველთვიური მოხმარების დონე დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H7: ყოველთვიური შემოსავლის დონე დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. H8: მოტოციკლის მფლობელობის რიცხვი დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H9: სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირე დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H10: ონლაინ სოციალური ქსელის ზომა დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. H11: გარემოსდაცვითი ცნობიერება დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. ფინანსური H12: შესყიდვის ფასი დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. H13: ბატარეის ღირებულება დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H14: დატენვის ღირებულება დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H15: ტექნიკური მომსახურების ხარჯები დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H16: გარბენის უნარი დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. H17: სიმძლავრე დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. Techno-H18: დატენვის დრო დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. ლოგიკური H19: უსაფრთხოება დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H20: ბატარეის ხანგრძლივობა დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H21: საზოგადოებრივ ადგილებში დამტენი სადგურის ინფრასტრუქტურის არსებობა დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H22: დამუხტვის სადგურის ინფრასტრუქტურის არსებობა სამსახურში დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. მაკრო დონე H23: დამუხტვის სადგურის ინფრასტრუქტურის ხელმისაწვდომობა სახლში დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H24: მომსახურების ადგილების ხელმისაწვდომობა დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. H25: შესყიდვების წახალისების პოლიტიკა დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. H26: საგადასახადო შეღავათების წლიური პოლიტიკა დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. H27: ხარჯების ფასდაკლების პოლიტიკა დადებითად აისახება ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. ცხრილი 6. ლოგისტიკური რეგრესია ნაწილობრივი ტესტის შედეგები Var Value Sig Var Value Sig SD1: მარტოხელა 0.349 0.622 TE1 0.146 0.069 SD1: დაქორწინებული 0.173 0.801 TE2 0.167 0.726 SD1: სხვები 0 TE3 0.240 0.161 SD2 -0.168 0.147 TE4 -0,005 0.013* SD3: მამრობითი 0.117 0.385 TE5 0,068 0.765 SD3: ქალი 0 ML1 -0.127 0.022* SD5: სტუდენტები -0.195 0.487 მლ 2 0.309 0.000* SD5: civ. სერვისი 0,0000 0,999 მლ 3 0,253 0,355 SD5: კერძო emp -0.110 0.6 ML4 0.134 0.109 SD5: entrepr 0.147 0.48 ML5 0.301 0.017* SD5: სხვები 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 0.2 0.107 0.161 0.2 0.072 0.167 0.167 0.127 0.2 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 0.174 ნდობის დონე მნიშვნელოვანი ღირებულება ყოველთვიური მოხმარების დონისთვის (0.069) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 6, ყოველთვიური მოხმარების დონე მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. შეფასების ღირებულება ყოველთვიური მოხმარების დონისთვის 0.227, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო მაღალია ყოველთვიური ხარჯების დონე მით უფრო მაღალია ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვა. ყოველთვიური შემოსავლის დონის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.726) არ ემყარება ჰიპოთეზას 7, ყოველთვიური შემოსავლის დონე მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. ყოველთვიური შემოსავლის დონის შეფასების ღირებულებაა 0.032, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო მაღალია ყოველთვიური შემოსავლის დონე, მით უფრო მაღალია ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვა. მოტოციკლეტის მფლობელობის რაოდენობის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.161) არ ამყარებს ჰიპოთეზას 8, მოტოციკლის მფლობელობის რაოდენობა მნიშვნელოვნად არ მოქმედებს ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. მოტოციკლეტის მფლობელობის დონის შეფასების ღირებულებაა 0,180, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო მეტია მოტოციკლეტის მფლობელობა, მით უფრო მაღალია ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვა. სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.013) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 9, სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირეს აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე, რადგან მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა არის 0.05 -ზე ნაკლები. UTAMI ET AL. /ჟურნალი OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - ვოლ. 19 არა 1 (2020) 70-81 76 უტამი და სხვები. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 სოციალურ მედიაში სიხშირის გაზიარების სავარაუდო ღირებულებაა 0.111, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო მაღალია სოციალურ მედიაში ვინმეს გაზიარების სიხშირე, მით უფრო მაღალია ელექტროენერგიის მიღების შანსი მოტოციკლი ონლაინ სოციალური ქსელის ზომის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.765) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 10, სოციალური ქსელის ხელმისაწვდომობის ზომა მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. სოციალურ ქსელში მიღწეული ადამიანების რაოდენობის შეფასების ღირებულებაა 0.016, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო მაღალია სოციალური მედიის ქსელების ზომა, მით უფრო მაღალია ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვა. გარემოსდაცვითი ცნობიერების დონის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.022) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 11, გარემოსდაცვითი შეშფოთების დონე მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. შეფასების ღირებულება გარემოსდაცვითი ცნობიერების დონისთვის არის 0.226, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო მაღალია ადამიანის გარემოსდაცვითი შეშფოთების დონე, მით უფრო მაღალია ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვა. ლოგისტიკური რეგრესიული ანალიზის შედეგები FI1- დან FI4 ცვლადებისთვის, რომლებიც მიეკუთვნება ფინანსურ ფაქტორებს, აჩვენებს შედეგებს, რომ შესყიდვის ფასი (FI1) და ტექნიკური მომსახურების ხარჯები (FI4) მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების განზრახვაზე. შესყიდვის ფასის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.00) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 12, შესყიდვის ფასი მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე.შესყიდვის ფასის სავარაუდო ღირებულებაა 0.348, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ელექტრო მოტოციკლის შესყიდვის ფასი ვინმესთვის, მით უფრო მაღალია ელექტრული მოტოციკლის მიღების განზრახვა. ბატარეის ღირებულების მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.355) არ მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 13, ბატარეის ღირებულება მნიშვნელოვნად არ მოქმედებს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. დატენვის ხარჯების მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.109) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 14 -ს, დატენვის ღირებულებას არ აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. დატენვის ღირებულების სავარაუდო ღირებულებაა 0.136, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ვინმესთვის ელექტრო მოტოციკლის დატენვის ღირებულება, მით უფრო მაღალია ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვა. შენარჩუნების ხარჯების მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.017) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 15 -ს, მოვლის ხარჯებს მნიშვნელოვანი გავლენა აქვს ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. სარემონტო ხარჯების შეფასების ღირებულებაა 0.193, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ელექტრო მოტოციკლის ტექნიკური მომსახურების ღირებულება ვინმესთვის, მით უფრო მაღალია ელექტრული მოტოციკლის მიღების სურვილი. TE1– დან TE5– ის ცვლადების ლოგისტიკური რეგრესიული ანალიზის შედეგები, რომლებიც მიეკუთვნება ტექნოლოგიურ ფაქტორებს, აჩვენებს იმ შედეგებს, რომ ბატარეის დატენვის დრო (TE3) მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების მიზნებზე. გარბენის შესაძლებლობების მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.107) არ მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 16 -ს, გარბენის შესაძლებლობას არ აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრული მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. მაქსიმალური გარბენის სავარაუდო ღირებულებაა 0.146, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ელექტრო მოტოციკლის მაქსიმალური გარბენი ვინმესთვის, მით უფრო მაღალია ელექტრული მოტოციკლის მიღების განზრახვა. დამოუკიდებელი ცვლადი სიმძლავრის ან მაქსიმალური სიჩქარის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.052) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 17 -ს, მაქსიმალური სიჩქარე მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. ესეიმატის ღირებულება სიმძლავრისთვის ან მაქსიმალური სიჩქარისთვის არის 0.167, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ელექტრო მოტოციკლის მაქსიმალური სიჩქარე ადამიანისთვის, მით უფრო მაღალია ელექტრული მოტოციკლის მიღების განზრახვა. დატენვის დროის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.004) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 18, დატენვის დრო მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. დატენვის დროის სავარაუდო ღირებულებაა 0.240, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ელექტრო მოტოციკლის მაქსიმალური სიჩქარე ვინმესთვის, მით უფრო მაღალია ელექტრული მოტოციკლის მიღების განზრახვა. უსაფრთხოების მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.962) არ ადასტურებს ჰიპოთეზა 19 -ს, უსაფრთხოება მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. უსაფრთხოების შეფასების ღირებულებაა -0.005, უარყოფითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო უსაფრთხოდ გრძნობს ადამიანი ელექტრო მოტოციკლის გამოყენებით, მით უფრო დაბალია ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვა. ბატარეის ხანგრძლივობის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.424) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 20 -ს, ბატარეის ხანგრძლივობას არ აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. ბატარეის მუშაობის სავარაუდო ღირებულებაა 0.068, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ელექტრო მოტოციკლის ბატარეის სიცოცხლის ხანგრძლივობა, მით უფრო მაღალია ელექტრული მოტოციკლის გამოყენების განზრახვა. ML1- დან ML7- ის ცვლადების ლოგისტიკური რეგრესიული ანალიზის შედეგები, რომლებიც მიეკუთვნება მაკრო დონის ფაქტორებს, აჩვენებს შედეგებს, რომ მხოლოდ სამუშაო ადგილზე ხელმისაწვდომობის დატენვა (ML2), საცხოვრებელში დატენვის ხელმისაწვდომობა (ML3) და ფასდაკლების ფასდაკლების პოლიტიკა (ML7) რომელსაც მნიშვნელოვანი გავლენა აქვს ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების განზრახვაზე. საზოგადოებრივ ადგილებში დატენვის ხელმისაწვდომობის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.254) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 21, საჯარო ადგილებში დატენვის ხელმისაწვდომობა მნიშვნელოვნად არ მოქმედებს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. სამუშაო ადგილზე დატენვის ხელმისაწვდომობის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.007) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 22, სამუშაო ადგილზე დატენვის ხელმისაწვდომობა მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. სახლში დატენვის ხელმისაწვდომობის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.009) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 22, სახლში დატენვის ხელმისაწვდომობა მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. მომსახურების ადგილების ხელმისაწვდომობის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.181) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 24 -ს, მომსახურების ადგილების ხელმისაწვდომობას მნიშვნელოვანი გავლენა არ აქვს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. შესყიდვების წახალისების პოლიტიკის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.017) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 25, შესყიდვების წახალისების პოლიტიკას აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. წლიური საგადასახადო ფასდაკლების პოლიტიკის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.672) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 26 -ს, წლიური საგადასახადო დისკონტის წახალისების პოლიტიკას არ აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. დატენვის ღირებულების ფასდაკლების პოლიტიკის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.00) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 27, დატენვის ღირებულების ფასდაკლების სტიმულირების პოლიტიკას აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. მაკრო დონის ფაქტორიდან გამომდინარე, ელექტრო მოტოციკლეტის ათვისება შეიძლება განხორციელდეს იმ შემთხვევაში, თუ დამუხტვის სადგური სამუშაო ადგილზე, დამუხტვის სადგური რეზიდენციაში და დატენვის ფასდაკლების პოლიტიკა მზადაა მომხმარებლებისთვის. საერთო ჯამში, სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირე, გარემოსდაცვითი ინფორმირებულობის დონე, შესყიდვის ფასები, მოვლის ხარჯები, ელექტრო მოტოციკლების მაქსიმალური სიჩქარე, ბატარეის დატენვის დრო, სამსახურში დამტენი სადგურის ინფრასტრუქტურის არსებობა, სახლის კვების წყარო - დამუხტვის ინფრასტრუქტურა, UTAMI ET AL. /ჟურნალი ინდუსტრიებში სისტემების ოპტიმიზაციის შესახებ - ვოლ. 19 არა 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 შეძენის წახალისების პოლიტიკა და ხარჯების შემცირების წახალისების პოლიტიკა მნიშვნელოვნად აისახება ელექტრო მანქანების მიღების განზრახვაზე. განტოლების მოდელი და ალბათობის ფუნქცია განტოლება 3 არის ლოგიტის განტოლება პასუხის არჩევისას "მკაცრად არ მინდა" მიიღოს ელექტრო მოტოციკლი.  =  = + 27 1 01 (1 |) კგ Y Xn   k Xik (3) განტოლება 4 არის ლოგიტის განტოლება იმ პასუხის არჩევისთვის, რომელსაც არ სურს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენება.  =  = + 27 1 02 (2 |) კგ Y Xn   k Xik (4) განტოლება 5 არის ლოგური განტოლება ელექტრული მოტოციკლის მისაღებად პასუხის „ეჭვის“ არჩევისთვის.  =  = + 27 1 03 (3 |) კგ Y Xn   k Xik (5) მე -6 განტოლება არის ლოგიტის განტოლება პასუხის ვარიანტისთვის "ელექტრონული მოტოციკლის მიღების სურვილი".  =  = + 27 1 04 (4 |) კგ Y Xn   k Xik (6) შვილად აყვანის სავარაუდო ფუნქციები ელექტრო მოტოციკლები ნაჩვენებია განტოლებაში 7 განტოლება 11. განტოლება 7 არის ალბათობის ფუნქცია პასუხის არჩევისას ” მკაცრად არ სურს ”მიიღოს ელექტრო მოტოციკლი. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) განტოლება 8 არის ალბათობის ფუნქცია პასუხის არჩევისას „არ მინდა“ მიიღოს ელექტრო მოტოციკლი. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) განტოლება 9 არის ალბათობის ფუნქცია ელექტრული მოტოციკლის მისაღებად პასუხის „ეჭვის“ არჩევისას. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) განტოლება 10 არის ალბათობის ფუნქცია პასუხის არჩევისას "სურვილი" მიიღოს ელექტრო მოტოციკლი. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) განტოლება 11 არის ალბათობის ფუნქცია პასუხის არჩევისას "მკაცრად მსურველი" მიიღოს ელექტრო მოტოციკლი. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |) 5  + = - = -  = = (11) შვილად აყვანის განზრახვის ალბათობა რიგითი ლოგისტიკური რეგრესიის განტოლება მაშინ მიმართა რესპონდენტთა პასუხების ნიმუშს. ცხრილი 8 აჩვენებს ნიმუშის მახასიათებლებს და პასუხებს. ასე რომ, დამოკიდებულების ცვლადზე თითოეულ კრიტერიუმზე პასუხის გაცემის ალბათობა გამოითვლება განტოლების საფუძველზე 7 - 11. რესპონდენტთა ნიმუში, რომელსაც აქვს პასუხები ცხრილში 7 აქვს 0.0013 ალბათობა ელექტრო მოტოციკლეტის მტკიცედ არ სურვილის შემთხვევაში, 0.0114 ალბათობა ელექტრო მოტოციკლის გამოუყენებლობისთვის, 0.1788 -ის ალბათობა ელექტრო მოტოციკლის გამოყენებისთვის, 0.563 – ის ალბათობით ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების სურვილით და 0.2455 – ის ალბათობით ელექტრო მოტოციკლის მტკიცედ გამოყენების სურვილით. ასევე გამოითვლება ელექტრო მოტოციკლეტის მიღების ალბათობა 1,223 რესპონდენტისათვის და საშუალო ალბათობის სავარაუდო მნიშვნელობა პასუხებისათვის, რომელთაც არ სურთ ელექტრო მოტოციკლის გამოყენება არ იყო 0,0031, არ სურდათ ელექტრო მოტოციკლის გამოყენება 0,0198, ეჭვი ჰქონდათ ელექტრო მოტოციკლის გამოყენებისას 0,1482, მზად იყო გამოეყენებინათ ელექტრო მოტოციკლი იყო 0.3410, ხოლო ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების სურვილი იყო 0.4880. თუკი ნებაყოფლობითა და მტკიცედ გამოთქმული ალბათობა ჯამდება, ინდონეზიელებისთვის ელექტრო მოტოციკლების მიღების ალბათობა 82.90%-ს აღწევს. რეკომენდაციები ბიზნესისა და პოლიტიკის შემქმნელებისთვის ჩვეულებრივი ლოგისტიკური რეგრესიის ანალიზში, სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირე მნიშვნელოვანი ფაქტორია, რომელიც გავლენას ახდენს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. სოციალური მედიის, როგორც საზოგადოებისათვის პლატფორმის მნიშვნელობა ელექტრო მოტოციკლების შესახებ ინფორმაციის მოპოვებისთვის, გავლენას მოახდენს ელექტრო მოტოციკლების მიღების მზადყოფნაზე. მთავრობას და მეწარმეებს შეუძლიათ სცადონ გამოიყენონ ეს რესურსი, მაგალითად, მეწარმეებს შეუძლიათ დაწინაურდნენ ბონუსებით ან დააფასონ მომხმარებლები, რომლებმაც შეიძინეს ელექტრო მოტოციკლები და თავიანთ სოციალურ მედიაში გაუზიარეს პოზიტიური რამ ელექტრო მოტოციკლეტებთან დაკავშირებით. ამ გზით შეიძლება სხვებმა სტიმული მისცენ ელექტრო მოტოციკლის ახალ მომხმარებელს. მთავრობას შეუძლია სოციალიზირდეს ან გააცნოს ელექტრო მოტოციკლები საზოგადოებას სოციალური მედიის საშუალებით, რათა საზოგადოების მოტივაცია მოხდეს ჩვეულებრივი მოტოციკლიდან ელექტრო მოტოციკლზე გადასვლისკენ. ეს კვლევა ადასტურებს რამდენად მნიშვნელოვანია მაკრო დონის ფაქტორების გავლენა ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღებაზე. ჩვეულებრივი ლოგისტიკური რეგრესიული ანალიზისას, დამუხტვის სადგურის ინფრასტრუქტურის ხელმისაწვდომობა სამუშაო ადგილზე, დატენვის სადგურის ინფრასტრუქტურის ხელმისაწვდომობა სახლში, შესყიდვების წახალისების პოლიტიკა და დატენვის ღირებულების ფასდაკლება მნიშვნელოვნად აისახება ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. UTAMI ET AL. /ჟურნალი OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - ვოლ. 19 არა 1 (2020) 70-81 78 უტამი და სხვები. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 ცხრილი 7. რესპონდენტის პასუხების ნიმუში ვარიაბელი პასუხის კოდი ღირებულება ოჯახური მდგომარეობა დაოჯახებული X1b 2 ასაკი 31-45 X2 2 სქესი მამაკაცი X3a 1 ბოლო საგანმანათლებლო დონე სამაგისტრო X4 4 პროფესია კერძო თანამშრომლები X5c 3 ყოველთვიურად მოხმარების დონე Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 ყოველთვიური შემოსავლის დონე Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 მოტოციკლის მფლობელობის რაოდენობა ≥ 2 X8 3 სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირე რამდენჯერმე/თვე X9 4 ონლაინ სოციალური ქსელის ზომა 100-500 ადამიანი X10 2 გარემოსდაცვითი ცნობიერება 1 X11 1 ჰარგა ბელი 3 X12 3 ბატარეის ღირებულება 3 X13 3 დატენვის ღირებულება 3 X13 3 მოვლის ღირებულება 5 X14 5 გარბენი შესაძლებლობები 4 X15 4 სიმძლავრე 5 X16 5 დატენვის დრო 4 X17 4 უსაფრთხოება 5 X18 5 ბატარეის ხანგრძლივობა 4 X19 4 დამტენი სადგურის ხელმისაწვდომობა საზოგადოებრივ ადგილებში 4 X20 4 დამტენის სადგურის ხელმისაწვდომობა სამსახურში 4 X21 4 დამტენი სადგურის ხელმისაწვდომობა სახლში 4 X22 4 მომსახურების ადგილების ხელმისაწვდომობა 2 X23 2 შესყიდვების წახალისების პოლიტიკა 5 X24 5 წლიური საგადასახადო ფასდაკლების პოლიტიკა 5 X25 5 დატენვის ღირებულების ფასდაკლების პოლიტიკა 5 X26 5 დატენვის ღირებულება 5 X27 5 ტექნიკური მომსახურების ღირებულება 3 X13 3 გარბენი შესაძლებლობები 5 X14 5 სიმძლავრე 4 X15 4 დატენვის დრო 5 X16 5 გამოკითხულთა უმეტესობა მიიჩნევს, რომ დამტენი სადგურების ინფრასტრუქტურა სახლში, სამუშაო ადგილებსა და საზოგადოებრივ ადგილებში მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ელექტრო მოტოციკლების მიღებაზე. მთავრობას შეუძლია მოაწყოს დამუხტვის სადგურის ინფრასტრუქტურის დამონტაჟება საზოგადოებრივ ადგილებში ელექტრომოტოციკლების მიღების ხელშეწყობის მიზნით. მთავრობას ასევე შეუძლია ბიზნეს სექტორთან ერთად იმუშაოს ამის რეალიზებისთვის. მაკრო დონის ინდიკატორების შესაქმნელად, ეს კვლევა გვთავაზობს წახალისების პოლიტიკის რამდენიმე ვარიანტს. გამოკითხვის მიხედვით ყველაზე მნიშვნელოვანი წამახალისებელი პოლიტიკაა შესყიდვების წახალისების პოლიტიკა და ხარჯების შემცირების სტიმულირების პოლიტიკა, რომელიც შეიძლება მთავრობამ განიხილოს ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების ხელშეწყობის მიზნით. ფინანსურ ფაქტორებზე, შესყიდვის ფასი მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ელექტრო მოტოციკლის შეძენის განზრახვაზე. ეს არის მიზეზი, რის გამოც შესყიდვის სუბსიდიის სტიმული ასევე მნიშვნელოვნად აისახება შვილად აყვანის განზრახვაზე. ელექტრო მოტოციკლების შენარჩუნების იაფი ღირებულება, ვიდრე ჩვეულებრივი მოტოციკლები, მნიშვნელოვნად აისახება ელექტრო მოტოციკლების განზრახვაზე. ამრიგად, სერვისების ხელმისაწვდომობა, რომელიც აკმაყოფილებს მომხმარებლის მოთხოვნილებებს, კიდევ უფრო წაახალისებს ელექტრული მოტოციკლების გამოყენების განზრახვას, რადგან მომხმარებელთა უმეტესობამ არ იცის ელექტრო მოტოციკლების კომპონენტები, ამიტომ მათ სჭირდებათ გამოცდილი ტექნიკოსები, თუ რაიმე დაზიანებაა. ელექტრო მოტოციკლების შესრულებამ დააკმაყოფილა მომხმარებელთა მოთხოვნილებები ყოველდღიური მოძრაობის დასაკმაყოფილებლად. ელექტრო მოტოციკლის მაქსიმალური სიჩქარე და დატენვის დრო ახერხებს მომხმარებლის მიერ სასურველი სტანდარტების დაკმაყოფილებას. ამასთან, მოტოციკლეტის უკეთესი შესრულება, როგორიცაა უსაფრთხოების გაზრდა, ბატარეის ხანგრძლივობა და გარბენი, რა თქმა უნდა, გაზრდის ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვას. ტექნოლოგიური ინვესტიციების გაზრდის გარდა, მთავრობამ და ბიზნესმა უნდა გააუმჯობესონ ელექტრო მოტოციკლების უსაფრთხოების და საიმედოობის შეფასების სისტემა საზოგადოების ნდობის გასაზრდელად. ბიზნესისთვის, ხარისხისა და შესრულების ხელშეწყობა ერთ -ერთი ყველაზე ეფექტური გზაა ელექტრომოტოციკლებისადმი მომხმარებლის ენთუზიაზმის გასაზრდელად. მომხმარებლები, რომლებიც უფრო ახალგაზრდები არიან და აქვთ უმაღლესი განათლების დონე, შეიძლება გავლენის ქვეშ მოექცნენ, როგორც ადრე მიმღებნი, რადგან მათ უკვე აქვთ უფრო ოპტიმისტური დამოკიდებულება და აქვთ ფართო ქსელი. ბაზრის სეგმენტაციის მიღწევა შესაძლებელია მიზნობრივი მომხმარებლებისთვის კონკრეტული მოდელების ამოქმედებით. გარდა ამისა, უფრო მაღალი გარემოსდაცვითი ცნობიერების მქონე რესპონდენტებს უფრო მეტად სურდათ მოტოციკლების აყვანა. UTAMI ET AL. /ჟურნალი ინდუსტრიებში სისტემების ოპტიმიზაციის შესახებ - ვოლ. 19 არა 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 დასკვნა ჩვეულებრივი მოტოციკლებიდან ელექტრო მოტოციკლებზე გადასვლა შეიძლება იყოს საუკეთესო გამოსავალი ინდონეზიაში CO2 მაღალი დონის პრობლემის დასაძლევად. ინდონეზიის მთავრობამ ასევე გააცნობიერა და გადადგა ინდონეზიაში ელექტრომობილებთან დაკავშირებით სხვადასხვა პოლიტიკის შემუშავებით. სინამდვილეში, ინდონეზიაში ელექტრო მანქანების მიღება ჯერ კიდევ ძალიან ადრეულ ეტაპზეა, თუნდაც მთავრობის მიერ დასახული მიზნებისგან შორს. გარემო არ უჭერს მხარს ელექტრო მოტოციკლების მიღებას, როგორიცაა უფრო დეტალური რეგულაციები და დამხმარე ინფრასტრუქტურის არარსებობა, რამაც გამოიწვია ელექტრო მანქანების დაბალი გამოყენება ინდონეზიაში. ამ კვლევამ ჩაატარა 1,223 რესპოდენტი 10 პროვინციიდან, რომელთაც ინდონეზიაში მოტოციკლების გაყიდვების მთლიანი განაწილების 80% ჰქონდათ ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების განზრახვაზე გავლენის მნიშვნელოვანი ფაქტორების შესასწავლად და სავარაუდო ფუნქციების გასარკვევად. მიუხედავად იმისა, რომ რესპონდენტთა უმრავლესობა ენთუზიაზმია ელექტრო მოტოციკლებზე და მათ სურთ მომავალში ჰქონდეთ ელექტრო მოტოციკლი, მათი ინტერესი ელექტრული მოტოციკლეტის დანერგვით დღესდღეობით შედარებით დაბალია. რესპონდენტებს არ სურთ ამ დროს ელექტრო მოტოციკლების გამოყენება სხვადასხვა მიზეზის გამო, როგორიცაა ინფრასტრუქტურის ნაკლებობა და პოლიტიკა. ბევრ რესპონდენტს აქვს ელოდება და ელოდება ელექტრული მოტოციკლების მიღებას, ფინანსური ფაქტორებით, ტექნოლოგიური ფაქტორებითა და მაკრო დონით, რომლებიც უნდა შეესაბამებოდეს მომხმარებელთა მოთხოვნებს. ეს კვლევა ადასტურებს რამდენად მნიშვნელოვანია სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირე, გარემოსდაცვითი ცნობიერების დონე, შესყიდვის ფასები, მოვლის ხარჯები, ელექტრო მოტოციკლების მაქსიმალური სიჩქარე, ბატარეის დატენვის დრო, სამსახურში დამტენი სადგურის ინფრასტრუქტურის ხელმისაწვდომობა, სახლის დამუხტვის ინფრასტრუქტურის ხელმისაწვდომობა, შეძენის წახალისების პოლიტიკა და ხარჯების შემცირების წახალისების პოლიტიკა ხელს უწყობს ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღებას. მთავრობამ უნდა უზრუნველყოს დამუხტვის სადგურების ინფრასტრუქტურის უზრუნველყოფა და სტიმულირების პოლიტიკა ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების დაჩქარების მიზნით. ტექნოლოგიური ფაქტორები, როგორიცაა გარბენი და ბატარეის ხანგრძლივობა, მწარმოებლებმა უნდა განიხილონ, რათა გაუმჯობესდეს ელექტრო მოტოციკლების გამოყენება. ფინანსური ფაქტორები, როგორიცაა შესყიდვის ფასები და ბატარეის ხარჯები, უნდა შეშფოთდეს ბიზნესსა და მთავრობას. სოციალური ქსელის მაქსიმალური გამოყენება უნდა მოხდეს ელექტრო მოტოციკლის საზოგადოებისთვის დანერგვის მიზნით. ახალგაზრდა საზოგადოებამ შეიძლება ხელი შეუწყოს ადრეულ შვილად აყვანას, რადგან მათ აქვთ ფართო სოციალური მედია ქსელი. ინდონეზიაში ელექტრული მოტოციკლების მიღების რეალიზება მოითხოვს ინფრასტრუქტურის მზადყოფნას და ხარჯებს, რაც შეიძლება მიიღონ მომხმარებლებმა. ამან შეძლო მთავრობა განახორციელოს ძლიერი სამთავრობო ვალდებულებები რამდენიმე ქვეყანაში, რომლებმაც შეძლეს ჩვეულებრივი მანქანების ჩანაცვლება. შემდგომი კვლევა ფოკუსირდება ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების დაჩქარების შესაბამისი პოლიტიკის მოძიებაზე. მითითებები [1] ინდონეზია. ბადან პუსატ სტატისტიკა; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [ონლაინ]. ხელმისაწვდომია: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Home Distribution and Export Statistics, 2020. [Online]. https://www.aisi.or.id/statistic. [შემოვიდა: მარტი. 20, 2020]. [3] გ. სამოსირი, ი. დევარა, ბ. ფლორენტინა და რ. სირეგარი, "ელექტრო მანქანები ინდონეზიაში: გზა მდგრადი ტრანსპორტირებისკენ", სოლიდარობა: ბაზრის ანგარიში, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, ა. პურვანტო და მ. ნიზამი, "ახალი ტექნოლოგიის ლითიუმის იონური ბატარეის კომერციალიზაციის მოდელი: ჭკვიანი ელექტრული ავტომობილის შემთხვევის შესწავლა", 2013 წლის ერთობლივი საერთაშორისო კონფერენციის მასალები სოფლის საინფორმაციო და საკომუნიკაციო ტექნოლოგიებისა და ელექტრო მანქანების ტექნოლოგიის შესახებ, rICT და ICEV -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini, and V. Bosetti, “Electricing: ექსპერტთა გამოკითხვა ელექტრული მანქანების ბატარეის ტექნოლოგიების მომავლის შესახებ. ინოვაცია გაურკვევლობის პირობებში ", ედვარდ ელგარის გამომცემლობაში, 93. ამსტერდამი: ელსვიერი, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz, and MK Patel," On the electrification of road transport– ელექტრული ორბორბლიანი ავტომობილის გარემოსდაცვითი, ეკონომიკური და სოციალური მაჩვენებლების მიმოხილვა, ”სატრანსპორტო კვლევის ნაწილი D: ტრანსპორტი და გარემო, ტ. 41, გვ. 348-366, 2015. https://doi.org/10.1016/j.trd.2015.09.007. [7] M. Nizam, “Produksi Kit Konversi Kendaraan Listrik Berbasis Baterai Untuk Sepeda Motor Roda Dua Dan Roda Tiga,” Laporan Akhir Hibah PPTI, Badan Pengelola Usaha Universitas Sebelas Maret, 2019. [8] MNA Jodinesa, W. Sutopo, and რ. ზაქარია, „მარკოვის ჯაჭვის ანალიზი ახალი ტექნოლოგიების ბაზრის წილის პროგნოზირების დასადგენად: ელექტრული გარდამქმნელი მოტოციკლის შემთხვევის შესწავლა სურარატაში, ინდონეზია“, AIP კონფერენციის მასალები, ტ. 2217 (1), გვ. 030062), 2020. შპს AIP Publishing. [9] W. Sutopo and EA Kadir, “Indonesian Standard of Lithium-Ion Battery Cell Ferro Phosphate for Electric Vehicle Alications”, TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, vol. 15 (2), გვ. 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy, and ABMulyono, “შემუშავება ჩარჩოს სტანდარტიზაციისა და ტესტირების მოთხოვნები ბატარეის მართვის სისტემისათვის ელექტრომობილის გამოყენებისათვის”, გაგრძელება - მე -4 საერთაშორისო კონფერენცია ელექტრო მანქანების ტექნოლოგიაზე, გვ. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, “A Review of Electric Vehicles Charging Standard Development: Study Case in Indonesia”, Proceeding - 2018 5th International Conference on Electric Vehicular Technology, vol. 8628367, გვ. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] გაიკინდო: Tahun 2040 ინდონეზია Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [ონლაინ]. გაიკინდო.ან.იდი. [შემოვიდა: მარტი. 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, ”ინდონეზია შეამცირებს ნახშირბადის ემისიებს 29% -ით 2030 წლისთვის the, Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /ჟურნალი OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - ვოლ. 19 არა 1 (2020) 70-81 80 უტამი და სხვები. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang and HA Bekhet, ”Modeling Electric Vehicle Usage Intensions: An Empirical Study in Malaysia,” Journal of Cleaner Production, vol. 92, გვ. 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma, და BC Xie, ”რა არის ბარიერები ბატარეის ელექტრო მანქანების ფართოდ გამოყენებისათვის? საზოგადოებრივი აღქმის კვლევა ტიანჯინში, ჩინეთი, ”ჟურნალი სატრანსპორტო პოლიტიკა, ტ. 56, გვ. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] ნ. ბერკლი, დ. ჯარვისი და ა. ჯონსი, "ბატარეის ელექტრული სატრანსპორტო საშუალებების გატარების ანალიზი: დიდ ბრიტანეთში მძღოლების ბარიერების გამოძიება", სატრანსპორტო კვლევის ნაწილი D: ტრანსპორტი და გარემო, ტ. 63, გვ. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge და C. Shao, „გამოიძიება ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ ელექტრო მანქანების მოხმარებაზე პეკინში, ჩინეთი: სტატისტიკური და სივრცითი პერსპექტივები“, ჟურნალი Cleaner Production, ტ. 213, გვ. 199-216, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analisis Multivariat Terapan dengan Program SPSS, AMOS, და SMARTPLS (მე -2 გამოცემა). იოგიაკარტა: UPP STIM YKPN, 2015. [19] ტ. ლაუკკანენი, „მომხმარებელთა შვილად აყვანის გადაწყვეტილებების უარყოფა გადაწყვეტილებების შეხედვით მსგავს სერვისებში: ინტერნეტისა და მობილური ბანკინგის საქმე“, Journal of Business Research, ტ. 69 (7), გვ. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] ვ. ვასერი და რ. კემპი, „PV– ს მიღება ნიდერლანდებში: შვილად აყვანის ფაქტორების სტატისტიკური ანალიზი“, განახლებადი და მდგრადი ენერგიის მიმოხილვები, ტ. 41, გვ. 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil and J. Emparanza, “Modified Technology Technology Acceptance Model to შესაფასებლად ჯანდაცვის პროფესიონალების მიერ მიღებული ახალი ტელემონიტორინგის სისტემა”, Telemedicine and e-Health, vol. 18 (1), გვ. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer, and P. Abrahamsson, "გამოკითხვა ძირითად ტექნიკურ ბარიერებზე, რომლებიც გავლენას ახდენენ ღრუბლოვანი სერვისების მიღების გადაწყვეტილებაზე", Journal of Systems and Software, vol. 103, გვ. 167–181, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto და W. Sutopo, “Consumer Perception Analysis of Electric Car Vehicle Indonesia”, AIP Conference Proceedings (Vol. 2217, No. 1, p. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo, and M. Nizam, "შემოთავაზებული ბიზნეს პროცესის ტექნოლოგიის კომერციალიზაცია: ელექტრო ავტომობილის ტექნოლოგიის ინკუბაციის შემთხვევის შესწავლა", 2014 Electronic Engineering and Computer Science on International Conference, ICEECS, 7045257, pp. 254-259 წწ. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at, and TM Bakar, ”Sample size სახელმძღვანელო ლოგისტიკური რეგრესიის დაკვირვების კვლევებიდან დიდი მოსახლეობით: აქცენტი სიზუსტეზე სტატისტიკასა და პარამეტრებს შორის რეალური ცხოვრების კლინიკურ მონაცემებზე დაყრდნობით”, The Malaysian magazine of სამედიცინო მეცნიერებები: MJMS, ტ. 25 (4), გვ. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab and A. Jam'an, “Metodologi Penelitian Bisnis”, Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius and CC Lu, ”Powered two-wheelers for կայուն მობილურობა: ელექტრომოტოციკლების მომხმარებელთა მიღების მიმოხილვა ”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), გვ. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] ს. ჰაბიჩ-სობიგალა, გ. კოსტკა და ნ. ანზინგერი, „ელექტრო მანქანების შესყიდვები ჩინეთის, რუსეთისა და ბრაზილიის მოქალაქეების განზრახვაზე: საერთაშორისო შედარებითი კვლევა“, ჟურნალი cleaner production, ტ. 205, გვ. 188- 200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat, and B. Van Wee, “The გავლენა ფინანსური წახალისებისა და სხვა სოციალურ-ეკონომიკური ფაქტორების შესახებ ელექტრო მანქანების მიღებაზე”, Energy Policy, vol. 68, გვ. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane და JD Graham, ”აღქმა და რეალობა: შეერთებულ შტატებში 21 ქალაქში ჩართული ელექტრო მანქანების საზოგადოებრივი ცოდნა”, ენერგეტიკული პოლიტიკა, ტ. 63, გვ. 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony, and B. Caulfield, “როგორ უნდა კლასიფიცირდეს ბარიერები ალტერნატიულ საწვავსა და მანქანებზე და შეფასდეს ინოვაციური ტექნოლოგიების განვითარების პოტენციური პოლიტიკა?”, Journal of Cleaner Production, ტ. 35, გვ. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] ო. ეგბუ და ს. ლონგი, „ბარიერები ელექტრო მანქანების ფართოდ გამოყენებისათვის: მომხმარებლის დამოკიდებულებებისა და აღქმის ანალიზი“, Journal of Energy Policy, vol. 48, გვ. 717– 729, 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan, and YM Wei, "The გავლენა მთავრობის პოლიტიკაზე უპირატესობა NEVs: მტკიცებულება ჩინეთიდან", ენერგეტიკული პოლიტიკა, ტ. 61, გვ. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool და RF Hirsh, ”ბატარეების მიღმა: ჰიბრიდული ელექტროსატრანსპორტო საშუალებების (PHEV) და ავტომობილის ქსელში (V2G) გადასვლის სარგებლისა და ბარიერების შემოწმება”, ენერგეტიკული პოლიტიკა, ტ. 37, გვ. 1095–1103, 2009. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2008.10.005. [35] E. Graham-Rowe, B. Gardner, C. Abraham, S. Skippon, H. Dittmar, R. Hutchins, and J. Stannard, “mainstream მომხმარებლები მართავენ დანამატი-ბატარეის ელექტრო და plugin ჰიბრიდული ელექტრო მანქანები: პასუხებისა და შეფასებების თვისებრივი ანალიზი ”, თარგმნა. რეზ. ნაწილი A: პოლიტიკის პრაქტიკა, ტ. 46, გვ. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi, and SL Mabit, ”ძირითადი მომხმარებლები მართავენ დანამატ-ბატარეულ-ელექტრო და მოდულის ჰიბრიდულ ელექტრო მანქანებს: პასუხებისა და შეფასებების თვისებრივი ანალიზი”, თარგმ. რეზ. ნაწილი D: ტრანსპ. გარემო., ტ. 25, გვ. 24–32, 2013. [ონლაინ]. ხელმისაწვდომია: ScienceDirect. [37] ND Caperello და KS Kurrani, ”შინამეურნეობების ისტორიები მათი შეჯახების ჰიბრიდულ ელექტრო მანქანასთან”, Environ. ბეჰავ., ტ. 44, გვ. 493–508, 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju, and CE Warrender, “Housewiles's stories of their برخورد with plugin hybrid electric motor”, ანალიზი მომხმარებელთა გამოკითხვა UTAMI ET AL. /ჟურნალი ინდუსტრიებში სისტემების ოპტიმიზაციის შესახებ - ვოლ. 19 არა 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 დანამატი ჰიბრიდული ელექტრო მანქანა. გადაცემა რეზ. ნაწილი A: პოლიტიკის პრაქტიკა, ტ. 64, გვ. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer and S. Lemeshow, “Applied Logistic Regression. მეორე გამოცემა ”, ნიუ იორკი: ჯონ ვილი და შვილები, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. ნომენკლატურა j დამოკიდებული ცვლადი კატეგორიები (j = 1, 2, 3, 4, 5) k დამოუკიდებელი ცვლადი კატეგორიები (k = 1, 2, 3,…, მ) i ხარისხობრივი დამოუკიდებელი ცვლადი კატეგორიები რესპონდენტთა რიგით β0j დამოკიდებული თითოეული პასუხის ცვლადი Xk რაოდენობრივი დამოუკიდებელი ცვლადი Xik quanlitative დამოუკიდებელი ცვლადი Y დამოკიდებული ცვლადი Pj (Xn) თითოეული კატეგორიისთვის დამოუკიდებელი ცვლადი თითოეული რესპონდენტისათვის ავტორები ბიოგრაფია მართა ვიდი დელა უტამი მართა ვიდი დელა უტამი არის უნივერსიტეტის Sebelas Maret ინდუსტრიული ინჟინერიის დეპარტამენტის ბაკალავრიატის სტუდენტი. ის ეკუთვნის ლოჯისტიკისა და ბიზნესის სისტემის ლაბორატორიას. მისი კვლევითი ინტერესებია ლოჯისტიკა და მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტი და ბაზრის კვლევა. მან გამოაქვეყნა თავისი პირველი პუბლიკაცია ელექტრო ავტომობილის მომხმარებელთა აღქმის ანალიზის შესახებ ინდონეზიაში 2019 წელს. Yuniaristanto Yuniaristanto არის ლექტორი და მკვლევარი სამრეწველო ინჟინერიის დეპარტამენტში, Universitas Sebelas Maret. მისი კვლევითი ინტერესებია მიწოდების ჯაჭვი, სიმულაციური მოდელირება, შესრულების გაზომვა და ტექნოლოგიების კომერციალიზაცია. მას აქვს პუბლიკაციები, რომლებიც ინდექსირებულია Scopus– ის მიერ, 41 სტატია 4 H– ინდექსით. მისი ელ.ფოსტაა yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, აქვს საინჟინრო პროფესიული ხარისხი (Ir) პროფესიული ინჟინრის სასწავლო პროგრამის - Universitas Sebelas Maret (UNS) 2019 წელს. მან მიიღო დოქტორის ხარისხი ინდუსტრიული ინჟინერიისა და მენეჯმენტის სფეროში Institut Teknologi Bandung (ITB) - ში 2011 წ. ინდონეზიის უნივერსიტეტის მენეჯმენტის მეცნიერებათა მეცნიერებათა მაგისტრი 2004 წელს და IT ინდუსტრიის ინჟინერიის ბაკალავრი 1999 წელს. მისი კვლევითი ინტერესებია მიწოდების ჯაჭვი, საინჟინრო ეკონომიკა და ხარჯების ანალიზი და ტექნოლოგიების კომერციალიზაცია. მან მიიღო 30 -ზე მეტი კვლევითი გრანტი. მას აქვს პუბლიკაციები, რომლებიც ინდექსირებულია Scopus– ით, 117 სტატია 7 H– ინდექსით. მისი ელფოსტაა wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.TE1– დან TE5– ის ცვლადების ლოგისტიკური რეგრესიული ანალიზის შედეგები, რომლებიც მიეკუთვნება ტექნოლოგიურ ფაქტორებს, აჩვენებს იმ შედეგებს, რომ ბატარეის დატენვის დრო (TE3) მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების მიზნებზე. გარბენის შესაძლებლობების მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.107) არ მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 16 -ს, გარბენის შესაძლებლობას არ აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრული მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. მაქსიმალური გარბენის სავარაუდო ღირებულებაა 0.146, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ელექტრო მოტოციკლის მაქსიმალური გარბენი ვინმესთვის, მით უფრო მაღალია ელექტრული მოტოციკლის მიღების განზრახვა. დამოუკიდებელი ცვლადი სიმძლავრის ან მაქსიმალური სიჩქარის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.052) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 17 -ს, მაქსიმალური სიჩქარე მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. ესეიმატის ღირებულება სიმძლავრისთვის ან მაქსიმალური სიჩქარისთვის არის 0.167, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ელექტრო მოტოციკლის მაქსიმალური სიჩქარე ადამიანისთვის, მით უფრო მაღალია ელექტრული მოტოციკლის მიღების განზრახვა. დატენვის დროის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.004) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 18, დატენვის დრო მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. დატენვის დროის სავარაუდო ღირებულებაა 0.240, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ელექტრო მოტოციკლის მაქსიმალური სიჩქარე ვინმესთვის, მით უფრო მაღალია ელექტრული მოტოციკლის მიღების განზრახვა. უსაფრთხოების მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.962) არ ადასტურებს ჰიპოთეზა 19 -ს, უსაფრთხოება მნიშვნელოვნად არ ახდენს გავლენას ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. უსაფრთხოების შეფასების ღირებულებაა -0.005, უარყოფითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო უსაფრთხოდ გრძნობს ადამიანი ელექტრო მოტოციკლის გამოყენებით, მით უფრო დაბალია ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვა. ბატარეის ხანგრძლივობის მნიშვნელოვანი მნიშვნელობა (0.424) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 20 -ს, ბატარეის ხანგრძლივობას არ აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრო მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. ბატარეის მუშაობის სავარაუდო ღირებულებაა 0.068, დადებითი ნიშანი ნიშნავს იმას, რომ რაც უფრო შესაფერისია ელექტრო მოტოციკლის ბატარეის სიცოცხლის ხანგრძლივობა, მით უფრო მაღალია ელექტრული მოტოციკლის გამოყენების განზრახვა. ML1- დან ML7- ის ცვლადების ლოგისტიკური რეგრესიული ანალიზის შედეგები, რომლებიც მიეკუთვნება მაკრო დონის ფაქტორებს, აჩვენებს შედეგებს, რომ მხოლოდ სამუშაო ადგილზე ხელმისაწვდომობის დატენვა (ML2), საცხოვრებელში დატენვის ხელმისაწვდომობა (ML3) და ფასდაკლების ფასდაკლების პოლიტიკა (ML7) რომელსაც მნიშვნელოვანი გავლენა აქვს ინდონეზიაში ელექტრო მოტოციკლების მიღების განზრახვაზე. საზოგადოებრივ ადგილებში დატენვის ხელმისაწვდომობის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.254) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 21, საჯარო ადგილებში დატენვის ხელმისაწვდომობა მნიშვნელოვნად არ მოქმედებს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. სამუშაო ადგილზე დატენვის ხელმისაწვდომობის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.007) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 22, სამუშაო ადგილზე დატენვის ხელმისაწვდომობა მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. სახლში დატენვის ხელმისაწვდომობის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.009) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 22, სახლში დატენვის ხელმისაწვდომობა მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს მოტოციკლის მიღების განზრახვაზე. მომსახურების ადგილების ხელმისაწვდომობის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.181) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 24 -ს, მომსახურების ადგილების ხელმისაწვდომობას მნიშვნელოვანი გავლენა არ აქვს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. შესყიდვების წახალისების პოლიტიკის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.017) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 25, შესყიდვების წახალისების პოლიტიკას აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. წლიური საგადასახადო ფასდაკლების პოლიტიკის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.672) არ ადასტურებს ჰიპოთეზას 26 -ს, წლიური საგადასახადო დისკონტის წახალისების პოლიტიკას არ აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. დატენვის ღირებულების ფასდაკლების პოლიტიკის მნიშვნელოვანი ღირებულება (0.00) მხარს უჭერს ჰიპოთეზას 27, დატენვის ღირებულების ფასდაკლების სტიმულირების პოლიტიკას აქვს მნიშვნელოვანი გავლენა ელექტრო მოტოციკლის გამოყენების განზრახვაზე. მაკრო დონის ფაქტორიდან გამომდინარე, ელექტრო მოტოციკლეტის ათვისება შეიძლება განხორციელდეს იმ შემთხვევაში, თუ დამუხტვის სადგური სამუშაო ადგილზე, დამუხტვის სადგური რეზიდენციაში და დატენვის ფასდაკლების პოლიტიკა მზადაა მომხმარებლებისთვის. საერთო ჯამში, სოციალურ მედიაში გაზიარების სიხშირე, გარემოსდაცვითი ინფორმირებულობის დონე, შესყიდვის ფასები, მოვლის ხარჯები, ელექტრო მოტოციკლების მაქსიმალური სიჩქარე, ბატარეის დატენვის დრო, სამსახურში დამტენი სადგურის ინფრასტრუქტურის არსებობა, სახლის კვების წყარო - დამუხტვის ინფრასტრუქტურა, UTAMI ET AL. /ჟურნალი ინდუსტრიებში სისტემების ოპტიმიზაციის შესახებ - ვოლ. 19 არა 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 შეძენის წახალისების პოლიტიკა და ხარჯების შემცირების წახალისების პოლიტიკა მნიშვნელოვნად აისახება ელექტრო მანქანების მიღების განზრახვაზე. განტოლების მოდელი და ალბათობის ფუნქცია განტოლება 3 არის ლოგიტის განტოლება პასუხის არჩევისას "მკაცრად არ მინდა" მიიღოს ელექტრო მოტოციკლი.  =  = + 27 1 01 (1 |) კგ Y Xn   k Xik (3) განტოლება 4 არის ლოგიტის განტოლება იმ პასუხის არჩევისთვის, რომელსაც არ სურს ელექტრო მოტოციკლის გამოყენება.  =  = + 27 1 02 (2 |) კგ Y Xn   k Xik (4) განტოლება 5 არის ლოგური განტოლება ელექტრული მოტოციკლის მისაღებად პასუხის „ეჭვის“ არჩევისთვის.  =  = + 27 1 03 (3 |) კგ Y Xn   k Xik (5) მე -6 განტოლება არის ლოგიტის განტოლება პასუხის ვარიანტისთვის "ელექტ