Индонезиянын өкмөтү 2017-жылы Индонезия Республикасынын Президентинин 2017-жылдагы No22 Улуттук Энергетика Генералдык Планы жөнүндө 2025-жылы 2,1 миллион бирдиктүү эки дөңгөлөктүү электр машиналарын жана 2200 бирдик төрт дөңгөлөктүү электр машиналарын кабыл алууну максат кылган. 2019 -жылы Индонезиянын Өкмөтү 2019 -жылы автомобиль транспорту үчүн аккумулятордук электромобилдер программасын тездетүү боюнча Президенттин No55 Жобосун чыгарган. 2018-жылы эки дөңгөлөктүү электромобилдерди кабыл алуу 2025-жылга карата өкмөттүн планынын 0,14% гана жетти. Ошондуктан, Электр Мотоциклинин (EM) технологиясын кабыл алуу ийгиликтүү болуш үчүн көптөгөн факторлорду да эске алышы керек. Бул изилдөө жүрүм-туруму жок электр унаасын кабыл алуу ниети моделин иштеп чыгат. Факторлорго социодемографиялык, финансылык, технологиялык жана макродеңгээл кирет. Онлайн сурамжылоого 1223 респондент катышкан. Логистикалык регрессия Индонезияда ЭМ кабыл алуу ниетинин функциясын жана ыктымалдык маанисин алуу үчүн колдонулат. Коомдук медиада бөлүшүү жыштыгы, экологиялык маалымдуулуктун деңгээли, сатып алуу баалары, техникалык тейлөө чыгымдары, максималдуу ылдамдык, батарейканын кубатталуу убактысы, жумушта заряддоо станциясынын инфраструктурасынын болушу, үй кубаттуулугуна негизделген - кубатталуучу инфраструктура, сатып алуунун стимулдук саясаты жана кубаттоо арзандатуусу стимул саясаты электромобилдерди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизүүдө. Бул ошондой эле индонезиялыктардын электр мотоциклдерин кабыл алуу мүмкүнчүлүгү 82,90%га жеткенин көрсөтөт. Индонезияда электр мотоциклдерин кабыл алууну ишке ашыруу инфраструктуранын даярдыгын жана керектөөчүлөр тарабынан кабыл алынуучу чыгымдарды талап кылат. Акыр -аягы, бул изилдөөнүн жыйынтыктары өкмөткө жана ишканаларга Индонезияда электр мотоциклинин кабыл алынышын тездетүү боюнча кээ бир сунуштарды берет.

КИРИШҮҮ

Индонезиянын экономикалык сектору (транспорт, электр энергиясын өндүрүү жана үй чарбалары) негизинен казылып алынган отундарды колдонушат. Күйүүчү майларга болгон жогорку көз карандылыктын кээ бир терс таасирлери - отунду субсидиялоого бөлүнгөн каражаттын көбөйүшү, энергетикалык туруктуулук проблемалары жана СО2 чыгаруунун жогорку деңгээли. Транспорт - бул күйүүчү май ташуучу унааларды көп колдонуудан улам абадагы СО2дин жогорку деңгээлине салым кошкон негизги сектор. Бул изилдөө мотоциклдерге багытталган, анткени Индонезия өнүгүп келе жаткан өлкө катары машиналарга караганда көбүрөөк мотоциклге ээ. 2018 -жылы Индонезияда мотоциклдердин саны 120,101,047 бирдикке жеткен [1] жана мотоциклдерди сатуу 2019 -жылы 6,487,460 бирдикке жеткен [2]. Транспорттук секторду альтернативалуу энергия булактарына которуу СО2дин жогорку деңгээлин төмөндөтүшү мүмкүн. Бул маселени чечүүнүн реалдуу чечими-жашыл логистиканы Индонезияга гибриддик электр машиналары, плагин гибриддик электр машиналары жана аккумуляторлуу электрдик унаалар аркылуу киргизүү аркылуу ишке ашыруу [3]. Электр унаа технологиясынын инновациясы жана батарея технологиясынын инновациялары экологиялык жактан таза, энергияны үнөмдөөчү жана эксплуатациялык жана техникалык тейлөөнүн чыгымдарын төмөндөтүүчү транспорттук чечимдерди бере алат [4]. Электр унаалар көп дүйнө өлкөлөрү тарабынан талкууланат. Дүйнөлүк электромобилдик бизнесте 2016-жылдан 2017-жылга чейин 58% га же болжол менен 1,2 миллион бирдикке жеткен эки дөңгөлөктүү электр мотоциклдери үчүн олуттуу сатуу өсүшү байкалды. мотоцикл технологиясы, качандыр бир кезде, электр мотоциклдери калдыктар менен иштеген унааларды алмаштырат деп күтүлүүдө. Изилдөө объектиси - бул Электр Мотоциклинин Жаңы Дизайнынан (NDEM) жана Конверттелген Электр Мотоциклинен (CEM) турган Электр Мотоцикли (EM). Биринчи түрү, Электр Мотоциклинин Жаңы Дизайны (NDEM) - бул компания тарабынан иштелип чыккан электр технологиясын колдонгон унаа. Австралия, Германия, Англия, Франция, Жапония, Тайвань, Түштүк Корея жана Кытай сыяктуу дүйнөнүн кээ бир өлкөлөрү электротоциклдерди казылып алынган мотоциклдердин ордуна продукт катары колдонушкан [5]. Электр мотоциклинин бир бренди - бул спорттук электр мотоциклдерин чыгаруучу Zero Motorcycle [6]. PT. Gesits Technologies Indo ошондой эле Gesits бренди менен эки дөңгөлөктүү электр мотоциклдерин чыгарды. Экинчи түрү - CEM. Конверттелген электр мотоцикл-бул мотор жана мотор бөлүктөрү энергия булагы катары литий ферфосфаты (LFP) батарейкаларына алмаштырылган мотоцикл. Көптөгөн өлкөлөр электр мотоциклин чыгарса да, транспортту конверсиялоо ыкмаларын колдонуу менен эч ким жараткан эмес. Конверсия колдонуучулар тарабынан колдонулбай калган эки дөңгөлөктүү мотоциклде жасалышы мүмкүн. Universitas Sebelas Maret CEM өндүрүшүнүн пионери болуп саналат жана литий-ион батареялары кадимки мотоциклдерде казылган отундун энергия булактарын алмаштыра аларын техникалык жактан далилдейт. CEM LFP технологиясын колдонот, бул батарея кыска туташуу болгондо жарылбайт. Мындан тышкары, LFP батарейкасы 3000 колдонуу циклине чейинки узак иштөө мөөнөтүнө ээ жана учурдагы коммерциялык EM батареяларына караганда (мисалы, литий-ион батареясы жана LiPo батареясы). CEM 55 км/кубатты басып өтө алат жана 70 км/саатка чейин максималдуу ылдамдыкка ээ болот [7]. Jodinesa жана башкалар. [8] Суракартадагы (Индонезия) конвертирленүүчү электр мотоциклдеринин базардагы үлүшүн карап чыгып, Суракарта эли CEMге оң жооп беришкен. Жогорудагы түшүндүрмөдөн көрүнүп тургандай, электр мотоциклдердин мүмкүнчүлүгү чоң. Sutopo et al тарабынан литий -ион батарейкасынын стандарты сыяктуу электрдик унааларга жана батареяларга байланыштуу стандарттар боюнча бир нече изилдөөлөр иштелип чыккан. [9], Rahmawatie et al тарабынан батарейканы башкаруу системасынын стандарты. [10], жана Sutopo et al тарабынан электромобилдерди кубаттоо стандарттары. [11]. Индонезияда электромобилдерди кабыл алуунун жай ылдамдыгы өкмөттү автоунаа тармагын өнүктүрүү үчүн бир нече саясатты чыгарууга түрткү берди жана 2025 -жылы 2,1 миллион даана электр мотоциклдерин жана 2200 даана электр машиналарын кабыл алууну пландаштырды. Мындан тышкары, өкмөт Индонезия Индонезия Республикасынын Президентинин 2017 -жылдагы Улуттук Энергиянын Башкы Планына байланыштуу 2200 Жобосунда жазылган 2200 электр же гибрид машиналарды өндүрө алууну максат кылган. Бул жөнгө салуу Франция, Англия, Норвегия жана Индия сыяктуу ар кандай өлкөлөр тарабынан колдонулган. Энергетика жана минералдык ресурстар министрлигине 2040-жылдан баштап Ички күйүүчү кыймылдаткычтарды (ICEV) сатууга тыюу салынган жана элден электрдик унааларды колдонууну суранган максат коюлган [12]. 2019-жылы Индонезия Өкмөтү Автомобиль транспорту үчүн аккумуляторго негизделген электромобилдердин программасын тездетүү тууралуу 2019-жылдагы Президенттин No55 токтомун чыгарган. Бул аракет эки көйгөйдү, тагыраак айтканда, мазуттун корунун түгөнүшүн жана абанын булганышын жеңүү үчүн жасалган кадам. Абанын булганышына байланыштуу, Индонезия 2015-жылы өткөрүлгөн Париждеги климаттын өзгөрүшүнүн жыйынтыгында 2030-жылга чейин көмүр кычкыл газынын 29 пайызын кыскартуу боюнча милдеттенме алган. 2018-жылы эки дөңгөлөктүү электромобилдердин кириши өкмөттүн планынын 0,14% гана жеткен. 2025, ал эми төрт дөңгөлөктүү электр энергиясы 45%дан ашыгыраак жетти. 2017 -жылдын декабрында 24 шаарда өлкө боюнча жок дегенде 1,300дөн ашык коомдук электр кубаттоо станциялары болгон, алардын 71% (924 куюучу станциялар) DKI Жакартада жайгашкан [13]. Көптөгөн өлкөлөр электромобилдерди кабыл алуу боюнча изилдөө жүргүзүшкөн, бирок Индонезияда улуттук масштабдагы изилдөөлөр буга чейин жүргүзүлгөн эмес. Кээ бир өлкөлөрдө көптөгөн технологиялар бар, алар жаңы технологияларды кабыл алуу боюнча изилдөөлөрдү жүргүзүшкөн, Малайзияда электромобилдерди колдонуу ниетин билүү үчүн бир нече сызыктуу регрессия сыяктуу ыкмаларды колдонушкан [14], Структуралык теңдемелерди моделдөө (SEM) кабыл алууну билүү үчүн. Тяньцзинь, Кытайдагы аккумуляторлуу электр машиналарынын тоскоолдуктары [15], Улуу Британиядагы электромобилдердин айдоочуларынын арасындагы тоскоолдуктарды билүү үчүн изилдөөчү фактордук анализ жана көп варианттуу регрессиялык модель [16] жана логистикалык регрессия электромобилдердин алынышына таасир этүүчү факторлорду билүү үчүн Пекин, Кытай [17]. Бул изилдөөнүн максаты Индонезияда электр мотоциклдерин кабыл алуу моделин иштеп чыгуу, Индонезияда электр мотоциклдерин кабыл алуу ниетине таасир этүүчү факторлорду табуу жана Индонезияда электр мотоциклдерин кабыл алуу функциясынын мүмкүнчүлүктөрүн аныктоо болуп саналат. Факторлорду моделдөө Индонезияда электр мотоциклдерди кабыл алуу ниетине кандай факторлор таасир этерин билүү маанилүү. Бул таасирдүү факторлор электр мотоциклдерин кабыл алууну тездетүү үчүн тиешелүү саясатты иштеп чыгуу үчүн шилтеме катары колдонулушу мүмкүн. Бул маанилүү факторлор Индонезияда потенциалдуу электр мотоцикл колдонуучулар каалаган идеалдуу шарттардын сүрөтү. Электр транспорт каражаттарына карата саясатты иштеп чыгууга байланыштуу Индонезиянын кээ бир министрликтери - бул электромобилдерди өндүрүүчүлөр менен түздөн -түз байланышкан эмиссиянын негизинде транспорт салыгынын эрежелери менен алектенген Өнөр жай министрлиги, электр транспорт каражаттарынын техникалык -экономикалык негиздемесин текшерүүчү Транспорт министрлиги. Батареяны сыноо жана башка ушул сыяктуу чоң жолду ачыңыз, ошондой эле Энергетика жана Минералдык Ресурстар министрлиги электромобилдерди кубаттоочу ишканалардын инфраструктурасына Электр Унаа Заряддоо Станциясынын тарифтерин түзүүгө жооптуу. Электр унааларынын инновациясы ошондой эле жеткирүү чынжырында жаңы бизнес субъекттеринин төрөлүшүнө түрткү берет, анын ичинде технопренерлер жана электромобилдердин продуктыларын / кызматтарын жана алардын туундуларын дистрибьюторлордон, жеткирүүчүлөрдөн, өндүрүүчүлөрдөн жана стартаптардан [24]. Электр мотоциклинин ишкерлери Индонезияда кадимки мотоциклдердин ордуна электр мотоциклдерин сатууну колдоо үчүн бул маанилүү факторлорду эске алуу менен технологияны жана маркетингди өнүктүрө алышат. Стандарттык логистикалык регрессия SPSS 25 программасын колдонуу менен Индонезияда электр мотоциклдерди кабыл алуу ниетинин функциясын жана ыктымалдык маанисин алуу үчүн колдонулат. Логистикалык регрессия же логит регрессиясы - болжолдуу моделдерди жасоо ыкмасы. Статистикада логистикалык регрессия логистикалык ийри логистикалык функциядагы маалыматтарды дал келтирүү менен окуянын ыктымалдыгын болжолдоо үчүн колдонулат. Бул ыкма биномдук регрессиянын жалпы сызыктуу модели [18]. Логистикалык регрессия интернет жана мобилдик банкингдин кабыл алынышын болжолдоо үчүн колдонулган [19], Нидерландыда фото вольтикалык технологиянын кабыл алынышын алдын ала айтуу [20], телемониторинг системасынын технологиясынын ден соолук үчүн кабыл алынышын алдын ала айтуу [21] жана табуу үчүн колдонулган. булут кызматтарын кабыл алуу чечимине таасир эткен техникалык тоскоолдуктарды [22]. Утами жана башкалар. [23] мурда Суракартада электромобилдерди керектөөчүлөрдүн кабылдоосу боюнча изилдөө жүргүзгөн, сатып алуу баалары, моделдери, унаанын иштеши жана инфраструктуранын даярдыгы электромобилдерди кабыл алуучу адамдар үчүн эң чоң тоскоолдук экенин аныкташкан. ЫКМА Бул изилдөөдө чогултулган маалыматтар Индонезияда электр мотоциклдерин кабыл алуу ниетине таасир этүүчү мүмкүнчүлүктөрдү жана факторлорду билүү үчүн онлайн сурамжылоо аркылуу алынган алгачкы маалыматтар болуп саналат. Анкета жана сурамжылоо Онлайн сурамжылоо Индонезиянын сегиз провинциясындагы 1,233 респондентке Индонезияда электр мотоциклдерди кабыл алуу ниетине таасир этүүчү факторлорду изилдөө үчүн таркатылды. Бул тандалган провинцияларда Индонезияда мотоцикл сатуунун 80% дан ашыгы болгон [2]: Батыш Ява, Чыгыш Ява, Жакарта, Борбордук Ява, Түндүк Суматра, Батыш Суматра, Йогякарта, Түштүк Сулавеси, Түштүк Суматра жана Бали. Изилденген факторлор 1 -таблицада көрсөтүлгөн. Электр мотоциклдери жөнүндө жалпы билим түшүнбөстүктөрдү болтурбоо үчүн видеонун жардамы менен анкетанын башында берилген. Анкета беш бөлүмгө бөлүндү: скрининг бөлүмү, социодемографиялык бөлүм, финансылык бөлүм, технологиялык бөлүм жана макро деңгээлдеги бөлүм. Анкета 1ден 5ке чейинки Likert шкаласында берилген, мында 1 такыр каршы, 2 каршы, 3 күмөн, 4 макул жана 5 катуу макул. Тандоонун минималдуу өлчөмүн аныктоо [25], логистикалык регрессияны камтыган калктын чоңдугу менен байкоо жүргүзүү изилдөөлөрү параметрлерди чагылдырган статистиканы алуу үчүн 500 минималдуу тандалма өлчөмүн талап кылат деп айтылган. Индонезияда мотоцикл колдонуучулардын саны абдан көп болгондуктан, бул изилдөөдө кластердик тандоолор же пропорциялар менен аймактын тандоолору колдонулат. Мындан тышкары, белгилүү бир критерийлердин негизинде үлгүлөрдү аныктоо үчүн максаттуу тандоолор колдонулат [26]. Онлайн сурамжылоолор Facebook жарнактары аркылуу жүргүзүлөт. Тиешелүү респонденттер-≥ 17 жаштан ашкан, SIM Cге ээ, мотоциклди алмаштыруу же сатып алуу боюнча чечим кабыл алуучулардын бири болгон жана 1-таблицада облустардын биринде жашаган адамдар. Теориялык негиз Ал жана башкалар. [15] жана Хабич-Собиегалла ж.б. [28] электр машинасын керектөөчүлөрдүн кабыл алуусуна тоскоол болгон факторлорду системалуу түрдө классификациялоо үчүн негиздерди колдонгон. Биз бул моторлорду керектөөчүлөрдүн электр мотоциклдерин кабыл алуусу боюнча электр мотоцикл адабиятынын анализинин негизинде өзгөртүп ылайыкташтырдык. Биз аны 1 -таблицада көрсөттүк. Таблица 1. Факторлордун жана атрибуттардын түшүндүрмөсү жана шилтемелери Фактор коду Atrtibute Ref. SD1 Үй -бүлөлүк абалы [27], [28] SD2 Жашы SD3 Жынысы SD4 Акыркы билими SD5 Кесиби Социодемографиялык SD6 Ай сайын керектөө деңгээли SD7 Ай сайын киреше деңгээли SD8 Мотоциклге ээлик кылуу саны SD9 SD10 Интернеттеги социалдык тармактын өлчөмү SD11 Экологиялык маалымдуулук Каржылык FI1 Сатып алуу баасы [29] FI2 Батарея баасы [30] FI3 Заряддоо наркы [31] FI4 Техникалык тейлөө чыгымдары [32] Технологиялык TE1 Пробег жөндөмдүүлүгү [33] TE2 Power [33] TE3 Заряддоо убактысы [33] TE4 Коопсуздук [34] TE5 Батареянын иштөө мөөнөтү [35] Коомдук жайларда ML1 Заряддоо станциясынын болушу [36] ML2 Заряддоо станциясынын жумушта болушу [15] ML3 Заряддоо станциясынын үйдө болушу [37] ML4 Кызмат орундарынын болушу [38] ML5 Сатып алуунун стимулдук саясаты [15] ML6 Жылдык салыктык дисконттоо саясаты [15] ML7 Заряддоонун наркын дисконттоо саясаты [15] Асырап алуунун ниети IP Колдонуу ниети [15] Социодемографиялык фактор Социодемографиялык фактор - бул адамдын жеке чечимин кабыл алуудагы жүрүм -турумуна таасир этүүчү факторлор. Эккариус жана башкалар. [28] алардын асырап алуу моделинде жаш курагы, жынысы, үй -бүлөлүк абалы, билими, кирешеси, кесиби жана транспорт каражаттарынын ээлиги электрдик транспорттун кабыл алынышына таасир этүүчү маанилүү факторлор экенин айткан. HabichSoebigalla et al мотоциклге ээлик кылуу саны, социалдык медиада бөлүшүү жыштыгы жана интернеттеги социалдык тармактын өлчөмү сыяктуу социалдык тармактын факторлорун баса белгилейт, электромобилдерди кабыл алууга таасир этүүчү факторлор [28]. Эккариус жана башкалар. [27] жана HabichSobiegalla et al. [28] ошондой эле экологиялык маалымдуулук социалдык демографиялык факторлорго таандык деп эсептелет. Финансылык фактор Сатып алуу баасы - бул эч кандай субсидиясыз электр мотоциклинин баштапкы баасы. Sierzchula et al. [29] электромобилдин жогорку сатып алуу баасы эң жогорку батарея сыйымдуулугу менен шартталганын айтты. Батарея баасы - эски батареянын иштөө мөөнөтү бүткөндө батарейканы алмаштыруу баасы. Краузе жана башкалар. Батарейканын баасы кимдир бирөөнүн электр машинасын кабыл алуусуна каржылык тоскоолдук экенин изилдеген [30]. Заряддоо наркы - бул бензинге салыштырмалуу электр мотоциклди иштетүү үчүн электр энергиясынын баасы [31]. Техникалык тейлөө чыгымдары - бул электрдик мотоциклдерди техникалык тейлөөгө кетүүчү чыгымдар, ремонт эмес, электр унааларын кабыл алууга таасир эткен [32]. Технологиялык фактордун Пробег жөндөмдүүлүгү - электр мотоциклинин батареясы толук заряддалгандан кийинки эң алыскы аралык. Чжан жана башкалар. [33] унаанын иштөө жөндөмдүүлүгүн, кубаттуулугун, кубаттоо убактысын, коопсуздугун жана батареянын иштөө мөөнөтүн камтыган керектөөчүлөрдүн электр машинасын баалоосун билдирет. Күч - бул электр мотоциклинин максималдуу ылдамдыгы. Заряддоо убактысы - бул электр мотоциклин толук заряддоонун жалпы убактысы. Үнгө (дБ) байланыштуу электр мотоциклин мингенде коопсуздук сезими Sovacool et al. [34] керектөөчүлөрдүн электромобилге болгон таасирине таасир этүүчү факторлор. Грэм-Роу жана башкалар. [35] батареянын иштөө мөөнөтү бузулган деп эсептелет деп айтты. Заряддоо станциясынын болушунун макро деңгээлдеги инфраструктурасы-бул электр мотоциклин кабыл алуучу үчүн качууга мүмкүн эмес нерсе. Коомдук жайларда заряддын болушу электромобилдерди кабыл алууну колдоо үчүн маанилүү деп эсептелет [36]. Жумушта кубаттоо [15] жана үйдө заряддоонун болушу [37] керектөөчүлөргө автоунаасынын аккумуляторун толтуруу үчүн керек. Крупа жана башкалар. [38] күнүмдүк тейлөө жана бузулуу үчүн тейлөө жайларынын болушу электромобилдин кабыл алынышына таасирин тийгизип жатканын айтты. Ал жана башкалар. [15] кээ бир коомдук стимулдарды сунуштады, мисалы Тяньцзинь керектөөчүлөрү тарабынан абдан талап кылынат, мисалы, электр мотоциклдерин сатып алууга субсидия берүү, электр мотоциклдер үчүн жылдык салыктык жеңилдиктер жана керектөөчүлөр коомдук жерлерде электр мотоциклин заряддоо керек болгондо наркты арзандатуу саясатын алуу [15]. Ординалдык логистикалык регрессия Ординалдык логистикалык регрессия - бул бир же бир нече көз каранды өзгөрмөлөр менен көз каранды өзгөрмөнүн ортосундагы мамилени сүрөттөгөн статистикалык методдордун бири, бул жерде көз каранды өзгөрмө 2 категориядан ашык жана өлчөө шкаласы деңгээл же иреттик [39]. Equation 1 иреттик логистикалык регрессиянын модели жана Equation 2 логит теңдемеси катары g (x) функциясын көрсөтөт. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) ЖЫЙЫНТЫКТАР ЖАНА ТАЛКУУЛОО Бул анкета онлайн акы төлөнүүчү Facebook жарнактары аркылуу 2020 -жылдын март - апрель айларында таркатылган. фильтр аянтын коюу менен: Батыш Ява, Чыгыш Ява, Жакарта, Борбордук Ява, Түндүк Суматра, Батыш Суматра, Йогякарта, Түштүк Сулавеси, Түштүк Суматра жана Бали 21 628 колдонуучуга жетти. Жалпы келген жооптор 1443 жоопту түздү, бирок 1,233 жооп гана маалыматтарды иштетүүгө жарамдуу болду. 2 -таблицада респонденттердин демографиясы көрсөтүлгөн. Сүрөттөөчү статистика 3 -таблицада сандык өзгөрмөлөр үчүн сыпаттама статистикасы көрсөтүлгөн. Заряддоо наркынын арзандатылышы, жылдык салык дисконту жана сатып алуу баасынын субсидиялары башка факторлордун арасында орточо жогору. Бул респонденттердин көбү өкмөт тарабынан берилген мотоциклдерди кабыл алууга үндөгөн саясат бар деп эсептешерин көрсөтүп турат. Каржылык факторлор боюнча, сатып алуу баасы жана батарея баасы башка факторлордун арасында орточо төмөн. Бул электр мотоциклинин баасы жана батарейканын баасы респонденттердин көбүнүн бюджетине туура келбестигин көрсөтүп турат. Респонденттердин көбү кадимки мотоциклдин баасына салыштырмалуу электр мотоциклинин баасы өтө кымбат деп эсептешкен. Батареяны алмаштыруу баасы ар бир үч жылда 5.000.000 IDRге жетет, көпчүлүк респонденттер үчүн өтө кымбат, ошондуктан сатып алуу баасы жана батарейканын баасы Индонезиянын электр мотоциклдерин кабыл алуусуна тоскоолдук кылат. Батареянын иштөө мөөнөтү, кубаттуулугу, кубаттоо убактысы сүрөттөөчү статистикада орточо төмөн упайларга ээ, бирок бул үч фактордун орточо упайлары 4төн жогору. Үч саатка созулган кубаттоо убактысы көпчүлүк респонденттер үчүн өтө узун болгон. Электр мотоциклинин максималдуу ылдамдыгы 70 км/саат жана батарейканын 3 жылдык иштөө мөөнөтү респонденттердин муктаждыктарына жооп бербейт. Бул респонденттердин көпчүлүгү электрдик мотоциклдердин иштөө стандарттарына жооп бербейт деп эсептээрин көрсөтүп турат. Респонденттер электр мотоциклинин иштешине толук ишенишпесе да, EM күнүмдүк мобилдүүлүк муктаждыктарын канааттандыра алат. Көп респонденттер коомдук жайларга караганда үйлөрүндө жана кеңселеринде заряддоонун болушуна көбүрөөк баа беришкен. Бирок, көп учурда тоскоолдук болуп, үйдүн электр кубаты дагы эле 1300 VAдан төмөн болуп саналат, бул респонденттердин өкмөт үйдө кубаттоочу жайларды камсыздоого жардам бере алат деп үмүттөндүрөт. Офисте заряддоонун болушу коомдук жайларга караганда артыкчылыктуу, анткени респонденттердин мобилдүүлүгү күн сайын үйлөрдү жана кеңселерди камтыйт. 4 -таблицада респонденттердин электр мотоциклдердин кабыл алынышына берген жооптору көрсөтүлгөн. Бул респонденттердин 45,626% ы электр мотоциклди колдонууга даяр экендигин көрсөтөт. Бул жыйынтык электр мотоциклинин үлүшүнүн жаркын келечегин көрсөтөт. 4 -таблица респонденттердин дээрлик 55% ы электр мотоциклди колдонууга даяр эместигин көрсөтөт. Бул сүрөттөөчү статистиканын кызыктуу жыйынтыктары электр мотоциклдерди колдонууга болгон шыктануу дагы деле стимулдаштырууну талап кылса да, электр мотоциклдеринин коомдук кабыл алуусу жакшы экенин билдирет. Дагы бир себеп, респонденттердин күтүүгө жана электр мотоциклинин кабыл алынышын көрүүгө же башка бирөө электр мотоциклин колдонгону же колдонбогондугуна байланыштуу. Ординалдык логистикалык регрессиянын маалыматтары иреттик логистикалык регрессиянын жардамы менен Индонезияда электр мотоциклдерин кабыл алуу ниетин аныктоо үчүн процесс жана анализ болуп саналат. Бул изилдөөнүн көз каранды өзгөрмөсү - бул электр мотоциклди колдонууга даярдык (1: катуу каалабаган, 2: каалабаган, 3: шек, 4: даяр, 5: катуу даяр). Кадимки логистикалык регрессия бул изилдөөнүн ыкмасы катары тандалган, анткени көз каранды өзгөрмө иреттик масштабды колдонот. Маалыматтар 95%ишеним деңгээли менен SPSS 25 программасы менен иштетилген. Variance Inflation Factors (VIF) эсептөө үчүн мультиколлинеардык тесттер жүргүзүлгөн, бул VIFтин орточо көрсөткүчү 1.15- 3.693, бул моделде мультиколлинеардык жок дегенди билдирет. Ординалдык логистикалык регрессияда колдонулган гипотеза 5 -таблицада көрсөтүлгөн. 6 -таблицада жарым -жартылай тестирлөөнүн натыйжалары иреттик логистикалык регрессиянын гипотезасын четке кагууга же кабыл алууга негиз болуп көрсөтүлгөн. 2 -таблица. Респонденттердин демографиясы Демографиялык пункту% Демографиялык пункту Frek% Домикил Батыш Java 345 28.2% Окуу 175 175 14.3% Чыгыш Ява 162 13.2% Мамлекеттик кызматкерлер 88 7.2% Жакарта 192 15.7% Жеке кызматкерлер 415 33.9% Борбордук Java 242 19.8% Ишкер 380 31.1% Түндүк Суматера 74 6.1% Башкалар 165 13.5% Йогякарта 61 5.0% Түштүк Сулавеси 36 2.9% Жашы 17-30 655 53.6% Бали 34 2.8% 31-45 486 39.7% Батыш Суматера 26 2.1% 46-60 79 6.5% Түштүк Sumatera 51 4.2%> 60 3 0.2% Үй -бүлөлүк абалы бойдок 370 30.3% Акыркы билим деңгээли SMP/SMA/SMK 701 57.3% Үйлөнгөн 844 69.0% Диплом 127 10.4% Башкалар 9 0.7% Бакалавр 316 25.8% Жынысы Эркек 630 51.5% Мастер 68 5.6 % Аял 593 48,5% Докторлук 11 0,9% Айлык киреше деңгээли 0 154 12,6% Ай сайын керектөө деңгээли <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% Таблица 3. Финансылык, технологиялык жана макродеңгээлдеги өзгөрмөлүү орточо даражанын өзгөрмөлүү орточо даражасы ML7 (кубаттоочу диск.) 4.4563 1 ML3 (үйдө CS) 4.1554 9 ML6 (жылдык салык диск) үчүн сыпаттама статистикасы. ) 4.4301 2 ML2 (жумуш ордунда CS) 4.1055 10 ML5 (сатып алууну стимулдаштыруу) 4.4146 3 ML1 (коомдук жайларда CS) 4.0965 11 TE4 (коопсуздук) 4.3181 4 TE5 (батареянын иштөө мөөнөтү) 4.0924 12 FI3 (кубаттоо баасы) 4.2518 5 TE2 (кубат ) 4.0597 13 TE1 (километраждык жөндөмдүүлүк) 4.2396 6 TE3 (кубаттоо убактысы) 4.0303 14 ML4 (тейлөө орду) 4.2142 7 FI1 (сатып алуу баасы) 3.8814 15 FI4 (тейлөө баасы) 4.1980 8 FI2 (батарейканын баасы) 3.5045 16 Таблица 4. Сүрөттөөчү статистика Кабыл алуу ниети 1 үчүн: каалабаган 2: каалабаган 3: күмөн 4: каалоо 5: күчтүү каалоо Социодемографиялык факторлор жыйынтыктарды көрсөтөт, алар бөлүшүү жыштыгы гана социалдык медиа (SD9) жана экологиялык кам көрүү деңгээли (SD11) Индонезиядагы электр мотоциклдердин ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Үй -бүлөлүк абалдын сапаттык өзгөрмөсү үчүн олуттуу маанилер бойдоктор үчүн 0,622 жана никедегилер үчүн 0,801. Бул баалуулуктар гипотезаны колдобойт 1. Үй -бүлөлүк абалы электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт, анткени олуттуу мааниси 0,05тен жогору. Жаш үчүн олуттуу мааниси 0.147, ошондуктан жаш мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. -0.168 жашка чейинки баалуулуктун мааниси Гипотезаны 2. колдобойт. Терс белгиси жаш канчалык жогору болсо, электр мотоциклди алуу ниети ошончолук төмөн болот дегенди билдирет. Сапаттык өзгөрмөнүн олуттуу мааниси, жынысы, (0.385) гипотезаны колдобойт. Гендер электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Билим берүүнүн акыркы деңгээли үчүн маанилүү маани (0.603) 4 -гипотезаны колдобойт. Ошентип, акыркы билим электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Акыркы билим деңгээли 0.036 үчүн баалоонун мааниси оң белгини билдирет, билим деңгээли канчалык жогору болсо, электр мотоциклин кабыл алуу ниети ошончолук жогору болот. Кесиптин сапаттык өзгөрмөсүнүн маанилүү мааниси студенттер үчүн 0.487, мамлекеттик кызматкерлер үчүн 0.999, жеке кызматкерлер үчүн 0.600 жана гипотезаны колдобогон ишкерлер үчүн 0.480 5. Жумуш электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОНДУРУШТО СИСТЕМАЛАРДЫ ОПТИМИФИКАЦИЯЛОО ЖОНУНДО - VOL. 19 ЖОК. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Табел 5. Гипотеза Гипотезасы Социо- Н1: үй-бүлөлүк абалы электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. Demo- H2: жаш электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. график H3: жынысы электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H4: акыркы билим деңгээли электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H5: кесип электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H6: айлык керектөөнүн деңгээли электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H7: айлык кирешенин деңгээли электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H8: мотоциклге ээлик кылуу саны электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H9: социалдык медиада бөлүшүү жыштыгы электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H10: Интернеттеги социалдык тармактын көлөмү электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H11: экологиялык маалымдуулук электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. Каржылык H12: сатып алуу баасы электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H13: батарейканын баасы электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H14: кубаттоо наркы электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H15: тейлөө чыгымдары электр мотоцикл кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H16: Пробег жөндөмдүүлүгү электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H17: күч электр мотоцикл кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. Techno- H18: кубаттоо убактысы электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. логикалык H19: коопсуздук электр мотоцикл кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H20: батареянын иштөө мөөнөтү электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H21: коомдук жайларда заряддоо станциясынын инфраструктурасынын болушу электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H22: жумушта заряддоо станциясынын инфраструктурасынын болушу электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. Macrolevel H23: үйдө заряддоо станциясынын инфраструктурасынын болушу электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H24: кызмат орундарынын болушу электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H25: сатып алууну стимулдаштыруу саясаты электр мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H26: жылдык салыктык жеңилдик саясаты электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. H27: наркты арзандатуу саясаты электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине оң таасирин тийгизет. Таблица 6. Логистикалык регрессиянын жарым -жартылай тест жыйынтыктары Var Value Sig Var Value Sig SD1: бойдок 0.349 0.622 TE1 0.146 0.069 SD1: үйлөнгөн 0.173 0.801 TE2 0.167 0.726 SD1: башкалар 0 TE3 0.240 0.161 SD2 -0.168 0.147 TE4 -0.005 0.013* SD3: эркек 0.117 0.385 TE5 0,068 0.765 SD3: аял 0 ML1 -0.127 0.022* SD5: студенттер -0.195 0.487 ML2.309 0.000* SD5: жарандык. серв 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: купуя. emp -0.110 0.6 ML4 0.134 0.109 SD5: entrepr 0.147 0.48 ML5 0.301 0.017* SD5: башкалар 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 0.16 0.12 0.12 0.12 0.12 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 0.193 0.017* ML4 ишеним деңгээли Ай сайын керектөө деңгээли үчүн маанилүү мааниси (0.069) Гипотезаны 6 колдобойт, айлык керектөө деңгээли электр мотоциклин кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. 0.227 айлык керектөө деңгээлинин баалоо баасы, оң белги ай сайын чыгымдардын деңгээли канчалык жогору болсо, электр мотоциклин кабыл алуу ниети ошончолук жогору болот. Ай сайын киреше деңгээлинин (0.726) олуттуу мааниси Гипотезаны 7 колдобойт, айлык кирешенин деңгээли электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Ай сайын киреше деңгээли үчүн сметанын мааниси 0,032, оң белги ай сайын кирешенин деңгээли канчалык жогору болсо, электр мотоциклин кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Мотоциклге болгон менчиктин (0.161) олуттуу мааниси 8 -гипотезаны колдобойт, мотоциклге ээлик кылуу саны электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Мотоциклге ээлик кылуу деңгээли үчүн баалоонун мааниси 0.180, оң белги мотоциклдердин саны канчалык көп болсо, электр мотоциклди алуу ниети ошончолук жогору болот дегенди билдирет. Социалдык медиада бөлүшүү жыштыгынын маанилүү мааниси (0.013) Гипотезаны 9 колдойт, социалдык медиада бөлүшүү жыштыгы электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет, анткени олуттуу мааниси 0.05тен аз. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 ЖОК. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Коомдук медиада жыштыкты бөлүшүү үчүн сметанын мааниси 0.111, оң белги кимдир бирөөнү социалдык медиада бөлүшүү канчалык жогору болсо, электрди кабыл алуу мүмкүнчүлүгү ошончолук жогору экенин билдирет мотоцикл. Интернеттеги социалдык тармактын чоңдугу (0.765) 10 -гипотезаны колдобойт, социалдык тармактын жетүү көлөмү мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт. Коомдук желеде жеткен адамдардын саны боюнча баалоонун мааниси 0,016, оң белги социалдык медиа тармактарынын көлөмү канчалык жогору болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Экологиялык маалымдуулуктун деңгээли үчүн маанилүү мааниси (0.022) Гипотезаны 11 колдойт, экологиялык көйгөйлөрдүн деңгээли электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этет. Айлана -чөйрөнүн маалымдуулугунун деңгээли үчүн баалоонун мааниси 0.226, оң белги адамдын экологиялык кам көрүү деңгээли канчалык жогору болсо, электр мотоциклин кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Финансылык факторлорго таандык FI1 - FI4 өзгөрмөлөрүнүн логистикалык регрессиялык анализинин жыйынтыктары сатып алуу баасы (FI1) жана техникалык тейлөө чыгымдары (FI4) Индонезиядагы электр мотоциклдеринин ниетине олуттуу таасир тийгизерин көрсөтөт. Сатып алуу баасынын олуттуу мааниси (0,00) гипотезаны 12 колдойт, сатып алуу баасы электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет.Сатып алуу баасынын сметасынын мааниси 0.348, оң белги кимдир бирөө үчүн электр мотоциклинин сатып алуу баасы канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Батарейканын наркынын (0.355) олуттуу мааниси Гипотезаны 13 колдобойт, батарея баасы электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Заряддоонун олуттуу мааниси (0.109) Гипотезаны 14 колдобойт, кубаттоо баасы электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт. Заряддоо наркынын сметасынын мааниси 0.136, оң белги кимдир бирөө үчүн электр мотоциклин кубаттоо баасы канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Техникалык тейлөөгө кеткен чыгымдардын олуттуу мааниси (0.017) Гипотезаны 15 колдобойт, техникалык чыгымдар электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Техникалык тейлөө чыгымдарынын сметасынын мааниси 0,193, оң белги кимдир бирөө үчүн электр мотоциклине техникалык тейлөөнүн баасы канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Технологиялык факторлорго таандык TE1ден TE5ке чейинки өзгөрмөлөр үчүн логистикалык регрессиялык анализдин жыйынтыктары батареяны заряддоо убактысы (TE3) Индонезияда электр мотоциклдерди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир тийгизерин көрсөтөт. Пробег жөндөмдүүлүгүнүн маанилүү мааниси (0.107) Гипотезаны 16 колдобойт, пробег жөндөмү электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт. Максималдуу жүгүрүүнүн баасынын мааниси 0.146, оң белги кимдир бирөө үчүн электр мотоциклинин максималдуу жүгүртүүсү канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Көз карандысыз өзгөрмөлүү кубаттуулуктун же максималдуу ылдамдыктын маанилүү мааниси (0.052) Гипотезаны 17 колдобойт, максималдуу ылдамдык электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Күч же максималдуу ылдамдык үчүн эсиматтын мааниси 0.167, оң белги бир адам үчүн электр мотоциклинин максималдуу ылдамдыгы канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Заряддоо убактысынын маанилүү мааниси (0.004) Гипотезаны 18 колдойт, кубаттоо убактысы электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этет. Заряддоо убактысынын болжолдуу мааниси 0,240, оң белги кимдир бирөө үчүн электр мотоциклинин максималдуу ылдамдыгы канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Коопсуздуктун маанилүү мааниси (0.962) Гипотезаны 19 колдобойт, коопсуздук электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Коопсуздукту баалоонун мааниси -0.005, терс белги кимдир бирөө электр мотоциклин колдонууда өзүн канчалык коопсуз сезсе, электр мотоциклди алуу ниети ошончолук төмөн болорун билдирет. Батареянын иштөө мөөнөтүнүн мааниси (0.424) Гипотезаны 20 колдобойт, батареянын иштөө мөөнөтү электр мотоциклин кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт. Батареянын иштөө мөөнөтүн баалоонун мааниси 0,068, оң белги электр мотоциклинин батареясынын иштөө мөөнөтү канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Макродеңгээлдеги факторлорго таандык ML1ден ML7га чейинки өзгөрмөлөр үчүн логистикалык регрессиялык анализдин жыйынтыктары жумуш орундарында гана кубаттоо (ML2), резиденцияда заряддоонун болушу (ML3) жана тарифтөөнүн арзандатуу саясаты (ML7) жыйынтыктарын көрсөтөт. Бул Индонезияда электр мотоциклдерди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Коомдук жайларда кубаттоо мүмкүнчүлүгүнүн мааниси (0.254) 21 -гипотезаны колдобойт, коомдук жайларда заряддын болушу электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Жумуш ордунда заряддоонун болушу (0.007) 22 -гипотезаны колдойт, жумушта заряддын болушу электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Үйдө кубаттоо мүмкүнчүлүгүнүн мааниси (0.009) 22 гипотезасын колдойт, үйдө заряддын болушу мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Кызмат орундарынын болушунун маанилүү мааниси (0.181) 24 -гипотезаны колдобойт, кызмат орундарынын болушу электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт. Сатып алууну стимулдаштыруу саясатынын олуттуу мааниси (0.017) 25 -гипотезаны колдойт, сатып алуунун стимул саясаты электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Жылдык салыктык эсептик саясаттын олуттуу мааниси (0,672) 26 -гипотезаны колдобойт, жылдык салыктык арзандатуу саясаты электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт. Заряддоонун наркынын дисконттоо саясаты үчүн маанилүү мааниси (0.00) 27 гипотезасын колдойт, кубаттоо наркынын арзандатуу саясаты электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Макродеңгээлдеги фактордун жыйынтыгына ылайык, электр мотоциклинин кабыл алынышы ишке орноштурулушу мүмкүн, эгерде жумуш ордунда кубаттоочу станция, резиденциядагы кубаттоочу станция жана кубаттоо наркын арзандатуу саясаты керектөөчүлөрдүн кирүүсүнө даяр болсо. Жалпысынан, социалдык медиада бөлүшүү жыштыгы, экологиялык маалымдуулуктун деңгээли, сатып алуу баалары, техникалык тейлөө чыгымдары, электр мотоциклинин максималдуу ылдамдыгы, батареяны заряддоо убактысы, жумушта заряддоо станциясынын инфраструктурасынын болушу, үй кубаттуулугуна негизделген - кубаттоочу инфраструктура, UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОНДУРУШТО СИСТЕМАЛАРДЫ ОПТИМИФИКАЦИЯЛОО ЖОНУНДО - VOL. 19 ЖОК. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 сатып алууну стимулдаштыруу саясаты жана төлөмдөрдү арзандатуу боюнча стимулдаштыруу саясаты электромобилдерди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизүүдө. Equation Model жана Ыктымалдыктар Функциясы Equation 3 - бул электр мотоциклди кабыл алууну "каалабаган" деген жоопту тандоо үчүн логитикалык теңдеме.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) 4 -теңдеме - электр мотоциклди кабыл алууну каалабаган жоопту тандоо үчүн логитикалык теңдеме.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) 5 -теңдеме - электр мотоциклди кабыл алуу үчүн "шек" деген жоопту тандоо үчүн логитикалык теңдеме.  =  = + 27 1 03 (3 |) кг Y Xn   k Xik (5) 6 -теңдеме - электр мотоциклди кабыл алууга "даяр" жооп вариантынын логитикалык теңдемеси.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Теңдеменин 7 -те теңдемесинде көрсөтүлгөн электрдик мотоциклдерди кабыл алуу ыктымалдуулугунун функциялары 11 - Теңдеме 7. катуу каалабайт »электр мотоциклин кабыл алууга. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) 8 -Формула - бул "кабыл алгысы келбеген" жоопту тандоо ыктымалдуулугунун функциясы. электр мотоцикл. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)    + - + = =  -  = = (8) 9 -теңдеме - электр мотоциклин кабыл алуу үчүн "шек" деген жоопту тандоо ыктымалдуулугунун функциясы. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)    + - + = =  -  = = (9) 10 -теңдеме - электр мотоциклин кабыл алууга "даяр" деген жоопту тандоо ыктымалдуулугунун функциясы. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)    + - + = =  -  = = (10) Equation 11 - бул электр мотоциклди кабыл алууга "катуу даяр" деген жоопту тандоо ыктымалдуулугунун функциясы. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Кабыл алуу ниетинин ыктымалдуулугу Ординалдык логистикалык регрессия теңдемеси анда респонденттердин жоопторунун үлгүсүнө колдонулат. Таблица 8 үлгүнүн мүнөздөмөлөрүн жана жоопторун көрсөтөт. Ошентип, көз каранды өзгөрмөнүн ар бир критерийине жооп берүү ыктымалдыгы 7 - 11 формуласынын негизинде эсептелет. 7 -таблицада көрсөтүлгөн жооптору бар респонденттердин үлгүсү электр мотоциклди колдонууну каалабагандыгы үчүн 0,0013 ыктымалдуулугу бар, ыктымалдуулугу 0,0114. электр мотоциклди колдонууну каалабагандар үчүн, электр мотоциклди колдонууга шек саноо үчүн 0.1788 ыктымалдык, электр мотоциклди колдонууну каалоо ыктымалдыгы 0.563 жана электр мотоциклди колдонууну каалагандар үчүн 0.2455 ыктымалдуулугу. Ошондой эле 1,223 респонденттердин электр мотоциклдерин кабыл алуу ыктымалдуулугу эсептелген жана электр мотоциклди колдонууну каалабаган жооптордун ыктымалдуулугунун орточо мааниси 0,0031, электр мотоциклди колдонууну каалабаган 0,0198, электр мотоциклди колдонууга күмөн саноо 0.1482 болгон. электр мотоцикл 0.3410 болгон жана электр мотоцикл колдонууга даяр болгон 0.4880 болгон. Эгерде каалоочулардын жана ыктыярчылардын ыктымалдуулугу жыйынтыкталса, индонезиялыктардын электр мотоциклдерин кабыл алуу ыктымалдыгы 82,90%га жетет. Бизнес жана саясат чыгаруучулар үчүн рекомендациялар Логистикалык регрессиянын анализинде социалдык медиада бөлүшүү жыштыгы электр мотоциклди кабыл алуу ниетине таасир этүүчү маанилүү фактор болуп саналат. Коомчулуктун электр мотоциклдери жөнүндө маалымат алуу үчүн платформа катары социалдык медианын маанилүүлүгү электр мотоциклдерди кабыл алууга даярдыгына таасирин тийгизет. Өкмөт жана ишкерлер бул ресурсту колдонууга аракет кылышы мүмкүн, мисалы, ишкерлер электр мотоциклдерин сатып алган керектөөчүлөргө бонустар же ыраазычылык аркылуу промоушн жасай алышат жана социалдык медиаларында электр мотоциклдери менен байланышкан оң нерселерди бөлүшө алышат. Бул башкаларга электр мотоциклинин жаңы колдонуучусу болууга түрткү бериши мүмкүн. Өкмөт коомчулукту кадимки мотоциклден электрдик мотоциклге өтүүгө түрткү берүү үчүн социалдык медиа аркылуу коомчулукка электрлештирип же тааныта алат. Бул изилдөө Индонезияда электр мотоциклдердин кабыл алынышына макро деңгээлдеги факторлордун таасири канчалык маанилүү экенин далилдейт. Кадимки логистикалык регрессиялык анализде, жумуш ордунда заряддоо станциясынын инфраструктурасынын болушу, үйдө заряддоо станциясынын инфраструктурасынын болушу, сатып алууну стимулдаштыруу саясаты жана кубаттоо наркынын арзандатылышы электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этет. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 ЖОК. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Таблица 7. Респонденттердин үлгүлөрү Вариабел Жооп Коду Баасы Үй-бүлөлүк абалы Үйлөнгөн X1b 2 Жаш 31-45 X2 2 Жынысы Эркек X3a 1 Акыркы Билим Деңгээли Master X4 4 Кесиби Жеке кызматкерлер X5c 3 Айлык керектөө деңгээли Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Ай сайын киреше деңгээли Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Мотоциклге ээлик кылуу саны ≥ 2 X8 3 Социалдык медиада бөлүшүү жыштыгы Бир нече жолу/ай X9 4 Онлайн социалдык тармактын көлөмү 100-500 адам X10 2 Экологиялык маалымдуулук 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Батарея баасы 3 X13 3 Заряддоо баасы 3 X13 3 Техникалык тейлөө чыгымдары 5 X14 5 Пробег жөндөмдүүлүгү 4 X15 4 Кубат 5 X16 5 Заряддоо убактысы 4 X17 4 Коопсуздук 5 X18 5 Батареянын иштөө мөөнөтү 4 X19 4 Коомдук жайларда заряддоо станциясынын болушу 4 X20 4 Заряддоо станциясынын болушу жумушта 4 X21 4 Заряддоо станциясынын үйдө болушу 4 X22 4 Кызмат орундарынын болушу 2 X23 2 Сатып алуунун стимулдаштыруу саясаты 5 X24 5 Жылдык салыктык эсептик саясаты 5 X25 5 Заряддоо наркынын арзандатуу саясаты 5 X26 5 Заряддоонун наркы 5 X27 5 Техникалык тейлөөнүн баасы 3 X13 3 Пробег мүмкүнчүлүгү 5 X14 5 Күч 4 X15 4 Заряддоо убактысы 5 X16 5 Респонденттердин көбү заряддоо станциясынын инфраструктурасынын үйдө, жумуш орундарында жана коомдук жайларда болушун электр мотоциклинин колдонулушуна олуттуу таасир тийгизет деп эсептешет. Өкмөт электр мотоциклдердин кабыл алынышын колдоо үчүн коомдук жайларда заряддоо станциясынын инфраструктурасын орното алат. Өкмөт муну ишке ашыруу үчүн бизнес сектору менен бирге иштесе болот. Макродеңгээлдеги индикаторлорду түзүүдө бул изилдөө стимулдаштыруучу саясаттын бир нече варианттарын сунуштайт. Сурамжылоого ылайык эң маанилүү стимул саясаты - бул Индонезияда электр мотоциклдерин колдонууну колдоо үчүн өкмөт тарабынан каралышы мүмкүн болгон стимул саясаты жана төлөмдөрдү арзандатуу боюнча стимулдаштыруу саясаты. Каржылык факторлор боюнча, сатып алуу баасы электр мотоцикл сатып алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Бул сатып алуу субсидиясына болгон стимулдун кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этип жатканынын себеби. Кадимки мотоциклдерге караганда электр мотоциклдердин арзан тейлөө баасы электр мотоциклдердин кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этет. Демек, керектөөчүлөрдүн керектөөлөрүн канааттандырган кызматтардын болушу электр мотоциклдерин кабыл алуу ниетин андан ары күчөтөт, анткени көпчүлүк колдонуучулар электр мотоциклдеринин тетиктерин билишпейт, андыктан кандайдыр бир бузулуулар болсо, аларга квалификациялуу техниктер керек. Электр мотоциклинин иштеши керектөөчүлөрдүн күнүмдүк мобилдүүлүгүн канааттандыруу үчүн керектөөлөрүн канааттандырды. Электр мотоциклинин максималдуу ылдамдыгы жана кубаттоо убактысы керектөөчүлөр каалаган стандарттарга жооп бере алат. Бирок, мотоциклдин жакшыраак иштеши, мисалы, коопсуздуктун жогорулашы, батареянын иштөө мөөнөтү жана андан ары жүрүп кетиши, албетте, электр мотоциклди кабыл алуу ниетин жогорулатат. Өкмөт инвестицияларды көбөйтүүдөн тышкары, өкмөт жана ишканалар элдин ишенимин жогорулатуу үчүн электр мотоциклдеринин коопсуздугун жана ишенимдүүлүгүн баалоо системасын жакшыртуусу керек. Ишканалар үчүн сапатты жана өндүрүмдүүлүктү жогорулатуу керектөөчүлөрдүн электр мотоциклине болгон ынтасын жогорулатуунун эң эффективдүү жолдорунун бири болуп саналат. Жашыраак жана билим деңгээли жогору болгон керектөөчүлөр таасир этүү үчүн алгачкы колдонуучулар катары багытталышы мүмкүн, анткени алар оптимисттик маанайда жана кеңири тармакка ээ. Базарды сегментациялоого максаттуу керектөөчүлөр үчүн конкреттүү моделдерди киргизүү аркылуу жетүүгө болот. Мындан тышкары, экологиялык маалыматы жогору респонденттер мотоциклди кабыл алууну каалашкан. UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОНДУРУШТО СИСТЕМАЛАРДЫ ОПТИМИФИКАЦИЯЛОО ЖОНУНДО - VOL. 19 ЖОК. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 ЖЫЙЫНТЫКТАР Кадимки мотоциклдерден электрдик мотоциклдерге өтүү Индонезиядагы СО2дин жогорку деңгээлиндеги көйгөйдү жеңүү үчүн эң жакшы чечим болушу мүмкүн. Индонезия өкмөтү Индонезияда электромобилдерге карата ар кандай саясатты орнотуу менен түшүндү жана кадам таштады. Бирок, чындыгында, Индонезияда электромобилдерди кабыл алуу дагы эле өкмөт тарабынан коюлган максаттардан алысыраак. Айлана -чөйрө электр мотоциклдердин кабыл алынышын колдобойт, мисалы, деталдуу регламенттер жок жана инфраструктуранын жоктугу Индонезияда электромобилдердин аз кабыл алынышына алып келет. Бул изилдөө Индонезияда мотоцикл сатуунун жалпы 80% ын түзгөн 10 провинциядан 1,223 респонденттерди сурамжылоодо, Индонезияда электр мотоциклдерин кабыл алуу ниеттерине таасир эткен олуттуу факторлорду изилдөө жана ыктымалдык функцияларын билүү үчүн жүргүзүлгөн. Респонденттердин көбү электр мотоциклине кызыккандардын жана келечекте электр мотоциклге ээ болууну каалашса да, азыркы учурда алардын электр мотоциклине болгон кызыгуусу салыштырмалуу төмөн. Респонденттер инфраструктуранын жана саясаттын жоктугу сыяктуу ар кандай себептерден улам учурда электр мотоциклдерин колдонууну каалашпайт. Көптөгөн респонденттер керектөөчүлөрдүн суроо-талаптарына жооп бериши керек болгон финансылык факторлор, технологиялык факторлор жана макродеңгээлдери бар электр мотоциклдеринин кабыл алынышын күтүү жана кароо маанайына ээ. Бул изилдөө социалдык медиада бөлүшүү жыштыгы, экологиялык маалымдуулуктун деңгээли, сатып алуу баалары, техникалык тейлөө чыгымдары, электр мотоциклдеринин максималдуу ылдамдыгы, батареяны заряддоо убактысы, жумушта заряддоо станциясынын инфраструктурасынын болушу, үйдүн заряддоо инфраструктурасынын болушу, Сатып алуунун стимул саясаты жана төлөмдөрдү арзандатуу боюнча стимулдаштыруу саясаты Индонезияда электр мотоциклдердин колдонулушун колдойт. Өкмөт Индонезияда электр мотоциклдерин колдонууну тездетүү үчүн кубаттоо станциясынын инфраструктурасын жана стимул саясатын камсыздоону колдошу керек. Продукт жана батареянын иштөө мөөнөтү сыяктуу технологиялык факторлор электр мотоциклдердин кабыл алынышын колдоо үчүн өндүрүшчүлөр тарабынан жакшыртылышы керек. Сатып алуу баалары жана батарейканын чыгымы сыяктуу финансылык факторлор ишканаларды жана өкмөттү тынчсыздандырышы керек. Коомчулукка электр мотоциклин киргизүү үчүн социалдык тармакты максималдуу колдонуу керек. Жаш кезиндеги жамааттар социалдык медианын кеңири тармагына ээ болгондуктан, аларды алгачкы кабыл алуучулар катары тааныта алышат. Индонезияда электр мотоциклдерин кабыл алууну ишке ашыруу инфраструктуранын даярдыгын жана керектөөчүлөр тарабынан кабыл алынуучу чыгымдарды талап кылат. Бул кадимки транспортту алмаштырууга жетишкен бир нече өлкөлөрдө күчтүү мамлекеттик милдеттенмелер аркылуу өкмөт тарабынан ишке ашырыла алды. Андан аркы изилдөөлөр Индонезияда электр мотоциклдерин колдонууну тездетүү үчүн тиешелүү саясатты табууга багытталат. АДАБИЯТТАР [1] Индонезия. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Онлайн]. Жеткиликтүү: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Ички бөлүштүрүү жана экспорттук статистика, 2020. [Онлайн]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Киргизилген: март. 20, 2020]. [3] Г.Самосир, Ю.Девара, Б.Флорентина жана Р.Сирегар, "Индонезиядагы электр машиналары: туруктуу транспорттук жол", Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto жана M. Nizam, "Жаңы технология литий-ион батареясынын коммерциялаштыруу модели: акылдуу электр машинасы үчүн мисал", 2013 Айылдык маалымат жана байланыш технологиясы жана электрдик транспорт технологиясы боюнча биргелешкен эл аралык конференциянын материалдары, rICT жана ICEV. -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] М.Катеначчи, Г.Фиорезе, Э.Вердолини жана В.Босетти, “Электр бара жатат: электромобилдердин батарея технологияларынын келечеги боюнча эксперттик сурамжылоо. Белгисиздик астында инновацияда ", Edward Elgar Publishing, 93. Амстердам: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz, and MK Patel," Автомобиль транспортун электрлештирүү боюнча– эки дөңгөлөктүү электрдин экологиялык, экономикалык жана социалдык көрсөткүчтөрүнө сереп, ”Транспорттук изилдөөлөрдүн D бөлүгү: Транспорт жана айлана, том. 41, б. 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, жана Р.Закария, "Жаңы технологиянын рыноктук үлүшүн божомолдоону аныктоо үчүн Марков чынжыр анализи: Индонезиянын Суракарта шаарындагы электр конверсиялык мотоциклинин мисалын изилдөө", AIP Конференциясынын материалдары, т. 2217 (1), б. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] В. Сутопо жана Э. Кадир, "Электр машиналарын алдоо үчүн литий-иондук батарея клеткасынын ферофосфатынын Индонезиялык стандарты", ТЕЛКОМНИКА Индонезиялык электротехникалык журналы, т. 15 (2), б. 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy жана ABMulyono, "Электр машиналарын колдонуу үчүн батарейканы башкаруу тутумунун стандартташтыруу жана тестирлөө үчүн негиздерин иштеп чыгуу", Уландысы - 4 Электр унаалары технологиясы боюнча эл аралык конференция, 7-12 беттер, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, "Стандарттык өнүгүүнү кубаттоочу электр машиналарына сереп: Индонезиядагы изилдөө окуясы", Иштетүү - 2018 5 -эл аралык электрдик транспорт технологиялары конференциясы, т. 8628367, 152-157-бб., 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Гайкиндо: Тахун 2040 Индонезия Stop Mobil Бербахан Бакар Миняк, 2017. [Онлайн]. gaikindo.or.id. [Киргизилген: март. 20, 2020]. [13] С. Голденберг, ”Индонезия 2030 -жылга чейин көмүр кычкыл газын 29% га кыскартат, Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 ЖОК. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang and HA Bekhet, "Электр машиналарын колдонуу ниеттерин моделдөө: Малайзияда эмпирикалык изилдөө", Journal of Cleaner Production, vol. 92, 75-83-беттер, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma жана BC Xie, “Батареялуу электр унааларын кеңири жайылтууга кандай тоскоолдуктар бар? Тяньцзинь, Кытайда коомдук кабылдоонун сурамжылоосу, ”Транспорт саясаты журналы, т. 56, беттер 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] Н.Беркли, Д.Жарвис жана А.Жонс, "Батарейкалуу электромобилдердин анализи: Улуу Британиядагы айдоочулардын ортосундагы тоскоолдуктарды иликтөө", Транспорттук изилдөө бөлүгү D: Транспорт жана айлана, т. 63, б. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge жана C. Shao, "Пекин, Кытайдагы электрдик машиналардын түшүүсүнө таасир этүүчү факторлорду изилдөө: Статистикалык жана мейкиндик перспективалары," Journal of Cleaner Production, vol. 213, б. 199-216, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] А.Видарджоно, SPSS, AMOS жана SMARTPLS программаларынын анализи боюнча Multivariat программасы (2nd Ed). Йогякарта: UPP STIM YKPN, 2015. [19] Т.Лаукканен, "Керектөөчүлөрдүн кабыл алуусу окшош кызмат инновацияларында четке кагуу чечимдерине каршы: Интернет жана мобилдик банкингдин иши", Journal of Business Research, vol. 69 (7), б. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] В.Вассейр жана Р.Кемп, "Нидерландыда ПВнын кабыл алынышы: кабыл алуунун факторлорунун статистикалык анализи", Калыбына келүүчү жана Туруктуу Энергия Сындары, т. 41, 483–494 -бб., 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil and J. Emparanza, "Саламаттыкты сактоо адистеринин жаңы телемониторинг системасын кабыл алуусун баалоо үчүн өзгөртүлгөн технологияларды кабыл алуу моделин колдонуу", Телемедицина жана электрондук саламаттык, т. 18 (1), б. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer жана P. Abrahamsson, "Булут кызматтарын кабыл алуу чечимине таасир этүүчү негизги техникалык тоскоолдуктарды изилдөө", Journal of Systems and Software, vol. 103, 167–181 -бб., 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto жана W. Sutopo, "Индонезиядагы электр машинасынын керектөөчүлөрдүн кабылдоо анализи", AIP конференциянын материалдары (2217 -том, No1, б. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo жана M. Nizam, "Сунушталган бизнес процесстер технологиясын коммерциялаштыруу: Электр машиналарынын технологияларын инкубациялоону изилдөө", Эл аралык электротехника жана информатика боюнча 2014 конференциясынын материалдары, ICEECS, 7045257, б. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at жана TM Bakar, "Калктын саны көп болгон байкоочулук изилдөөлөрдүн логистикалык регрессия үчүн үлгү өлчөмү боюнча көрсөтмөлөр: реалдуу жашоодогу клиникалык маалыматтарга негизделген статистика менен параметрлердин тактыгына басым", Малайзия журналы медициналык илимдер: MJMS, vol. 25 (4), б. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab and A. Jam'an, "Metodologi Penelitian Bisnis", Макасар: Lembaga Perpustakaan and Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] Т. Эккариус жана CC Lu, ”Туруктуу кыймыл үчүн эки дөңгөлөктүү: Электр мотоциклдерин керектөөчүлөрдүн кабыл алуусуна сереп ”, International Journal of Sustainable Transport, vol. 15 (3), б. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] С.Хабич-Собиегалла, Г.Костка жана Н.Анзингер, "Кытай, Россия жана Бразилия жарандарынын электр машиналарын сатып алуу ниети: Эл аралык салыштырмалуу изилдөө", Journal of cleaner, vol. 205, б. 188- 200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat жана B. Van Wee, "Каржылык стимулдардын жана башка социалдык-экономикалык факторлордун электромобилдерди кабыл алууга таасири", Энергетика саясаты, т. 68, 183–194 -бб., 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane жана JD Graham, "Сезим жана чындык: АКШнын 21 шаарында электр плагиндеринин коомдук билими", Energy Policy, vol. 63, б. 433–440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] Д.Браун, М. О'Махони жана Б.Колфилд, "Альтернативдүү күйүүчү майлар менен унаалар үчүн тоскоолдуктарды кантип классификациялоо керек жана инновациялык технологияларды илгерилетүү үчүн потенциалдуу саясатты баалоо керек?", Journal of Cleaner Production, vol. 35, б. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] О.Эгбуе жана С.Лонг, "Электр машиналарын кеңири жайылтуудагы тоскоолдуктар: керектөөчүлөрдүн мамилесине жана кабылдоолоруна анализ", Journal of Energy Policy, vol. 48, б. 717– 729, 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan жана YM Wei, "Мамлекеттик саясаттын NEVsке артыкчылыкка тийгизген таасири: Кытайдан келген далилдер", Energy Policy, vol. 61, 382–393 -беттер, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool жана RF Hirsh, "Батарейкалардан тышкары: плагин гибриддик электр машиналарынын (PHEVs) жана транспорттон торго (V2G) өтүүнүн артыкчылыктарын жана тоскоолдуктарын изилдөө", Energy Policy, vol. 37, б. 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 жана J. Stannard, “Негизги керектөөчүлөр плагин-электрдик жана плагин гибриддик электр машиналарын айдашат: жооптордун жана баалоолордун сапаттык анализи ", Transp. Res. Бөлүм: Саясат Практ., Т. 46, б. 140–153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Дженсен, Э. Черчи жана SL Mabit, "Плагин-электрдик жана плагин гибриддик электр машиналарын айдаган негизги керектөөчүлөр: жооптордун жана баалоолордун сапаттык анализи", Transp. Res. Бөлүм D: Transp. Айлана., Т. 25, 24-32 -беттер, 2013. [Онлайн]. Жеткиликтүү: ScienceDirect. [37] ND Caperello жана KS Kurani, "Үй чарбаларынын плагин гибриддик электр машинасы менен болгон жолугушуулары жөнүндөгү окуялар", Environ. Behav., Т. 44, 493–508, 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju жана CE Warrender, "Үй чарбаларынын плагин гибриддик электр машинасы менен жолуккан окуялары", керектөөчүлөрдүн анализи UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОНДУРУШТО СИСТЕМАЛАРДЫ ОПТИМИФИКАЦИЯЛОО ЖОНУНДО - VOL. 19 ЖОК. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 81 плагин гибриддик электр машинасы. Transp. Res. Бөлүм: Саясат Практ., Т. 64, 14–31 -бб., 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Хосмер жана С. Лемешоу, “Колдонулган логистикалык регрессия. Экинчи Басылма ”, Нью -Йорк: Джон Уилли жана Уулдары, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENCLATURE j көз каранды өзгөрмө категориялары (j = 1, 2, 3, 4, 5) k көз карандысыз өзгөрмөлүү категориялар (k = 1, 2, 3,…, m) i сапаттуу көз карандысыз өзгөрмөлүү категориялар n респонденттердин тартиби β0j көз карандылардын ар бир жообун кармайт өзгөрмөлүү Xk сандык көз карандысыз өзгөрмө Xik quanlitative көз карандысыз өзгөрмөлүү Y көз каранды өзгөрмөсү Pj (Xn) ар бир респондент үчүн көз карандысыз өзгөрмөнүн ар бир категориясы үчүн мүмкүнчүлүк AUTHORS BIOGRAPHY Martha Widhi Dela Utami Марта Видхи Дела Утами Universitas Sebelas Maretтин өнөр жай инженерия бөлүмүнүн студенти. Ал логистика жана бизнес системасы лабораториясына таандык. Анын илимий кызыкчылыктары логистика жана жеткирүү чынжырын башкаруу жана рынокту изилдөө. Ал 2019 -жылы Индонезияда электромобилдин керектөөчүлөрдүн анализи тууралуу биринчи басылмасын жарыялаган. Анын илимий кызыкчылыктары - бул жеткирүү чынжыры, моделдөө моделдөө, өндүрүмдүүлүктү өлчөө жана технологияларды коммерциялаштыруу. Анын Scopus тарабынан индекстелген, 4 H-индекси менен 41 макаласы бар. Анын электрондук почтасы yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, инженердик профессионалдык даражага ээ (Ir) Профессионалдуу Инженердин Окуу Программасынан - Irish Universitas Sebelas Maret (UNS) at 2019. Ал Институттан Технология Бандунгдан (ITB) өндүрүштүк инженерия жана башкаруу тармагында докторлук даражасын алган. 2011 -ж., 2004 -жылы Индонезия Университетинен менеджмент боюнча Магистр жана 1999 -жылы ITBден Инженердик Инженерия Бакалавры. Анын илимий кызыкчылыктары жеткирүү чынжыры, инженердик экономика жана чыгымдарды талдоо жана технологияларды коммерциялаштыруу. Ал 30дан ашык илимий гранттарды алган. Анын Scopus тарабынан индекстелген басылмалары бар, 7 H индекси бар 117 макала. Анын электрондук почтасы wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Технологиялык факторлорго таандык TE1ден TE5ке чейинки өзгөрмөлөр үчүн логистикалык регрессиялык анализдин жыйынтыктары батареяны заряддоо убактысы (TE3) Индонезияда электр мотоциклдерди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир тийгизерин көрсөтөт. Пробег жөндөмдүүлүгүнүн маанилүү мааниси (0.107) Гипотезаны 16 колдобойт, пробег жөндөмү электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт. Максималдуу жүгүрүүнүн баасынын мааниси 0.146, оң белги кимдир бирөө үчүн электр мотоциклинин максималдуу жүгүртүүсү канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Көз карандысыз өзгөрмөлүү кубаттуулуктун же максималдуу ылдамдыктын маанилүү мааниси (0.052) Гипотезаны 17 колдобойт, максималдуу ылдамдык электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Күч же максималдуу ылдамдык үчүн эсиматтын мааниси 0.167, оң белги бир адам үчүн электр мотоциклинин максималдуу ылдамдыгы канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Заряддоо убактысынын маанилүү мааниси (0.004) Гипотезаны 18 колдойт, кубаттоо убактысы электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этет. Заряддоо убактысынын болжолдуу мааниси 0,240, оң белги кимдир бирөө үчүн электр мотоциклинин максималдуу ылдамдыгы канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Коопсуздуктун маанилүү мааниси (0.962) Гипотезаны 19 колдобойт, коопсуздук электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Коопсуздукту баалоонун мааниси -0.005, терс белги кимдир бирөө электр мотоциклин колдонууда өзүн канчалык коопсуз сезсе, электр мотоциклди алуу ниети ошончолук төмөн болорун билдирет. Батареянын иштөө мөөнөтүнүн мааниси (0.424) Гипотезаны 20 колдобойт, батареянын иштөө мөөнөтү электр мотоциклин кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт. Батареянын иштөө мөөнөтүн баалоонун мааниси 0,068, оң белги электр мотоциклинин батареясынын иштөө мөөнөтү канчалык ылайыктуу болсо, электр мотоциклди кабыл алуу ниети ошончолук жогору экенин билдирет. Макродеңгээлдеги факторлорго таандык ML1ден ML7га чейинки өзгөрмөлөр үчүн логистикалык регрессиялык анализдин жыйынтыктары жумуш орундарында гана кубаттоо (ML2), резиденцияда заряддоонун болушу (ML3) жана тарифтөөнүн арзандатуу саясаты (ML7) жыйынтыктарын көрсөтөт. Бул Индонезияда электр мотоциклдерди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Коомдук жайларда кубаттоо мүмкүнчүлүгүнүн мааниси (0.254) 21 -гипотезаны колдобойт, коомдук жайларда заряддын болушу электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасир этпейт. Жумуш ордунда заряддоонун болушу (0.007) 22 -гипотезаны колдойт, жумушта заряддын болушу электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Үйдө кубаттоо мүмкүнчүлүгүнүн мааниси (0.009) 22 гипотезасын колдойт, үйдө заряддын болушу мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Кызмат орундарынын болушунун маанилүү мааниси (0.181) 24 -гипотезаны колдобойт, кызмат орундарынын болушу электр мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт. Сатып алууну стимулдаштыруу саясатынын олуттуу мааниси (0.017) 25 -гипотезаны колдойт, сатып алуунун стимул саясаты электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Жылдык салыктык эсептик саясаттын олуттуу мааниси (0,672) 26 -гипотезаны колдобойт, жылдык салыктык арзандатуу саясаты электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизбейт. Заряддоонун наркынын дисконттоо саясаты үчүн маанилүү мааниси (0.00) 27 гипотезасын колдойт, кубаттоо наркынын арзандатуу саясаты электрдик мотоциклди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизет. Макродеңгээлдеги фактордун жыйынтыгына ылайык, электр мотоциклинин кабыл алынышы ишке орноштурулушу мүмкүн, эгерде жумуш ордунда кубаттоочу станция, резиденциядагы кубаттоочу станция жана кубаттоо наркын арзандатуу саясаты керектөөчүлөрдүн кирүүсүнө даяр болсо. Жалпысынан, социалдык медиада бөлүшүү жыштыгы, экологиялык маалымдуулуктун деңгээли, сатып алуу баалары, техникалык тейлөө чыгымдары, электр мотоциклинин максималдуу ылдамдыгы, батареяны заряддоо убактысы, жумушта заряддоо станциясынын инфраструктурасынын болушу, үй кубаттуулугуна негизделген - кубаттоочу инфраструктура, UTAMI ET AL. /ЖУРНАЛ ОНДУРУШТО СИСТЕМАЛАРДЫ ОПТИМИФИКАЦИЯЛОО ЖОНУНДО - VOL. 19 ЖОК. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 77 сатып алууну стимулдаштыруу саясаты жана төлөмдөрдү арзандатуу боюнча стимулдаштыруу саясаты электромобилдерди кабыл алуу ниетине олуттуу таасирин тийгизүүдө. Equation Model жана Ыктымалдыктар Функциясы Equation 3 - бул электр мотоциклди кабыл алууну "каалабаган" деген жоопту тандоо үчүн логитикалык теңдеме.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) 4 -теңдеме - электр мотоциклди кабыл алууну каалабаган жоопту тандоо үчүн логитикалык теңдеме.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) 5 -теңдеме - электр мотоциклди кабыл алуу үчүн "шек" деген жоопту тандоо үчүн логитикалык теңдеме.  =  = + 27 1 03 (3 |) кг Y Xn   k Xik (5) 6 -теңдеме - электр мотоциклди кабыл алууга "даяр" жооп вариантынын логитикалык теңдемеси.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Теңдеменин 7 -те теңдемесинде көрсөтүлгөн электрдик мотоциклдерди кабыл алуу ыктымалдуулугунун функциялары 11 - Теңдеме 7. катуу каалабайт »электр мотоциклин кабыл алууга. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) 8 -Формула - бул "кабыл алгысы келбеген" жоопту тандоо ыктымалдуулугунун функциясы. электр мотоцикл. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)    + - + = =  -  = = (8) 9 -теңдеме - электр мотоциклин кабыл алуу үчүн "шек" деген жоопту тандоо ыктымалдуулугунун функциясы. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)    + - + = =  -  = = (9) 10 -теңдеме - электр мотоциклин кабыл алууга "даяр" деген жоопту тандоо ыктымалдуулугунун функциясы. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)    + - + = =  -  = = (10) Equation 11 - бул электр мотоциклди кабыл алууга "катуу даяр" деген жоопту тандоо ыктымалдуулугунун функциясы. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Кабыл алуу ниетинин ыктымалдуулугу Ординалдык логистикалык регрессия теңдемеси анда респонденттердин жоопторунун үлгүсүнө колдонулат. Таблица 8 үлгүнүн мүнөздөмөлөрүн жана жоопторун көрсөтөт. Ошентип, көз каранды өзгөрмөнүн ар бир критерийине жооп берүү ыктымалдыгы 7 - 11 формуласынын негизинде эсептелет. 7 -таблицада көрсөтүлгөн жооптору бар респонденттердин үлгүсү электр мотоциклди колдонууну каалабагандыгы үчүн 0,0013 ыктымалдуулугу бар, ыктымалдуулугу 0,0114. электр мотоциклди колдонууну каалабагандар үчүн, электр мотоциклди колдонууга шек саноо үчүн 0.1788 ыктымалдык, электр мотоциклди колдонууну каалоо ыктымалдыгы 0.563 жана электр мотоциклди колдонууну каалагандар үчүн 0.2455 ыктымалдуулугу. Ошондой эле 1,223 респонденттердин электр мотоциклдерин кабыл алуу ыктымалдуулугу эсептелген жана электр мотоциклди колдонууну каалабаган жооптордун ыктымалдуулугу