Gipunting sa gobyerno sa Indonesia ang pagsagop sa 2.1 milyon nga mga yunit sa duha nga ligid nga de-kuryenteng salakyanan ug 2,200 nga yunit sa upat nga ligid nga de-koryenteng mga sakyanan kaniadtong 2025 pinaagi sa Republicinal Presidential Regulate nga Num. 22 sa 2017 bahin sa National Energy General Plan. Kaniadtong 2019, ang Gobyerno sa Indonesia nagpagawas sa Presidential Regulation No. 55 sa 2019 bahin sa Acceleration of the Battery Electric Vehicle Program for Road Transport. Sa tuig 2018, ang pagsagop sa mga de-ligid nga de-koryenteng salakyanan nakaabot ra sa 0.14% sa gipunting sa gobyerno alang sa 2025. Busa, ang pagsagup sa teknolohiya nga Electric Motorcycle (EM) kinahanglan usab nga ikonsidera ang daghang mga hinungdan aron magmalampuson. Ang kini nga panukiduki nagpalambo usa ka dili-pamatasan nga modelo sa pagsagop sa de-kuryenteng salakyanan. Ang mga hinungdan kauban ang sociodemographic, financial, teknolohikal, ug macrolevel. Ang online survey naglangkub sa 1,223 ka mga respondents. Gigamit ang logistic regression aron makuha ang function ug posibilidad nga kantidad sa intensyon nga gamiton ang EM sa Indonesia. Kadaghanan sa pagpaambit sa social media, lebel sa pagkasayod sa kinaiyahan, presyo sa pagpalit, gasto sa pagmintinar, labing kadako nga oras, oras sa pag-charge sa baterya, pagkabaton sa mga inprastraktura sa istasyon sa pag-charge sa trabahoan, pagkaanaa sa nakabase sa kuryente sa balay - mga imprastraktura sa pag-charge, mga palisiya sa insentibo sa pagpalit, ug pag-charge sa diskwento sa gasto Ang mga patakaran sa insentibo nakaimpluwensya sa katuyoan nga magsagop sa mga de-koryenteng awto. Gipakita usab niini nga ang higayon alang sa mga Indonesia nga magsagop sa mga de-kuryenteng motorsiklo moabot sa 82.90%. Ang pagkaamgo sa pagsagop sa mga motorsiklo nga de-kuryente sa Indonesia nagkinahanglan nga andam ang inprastraktura ug mga gasto nga mahimong madawat sa mga konsumedor. Sa katapusan, ang mga sangputanan sa kini nga panukiduki naghatag pila ka mga sugyot alang sa gobyerno ug mga negosyo aron mapadali ang pagsagop sa elektrisidad nga motorsiklo sa Indonesia.

PASIUNA

Ang sektor sa ekonomiya sa Indonesia (transportasyon, paghimo og elektrisidad, ug mga panimalay) kadaghanan naggamit fossil fuel. Ang pila sa mga dili maayong epekto sa taas nga pagsalig sa mga fossil fuel mao ang pagdugang nga alokasyon alang sa mga subsidyo sa gasolina, mga problema sa pagpadayon sa enerhiya, ug taas nga lebel sa pagbuga sa CO2. Ang transportasyon usa ka punoan nga sektor nga nakatampo sa taas nga lebel sa CO2 sa hangin tungod sa daghang gamit sa mga fossil fuel sasakyan. Kini nga panukiduki naka-focus sa mga motorsiklo tungod kay ang Indonesia, ingon usa ka mauswagon nga nasud, adunay daghang mga motorsiklo kaysa mga awto. Ang ihap sa mga motorsiklo sa Indonesia miabot sa 120,101,047 nga mga yunit sa 2018 [1] ug ang pagpamaligya sa motorsiklo miabot sa 6,487,460 nga mga yunit kaniadtong 2019 [2]. Ang pagbalhin sa sektor sa transportasyon ngadto sa mga alternatibong mga gigikanan sa enerhiya mahimong maminusan ang taas nga lebel sa CO2. Ang makatarunganon nga solusyon alang sa kini nga problema mao ang pagpatuman berde nga logistics pinaagi sa pagsulud sa mga de-kuryenteng salakyanan sa Indonesia sama sa mga hybrid nga kuryente nga salakyanan, plug-in nga hybrid nga de-koryenteng mga salakyanan, ug mga de-kuryenteng de-kuryenteng baterya [3]. Ang pagbag-o sa teknolohiya sa elektrisidad nga salakyanan ug pagbag-o sa teknolohiya sa baterya makahatag solusyon sa transportasyon nga mahigalaon sa kalikopan, episyente sa enerhiya, ug labi ka mubu ang gasto sa pagpadagan ug pagpadayon [4]. Ang mga salakyanan sa kuryente daghang gihisgutan sa mga nasud sa kalibutan. Sa kalibutan nga negosyo sa de-kuryenteng salakyanan, adunay usa ka hinungdanon nga pagtubo sa pagpamaligya alang sa duha nga ligid nga mga motorsiklo nga de-kuryente nga nakaabot sa 58% o mga 1.2 milyon nga mga yunit gikan sa 2016 hangtod 2017. Kini nga pagtubo sa pagpamaligya nagpakita usa ka maayong tubag gikan sa mga nasud sa kalibutan bahin sa pag-uswag sa elektrisidad ang teknolohiya sa motorsiklo nga sa umaabot nga adlaw, gipaabut sa mga motorsiklo nga de-kuryente nga baylohan ang mga salakyanan nga gisunog sa fossil. Ang gitun-an nga butang mao ang Electric Motorsiklo (EM) nga naglangkob sa Bag-ong Disenyo sa Elektrikal nga Motorsiklo (NDEM) ug Nakombertir nga Elektrikal nga Motorsiklo (CEM). Ang una nga tipo, ang Bag-ong Disenyo sa Elektrikal nga Motorsiklo (NDEM), usa ka salakyanan nga gilaraw sa kompanya nga naggamit kuryente nga teknolohiya alang sa mga operasyon niini. Ang pila ka mga nasud sa kalibutan sama sa Australia, Alemanya, England, France, Japan, Taiwan, South Korea, ug China nagamit na ang mga electric motorsiklo ingon usa ka puli nga produkto alang sa mga fossil-fueled nga mga salakyanan sa motorsiklo [5]. Ang usa ka brand sa mga motorsiklo nga de-kuryente mao ang Zero Motorsiklo nga naghimo og mga de-koryenteng motorsiklo nga motorsiklo [6]. PT. Ang Gesits Technologies Indo naghimo usab duha ka ligid nga motorsiklo nga de-kuryente nga ilawom sa marka nga Gesits. Ang ikaduha nga tipo usa ka CEM. Ang nabag-o nga motorsiklo nga motorsiklo usa ka motorsiklo nga gisugniban sa langis diin ang mga piyesa sa motor ug makina gipulihan sa mga Lithium Ferro Phosphate (LFP) nga mga kit sa baterya ingon usa ka gigikanan sa enerhiya. Bisan kung daghang mga nasud ang naghimo og electric motorsiklo, wala’y usa nga naghimo sa salakyanan pinaagi sa paggamit sa mga pamaagi sa pagkakabig. Mahimo ang pagkakabig sa usa ka duha ka ligid nga motorsiklo nga wala na gigamit sa mga naggamit niini. Ang Universitas Sebelas Maret usa ka nagpayunir sa paghimo sa CEM ug teknikal nga gipamatud-an nga ang mga baterya nga Lithium-Ion mahimong ihulip sa mga gigikanan sa enerhiya nga fossil fuel sa naandan nga mga motorsiklo. Ang CEM naggamit sa teknolohiya nga LFP, kini nga baterya dili mobuto kung mahitabo ang usa ka mubu nga circuit. Gawas pa niini, ang baterya sa LFP adunay taas nga kinabuhi nga magamit hangtod sa 3000 nga siklo sa paggamit ug mas taas kaysa karon nga komersyal nga EM nga baterya (sama sa Lithium-Ion Battery ug LiPo Battery). Ang CEM makabiyahe sa 55 km / bayad ug adunay labing kadaghan nga katulin hangtod sa 70 km / oras [7]. Jodinesa, et al. [8] gisusi ang bahin sa merkado sa mga mabalhin nga motorsiklo nga motorsiklo sa Surakarta, Indonesia ug miresulta nga ang mga tawo sa Surakarta positibo nga nagtubag sa CEM. Gikan sa pagpatin-aw sa taas, makita nga ang oportunidad alang sa mga motorsiklo nga de-kuryente dako kaayo. Daghang mga pagtuon sa mga sumbanan nga may kalabotan sa mga de-koryenteng salakyanan ug baterya ang naugmad, sama sa sukaranan sa baterya sa Lithium Ion ni Sutopo et al. [9], ang sukaranan sa sistema sa pagdumala sa baterya ni Rahmawatie et al. [10], ug mga sukdanan sa pagsingil sa kuryente nga awto sa Sutopo et al. [11]. Ang hinay nga rate sa pagsagop sa mga de-koryenteng awto sa Indonesia nga nakapaaghat sa gobyerno nga ipagawas ang daghang mga palisiya alang sa pagpalambo sa industriya sa awto ug giplano nga target ang pagsagop sa 2.1 milyon nga mga yunit sa mga de-motor nga motorsiklo ug 2,200 nga mga yunit sa mga de-koryenteng awto kaniadtong 2025. Gawas pa, ang gobyerno Gipunting usab ang Indonesia nga makahimo og 2,200 kuryente o hybrid nga mga awto nga gipahayag sa Presidential Regulation sa Republic of Indonesia No. 22 of 2017 bahin sa National Energy General Plan. Ang kini nga regulasyon gipatuman sa lainlaing mga nasud sama sa France, England, Norway, ug India. Ang Ministry of Energy ug Mineral Resources gipunting nga usa ka target nga sugod sa 2040, gidili ang pagpamaligya sa Internal Combustion Engine Vehicles (ICEV) ug gihangyo ang publiko nga mogamit mga de-koryenteng sakyanan [12]. Kaniadtong 2019 ang Gobyerno sa Indonesia nagpagawas sa Presidential Regulation Num. 55 sa 2019 bahin sa Pagpadali sa Programa nga Electric-Motor Vehicle Vehicle nga Batay sa Baterya alang sa Pagdala sa Dalan. Ang kini nga paningkamot usa ka lakang aron mabuntog ang duha nga mga problema, nga mao ang pagkulang sa mga reserba sa fuel fuel ug polusyon sa hangin. Bahin sa polusyon sa hangin, ang Indonesia mipasalig nga maminusan ang 29% sa mga gibuga nga carbon dioxide sa 2030 nga sangputanan sa Paris Climate Change Conference nga gihimo kaniadtong 2015. Kaniadtong 2018, ang paglusot sa duha nga ligid nga mga de-koryenteng awto nakaabot ra sa 0.14% sa target sa gobyerno nga 2025, samtang alang sa fourwheeled nga kuryente miabut labaw pa sa 45%. Kaniadtong Disyembre 2017, adunay dili moubus sa 1,300 nga publiko nga mga istasyon sa pag-charge sa kuryente nga magamit sa tibuuk nasud sa 24 nga mga lungsod, diin 71% (924 nga mga refilling station) ang naa sa DKI Jakarta [13]. Daghang mga nasud ang nagsiksik bahin sa pagsagop sa de-kuryenteng salakyanan, apan sa Indonesia, wala pa nahimo ang panukiduki sa nasudnon nga sukdanan. Daghang lahi nga panukiduki sa pipila nga mga nasud nga nagpahigayon pagtuon sa pagsagop sa mga bag-ong teknolohiya pinaagi sa paggamit sa daghang pamaagi sama sa daghang linear regression aron mahibal-an ang katuyoan sa paggamit sa de-kuryenteng salakyanan sa Malaysia [14], Structural Equation Modeling (SEM) aron mahibal-an ang pagsagop sa mga babag sa mga de-kuryenteng baterya sa Tianjin, China [15], pagsusi sa hinungdan sa exploratory & multivariate regression model aron mahibal-an ang mga babag taliwala sa mga drayber sa de-kuryenteng salakyanan sa United Kingdom [16], ug logistic regression aron mahibal-an ang mga hinungdan nga nakaimpluwensya sa pagdakup sa mga de-koryenteng awto sa Beijing, Tsina [17]. Ang katuyoan sa kini nga panukiduki aron makahimo usa ka modelo sa pagsagop alang sa mga motorsiklo nga de-kuryente sa Indonesia, aron makapangita mga hinungdan nga makaimpluwensya sa mga katuyoan sa pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo sa Indonesia, ug aron mahibal-an ang mga oportunidad sa pag-andar alang sa pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo sa Indonesia. Ang pag-modelo sa mga hinungdan hinungdan aron mahibal-an kung unsang mga hinungdan ang nakaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa mga de-kuryenteng motorsiklo sa Indonesia. Ang kini nga maimpluwensyang mga hinungdan mahimong magamit ingon usa ka pakisayran nga mag-umol sa angay nga mga palisiya aron mapadali ang pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo. Ang kini nga hinungdanon nga mga hinungdan mao ang hulagway sa mga sulundon nga kondisyon nga gitinguha sa mga potensyal nga mogamit og elektrisidad nga motorsiklo sa Indonesia. Ang pila ka mga ministeryo sa Indonesia nga adunay kalabotan sa paghimo og mga patakaran bahin sa mga de-kuryenteng salakyanan mao ang Ministri ng industriya nga naghisgot sa mga lagda sa buhis sa awto pinauyon sa mga pagbuga nga direkta nga nakig-angot sa mga tiggama og de-kuryenteng salakyanan, ang Ministry of Transportation nga nagpadagan sa pagsulay nga mahimo sa mga de-koryenteng salakyanan nga pag-aspalto sa haywey sama sa mga pagsulay sa baterya ug uban pa, ingon man ang The Ministry of Energy and Mineral Resources nga responsable sa pagmugna og mga taripa sa Electric Vehicle Charging Station sa mga imprastraktura sa mga negosyong nag-charge sa kuryente. Giawhag usab sa kabag-o sa de-koryente nga salakyanan ang pagkahimugso sa mga bag-ong entity sa negosyo sa supply chain lakip ang mga technopreneur ug pagsugod gikan sa mga developer, supplier, tiggama, ug tighatag sa mga produkto / serbisyo sa de-koryenteng salakyanan ug ilang mga gigikanan sa merkado [24]. Ang mga negosyante sa elektrisidad nga motorsiklo mahimo usab makapalambo sa teknolohiya ug pamaligya pinaagi sa pagkonsiderar sa kini nga hinungdanon nga mga hinungdan aron masuportahan ang pagkab-ot sa mga motorsiklo nga de-kuryente imbis naandan nga mga motorsiklo sa Indonesia. Gigamit ang ordinal logistic regression aron makuha ang function ug posibilidad nga kantidad sa intensyon nga magsagop og mga electric motorsiklo sa Indonesia gamit ang SPSS 25 software. Ang Logistic regression o logit regression usa ka pamaagi aron mahimo ang mga modelo nga matagnaon. Ang logistic regression sa mga istatistika nga gigamit aron matagna ang kalagmitan sa usa ka hitabo nga nahinabo pinaagi sa pagpares sa datos sa logit curve logistic function. Kini nga pamaagi usa ka kinatibuk-an nga modelo sa linear alang sa binomial regression [18]. Gigamit ang logistic regression aron matagna ang pagdawat sa internet ug mobile banking adoption [19], matagna ang pagdawat sa photo voltaic technology adoption sa Netherlands [20], gitagna ang pagdawat sa teknolohiya sa sistema sa telemonitoring alang sa kahimsog [21], ug aron makapangita ang mga teknikal nga babag nga nakaapekto sa desisyon nga mosagop sa mga serbisyo sa cloud [22]. Utami et al. [23] nga kaniadto nagpasiugda sa pagsabot sa konsyumer sa mga de-koryenteng salakyanan sa Surakarta, nakit-an nga ang mga presyo sa pagpamalit, modelo, paghimo sa salakyanan, ug pagkaandam sa inprastraktura mao ang labing kadaghan nga mga babag sa mga tawo nga nagsagop sa mga de-koryenteng awto. PAMAAGI Ang datos nga nakolekta sa kini nga panukiduki mao ang punoan nga datos nga nakuha pinaagi sa mga online survey aron mahibal-an ang mga oportunidad ug hinungdan nga nakaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa mga de-motor nga motorsiklo sa Indonesia. Pagpangutana ug Pagsurbi Ang online nga survey giapod-apod sa 1,223 ka mga respondents sa walo nga mga probinsya sa Indonesia aron masusi ang mga hinungdan nga nakaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa mga de-motor nga motorsiklo sa Indonesia. Ang mga napili nga probinsya adunay labaw sa 80% sa pagpamaligya og motorsiklo sa Indonesia [2]: West Java, East Java, Jakarta, Central Java, North Sumatra, West Sumatra, Yogyakarta, South Sulawesi, South Sumatra, ug Bali. Ang mga hinungdan nga gisuhid gipakita sa Talaan 1. Ang kinatibuk-ang kahibalo bahin sa mga de-kuryenteng motorsiklo gihatag sa pagsugod sa pangutana pinaagi sa paggamit sa video aron malikayan ang dili pagsinabtanay. Ang pangutana napangbahin sa lima ka seksyon: seksyon sa pag-screen, seksyon nga sociodemographic, seksyon sa pinansyal, seksyon sa teknolohiya, ug seksyon nga lebel sa macro. Gipakita ang pangutana sa us aka sukatan sa Likert nga 1 hangtod 5, diin ang 1 alang sa kusganon nga dili uyon, 2 alang sa dili uyon, 3 alang sa pagduhaduha, 4 alang sa uyon, ug 5 alang sa kusganon nga pag-uyon. Ang pagtino sa labing menos nga gidak-on sa sampol nagpunting sa [25], gipahayag nga ang mga pagtuon sa obserbasyon nga adunay daghang gidak-on sa populasyon nga naglambigit sa logistic regression nagkinahanglan minimum nga sukod sa sample nga 500 aron makakuha mga istatistika nga nagrepresentar sa mga parameter. Ang sampling nga cluster o sampling sa lugar nga adunay proporsyon gigamit sa kini nga panukiduki tungod kay ang populasyon sa mga naggamit og motorsiklo sa Indonesia daghan kaayo. Gawas pa, gigamit ang purposive sampling aron mahibal-an ang mga sampol nga gibase sa piho nga mga sukaranan [26]. Ang mga online survey gihimo pinaagi sa Facebook Ads. Ang mga kwalipikado nga respondente mao ang mga tawo nga nag-edad og ≥ 17 anyos, adunay SIM C, usa sa mga naghimo’g desisyon nga mopuli o mopalit og motorsiklo, ug adunay domiciled sa usa sa mga probinsya sa Talaan 1. Framework Theoretical She et al. [15] ug Habich-Sobiegalla et al. [28] gigamit nga mga balangkas alang sa usa ka sistematiko nga pagkategoryahan sa mga hinungdan nga nagmaneho o nakababag sa pagsagop sa de-kuryenteng salakyanan sa mga konsumedor. Gibag-o namon kini nga mga laraw pinaagi sa pagbag-o niini pinahiuyon sa among pagtuki sa literatura sa elektrisidad nga motorsiklo sa pagsagop sa mga konsumante sa mga de-motor nga motorsiklo. Nakita namon kini sa Talaan 1.Talaan 1. Pagpatin-aw ug Sanggunian sa mga Hinungdan ug Mga Katangian Factor Code Atrtibut Ref. SD1 Kaminyoon sa kaminyoon [27], [28] SD2 Age SD3 Gender SD4 Last education SD5 Occupation Sociodemographic SD6 Monthly level level SD7 Monthly income level SD8 Gidaghan sa tag-iya sa motorsiklo SD9 Frequency of sharing on social media SD10 Kadako sa online social network SD11 Kasayuran sa kinaiyahan pinansyal FI1 Pagpamalit nga presyo [29] FI2 nga gasto sa Baterya [30] FI3 nga gasto sa pag-charge [31] Mga gasto sa pagpadayon sa FI4 [32] Kakayahan sa Teknikal nga TE1 Mileage [33] TE2 Power [33] TE3 Oras sa pag-charge [33] Kaluwasan sa TE4 [34] TE5 Ang kinabuhi sa baterya [35] Makita sa lebel sa Macro nga lebel sa pag-charge sa estasyon sa publiko nga mga lugar [36] Adunay magamit nga istasyon sa pag-charge sa ML2 sa trabahoan [15] Adunay magamit nga istasyon sa pag-charge sa ML3 sa balay [37] Adunay magamit nga lugar ang serbisyo sa ML4 [38] ML5 nga palisiya sa insentibo sa pagpalit [15] ML6 Taunan patakaran sa diskwento sa buhis [15] ML7 Polisiya sa diskwento sa gasto sa pag-charge [15] Paghangop sa intensyon IP Intensyon nga gamiton ang [15] Sociodemographic Factor Sociodemographic factor usa ka personal nga mga hinungdan nga nakaimpluwensya sa pamatasan sa usa ka tawo sa paghimo’g desisyon. Eccarius et al. [28] gipahayag sa ilang modelo sa pagsagop nga ang edad, gender, status sa kaminyoon, edukasyon, kita, trabaho, ug pagpanag-iya sa mga sakyanan hinungdanon nga mga hinungdan nga nakaapekto sa pagsagop sa elektrisidad nga salakyanan. Ang HabichSoebigalla et al nagpunting sa mga hinungdan sa social network sama sa gidaghanon sa tag-iya sa motorsiklo, kadaghan sa pagpaambit sa social media, ug gidak-on sa online nga social network ang nakaimpluwensyang mga hinungdan sa pagsagop sa de-koryenteng salakyanan [28]. Eccarius et al. [27] ug HabichSobiegalla et al. [28] giisip usab ang pagkahibalo sa kinaiyahan nahisakop sa mga socialdemographic nga hinungdan. Ang kantidad sa Pagpalit sa Panalapi usa ka orihinal nga presyo sa usa ka motorsiklo nga de kuryente nga wala’y bisan unsang subsidyo sa pagpalit. Sierzchula et al. [29] nag-ingon nga ang taas nga presyo sa pagpalit sa de-koryenteng salakyanan nga gipahinabo sa labing kataas nga kapasidad sa baterya. Ang gasto sa baterya mao ang gasto sa pag-ilis sa baterya kung nahuman na ang daang kinabuhi sa baterya. Krause et al. gisusi nga ang gasto sa baterya iya sa pinansyal nga babag alang sa bisan kinsa nga magsagop sa usa ka de-koryenteng awto [30]. Ang gasto sa pag-charge mao ang gasto sa elektrisidad aron mapadagan ang usa ka electric motorsiklo kumpara sa gasto sa gasolina [31]. Ang mga gasto sa pagpadayon usa ka naandan nga gasto sa pagmintinar alang sa mga motorsiklo nga de-kuryente, dili pag-ayo tungod sa aksidente nga nakaapekto sa pagsagop sa elektrisidad nga sakyanan [32]. Ang kapabilidad sa Teknolohiya nga Factor Mileage mao ang labing kalayo nga gilay-on pagkahuman nga ang baterya sa elektrisidad nga motorsiklo hingpit nga napuno. Zhang et al. [33] nag-ingon nga ang paghimo sa salakyanan nagpasabut sa pagtimbang-timbang sa mga konsyumer sa de-koryenteng salakyanan lakip ang kapasidad sa mileage, gahum, oras sa pag-charge, kaluwasan, ug kinabuhi sa baterya. Ang kusog mao ang labing kadako nga katulin sa usa ka electric motorsiklo. Ang oras sa pag-charge mao ang kinatibuk-ang oras aron hingpit nga makarga ang usa ka electric motorsiklo. Ang pagbati sa kahilwasan sa diha nga nagsakay sa usa ka motorsiklo nga de koryente nga adunay kalabotan sa tunog (dB) mao ang mga hinungdan nga gipasiugda sa Sovacool et al. [34] nga mahimong mga hinungdan nga nakaapekto sa pangisip sa konsyumer sa de-koryenteng awto. Graham-Rowe et al. [35] nag-ingon nga ang kinabuhi sa baterya gikonsiderar nga madunot. Ang Macro-level Factor Infrastructure sa pag-charge sa magamit nga estasyon usa ka butang nga dili malikayan alang sa nagsagop sa electric motorsiklo. Ang pag-abut sa pag-charge sa mga publiko nga lugar giisip nga hinungdanon aron suportahan ang pagsagop sa de-kuryenteng salakyanan [36]. Ang pag-charge sa magamit sa trabahoan [15] ug pag-charge sa magamit sa balay [37] kinahanglan usab sa mga konsyumer aron matuman ang baterya sa ilang salakyanan. Krupa et al. [38] nag-ingon nga ang pagkaanaa sa mga lugar sa serbisyo alang sa naandan nga pagpadayon ug kadaot nakaapekto sa pagsagop sa de-koryenteng awto. Siya et al. Gisugyot [15] ang pipila nga mga insentibo sa publiko nga gusto kaayo sa mga konsumedor sa Tianjin sama sa paghatag og mga subsidyo alang sa pagpalit og mga de-motor nga motorsiklo, tinuig nga diskwento sa buhis alang sa mga de-motor nga motorsiklo, ug pagsingil sa patakaran sa diskwento sa gasto kung kinahanglan nga i-charge sa mga consumer ang electric motor sa mga publikong lugar [15]. Ang Ordinal Logistic Regression Ang Ordinal logistic regression usa sa mga pamaagi sa istatistika nga naghulagway sa relasyon sa taliwala sa usa ka dependant variable nga adunay usa o labaw pa nga independente nga mga variable, diin ang dependant variable labi pa sa 2 ka kategorya ug ang sukod sa pagsukol level o ordinal [39]. Ang Equation 1 usa ka modelo alang sa ordinal logistic regression ug ang Equation 2 nagpakita sa function g (x) ingon logit equation. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) MGA RESULTA UG PAGTUON Ang pangutana napanghatag sa online kaniadtong Marso - Abril, 2020, pinaagi sa bayad nga Facebook Ads pinaagi sa paghan-ay sa area sa pagsala: West Java, East Java, Jakarta, Central Java, North Sumatra, West Sumatra, Yogyakarta, South Sulawesi, South Sumatra, ug Bali nga nakaabot sa 21,628 nga mga ninggamit. Ang kinatibuk-ang umaabot nga mga tubag 1,443 nga mga tubag, apan 1,223 ra nga mga tubag ang angayan alang sa pagproseso sa datos. Gipakita sa Talaan 2 ang mga demograpiko sa mga gitubag. Mahulagwayong Istatistika Ang lamesa 3 nagpakita sa ihulagway nga mga istatistika alang sa mga variable sa kadaghan. Ang pag-charge sa diskwento sa gasto, tinuig nga diskwento sa buhis, ug mga subsidyo sa presyo sa pagpalit adunay mas taas nga average taliwala sa ubang mga hinungdan. Giilustrar niini nga ang kadaghanan sa mga nagtubag nag-isip nga adunay usa ka polisa nga gihatag sa gobyerno ang kusug nga pagdasig kanila nga magsagop sa mga de-kuryenteng motorsiklo. Sa mga hinungdan sa panalapi, ang presyo sa pagpalit ug gasto sa baterya adunay mas gamay nga average taliwala sa ubang mga hinungdan. Giilustrar niini nga ang presyo sa pagpalit sa usa ka electric motorsiklo ug gasto sa baterya dili angay sa badyet sa kadaghanan sa mga ningtubag. Kadaghanan sa mga respondents giisip nga ang presyo sa electric motorsiklo sobra ka mahal kung itandi sa presyo sa usa ka naandan nga motorsiklo. Ang kapuli nga gasto sa baterya matag tulo ka tuig nga moabot sa IDR 5,000,000 usab mahal kaayo fot kadaghanan sa mga respondents mao nga ang presyo sa pagpalit ug gasto sa baterya usa ka babag sa mga Indonesian nga mogamit og mga de-motor nga motorsiklo. Ang kinabuhi sa baterya, gahum, oras sa pag-charge adunay mubu nga average nga mga iskor sa mga naglaraw nga estadistika apan ang average nga mga iskor alang sa tulo nga mga hinungdan labi pa sa 4. Ang oras sa pag-charge nga milungtad og tulo ka oras sobra ka taas sa kadaghanan sa mga ningtubag. Ang labing kadako nga katulin sa usa ka motorsiklo nga de-kuryente mao ang 70 km / h ug ang 3-ka-tuig nga kinabuhi sa baterya dili matubag ang mga panginahanglanon sa mga nagtubag. Giilustrar niini nga ang kadaghanan sa mga nagtubag giisip ang paghimo og mga motorsiklo nga de-kuryente wala masunod ang ilang mga sukdanan. Bisan kung ang mga respondents dili hingpit nga nagsalig sa paghimo sa mga motorsiklo nga de-kuryente, mahimo nga maabot sa EM ang ilang adlaw-adlaw nga panginahanglan sa paglihok. Daghang mga respondents ang naghatag labaw nga iskor sa magamit nga pagsingil sa ilang mga balay ug opisina kaysa sa mga publiko nga lugar. Bisan pa, ang usa ka sagabal nga kanunay makit-an mao ang gahum sa kuryente sa balay naa pa sa 1300 VA, nga gihangyo sa mga respondents nga mapaabut nga makatabang ang gobyerno sa paghatag og mga pasilidad sa pagsingil sa balay. Ang pagkaanaa nga pagsingil sa opisina labi nga gipalabi kaysa sa mga publiko nga lugar tungod kay ang kadasigon sa mga nagtubag matag adlaw naglangkub sa mga balay ug opisina. Gipakita sa lamesa 4 ang mga tubag sa mga nagtubag sa pagsagop sa mga motorsiklo nga de-kuryente. Gipakita niini nga 45,626% sa mga respondents adunay kusug nga kaandam nga mogamit usa ka electric motorsiklo. Nagpakita kini nga sangputanan usa ka sanag nga kaugmaon alang sa bahin sa merkado sa elektrisidad nga motorsiklo. Gipakita usab sa Talaan 4 nga hapit 55% sa mga respondents wala’y kusug nga kaandam nga mogamit usa ka de-kuryenteng motorsiklo. Ang makapaikag nga mga sangputanan gikan sa kini nga naghubit nga istatistika nagpasabut nga bisan kung ang kadasig sa paggamit sa mga de-motor nga motorsiklo nagkinahanglan pa nga makapadasig, ang pagdawat sa publiko sa mga de-motor nga motorsiklo maayo. Ang usa pa nga hinungdan nga mahimo’g mahitabo mao nga ang mga respondents adunay kinaiya nga maghulat ug makita ang pagsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo o kung adunay uban nga mogamit sa usa ka electric motorsiklo o dili. Ang Data sa Ordinal Logistic Regression usa ka proseso ug pag-analisar aron mahibal-an ang katuyoan sa pagsagop sa mga motorsiklo nga de-kuryente sa Indonesia gamit ang ordinal logistic regression. Ang kasaligan nga pagbag-o sa kini nga panukiduki mao ang kaandam nga mogamit usa ka de-kuryenteng motorsiklo (1: kusganon nga dili gusto, 2: dili gusto, 3: pagduhaduha, 4: andam, 5: kusganon nga gusto). Ang ordinal logistic regression gipili ingon nga pamaagi sa kini nga panukiduki tungod kay ang dependant variable naggamit sa sukdanan nga ordinal. Giproseso ang datos gamit ang SPSS 25 software nga adunay lebel sa pagsalig nga 95%. Gihimo ang mga pagsulay nga Multicollinearity aron makalkula ang Variance Inflation Factors (VIF) nga adunay average VIF nga 1.15- 3.693, nga nagpasabut nga wala’y multicollinearity sa modelo. Ang pangagpas nga gigamit sa pagbag-o sa sagol nga logistik gipakita sa Talaan 5. Gipakita sa Talaan 6 ang bahin nga mga sangputanan sa pagsulay nga mahimong basihan sa pagdumili o pagdawat sa pangagpas alang sa ordinal logistic regression. Talaan 2. Mga Demograpiko sa mga Nagtubag Demographic Item Freq% Demographic Item Freq% Domicile West Java 345 28.2% Trabaho sa Estudyante 175 14.3% East Java 162 13.2% Mga sibilyang alagad 88 7.2% Jakarta 192 15.7% Pribadong empleyado 415 33.9% Central Java 242 19.8% Negosyante 380 31.1% North Sumatera 74 6.1% Ang uban 165 13.5% Yogyakarta 61 5.0% South Sulawesi 36 2.9% Edad 17-30 655 53.6% Bali 34 2.8% 31-45 486 39.7% West Sumatera 26 2.1% 46-60 79 6.5% South Sumatera 51 4.2%> 60 3 0.2% Status sa pag-asawa Single 370 30.3% Last Level sa Edukasyong SMP / SMA / SMK 701 57.3% Naminyo 844 69.0% Diploma 127 10.4% Ang Uban 9 0.7% Bachelor 316 25.8% Gender Lalaki 630 51.5% Master 68 5.6 % Babae 593 48.5% Doctoral 11 0.9% Monthly income level 0 154 12.6% Monthly konsumo nga lebel <IDR 2,000,000 432 35.3% <IDR 2,000,000 226 18.5% IDR2,000,000-5-58,999 640 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% Talaan 3. Gilaraw nga Istatistika alang sa Pananalapi, Teknolohiya, ug Macro-level nga Variable Average Rank Variable Average Rank ML7 (nag-charge nga disc disc.) 4.4563 1 ML3 (CS sa balay) 4.1554 9 ML6 (tinuig nga disc sa buhis. ) 4.4301 2 ML2 (CS sa mga lugar nga trabahoan) 4.1055 10 ML5 (insentibo sa pagpalit) 4.4146 3 ML1 (CS sa mga publikong lugar) 4.0965 11 TE4 (kaluwasan) 4.3181 4 TE5 (kinabuhi sa baterya) 4.0924 12 FI3 (gasto sa pagsingil) 4.2518 5 TE2 (kuryente ) 4.0597 13 TE1 (kapabilidad sa mileage) 4.2396 6 TE3 (oras sa pag-charge) 4.0303 14 ML4 (lugar sa serbisyo) 4.2142 7 FI1 (bili sa pagpamalit) 3.8814 15 FI4 (gasto sa pagmintinar) 4.1980 8 FI2 (gasto sa baterya) 3.5045 16 Talaan 4. Mahulagwayong Istatistika alang sa Paghangad sa Adoption 1: kusganon nga dili gusto 2: dili gusto 3: pagduhaduha 4: andam nga 5 andam nga mogamit electric electric 0.327% 2.044% 15.863% 36.141% 45.626% Ang mga sangputanan sa pagtuki sa logistic regression alang sa mga variable SD1 hangtod sa SD11 nga nahisakop sa gipakita sa mga hinungdan sa sosyodemograpiko ang mga sangputanan nga ang kasubsob ra sa pag-ambit sa ang social media (SD9) ug ang ang-ang sa kabalaka sa kinaiyahan (SD11) adunay hinungdan nga epekto sa katuyoan sa mga motorsiklo nga de-kuryente sa Indonesia. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa kwalitatibo nga pagkabalhin sa kahimtang sa kaminyoon mao ang 0.622 alang sa nag-inusara ug 0.801 alang sa minyo. Ang kana nga mga kantidad dili gisuportahan Hypothesis 1. Ang kahimtang sa kaminyoon dili kaayo nakaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo tungod kay ang hinungdanon nga kantidad labaw pa sa 0.05. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa edad mao ang 0.147 aron ang edad dili kaayo makaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa edad nga -0.168 dili mosuporta sa Hypothesis 2. Ang negatibo nga karatula nagpasabut nga kung labi ka taas ang edad, labi ka maminusan ang intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa variable nga kwalitatibo, gender, (0.385) dili pagsuporta sa Hypothesis 3. Ang gender dili kaayo makaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa katapusang ang-ang sa edukasyon (0.603) dili pagsuporta sa Hypothesis 4. Mao nga, ang katapusang edukasyon dili kaayo nakaimpluwensya sa intensyon nga mogamit usa ka electric motor. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa katapusang ang-ang sa edukasyon nga 0.036 nagpasabut usa ka positibo nga ilhanan nagpasabut nga labi ka taas ang lebel sa edukasyon labi ka taas ang katuyoan nga magsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa kwalitatibo nga pagbag-o sa trabaho mao ang 0.487 alang sa mga estudyante, 0.999 alang sa mga sibil nga alagad, 0.600 alang sa mga pribadong kawani, ug 0.480 alang sa mga negosyante nga wala pagsuporta sa Hypothesis 5. Ang trabaho dili kaayo makaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. UTAMI ET AL. / JOURNAL SA PAGPATUMAN SA SISTEMA SA MGA INDUSTRIYA - VOL. 19 WALA. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 75 Tabel 5. Hypothesis Hypothesis Socio- H1: ang kahimtang sa kaminyoon adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka electric motorsiklo. Demo- H2: ang edad adunay positibo nga hinungdan nga epekto sa katuyoan nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. graphic H3: gender adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka electric motorsiklo. H4: katapusang ang-ang sa edukasyon adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo. H5: ang trabaho adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka electric motorsiklo. H6: ang lebel sa matag bulan nga konsumo adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. H7: ang lebel sa kita matag bulan adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang H8: ang ihap sa tag-iya sa motorsiklo adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka electric motorsiklo. H9: ang kasubsob sa pagpaambit sa social media adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka electric motorsiklo. H10: ang kadako sa online social network adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. H11: ang pagkaamgo sa kalikopan adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang pinansyal nga H12: ang presyo sa pagpalit adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. H13: ang gasto sa baterya adunay positibo nga hinungdan nga epekto sa katuyoan nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. H14: ang gasto sa pag-charge adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. H15: ang mga gasto sa pagmintinar adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo. H16: Ang katakus sa mileage adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka electric motorsiklo. H17: ang kusog adunay positibo nga hinungdan nga epekto sa katuyoan nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Techno- H18: ang oras sa pag-charge adunay positibo nga hinungdan nga epekto sa katuyoan nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. lohikal nga H19: ang kahilwasan adunay positibo nga hinungdan nga epekto sa katuyoan nga magsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo. H20: ang kinabuhi sa baterya adunay positibo nga hinungdan nga epekto sa katuyoan nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. H21: ang pagkabaton sa mga inprastraktura sa istasyon sa pagsingil sa mga publiko nga lugar adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. H22: ang pagkaanaa sa mga inprastraktura sa istasyon sa pag-charge sa trabaho adunay positibo nga hinungdan nga epekto sa katuyoan nga magsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo. Macrolevel H23: ang pagkabaton sa mga inprastraktura sa istasyon sa pag-charge sa balay adunay positibo nga hinungdan nga epekto sa katuyoan nga magsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo. H24: ang mga lugar nga magamit sa serbisyo adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. H25: ang palisiya sa insentibo sa pagpalit adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. H26: ang tinuig nga patakaran sa diskwento sa buhis adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. H27: ang pagsingil sa patakaran sa diskwento sa gasto adunay positibo nga makahuluganon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka motorsiklo nga de-kuryente. Talaan 6. Mga Resulta sa Bahag nga Pagsulay sa Logistic Regression Var Value Sig Var Value Sig SD1: single 0.349 0.622 TE1 0.146 0.069 SD1: minyo 0.173 0.801 TE2 0.167 0.726 SD1: ang uban 0 TE3 0.240 0.161 SD2 -0.168 0.147 TE4 -0,005 0.013 * SD3: male 0.117 0.385 TE5 0,068 0.765 SD3: babaye 0 ML1 -0.127 0.022 * SD5: estudyante -0.195 0.487 ML2 0.309 0.000 * SD5: civ. serv 0,0000 0.999 ML3 0.253 0.355 SD5: prib. emp -0.110 0.6 ML4 0.134 0.109 SD5: entrepr 0.147 0.48 ML5 0.301 0.017 * SD5: ang uban 0 ML6 -0.059 0.107 SD6 0.227 0.069 ML7 0.521 0.052 SD7 0.032 0.726 TE1 0.146 0.004 * SD8 0.180 0.161 TE2 0.167 0.962 SD9 0.111 0.04 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 0.017 * ML4 0.134 0.672 * lebel sa pagsalig Ang hinungdanon nga kantidad alang sa matag bulan nga lebel sa konsumo (0.069) dili pagsuporta sa Hypothesis 6, ang binulan nga lebel sa pagkonsumo dili kaayo makaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang gibanabana nga kantidad alang sa binulan nga lebel sa pagkonsumo sa 0.227, usa ka positibo nga ilhanan nagpasabut nga mas taas ang lebel sa binulan nga gasto labi ka taas ang katuyoan nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa binulan nga lebel sa kita (0.726) dili pagsuporta sa Hypothesis 7, ang lebel sa binulan nga kita dili kaayo makaimpluwensya sa intensyon nga mogamit usa ka electric motorsiklo. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa binulan nga lebel sa kita mao ang 0,032, positibo nga ilhanan nagpasabut nga mas taas ang lebel sa binulan nga kita labi ka taas ang katuyoan nga magsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa gidaghanon sa tag-iya sa motorsiklo (0.161) dili gisuportahan sa Hypothesis 8, ang gidaghanon sa tag-iya sa motorsiklo dili kaayo makaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa lebel sa pagpanag-iya sa motorsiklo mao ang 0.180, positibo nga karatula nagpasabut nga daghang numero sa mga motorsiklo nga gipanag-iya, labi ka taas ang katuyoan nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa kasubsob sa pagpaambit sa social media (0.013) nagsuporta sa Hypothesis 9, ang kasubsob sa pagpaambit sa social media adunay usa ka hinungdanon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo tungod kay ang hinungdanon nga kantidad mas mubu sa 0.05. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 WALA. 1 (2020) 70-81 76 Utami et al. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Ang kantidad sa pagbanabana alang sa pag-ambit sa frequency sa social media mao ang 0.111, positibo nga karatula nagpasabut nga labi ka taas ang kadaghan sa pag-ambit sa usa ka tawo sa social media, mas taas ang higayon nga magsagop sa usa ka elektrisidad motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa gidak-on sa online social network (0.765) dili gisuportahan sa Hypothesis 10, ang kadako sa pagkab-ot sa social network dili kaayo makaimpluwensya sa intensyon nga mosagop sa usa ka motorsiklo. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa ihap sa mga tawo nga naabut sa social network mao ang 0.016, positibo nga karatula nagpasabut nga mas taas ang gidak-on sa mga social media network mas taas ang intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa lebel sa pagkasayod sa kalikopan (0.022) nagsuporta sa Hypothesis 11, ang lebel sa kabalaka sa kinaiyahan adunay hinungdan nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa ang-ang sa pagkasayod sa kinaiyahan mao ang 0.226, positibo nga ilhanan nagpasabut nga kung labi ka taas ang lebel sa pagkabalaka sa kinaiyahan sa usa ka tawo, labi ka taas ang intensyon nga magsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo. Ang mga sangputanan sa pagtuki sa logistic regression alang sa mga variable nga FI1 hangtod FI4 nga nahisakop sa mga hinungdan sa panalapi gipakita ang mga sangputanan nga ang presyo sa pagpalit (FI1) ug mga gasto sa pagmintinar (FI4) adunay hinungdanon nga epekto sa katuyoan sa mga motorsiklo nga de-kuryente sa Indonesia. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa presyo sa pagpalit (0.00) nagsuporta sa Hypothesis 12, ang presyo sa pagpalit adunay hinungdan nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka electric motorsiklo.Ang kantidad sa pagbanabana alang sa presyo sa pagpamalit mao ang 0.348, positibo nga ilhanan nagpasabut nga kung labi ka angay ang presyo sa pagpalit sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo alang sa usa ka tawo, labi ka taas ang intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa gasto sa baterya (0.355) dili pagsuporta sa Hypothesis 13, ang gasto sa baterya dili kaayo makaimpluwensya sa intensyon nga mogamit usa ka electric motor. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa mga gasto sa pagsingil (0.109) dili pagsuporta sa Hypothesis 14, ang pagsingil sa gasto wala’y hinungdan nga epekto sa intensyon nga mogamit usa ka electric motor. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa gasto sa pagsingil mao ang 0.136, positibo nga karatula nagpasabut nga kung labi ka angay ang gasto sa pag-charge sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo alang sa usa ka tawo, labi ka taas ang intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa mga gasto sa pagmintinar (0.017) dili pagsuporta sa Hypothesis 15, ang mga gasto sa pagmintinar adunay hinungdanon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa mga gasto sa pagmintinar mao ang 0.193, positibo nga karatula nagpasabut nga kung labi ka angay ang gasto sa pagmintinar sa elektrisidad nga motorsiklo alang sa usa ka tawo, labi ka taas ang intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang mga sangputanan sa pagtuki sa logistic regression alang sa mga variable nga TE1 hangtod sa TE5 nga nahisakop sa teknolohikal nga mga hinungdan nagpakita sa mga sangputanan nga ang oras sa pag-charge sa baterya (TE3) adunay hinungdanon nga epekto sa intensyon sa pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo sa Indonesia. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa mileage capability (0.107) dili gisuportahan sa Hypothesis 16, ang mileage capability wala’y hinungdan nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motor. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa usa ka maximum nga mileage mao ang 0.146, positibo nga karatula nagpasabut nga kung labi ka angay ang maximum mileage sa usa ka electric motorsiklo alang sa usa ka tawo, labi ka taas ang intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa independiyenteng variable variable o maximum speed (0.052) dili gisuportahan sa Hypothesis 17, ang maximum speed dili kaayo nakaimpluwensya sa intensyon nga mogamit usa ka electric motor. Ang kantidad sa delikado alang sa kuryente o labing kadako nga katulin mao ang 0.167, ang positibo nga karatula nagpasabut nga kung labi ka angay ang labing kadaghan nga katulin sa usa ka elektrisidad nga motorsiklo alang sa usa ka tawo, labi ka taas ang intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa oras sa pag-charge (0.004) nagsuporta sa Hypothesis 18, ang oras sa pag-charge adunay hinungdan nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang gibanabana nga kantidad alang sa oras sa pag-charge mao ang 0.240, positibo nga karatula nagpasabut nga kung labi ka angay ang labing kadako nga katulin sa usa ka electric motorsiklo alang sa usa ka tawo, labi ka taas ang intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa kahilwasan (0.962) dili pagsuporta sa Hypothesis 19, ang kahilwasan dili kaayo makaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa kahilwasan mao ang -0.005, negatibo nga karatula nagpasabot nga kung labi ka sigurado nga adunay mobati nga naggamit usa ka de-kuryenteng motorsiklo, labi ka maminusan ang intensyon nga magsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa kinabuhi sa baterya (0.424) dili pagsuporta sa Hypothesis 20, ang kinabuhi sa baterya wala'y hinungdan nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang kantidad sa pagbanabana alang sa kinabuhi sa baterya mao ang 0.068, positibo nga karatula nagpasabut nga labi ka angay ang gitas-on sa kinabuhi sa usa ka baterya nga de-kuryente nga motorsiklo, labi ka taas ang katuyoan nga magsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo. Ang mga sangputanan sa pagtuki sa logistic regression alang sa mga variable ML1 hangtod ML7 nga nahisakop sa mga hinungdan sa lebel sa lebel gipakita ang mga sangputanan nga ang pag-charge lang sa magamit sa lugar nga gitrabahuan (ML2), pag-charge sa magamit sa pinuy-anan (ML3), ug pag-charge sa patakaran sa diskwento sa gasto (ML7) nga adunay hinungdanon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa mga motorsiklo nga de-kuryente sa Indonesia. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa magamit nga pag-charge sa mga publikong lugar (0.254) dili suportahan ang Hypothesis 21, ang pag-charge sa magamit sa mga publiko nga lugar dili kaayo makaimpluwensya sa intensyon nga magsagop sa electric motor. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa magamit nga pag-charge sa lugar nga gitrabahuhan (0.007) nagsuporta sa Hypothesis 22, ang pag-charge sa magamit sa lugar nga gitrabahuhan adunay usa ka hinungdanon nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa magamit nga pag-charge sa usa ka balay (0.009) nagsuporta sa Hypothesis 22, ang pag-abut sa pag-charge sa balay adunay hinungdanon nga epekto sa katuyoan sa pagsagop sa usa ka motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa pagkaanaa sa mga lugar sa serbisyo (0.181) dili gisuportahan sa Hypothesis 24, ang pagkaanaa sa mga lugar nga serbisyo wala’y hinungdan nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa palisiya sa insentibo sa pagpalit (0.017) nagsuporta sa Hypothesis 25, ang palisiya sa insentibo sa pagpalit adunay hinungdan nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa tinuig nga patakaran sa diskwento sa buhis (0.672) dili pagsuporta sa Hypothesis 26, ang tinuig nga patakaran sa insentibo sa buhis nga wala’y hinungdan nga epekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka motorsiklo nga de-kuryente. Ang hinungdanon nga kantidad alang sa patakaran sa diskwento sa gasto sa pagsingil (0.00) nagsuporta sa Hypothesis 27, ang patakaran sa insentibo nga gasto sa diskwento nga adunay hinungdan nga epekto sa katuyoan nga magsagop sa usa ka motorsiklo nga de-kuryente. Pinauyon sa sangputanan gikan sa hinungdan sa lebel sa makro, mahimo’g maamgohan ang pagsagop sa elektrisidad nga motorsiklo kung ang estasyon sa pag-charge sa lugar nga gitrabahuan, pag-charge sa istasyon sa pinuy-anan, ug pag-charge sa patakaran sa diskwento sa gasto andam na sa mga acces sa mga konsumedor. Sa kinatibuk-an, ang kasubsob sa pag-ambit sa social media, ang lebel sa pagkasayod sa kinaiyahan, presyo sa pagpalit, gasto sa pagmintinar, ang labing kadaghan nga katulin sa mga de-motor nga motorsiklo, oras sa pag-charge sa baterya, pag-abut sa mga inprastraktura sa istasyon sa pag-charge sa trabahoan, pagbaton sa base sa kuryente sa balay - pag-charge sa imprastraktura, UTAMI ET AL. / JOURNAL SA PAGPATUMAN SA SISTEMA SA MGA INDUSTRIYA - VOL. 19 WALA. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. Ang 77 nga mga palisiya sa insentibo, ug ang pagsingil sa mga diskwento sa insentibo sa gasto hinungdan nga nakaimpluwensya sa katuyoan nga magsagop sa mga de-koryenteng awto. Ang Equation Model ug Probability Function Equation 3 usa ka equation sa logit alang sa pagpili sa tubag nga "kusganon nga dili gusto" nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Ang Equation 4 usa ka equation sa logit alang sa pagpili sa tubag nga "dili gusto" nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Ang Equation 5 usa ka equation sa logit alang sa pagpili sa tubag nga "pagduha-duha" nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Ang Equation 6 usa ka equation sa logit alang sa opsyon sa tubag nga "andam" nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Mga katuyoan sa kalagmitan sa pagsagop nga katuyoan sa mga motorsiklo nga de-kuryente nga motorsiklo nga gipakita sa Equation 7 hangtod sa Equation 11. Ang Equation 7 mao ang posibilidad nga magamit ang pagpili sa tubag nga " kusganon nga dili gusto ”sa pagsagop sa usa ka electric motorsiklo. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Ang Equation 8 mao ang posibilidad nga magamit alang sa pagpili sa tubag nga "dili gusto" nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Ang equation 9 mao ang posibilidad nga maglihok alang sa pagpili sa tubag nga "pagduha-duha" nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Ang equation 10 mao ang posibilidad nga maglihok alang sa pagpili sa tubag nga "andam" nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Ang equation 11 mao ang posibilidad nga maglihok alang sa pagpili sa tubag nga "kusganon nga gusto" nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Paghangop sa Tinguha nga Tinguha nga Ang sagad nga equation sa logistic regression dayon gipadapat sa usa ka sampol sa mga tubag sa mga respondents. Gipakita sa Talaan 8 ang mga kinaiyahan ug tubag sa sampol. Mao nga ang kalagmitan nga matubag ang matag sukdanan sa sinaligan nga pagbag-o gikalkulo pinahiuyon sa Equation 7 - 11. Ang usa ka sampol sa mga gitubag nga adunay mga tubag sama sa gipakita sa Talaan 7 adunay kalagmitan nga 0,0013 alang sa kusgan nga dili gusto nga mogamit og de-motor nga motorsiklo, usa ka kalagmitan nga 0.0114 alang sa dili gusto nga paggamit og elektrikal nga motorsiklo, usa ka kalagmitan nga 0.1788 alang sa pagduhaduha nga mogamit og de-kuryenteng motorsiklo, usa ka kalagmitan nga 0,563 nga andam nga mogamit usa ka de-koryenteng motorsiklo, ug usa ka kalagmitan nga 0.2455 nga kusganong andam nga mogamit usa ka de-koryenteng motorsiklo. Ang kalagmitan sa pagsagop sa de-motor nga motorsiklo alang sa 1,223 nga mga respondents gikalkulo usab ug ang average nga kantidad sa posibilidad alang sa mga tubag nga kusganon nga mogamit og de-kuryenteng motorsiklo mao ang 0,0031, dili gusto nga mogamit og de-motor nga motorsiklo mao ang 0.0198, ang pagduhaduha nga mogamit og de-motor nga motorsiklo mao ang 0.1482, andam nga mogamit usa ka ang de-kuryenteng motorsiklo mao ang 0.3410, ug kusganon nga andam nga mogamit sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo nga 0.4880. Kung ang kalagmitan alang sa andam ug kusganon nga andam andamon, ang kalagmitan alang sa mga Indonesia nga magsagop sa mga de-kuryenteng motorsiklo moabot sa 82.90%. Mga Girekomenda alang sa Mga Magbabuhat sa Negosyo ug Polisiya Sa makuri nga pagtuki sa pag-usab sa logistic, ang kasubsob sa pagpaambit sa social media usa ka hinungdanon nga hinungdan nga nakaapekto sa intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Ang kamahinungdanon sa social media ingon usa ka plataporma alang sa publiko nga makakuha kasayuran bahin sa mga de-kuryenteng motorsiklo nga makaimpluwensya sa kaandam nga magsagop og mga de-kuryenteng motorsiklo. Ang gobyerno ug ang mga negosyante mahimong mosulay sa paggamit sa kini nga kahinguhaan, pananglitan, ang mga negosyante mahimo paghimo promosyon pinaagi sa bonus o pagdayeg sa mga konsumedor nga namalit mga de-kuryenteng motorsiklo ug nag-ambit sa mga positibo nga butang nga adunay kalabotan sa mga de-kuryenteng motorsiklo sa ilang social media. Sa ingon niini mahimo’g mapukaw ang uban aron mahimo’g bag-ong mogamit og motorsiklo nga de-kuryente. Ang gobyerno mahimo’g makigsalo o ipaila ang mga motorsiklo nga de-kuryente sa publiko pinaagi sa social media aron maaghat ang pagbalhin sa publiko gikan sa naandan nga motorsiklo ngadto sa electric nga motorsiklo. Gipamatud-an sa kini nga panukiduki kung unsa ka hinungdan ang impluwensya sa mga hinungdan sa lebel sa macro sa pagsagop sa mga motorsiklo nga de-kuryente sa Indonesia. Sa regular nga pagtuki sa logistic regression, ang pag-charge sa imprastraktura sa istasyon nga magamit sa lugar nga trabahoan, ang pagbaton sa imprastraktura sa istasyon nga magamit sa balay, ang palisiya sa insentibo sa pagpalit, ug ang diskwento sa gasto sa pagsingil hinungdan nga nakaimpluwensya sa intensyon nga mogamit usa ka motorsiklo nga de-kuryente. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 WALA. 1 (2020) 70-81 78 Utami et al. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Talaan 7. Sampol Mga Nagtubag nga Tubag Variabel Code sa Pagtubag Kaminyoon sa Status sa Kaminyoon Nagminyo X1b 2 Edad 31-45 X2 2 Gender Lalaki X3a 1 Last Level sa Pang-edukasyon Master X4 4 Trabaho sa Pribadong empleyado X5c 3 Buwanon lebel sa konsumo Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Buwan nga lebel sa kita nga Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Gidaghan sa tag-iya sa motorsiklo ≥ 2 X8 3 Frequency of sharing on social media Daghang beses / bulan X9 4 Kadako sa online social network 100-500 ka tawo X10 2 Kasayuran sa kinaiyahan 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Gastos sa baterya 3 X13 3 Bayad sa pag-charge 3 X13 3 Mga gasto sa pagmentinar 5 X14 5 Kaarang sa Mileage 4 X15 4 Gahum 5 X16 5 Oras sa pag-charge 4 X17 4 Kaluwasan 5 X18 5 Kinabuhi sa baterya 4 X19 4 Adunay magamit nga istasyon sa pag-charge sa mga publikong lugar nga 4 X20 4 Adunay magamit nga istasyon sa pag-charge sa trabahoan 4 X21 4 Adunay magamit nga istasyon sa pag-charge sa balay 4 X22 4 Pag-abut sa mga lugar sa serbisyo 2 X23 2 Palisiya sa insentibo sa pagpalit 5 X24 5 Tinuig nga patakaran sa diskwento sa buhis 5 X25 5 Patakaran sa diskwento sa gasto sa pag-charge 5 X26 5 Bayad sa pag-charge 5 X27 5 Mga kantidad sa pagpadayon sa 3 X13 3 Mileage katakus 5 X14 5 Kusog 4 X15 4 Oras sa pag-charge 5 X16 5 Kadaghanan sa mga respondents giisip ang pagbayad sa imprastraktura sa istasyon nga magamit sa balay, lugar sa trabahoan ug mga publikong lugar ingon nga nakaimpluwensya sa pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo. Mahimo nga ayuhon sa gobyerno ang pagbutang sa mga inprastraktura sa pagpuno sa estasyon sa mga publikong lugar aron masuportahan ang pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo. Mahimo usab nga magtinabangay ang gobyerno sa sektor sa negosyo aron maamgohan kini. Sa pagtukod sa mga timailhan sa lebel sa makro, nagsugyot kini nga panukiduki sa daghang mga kapilian sa palisiya sa insentibo. Ang labing kahinungdan nga mga patakaran sa insentibo sumala sa survey mao ang mga palisiya sa insentibo sa pamalit ug pagsingil sa mga palisiya sa insentibo sa gasto nga mahimo’g ikonsiderar sa gobyerno aron suportahan ang pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo sa Indonesia. Sa mga hinungdan sa panalapi, ang presyo sa pagpalit adunay hinungdan nga epekto sa intensyong pagpalit usa ka motorsiklo nga de-kuryente. Kini ang hinungdan kung ngano nga ang insentibo alang sa subsidy sa pagpalit usab adunay dakong epekto sa katuyoan sa pagsagop. Ang labi ka barato nga gasto sa pagmintinar sa mga motorsiklo nga de-kuryente kaysa naandan nga mga motorsiklo nga nakaimpluwensya sa katuyoan sa pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo. Tungod niini ang pagkaanaa sa mga serbisyo nga nakakab-ot sa mga kinahanglanon sa konsyumer dugang nga magdasig sa katuyoan nga magsagop sa mga de-kuryenteng motorsiklo tungod kay kadaghanan sa mga naggamit dili mahibal-an ang mga sangkap sa mga de-motor nga motorsiklo busa kinahanglan nila ang mga hanas nga teknisyan kung adunay mga danyos. Ang paghimo sa mga motorsiklo nga de-kuryente nakatubag sa mga panginahanglanon sa mga konsyumer aron matubag ang ilang adlaw-adlaw nga paglihok. Ang labing kadako nga katulin sa usa ka electric motorsiklo ug oras sa pag-charge makahimo sa mga sumbanan nga gitinguha sa mga konsyumer. Bisan pa, ang labi ka maayo nga paghimo sa motorsiklo sama sa pagdugang sa kahilwasan, kinabuhi sa baterya, ug dugang pa nga agwat sa mga milyahe siguradong madugangan ang intensyon nga magsagop sa usa ka electric motorsiklo. Gawas sa pagdugang sa pagpamuhunan sa teknolohiya, kinahanglan usab nga mapaayo sa gobyerno ug mga negosyo ang sistema sa pagsusi sa kahilwasan ug pagkakasaligan alang sa mga de-motor nga motorsiklo aron madugangan ang pagsalig sa publiko. Alang sa mga negosyo, ang paglansad sa kalidad ug paghimo usa usa ka labing epektibo nga paagi aron madugangan ang kadasig sa mga konsumante sa mga motorsiklo nga de-kuryente. Ang mga konsyumer nga mas bata ug adunay taas nga lebel sa edukasyon mahimo’g puntariya ingon nga mga nahauna nga nagsagop aron mahimo’g impluwensya tungod kay sila adunay labi ka malaumon nga kinaiya ug adunay usa ka halapad nga network. Ang pagkabulag sa merkado mahimong makab-ot pinaagi sa paglansad sa piho nga mga modelo alang sa mga gipunting nga mga konsumidor. Ingon kadugangan, ang mga respondente nga adunay labi ka daghang kaamgohan sa kalikopan labi nga gusto nga mosagop sa mga motorsiklo. UTAMI ET AL. / JOURNAL SA PAGPATUMAN SA SISTEMA SA MGA INDUSTRIYA - VOL. 19 WALA. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami et al. 79 KONklusyon Ang pagbalhin gikan sa naandan nga mga motorsiklo sa mga motorsiklo nga de-kuryente mahimo nga labing kaayo nga solusyon aron malampasan ang problema sa taas nga lebel sa CO2 sa Indonesia. Ang gobyerno sa Indonesia nakaamgo usab ug nakalakaw pinaagi sa pagbutang lainlaing mga patakaran bahin sa mga de-kuryenteng salakyanan sa Indonesia. Apan sa tinuud, ang pagsagop sa mga de-koryenteng salakyanan sa Indonesia naa pa sa usa ka sayo kaayo nga yugto bisan kung layo sa mga target nga gitakda sa gobyerno. Dili gisuportahan sa kalikopan ang pagsagop sa mga motorsiklo nga de-kuryente sama sa wala’y detalyado nga mga regulasyon ug kakulang sa pagsuporta sa inprastraktura nga hinungdan sa gamay nga pagsagop sa mga de-koryenteng awto sa Indonesia. Gisusi sa kini nga panukiduki ang 1,223 ka mga respondents gikan sa 10 nga mga probinsya nga adunay total nga 80% sa kinatibuk-ang pag-apod-apod sa pagpamaligya og motorsiklo sa Indonesia aron masusi ang hinungdanon nga mga hinungdan nga nakaapekto sa mga katuyoan sa pagsagop sa mga de-kuryenteng motorsiklo sa Indonesia ug mahibal-an ang mga katuyoan sa posibilidad. Bisan kung ang kadaghanan sa mga mahiligon sa motubag bahin sa mga motorsiklo nga de-kuryente ug gusto nga manag-iya sa usa ka motorsiklo nga de-kuryente sa umaabot, ang ilang interes nga magsagop sa usa ka de-kuryenteng motorsiklo karong panahona medyo mubu. Ang mga respondents dili gusto nga mogamit og mga motorsiklo nga de-kuryente sa kini nga oras tungod sa lainlaing mga hinungdan sama sa kakulang sa inprastraktura ug mga patakaran. Daghang mga respondents adunay kinaiya nga paghulat ug pagtan-aw sa pagsagop sa mga motorsiklo nga de-kuryente, nga adunay mga hinungdan sa panalapi, teknolohikal nga mga hinungdan, ug lebel sa macro nga kinahanglan sundon ang mga gipangayo sa mga konsyumer. Gipamatud-an sa kini nga panukiduki kung unsa ka hinungdanon ang kadaghan sa pag-ambit sa social media, ang lebel sa pagkasayod sa kinaiyahan, presyo sa pagpalit, gasto sa pagmintinar, ang labing kadaghan nga katulin sa mga motorsiklo nga de-kuryente, oras sa pag-charge sa baterya, pag-magamit sa mga inprastraktura sa istasyon sa pag-charge sa trabahoan, pag-abut sa pag-charge sa imprastraktura sa balay, pagpalit mga palisiya sa insentibo, ug pagsingil sa mga diskwento sa insentibo nga gasto sa pagsuporta sa pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo sa Indonesia. Kinahanglan nga suportahan sa gobyerno ang paghatag sa inprastraktura sa istasyon sa istasyon ug paghimo og patakaran sa insentibo aron mapadali ang pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo sa Indonesia. Ang mga hinungdan sa teknolohiya sama sa mileage ug kinabuhi sa baterya kinahanglan isipon sa mga naghimo aron mapaayo aron masuportahan ang pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo. Ang mga hinungdan sa panalapi sama sa mga presyo sa pagpalit ug gasto sa baterya kinahanglan mabalaka sa mga negosyo ug gobyerno. Kinahanglan nga makuha ang labing kadaghan nga paggamit sa social networking aron ipaila ang usa ka electric motorsiklo sa komunidad. Ang mga komunidad sa usa ka batan-on nga edad mahimo nga magpasiugda nga sayo nga nagsagop tungod kay sila adunay usa ka halapad nga network sa social media. Ang pagkaamgo sa pagsagop sa mga motorsiklo nga de-kuryente sa Indonesia nagkinahanglan nga andam ang inprastraktura ug mga gasto nga mahimong madawat sa mga konsumedor. Kini nahimo nga ipatuman sa gobyerno pinaagi sa kusug nga mga pasalig sa gobyerno sa daghang mga nasud nga milampos sa pagpuli sa naandan nga mga salakyanan. Ang dugang nga panukiduki mag-focus sa pagpangita sa angay nga mga palisiya aron mapadali ang pagsagop sa mga de-motor nga motorsiklo sa Indonesia. Mga Sanggunian [1] Indonesia. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Online]. Magamit: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Statistics sa Pagbalhin sa Balay ug Export, 2020. [Online]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Na-access: Marso. 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina, ug R. Siregar, "Mga salakyanan sa kuryente sa Indonesia: ang dalan padulong sa malungtaron nga transportasyon", Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto, ug M. Nizam, "modelo sa Komersalisasyon sa bag-ong teknolohiya nga lithium ion nga baterya: Usa ka pagtuon sa kaso alang sa maabtik nga de-koryenteng salakyanan", Mga pamaagi sa 2013 Joint International Conference on Rural Information and Communication Technology ug Electric-Vehicle Technology, rICT ug ICEV -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini, ug V. Bosetti, "Pag-adto sa elektrisidad: Pagsusi sa eksperto sa umaabot nga mga teknolohiya sa baterya alang sa mga de-koryenteng salakyanan. Sa Inobasyon ilalom sa kawalay kasigurohan, ”sa Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz, ug MK Patel,“ Sa pagkuryente sa transportasyon sa kadalanan– usa ka pagrepaso sa kinaiyahan, ekonomikanhon, ug sosyal nga paghimo sa mga de-kuryenteng de-kuryente, ”Bahin sa Panukiduki sa Transportasyon D: Transport and Environment, vol. 41, pp. 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, ug R. Zakaria, "Pagtuki sa Markov Chain aron Mahibal-an ang Pagpanagna sa Bahin sa Merkado sa Bag-ong Teknolohiya: Usa ka Pagtuon sa Kaso sa Elektrikong Pagkakabig nga Elektrikista sa Surakarta, Indonesia", Mga Panaghisgutan sa AIP Conference, vol. 2217 (1), pp. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo ug EA Kadir, "Usa ka Sukaranan sa Indonesia sa Lithium-ion Battery Cell Ferro Phosphate alang sa Mga Elektriko nga Sasakyan sa Sasakyan", TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, vol. 15 (2), pp. 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy, ug ABMulyono, "Ang laraw sa paglaraw alang sa standardisasyon ug mga kinahanglanon sa pagsulay sa sistema sa pagdumala sa baterya alang sa aplikasyon sa de-koryenteng awto", Pagpadayon - Ika-4 International Conference on Electric Vehicular Technology, pp. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, "Usa ka Pagsusi sa Mga Elektrikong Sasakyan nga Nag-charge sa Standard Development: Kaso sa Pagtuon sa Indonesia", Pagpadayon - 2018 5th International Conference on Electric Vehicular Technology, vol. 8628367, pp. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [Online]. gaikindo.or.id. [Na-access: Marso. 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, ”Ang Indonesia nga Magputol sa Mga Emisyon sa Carbon sa 29% sa 2030 ″, ang Tigbantay, 2015. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 WALA. 1 (2020) 70-81 80 Utami et al. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang ug HA Bekhet, "Mga Paghangyo sa Modeling Electric Vehicle Usage: Usa ka Empirical Study sa Malaysia," Journal of Cleaner Production, vol. 92, pp. 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY Siya, Q. Sun, JJ Ma, ug BC Xie, "Unsa ang Mga Babag sa Malapad nga Pagsagop sa Mga Baterya sa Elektrisong Baterya? Usa ka Pagsusi sa Panglantaw sa Publiko sa Tianjin, China, ”Journal of Transport Policy, vol. 56, pp. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis, ug A. Jones, "Pag-analisar sa pagkuha sa mga de-kuryenteng de-baterya nga salakyanan: Usa ka pagsusi sa mga babag taliwala sa mga drayber sa UK," Bahin sa Panukiduki sa Transportasyon D: Transport and Environment, vol. 63, pp. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge ug C. Shao, "Pagsusi sa mga Hinungdan nga nakaimpluwensya sa Uptake sa Mga Elektrikong Sasakyan sa Beijing, China: Mga Pananaw sa Istatistika ug Spatial," Journal of Cleaner Production, vol. 213, pp. 199-216, 2019. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analisis Multivariat Terapan sa Program SPSS, AMOS, dan SMARTPLS (2nd Ed). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, "Pagsagop sa konsyumer kontra sa mga paghimog pagdumili sa daw parehas nga kabag-ohan sa serbisyo: Ang kaso sa Internet ug mobile banking", Journal of Business Research, vol. 69 (7), pp. 2432–2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur ug R. Kemp, "Ang pagsagop sa PV sa Netherlands: Usa ka pagsusi sa istatistika sa mga hinungdan sa pagsagop", Renewable and Sustainable Energy Review, vol. 41, pp. 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] Ang MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil ug J. Emparanza, "Paggamit sa usa ka Modified Technology Acceptance Model aron Susihon ang Pagsagop sa mga Healthcare Professionals sa usa ka Bag-ong Sistema sa Telemonitoring", Telemedicine ug e-Health, vol. 18 (1), pp. 54–59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer, ug P. Abrahamamsson, "Usa ka pagtuon sa surbi sa mga punoan nga mga babag sa teknikal nga nakaapekto sa desisyon nga mosagop sa mga serbisyo sa cloud", Journal of Systems and Software, vol. 103, pp. 167–181, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002. [23] MWD Utami, AT Haryanto, ug W. Sutopo, "Pagsusi sa Konsepto sa Consumer sa Electric Car Vehicle sa Indonesia", Mga Proseso sa AIP Conference (Tomo 2217, No. 1, p. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo, ug M. Nizam, "Gisugyot nga komersiyal nga teknolohiya sa proseso sa negosyo: Usa ka pagtuon sa kaso sa paglusot sa teknolohiya sa elektrisidad nga awto sa kuryente", Mga pamaagi sa 2014 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICEECS, 7045257, pp. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at, ug TM Bakar, ”Mga panudlo sa gidak-on sa sample alang sa logistic regression gikan sa mga pagtuon nga obserbasyon nga adunay daghang populasyon: gihatagan gibug-aton ang katukma tali sa mga istatistika ug mga parameter nga gibase sa tinuod nga kinabuhi nga datos nga klinikal nga kinabuhi”, The Malaysian journal of medikal nga syensya: MJMS, vol. 25 (4), pp. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab ug A. Jam'an, "Metodologi Penelitian Bisnis", Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius ug CC Lu, "Gipadagan ang duha nga gulong alang sa malungtaron nga paglihok: Usa ka pagsusi sa pagsagop sa mga consumer sa mga motorsiklo nga de-kuryente ”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15 (3), pp. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka, ug N. Anzinger, "Mga katuyoan sa pagpalit og de-kuryenteng salakyanan sa mga lungsuranon nga Tsino, Ruso ug Brazil: Usa ka internasyonal nga pagtuon sa pagtandi", Journal of cleaner production, vol. 205, pp. 188- 200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat, ug B. Van Wee, "Ang impluwensya sa pinansyal nga mga insentibo ug uban pang sosyo-ekonomiko nga mga hinun