Pamaréntah Indonésia nargétkeun nyoko kana 2.1 juta unit kendaraan listrik dua roda sareng 2.200 unit kendaraan listrik roda opat dina 2025 ngalangkungan Peraturan Présidén Républik Indonésia Nomer 22 taun 2017 ngeunaan Rencana Umum Énergi Nasional. Dina 2019, Pamaréntah Indonésia ngaluarkeun Peraturan Présidén Nomer 55 taun 2019 ngeunaan Akselerasi Program Kendaraan Listrik Batré pikeun Perhubungan Jalan. Dina taun 2018, panerapan kandaraan listrik dua roda ngan ngahontal 0,14% udagan pamaréntah pikeun 2025. Maka, adopsi téknologi Motor Motor (EM) ogé kedah nganggap seueur faktor janten suksés. Panilitian ieu ngembangkeun modél hajat nyoko kandaraan listrik anu teu paripolah. Faktorna kalebet sosiodemografi, kauangan, téknologi, sareng macrolevel. Survei online ngalibatkeun 1.223 réspondén. Regrési logistik digunakeun pikeun kéngingkeun fungsi sareng kamungkinan nilai hajat ngukut EM di Indonésia. Frékuénsi dibagi dina média sosial, tingkat kasadaran lingkungan, harga beuli, biaya perawatan, kecepatan maksimum, waktos ngeusi batre, kasadiaan infrastruktur stasiun muatan dina damel, kasadiaan listrik dumasar bumi - prasarana muatan, mésér kawijakan insentif, sareng ngecas biaya ongkos Kawijakan insentif nyata mangaruhan niat pikeun ngadopsi kandaraan listrik. Éta ogé nunjukkeun yén kasempetan pikeun urang Indonésia pikeun ngadopsi motor listrik ngahontal 82,90%. Réalisasi nyoko kana motor listrik di Indonésia meryogikeun kesiapan infrastruktur sareng biaya anu tiasa ditampi ku konsumén. Terakhir, hasil tina panilitian ieu nyayogikeun sababaraha saran pikeun pamaréntah sareng bisnis pikeun ngagancangkeun nyoko motor listrik di Indonésia.

BUBUKA

Sektor ékonomi di Indonésia (transportasi, pembangkit listrik, sareng rumah tangga) seuseueurna nganggo bahan bakar fosil. Sababaraha pangaruh négatip tina katergantungan tinggi kana bahan bakar fosil nyaéta paningkatan alokasi pikeun subsidi bahan bakar, masalah kelestarian énergi, sareng tingkat émisi tinggi CO2. Transportasi mangrupikeun sektor utama anu nyumbang kana tingkat luhur CO2 dina hawa kusabab seueur panggunaan kendaraan suluh fosil. Panilitian ieu museur kana motor kusabab Indonesia, salaku nagara berkembang, langkung seueur motorna tibatan mobil. Jumlah motor di Indonésia ngahontal 120.101.047 unit dina taun 2018 [1] sareng penjualan motor ngahontal 6.487.460 unit dina 2019 [2]. Ngalihkeun séktor transportasi kana sumber énérgi alternatip tiasa ngirangan tingkat CO2 anu luhur. Solusi anu réalistis pikeun masalah ieu nyaéta nerapkeun logistik héjo ngalangkungan penetrasi kendaraan listrik di Indonésia sapertos kendaraan listrik hibrid, plug-in kendaraan listrik hibrid, sareng kendaraan listrik batré [3]. Inovasi téknologi wahana listrik sareng inovasi téknologi batré tiasa nyayogikeun solusi transportasi anu ramah lingkungan, éfisién tanaga, sareng biaya operasional sareng perawatan anu langkung handap [4]. Kandaraan listrik seueur dibahas ku nagara-nagara di dunya. Dina bisnis wahana listrik global, aya pertumbuhan penjualan anu penting pikeun motor listrik dua roda anu ngahontal 58% atanapi sakitar 1,2 juta unit ti 2016 dugi ka 2017. Tumuwuhna penjualan ieu nunjukkeun réspon anu saé ti nagara-nagara di dunya ngeunaan pamekaran listrik téknologi motor anu dina hiji dinten, motor listrik ngarepkeun ngagentoskeun kendaraan anu dibahanan fosil. Objek panilitianana nyaéta Motor Motor Éléktrik (EM) anu diwangun ku Desain Anyar Motor Éléktrik (NDEM) sareng Motor Élmu Ngarobih (CEM). Jinis anu munggaran, Desain Anyar Motor Éléktrik (NDEM), mangrupikeun kendaraan anu dirarancang ku perusahaan anu ngagunakeun téknologi listrik pikeun operasina. Sababaraha nagara di dunya sapertos Australia, Jérman, Inggris, Perancis, Jepang, Taiwan, Koréa Kidul, sareng Cina parantos nganggo motor listrik salaku produk gaganti kendaraan motor anu didorong ku fosil [5]. Salah sahiji mérek motor listrik nyaéta Motor Nol anu ngahasilkeun motor listrik olahraga [6]. PT. Gesits Technologies Indo ogé parantos ngahasilkeun motor listrik dua roda dina mérek Gesits. Jenis anu kadua nyaéta CEM. Motor listrik anu dirobih mangrupikeun motor anu bahan bakar minyak dimana bagian motor sareng mesinna diganti ku batré litium Ferro Phosphate (LFP) salaku sumber énergi. Sanaos seueur nagara ngahasilkeun motor listrik, teu aya anu nyiptakeun kendaraan ku ngagunakeun téknik konvérsi. Konversi tiasa dilakukeun dina motor roda dua anu henteu dianggo deui ku pangguna na. Universitas Sebelas Maret mangrupikeun panaratas dina pembuatan CEM sareng sacara téknis ngabuktoskeun yén batré litium-Ion tiasa ngagentoskeun sumber énérgi bahan bakar fosil dina motor konvensional. CEM nganggo téknologi LFP, batré ieu henteu ngabeledug nalika lumangsung sirkuit pondok. Disagigireun ti éta, batré LFP ngagaduhan umur panggunaan panjang dugi ka 3000 siklus panggunaan sareng langkung lami tibatan aki-aki EM komérsial anu ayeuna (sapertos Batré Litium-Ion sareng Batré LiPo). CEM tiasa ngarambat 55 km / muatan sareng gaduh maksimal gancang dugi ka 70 km / jam [7]. Jodinesa, dkk. [8] nalungtik pangsa pasar motor listrik anu tiasa dirobih di Surakarta, Indonésia sareng ngakibatkeun yén masarakat Surakarta ngaréspon positip ka CEM. Tina katerangan di luhur, tiasa ditingali kasempetan pikeun motor listrik ageung pisan. Sababaraha panilitian ngeunaan standar anu aya hubunganana sareng kandaraan listrik sareng batréna parantos dikembangkeun, sapertos standar batré Lithium Ion ku Sutopo et al. [9], standar sistem manajemen batré ku Rahmawatie dkk. [10], sareng standar muatan kandaraan listrik ku Sutopo dkk. [11]. Laju lambatna adopsi kendaraan listrik di Indonésia nyababkeun pamaréntah ngaleupaskeun sababaraha kawijakan pikeun pamekaran industri otomotif sareng ngarencanakeun sasaran panerapan 2.1 juta unit motor listrik sareng 2.200 unit mobil listrik dina 2025. Di sagigireun éta, pamaréntah ogé nargétkeun Indonésia pikeun tiasa ngahasilkeun 2.200 mobil listrik atanapi hibrida anu nyatakeun dina Peraturan Présidén Républik Indonésia Nomer 22 taun 2017 ngeunaan Rencana Umum Énergi Nasional. Peraturan ieu parantos diterapkeun ku sababaraha nagara sapertos Perancis, Inggris, Norwegia, sareng India. Menteri Energi sareng Sumber Daya Mineral parantos netepkeun targét anu dimimitian dina taun 2040, penjualan Kendaraan Mesin Pembakaran Internal (ICEV) dilarang sareng masarakat dipénta nganggo kendaraan berbasis listrik [12]. Dina taun 2019 Pamaréntah Indonésia ngaluarkeun Peraturan Présidén Nomer 55 taun 2019 ngeunaan Percepatan Program Kendaraan Motor Listrik Berbasis Batré pikeun Transportasi Jalan. Usaha ieu mangrupikeun léngkah pikeun ngungkulan dua masalah, nyaéta nyéépkeun cadangan minyak suluh sareng polusi udara. Ngeunaan polusi udara, Indonésia komitmen pikeun ngirangan 29% émisi karbon dioksida dina taun 2030 salaku hasil tina Konferensi Parobihan Iklim Paris anu diayakeun di 2015. Dina taun 2018, penetrasi kendaraan listrik dua roda ngan ukur ngahontal 0,14% udagan pamaréntah nyaéta 2025, sedengkeun pikeun listrik opat roda ngahontal langkung ti 45%. Dina Désémber 2017, sahenteuna aya langkung ti 1,300 stasiun muatan listrik umum anu sayogi di sadaya nagara di 24 kota, dimana 71% (924 stasiun ngeusian deui) tempatna di DKI Jakarta [13]. Seueur nagara parantos nalungtik ngeunaan nyoko kandaraan listrik, tapi di Indonésia, panilitian skala nasional henteu acan dilakukeun sateuacanna. Aya seueur jinis panilitian di sababaraha nagara anu parantos ngalaksanakeun kajian ngeunaan nyoko kana téknologi anyar ku ngagunakeun sababaraha cara sapertos régrési linier pikeun terang niat panggunaan kendaraan listrik di Malaysia [14], Modeling Persamaan Struktural (SEM) pikeun terang panerapan halangan tutumpakan listrik batré di Tianjin, Cina [15], analisis faktor éksplorasi & modél régrésiasi multivariat pikeun terang halangan diantara supir kendaraan listrik di Inggris [16], sareng régrési logistik pikeun terang faktor-faktor anu mangaruhan panyerepan kandaraan listrik di Beijing, Cina [17]. Tujuan tina panilitian ieu nyaéta pikeun ngembangkeun modél adopsi pikeun motor listrik di Indonésia, pikeun mendakan faktor-faktor anu mangaruhan kana niat nyoko kana motor listrik di Indonésia, sareng pikeun nangtoskeun kasempetan fungsina pikeun nyoko kana motor listrik di Indonésia. Modél faktor penting pikeun milari faktor-faktor anu mangaruhan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik di Indonésia. Faktor pangaruh ieu tiasa dijantenkeun rujukan pikeun ngarumuskeun kabijakan anu cocog pikeun ngagancangkeun nyoko kana motor listrik. Faktor penting ieu mangrupikeun gambar kaayaan ideal anu dipikahoyong ku calon pangguna motor listrik di Indonésia. Sababaraha kementerian di Indonésia anu aya hubunganana sareng perumusan kabijakan ngeunaan kandaraan listrik nyaéta Menteri Perindustrian anu ngurus aturan pajak kendaraan dumasar kana émisi na anu langsung hubungan sareng pabrikan kendaraan listrik, Departemen Perhubungan anu ngajalankeun uji kelayakan kendaraan listrik anu bakal diaspalan di jalan raya sapertos tés batré sareng sajabina, ogé Kementrian Energi sareng Sumber Daya Mineral anu tanggel waler pikeun ngarumuskeun tarif Stasion Pengisian Kendaraan Listrik kana infrastruktur usaha muatan kendaraan listrik. Inovasi wahana listrik ogé ngadorong lahirna badan usaha anyar dina ranté suplai kalebet technopreneurs sareng start-up ti developer, supplier, pabrikan, sareng distributor produk / jasa kendaraan listrik sareng turunanana ka pasar [24]. Pangusaha motor listrik ogé tiasa ngembangkeun téknologi sareng pamasaran ku ngémutan faktor penting ieu pikeun ngadukung réalisasi motor listrik tibatan motor konvensional di Indonésia. Régrési logistik ordinal digunakeun pikeun kéngingkeun fungsi sareng kamungkinan nilai niat pikeun ngadopsi motor listrik di Indonésia nganggo parangkat lunak SPSS 25. Régrési logistik atanapi régrési logit mangrupikeun cara pikeun ngadamel modél prediksi. Regrési logistik dina statistik anu dianggo pikeun ngaduga kamungkinan kajadian kajadian ku nyocogkeun data dina fungsi logistik kurva logit. Metoda ieu mangrupikeun modél linier umum pikeun régrési binomial [18]. Régrési logistik parantos dianggo pikeun ngaduga panarimaan internét sareng panerapan mobile adoption [19], prédiksi ditampa panerapan téknologi voltaic poto di Walanda [20], prédiksi ditampa téknologi sistem telemonitoring pikeun kaséhatan [21], sareng mendakan kaluar halangan téknis anu mangaruhan kaputusan pikeun ngadopsi jasa awan [22]. Utami dkk. [23] anu sateuacana ngayakeun panilitian ngeunaan anggapan konsumen kana kendaraan listrik di Surakarta, mendakan yén harga beuli, modél, kinerja kendaraan, sareng kesiapan infrastruktur mangrupikeun halangan pangageungna pikeun jalma-jalma anu ngadopsi kendaraan listrik. MÉTOD Data anu kakumpul dina ieu panalungtikan mangrupikeun data primér anu dicandak ngalangkungan survey online pikeun milari kasempetan sareng faktor anu mangaruhan kana niat ngadopsi motor listrik di Indonésia. Kuesioner sareng Survei Survei online didistribusikeun ka 1.223 réspondén di dalapan propinsi di Indonésia pikeun ngajajah faktor-faktor anu mangaruhan niat pikeun ngadopsi motor listrik di Indonésia. Propinsi anu kapilih ieu ngagaduhan langkung ti 80% penjualan motor di Indonésia [2]: Jawa Barat, Jawa Wétan, Jakarta, Jawa Tengah, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Yogyakarta, Sulawesi Selatan, Sumatra Kidul, sareng Bali. Faktor anu digali dipidangkeun dina Tabel 1. Pangetahuan umum ngeunaan motor listrik disayogikeun dina awal angkét ku ngagunakeun vidéo pikeun nyingkahan salah paham. Angket éta dibagi kana lima bagian: bagian saringan, bagian sosiodemografi, bagian kauangan, bagian téknologi, sareng bagian tingkat makro. Angket éta ditepikeun dina skala Likert 1 dugi 5, dimana 1 pikeun henteu satuju pisan, 2 pikeun henteu satuju, 3 pikeun ragu, 4 pikeun satuju, sareng 5 pikeun satuju pisan. Tekad ukuran sampel minimal nunjukkeun ka [25], nyatakeun yén studi observasional kalayan ukuran penduduk ageung ngalibatkeun régrési logistik peryogi ukuran sampel minimum 500 kanggo kéngingkeun statistik anu ngagambarkeun parameter. Sampling klaster atanapi sampling daérah kalayan proporsi dianggo dina ieu panalungtikan kusabab populasi pangguna motor di Indonésia seueur pisan. Di sagigireun éta, sampling purposive digunakeun pikeun nangtoskeun sampel dumasar kana kritéria anu tangtu [26]. Survey online dilakukeun ngalangkungan Iklan Facebook. Respondén anu cocog nyaéta jalma umur ≥ 17 taun, ngagaduhan SIM C, janten salah sahiji anu nyandak kaputusan pikeun ngagentos atanapi mésér motor, sareng berkedudukan di salah sahiji propinsi dina Tabel 1. Kerangka Téoritis She et al. [15] sareng Habich-Sobiegalla dkk. [28] ngagunakeun kerangka pikeun kategorisasi sistematis faktor-faktor anu ngajalankeun atanapi ngahambat panerapan kandaraan listrik ku konsumén. Kami nyaluyukeun kerangka ieu ku ngarobih dumasar kana analisis literatur motor listrik kana panerapan konsumen motor listrik. Kami parantos nga-visualisasikeun na dina Tabel 1. Tabel 1. Penjelasan sareng Rujukan Faktor sareng atribut Kodeu Faktor Atrtibut Ref. SD1 Status perkawinan [27], [28] SD2 Umur SD3 Gender SD4 Pendidikan terakhir SD5 Pendudukan Sosiodemografis SD6 Tingkat konsumsi bulanan SD7 Tingkat panghasilan bulanan SD8 Jumlah kapamilikan motor SD9 Frékuénsi pangsa dina média sosial SD10 Ukuran jaringan sosial online SD11 Kasadaran lingkungan Keuangan FI1 Harga pameseran [29] FI2 biaya Batré [30] FI3 Biaya pengisian daya [31] FI4 Biaya perawatan [32] Kamampuan téknologi TE1 Mileage [33] Kakuatan TE2 [33] Waktos Ngecas TE3 [33] Kasalametan TE4 [34] T baterai Bébas [35] Tingkat makro ML1 Tingkat pangisianan stasiun di tempat-tempat umum [36] kasadiaan stasiun ngecas ML2 dina damel [15] kasadiaan stasiun ngecas ML3 di bumi [37] Ketersediaan tempat jasa ML4 [38] ML5 Kabijakan insentif mésér [15] ML6 Taunan kabijakan diskon pajak [15] ML7 Kabijakan diskon biaya muatan [15] Niat adopsi IP Niat ngagunakeun [15] Faktor Sosiodemografi Faktor Sociodemographic mangrupikeun faktor pribadi anu mangaruhan paripolah hiji individu dina nyandak kaputusan. Eccarius dkk. [28] nyatakeun ngeunaan modél adopsi aranjeunna yén umur, jenis kelamin, status kakawinan, pendidikan, pendapatan, padamelan, sareng kapamilikan kendaraan mangrupikeun hal anu penting anu mangaruhan kana adopsi kandaraan listrik. HabichSoebigalla dkk nyorot faktor jaringan sosial sapertos jumlah kapamilikan motor, frékuénsi dibagi dina média sosial, sareng ukuran jaringan sosial online janten faktor anu mangaruhan adopsi kandaraan listrik [28]. Eccarius dkk. [27] sareng HabichSobiegalla dkk. [28] ogé dianggap kasadaran lingkungan kagolong kana faktor sosialisémografi. Faktor Pembelian Faktor Keuangan mangrupikeun harga aslina tina motor listrik tanpa subsidi pameseran. Sierzchula dkk. [29] nyarios yén harga beuli tinggi kendaraan listrik disababkeun ku kapasitas batréna anu pangluhurna. Biaya batré mangrupikeun biaya ngagentos batré nalika umur batre lami parantos béak. Krause dkk. ditalungtik yén biaya batré kagolong panghalang finansial pikeun saha waé anu ngadopsi kendaraan listrik [30]. Biaya muatan mangrupikeun biaya listrik pikeun listrik motor listrik dibandingkeun sareng biaya béngsin [31]. Biaya perawatan mangrupikeun biaya perawatan rutin pikeun motor listrik, sanés ngalereskeun kusabab kacilakaan anu mangaruhan adopsi kandaraan listrik [32]. Kamampuh Faktor Teknologi Mileage mangrupikeun jarak anu paling jauh saatos batré motor listrik dieusi pinuh. Zhang dkk. [33] nyarios yén kinerja wahana ngarujuk kana évaluasi konsumen kana kendaraan listrik kalebet kapasitas mileage, kakuatan, waktos ngecas, kaamanan, sareng umur batre. Kakuatan nyaéta kecepatan maksimum hiji motor listrik. Waktu ngecas mangrupikeun waktos utuh pikeun ngeusi batre sapédah listrik. Rarasaan kaamanan nalika numpak motor listrik anu aya hubunganana sareng sora (dB) mangrupikeun faktor anu disorot ku Sovacool dkk. [34] janten faktor anu mangaruhan persépsi konsumen kana kendaraan listrik. Graham-Rowe dkk. [35] nyarios yén umur batre dianggap ngirangan. Infrastruktur Faktor Tingkat Macro tina kasadiaan stasiun ngeusi mangrupikeun hal anu henteu tiasa dielakkan pikeun anu ngadopsi motor listrik. Ngagaduhan kasadiaan di tempat umum dianggap penting pikeun ngadukung nyoko kandaraan listrik [36]. Ngecas kasadiaan nalika damel [15] sareng ngecas kasadiaan di bumi [37] ogé diperyogikeun ku konsumén pikeun minuhan batré kendaraanna. Krupa dkk. [38] nyarios yén ketersediaan tempat jasa pikeun pangropéa rutin sareng karusakan mangaruhan kana panerapan kandaraan listrik. Anjeunna dkk. [15] nyarankeun sababaraha insentif umum anu dipikahoyong pisan ku konsumén di Tianjin sapertos nyayogikeun subsidi kanggo ngagaleuh motor listrik, diskon pajak taunan pikeun motor listrik, sareng ngecas kabijakan diskon biaya nalika konsumen kedah ngeusi batre listrik di tempat umum [15]. Regresi Logistik Ordinal Régrési logistik ordinal mangrupikeun salah sahiji metode statistik anu ngajelaskeun hubungan antara variabel dependen sareng hiji atanapi sababaraha variabel bebas, dimana variabel dependen langkung ti 2 kategori sareng skala pangukuran tingkat atanapi ordinal [39]. Persamaan 1 mangrupikeun modél pikeun régrési logistik rédinal sareng Persamaan 2 nunjukkeun fungsi g (x) salaku persamaan logit. eegxgx P x () () 1 () + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ()   (2) HASIL JEUNG PEMBAHASAN Kuesioner disebarkeun sacara online Maret - April, 2020, ngalangkungan Iklan Facebook anu mayar ku netepkeun luas saringan: Jawa Barat, Jawa Wétan, Jakarta, Jawa Tengah, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Yogyakarta, Sulawesi Selatan, Sumatra Kidul, sareng Bali anu ngahontal 21.628 pangguna. Total réspon anu sumping nyaéta 1.443 réspon, tapi ngan ukur 1,223 réspon anu layak pikeun ngolah data. Tabel 2 nunjukkeun demografi réspondén. Statistik Déskriptif Tabel 3 nunjukkeun statistik deskriptif pikeun variabel kuantitatif. Ngecas biaya ongkos, diskon pajak taunan, sareng subsidi harga mésér gaduh rata-rata langkung luhur diantara faktor sanés. Ieu ngagambarkeun yén kaseueuran réspondén nganggap yén aya kabijakan pamaréntah anu dipasihkeun sacara intensif tiasa ngadorong aranjeunna pikeun ngadopsi motor listrik. Dina faktor kauangan, harga beuli sareng biaya batréna rata-rata langkung handap diantara faktor-faktor sanés. Ieu ngagambarkeun yén harga beuli motor listrik sareng biaya batré henteu cocog sareng anggaran seueurna réspondén. Kaseueuran réspondén nganggap harga motor listrik mahal teuing upami dibandingkeun sareng harga motor konvensional. Biaya ngagantian batré unggal tilu taun anu ngahontal Rp 5.000.000 ogé mahal teuing pikeun kalolobaan réspondén sahingga harga pameseran sareng biaya aki mangrupikeun halangan pikeun urang Indonesia pikeun ngadopsi motor listrik. Daya hirup batré, kakuatan, waktos ngecas gaduh skor rata-rata rendah dina statistik deskriptif tapi skor rata-rata pikeun tilu faktor ieu langkung ti 4. Waktu ngecas anu nyandak tilu jam lami teuing pikeun kaseueuran réspondén. Kacepetan maksimal pikeun motor listrik 70 km / jam sareng umur batre 3-taun teu kacumponan kabutuhan réspondén. Ieu ngagambarkeun yén kaseueuran réspondén ngémutan kinerja motor listrik henteu cocog sareng standar na. Sedikit réspondén henteu percanten pisan kana kinerja motor listrik, EM tiasa nyumponan kabutuhan mobilitas sadidinten. Langkung seueur réspondén masihan langkung seueur skor ngeunaan kasadiaan muatan di bumi sareng kantorna tibatan di tempat umum. Nanging, halangan anu sering dipendakan nyaéta kakuatan listrik bumi masih di handapeun 1300 VA, ngajantenkeun réspondén hoyong pisan pamaréntah tiasa ngabantosan nyayogikeun fasilitas pengisian di bumi. Ayana ngecas di kantor langkung resep tibatan di tempat umum sabab mobilitas réspondén unggal dinten kalebet bumi sareng kantor. Tabel 4 nunjukkeun réspondén réspondén pikeun nyoko kana motor listrik. Éta nunjukkeun yén 45.626% réspondén gaduh kersa kuat ngagunakeun motor listrik. Hasil ieu nunjukkeun masa depan anu cerah pikeun pangsa pasar motor listrik. Tabel 4 ogé nunjukkeun yén ampir 55% réspondén teu gaduh karep anu kuat ngagunakeun motor listrik. Hasil anu pikaresepeun tina statistik deskriptif ieu nunjukkeun yén sanaos sumanget pikeun ngagunakeun motor listrik masih peryogi stimulasi, panarimaan umum kana motor listrik saé. Alesan sanés anu tiasa kajantenan nyaéta réspondén ngagaduhan sikep ngantosan sareng ningali adopsi motor listrik atanapi naha batur nganggo motor listrik atanapi henteu. Data Regresi Logistik Ordinal mangrupikeun prosés sareng nganalisis pikeun nangtoskeun maksud adopsi motor listrik di Indonésia nganggo régrési logistik rédinal. Variabel gumantung dina ieu panalungtikan nyaéta daék ngagunakeun motor listrik (1: teu daék pisan, 2: teu daék, 3: ragu, 4: daék, 5: daék pisan). Régrési logistik ordinal dipilih salaku padika dina ieu panalungtikan kusabab variabel gumantung ngagunakeun skala rédinal. Data diolah nganggo perangkat lunak SPSS 25 kalayan tingkat kapercayaan 95%. Tés multicollinearity parantos dilaksanakeun pikeun ngitung Variasi Inflation Factors (VIF) kalayan rata-rata VIF 1,15- 3,693, anu hartosna teu aya multicollinearity dina modél na. Hipotesa anu digunakeun dina régrési logistik rédinal dituduhkeun dina Tabel 5. Tabel 6 nunjukkeun hasil tés parsial janten dasar pikeun nolak atanapi nampi hipotesa pikeun régrési logistik rédinal. Tabél 2. Démografi réspondén Item Démografi Freq% Item Démografi Freq% Doméstik Jawa Barat 345 28,2% Pendudukan Siswa 175 14,3% Jawa Timur 162 13,2 PNS 88 7,2% Jakarta 192 15,7 Pagawé swasta 415 33,9% Jawa Tengah 242 19,8% Pangusaha 380 31.1% Sumatera Utara 74 6.1% Batur 165 13.5% Yogyakarta 61 5.0% Sulawesi Selatan 36 2.9% Umur 17-30 655 53.6% Bali 34 2.8% 31-45 486 39.7% Sumatera Barat 26 2.1% 46-60 79 6.5% Kidul Sumatera 51 4.2%> 60 3 0.2% Status perkawinan Bujang 370 30.3% Tingkat Pendidikan Terakhir SMP / SMA / SMK 701 57.3% Nikah 844 69.0% Diploma 127 10.4% Batur 9 0.7% Sarjana 316 25.8% Génder Lalaki 630 51.5% Master 68 5.6 % Awéwé 593 48.5% Doktor 11 11,9% Tingkat panghasilan bulanan 0 154 12,6% Tingkat konsumsi bulanan <IDR 2.000.000 432 35,3 <IDR 2.000.000 226 18,5% Rp2,000,000-5-599,999 640 52,3% Rp 2.000.000-5,999,999 550 45% Rp6,000,000- 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% Tabel 3. Statistik Deskriptif pikeun Keuangan, Teknologi, sareng Macro-level Variable Average Rank Variable Average Rank ML7 (ngecas cakram biaya.) 4,4563 1 ML3 (CS di bumi) 4,1554 9 ML6 (disc pajak taunan. ) 4.4301 2 ML2 (CS di tempat damel) 4.1055 10 ML5 (insentif mésér) 4.4146 3 ML1 (CS di tempat umum) 4.0965 11 TE4 (kaamanan) 4.3181 4 TE5 (umur batre) 4.0924 12 FI3 (ngecas biaya) 4.2518 5 TE2 (kakuatan ) 4.0597 13 TE1 (kamampuan mileage) 4.2396 6 TE3 (waktos ngecas) 4.0303 14 ML4 (tempat jasa) 4.2142 7 FI1 (biaya pembelian) 3.8814 15 FI4 (biaya perawatan) 4.1980 8 FI2 (biaya batré) 3.5045 16 Tabel 4. Statistik Deskriptif pikeun hajat Adoption 1: teu daék 2: teu daék 3: mamang 4: daék 5: daék daék ngagunakeun motor listrik 0.327% 2.044% 15.863% 36.141% 45.626% Hasil analisis régrési logistik pikeun variabel SD1 nepi ka SD11 anu kagolong kana faktor sosiodemografi nunjukkeun hasil anu ngan ukur frekuensi ngabagi dina média sosial (SD9) sareng tingkat kaprihatinan lingkungan (SD11) mangaruhan pangaruh kana maksud motor listrik di Indonésia. Nilai signifikan pikeun variabel kualitatif status perkawinan nyaéta 0,622 pikeun hiji sareng 0,801 pikeun anu nikah. Nilai-nilai éta henteu ngadukung Hipotesis 1. Status perkawinan henteu sacara signifikan mangaruhan kana niat nyoko kana motor listrik kusabab nilai anu signifikan langkung ti 0,05. Nilai signifikan pikeun umur nyaéta 0,147 sahingga umur henteu mangaruhan pisan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun umur -0.168 henteu ngadukung Hipotésis 2. Tanda négatip hartosna yén umur beuki luhur, beuki handap niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun variabel kualitatif, jenis kelamin, (0.385) henteu ngadukung Hipotésis 3. Génder henteu mangaruhan sacara signifikan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun tingkat pendidikan terakhir (0.603) henteu ngadukung Hipotésis 4. Janten, pendidikan anu terakhir henteu sacara signifikan mangaruhan niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun tingkat pendidikan terakhir 0,036 hartosna tanda positip hartosna tingkat pendidikan anu langkung luhur langkung luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai anu signifikan pikeun variabel kualitatif penjajahan nyaéta 0,487 pikeun siswa, 0,999 pikeun PNS, 0,600 pikeun pagawé swasta, sareng 0,480 pikeun pangusaha anu henteu ngadukung Hipotésis 5. Pendudukan henteu mangaruhan sacara signifikan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. UTAMI AND AL. / JURNAL Ngeunaan Optimalisasi SISTEM DI INDUSTRI - VOL. 19 NO. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami dkk. 75 Tabel 5. Hipotesis Hipotesis Socio- H1: status kakawinan mangaruhan pangaruh positip kana maksud ngadopsi motor listrik. Demo- H2: umur ngagaduhan pangaruh signifikan positip kana niat ngadopsi motor listrik. grapik H3: génder gaduh pangaruh signifikan positip dina maksud ngadopsi motor listrik. H4: tingkat pendidikan terakhir ngagaduhan pangaruh anu positip signifikan dina niat ngadopsi motor listrik. H5: pagawéan ngagaduhan pangaruh anu positip signifikan dina maksud ngadopsi motor listrik. H6: tingkat konsumsi bulanan ngagaduhan pangaruh anu positip kana maksud ngadopsi motor listrik. H7: tingkat penghasilan bulanan ngagaduhan pangaruh anu positip kana maksud ngadopsi motor listrik. H8: jumlah kapamilikan motor gaduh pangaruh signifikan positip dina maksud ngadopsi motor listrik. H9: frékuénsi ngabagi dina média sosial ngagaduhan pangaruh anu positip signifikan dina niat ngadopsi motor listrik. H10: ukuran jaringan sosial online gaduh pangaruh signifikan positip dina niat ngadopsi motor listrik. H11: kasadaran lingkungan ngagaduhan pangaruh anu positip kana niat ngadopsi motor listrik. Keuangan H12: harga pameseran gaduh pangaruh signifikan positip dina maksud ngadopsi motor listrik. H13: biaya batréna berpengaruh signifikan positif dina niat ngadopsi motor listrik. H14: biaya muatan gaduh pangaruh signifikan positip dina niat ngadopsi motor listrik. H15: biaya perawatan berpengaruh signifikan positif dina niat ngadopsi motor listrik. H16: kamampuan mileage gaduh pangaruh signifikan positip dina niat ngadopsi motor listrik. H17: kakuatan gaduh pangaruh signifikan positip dina niat ngadopsi motor listrik. Techno- H18: waktos ngecas gaduh pangaruh signifikan positip dina niat ngadopsi motor listrik. logis H19: kaamanan ngagaduhan pangaruh signifikan positip dina niat ngadopsi motor listrik. H20: umur batre gaduh pangaruh signifikan positip dina niat ngadopsi motor listrik. H21: kasadiaan infrastruktur stasiun muatan di tempat umum gaduh pangaruh signifikan positip kana niat nyoko kana motor listrik. H22: kasadiaan infrastruktur stasiun muatan dina padamelan gaduh pangaruh signifikan positip kana maksud ngadopsi motor listrik. Macrolevel H23: kasadiaan infrastruktur stasiun muatan di bumi gaduh pangaruh signifikan positip dina maksud ngadopsi motor listrik. H24: kasadiaan tempat jasa ngagaduhan pangaruh anu positip signifikan dina maksud ngadopsi motor listrik. H25: kabijakan insentif mésér gaduh pangaruh signifikan positip kana niat ngadopsi motor listrik. H26: kabijakan diskon pajak taunan gaduh pangaruh signifikan positip dina niat ngadopsi motor listrik. H27: ngecas kawijakan diskon biaya ngagaduhan pangaruh anu positip kana maksud ngadopsi motor listrik. Tabél 6. Hasil Résistansi Logistik Résistansi Parsial Var Value Sig Var Value Sig SD1: tunggal 0.349 0.622 TE1 0.146 0.069 SD1: nikah 0.173 0.801 TE2 0.167 0.726 SD1: batur 0 TE3 0.240 0.161 SD2 -0.168 0.147 TE4 -0,005 0,013 * SD3: lalaki 0.117 0.385 TE5 0,068 0.765 SD3: awéwé 0 ML1 -0.127 0.022 * SD5: murid -0.195 0.487 ML2 0.309 0.000 * SD5: civ. serv 0,0000 0,999 ML3 0,253 0,355 SD5: priv. emp -0.110 0.6 ML4 0.134 0.109 SD5: entrepr 0.147 0.48 ML5 0.301 0.017 * SD5: batur 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 0.41 0.41 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 * tingkat kapercayaan Nilai signifikan pikeun tingkat konsumsi bulanan (0,069) henteu ngadukung Hipotesis 6, tingkat konsumsi bulanan henteu mangaruhan sacara signifikan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun tingkat konsumsi bulanan 0,227, tanda positip hartosna langkung luhur tingkat biaya bulanan langkung ageung niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun tingkat panghasilan bulanan (0,726) henteu ngadukung Hipotésis 7, tingkat penghasilan bulanan henteu sacara signifikan mangaruhan niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun tingkat panghasilan bulanan nyaéta 0,032, tanda positip hartosna langkung luhur tingkat penghasilan bulanan langkung luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun jumlah kapamilikan motor (0,161) henteu ngadukung Hipotésis 8, jumlah kapamilikan motor henteu mangaruhan sacara signifikan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun tingkat kapamilikan motor nyaéta 0,180, tanda positip hartosna langkung seueur motor anu dipimilik, langkung luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun frékuénsi kabagi dina média sosial (0,013) ngadukung Hipotésis 9, frékuénsi ngabagi dina média sosial ngagaduhan pangaruh anu signifikan dina niat ngadopsi motor listrik kusabab nilai anu signifikan kirang ti 0,05. UTAMI AND AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NO. 1 (2020) 70-81 76 Utami dkk. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Nilai estimasi pikeun ngabagi frékuénsi dina média sosial nyaéta 0.111, tanda positip ngandung hartos yén beuki luhur frékuénsi ngabagi batur dina média sosial, beuki luhur kamungkinan diadopsi listrik motor. Nilai signifikan pikeun ukuran jaringan sosial online (0,765) henteu ngadukung Hipotésis 10, ukuran jangkauan jaringan sosial henteu mangaruhan sacara signifikan kana niat ngadopsi motor. Nilai estimasi pikeun jumlah jalma anu kahontal dina jaringan sosial nyaéta 0,016, tanda positip hartosna langkung ageung ukuran jaringan média sosial beuki luhur maksadna ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun tingkat kasadaran lingkungan (0,022) ngadukung Hipotésis 11, tingkat kaprihatinan lingkungan mangaruhan pangaruh kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun tingkat kaparigelan lingkungan nyaéta 0,226, tanda positip ngandung hartos yén luhur tingkat kaprihatinan lingkungan anu dipikagaduh ku jalma, beuki luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Hasil analisis régrési logistik pikeun variabel FI1 ka FI4 anu kagolong kana faktor kauangan nunjukkeun yén harga beuli (FI1) sareng biaya perawatan (FI4) mangaruhan pangaruh kana maksud motor listrik di Indonésia. Nilai signifikan pikeun harga pameseran (0,00) ngadukung Hipotesis 12, harga beuli pangaruhna ageung kana niat ngadopsi motor listrik.Nilai estimasi pikeun harga beuli nyaéta 0,348, tanda positip ngandung hartos yén langkung pas pikeun harga beuli motor listrik pikeun batur, beuki luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun biaya batréna (0,355) henteu ngadukung Hipotesis 13, biaya batré henteu mangaruhan sacara signifikan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun ngeusi biaya (0.109) henteu ngadukung Hipotésis 14, biaya muatan henteu aya pangaruh anu signifikan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai perkiraan biaya muatan nyaéta 0,136, tanda positip hartosna langkung pas pikeun ngecas motor listrik pikeun batur, beuki luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun biaya perawatan (0,017) henteu ngadukung Hipotésis 15, biaya perawatan ngagaduhan pangaruh anu signifikan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun biaya perawatan nyaéta 0,193, tanda positip ngandung hartos yén langkung pas pikeun biaya pemeliharaan motor listrik pikeun batur, beuki luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Hasil analisis régrési logistik pikeun variabel TE1 dugi ka TE5 anu kagolong kana faktor téknologi nunjukkeun hasil waktos ngecas batré (TE3) ngagaduhan pangaruh anu signifikan kana niat adopsi motor listrik di Indonésia. Nilai signifikan pikeun kamampuan mileage (0.107) henteu ngadukung Hipotésis 16, kamampuan mileage teu aya pangaruh anu signifikan dina niat ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun mileage maksimum nyaéta 0.146, tanda positip hartosna langkung pas jarak tempuh maksimum motor listrik pikeun batur, beuki luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kakuatan variabel bebas atanapi kecepatan maksimum (0,052) henteu ngadukung Hipotesis 17, kecepatan maksimum henteu mangaruhan sacara signifikan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai kakuatan pikeun kakuatan atanapi kecepatan maksimum nyaéta 0,167, tanda positip hartosna yén langkung pas kagancangan kecepatan motor listrik langkung saé pikeun hiji jalma, beuki luhur niatna pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun ngeusi batre waktos (0,004) ngadukung Hipotesis 18, waktos ngecas gaduh pangaruh anu signifikan dina niat pikeun ngadopsi motor listrik. Perkiraan nilai pikeun ngeusian waktos nyaéta 0,240, tanda positip ngandung hartos yén langkung saéna kecepatan maksimal motor listrik pikeun batur, beuki luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kaamanan (0.962) henteu ngadukung Hipotésis 19, kaamanan henteu sacara signifikan mangaruhan niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun kaamanan nyaéta -0,005, tanda négatip hartosna yén langkung aman jalma ngarasa nganggo motor listrik, beuki handap niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun umur batre (0.424) henteu ngadukung Hipotésis 20, umur batréna henteu mangaruhan pangaruh kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai perkiraan umur hirup batréna nyaéta 0,068, tanda positip ngandung hartos yén langkung pas hirupna batré motor listrik, beuki luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Hasil analisis régrési logistik pikeun variabel ML1 dugi ka ML7 anu kagolong kana faktor tingkat makro nunjukkeun hasilna ngan ukur ngecas kasadiaan di tempat damel (ML2), ngecas kasadiaan di padumukan (ML3), sareng ngecas kawijakan diskon biaya (ML7) anu ngagaduhan pangaruh anu signifikan kana niat nyoko motor listrik di Indonésia. Nilai signifikan pikeun kasadiaan muatan di tempat umum (0.254) henteu ngadukung Hipotésis 21, ngecas kasadiaan di tempat umum henteu sacara signifikan mangaruhan niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kasadiaan muatan di tempat damel (0,007) ngadukung Hipotésis 22, ngecas kasadiaan di tempat damel gaduh pangaruh anu signifikan dina niat ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kasadiaan muatan di bumi (0,009) ngadukung Hipotésis 22, kasadiaan ngecas di bumi ngagaduhan pangaruh anu signifikan dina niat ngadopsi motor. Nilai signifikan pikeun kasadiaan tempat jasa (0,181) henteu ngadukung Hipotésis 24, kasadiaan tempat jasa teu aya pangaruh anu signifikan dina maksud ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kabijakan insentif pameseran (0,017) ngadukung Hipotésis 25, kabijakan insentif mésér gaduh pangaruh anu signifikan dina niat nyoko kana motor listrik. Nilai signifikan pikeun kabijakan diskon pajak taunan (0,672) henteu ngadukung Hipotésis 26, kawijakan insentif diskon pajak taunan teu aya pangaruh anu signifikan dina niat ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kawijakan diskon biaya muatan (0,00) ngadukung Hipotésis 27, kawijakan insentif diskon biaya ngecas berpengaruh signifikan dina niat ngadopsi motor listrik. Numutkeun kana hasil tina tingkat tingkat makro, nyoko motor listrik tiasa diwujudkeun upami ngecas stasiun di tempat padamelan, stasiun muatan di padumukan, sareng ngecas kebijakan diskon biaya siap ditampi ku konsumén. Sacara umum, frekuensi bagi di média sosial, tingkat kasadaran lingkungan, harga beuli, biaya perawatan, kecepatan maksimal motor listrik, waktos ngeusi batre, kasadiaan infrastruktur stasiun muatan nalika damel, kasadiaan listrik di bumi - prasarana muatan, UTAMI AND AL. / JURNAL Ngeunaan Optimalisasi SISTEM DI INDUSTRI - VOL. 19 NO. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami dkk. 77 kawijakan insentif mésér, sareng ngecas kawijakan insentif diskon biaya sacara signifikan mangaruhan kana niat pikeun ngadopsi kendaraan listrik. Modél Persamaan sareng Probabilitas Fungsi Persamaan 3 mangrupikeun persamaan logit pikeun pilihan jawaban "teu daék pisan" pikeun ngadopsi motor listrik.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Persamaan 4 nyaéta persamaan logit pikeun pilihan jawaban "teu daék" pikeun ngadopsi motor listrik.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Persamaan 5 nyaéta persamaan logit pikeun pilihan jawaban "ragu" pikeun ngadopsi motor listrik.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Persamaan 6 nyaéta persamaan logit pikeun pilihan jawaban "daék" pikeun ngadopsi motor listrik.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Fungsi probabiliti adopsi motor listrik anu ditempokeun dina Persamaan 7 dugi ka Persamaan 11. Persamaan 7 nyaéta fungsi probabilitas pikeun pilihan jawaban " daek pisan ”ngadopsi motor listrik. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Persamaan 8 nyaéta fungsi probabilitas pikeun pilihan jawaban "teu daék" ngadopsi motor listrik. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Persamaan 9 nyaéta fungsi probablility pikeun pilihan jawaban "ragu" pikeun ngadopsi motor listrik. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Persamaan 10 nyaéta fungsi probablility pikeun pilihan jawaban "daék" pikeun ngadopsi motor listrik. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Persamaan 11 nyaéta fungsi probablility pikeun pilihan jawaban "daék pisan" pikeun ngadopsi motor listrik. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Probabilitas dihaja Adoption Persamaan régrési logistik régional teras dilarapkeun kana conto jawaban réspondén. Tabel 8 nunjukkeun ciri sareng jawaban tina sampel. Maka kamungkinan pikeun ngajawab unggal kriteria kana variabel gumantung diitung dumasar kana Persamaan 7 - 11. Sampel réspondén anu ngagaduhan waleran sapertos dina Tabel 7 ngagaduhan kamungkinan 0,0013 kusabab teu daék pisan ngagunakeun motor listrik, kamungkinan 0,0114 pikeun teu daék ngagunakeun motor listrik, kamungkinan 0,1788 pikeun mamang ngagunakeun motor listrik, kamungkinan 0,563 daék ngagunakeun motor listrik, sareng kamungkinan 0,2455 hoyong pisan ngagunakeun motor listrik. Kamungkinan adopsi motor listrik pikeun 1,223 réspondén ogé diitung sareng nilai rata-rata kamungkinan pikeun jawaban anu teu hoyong pisan ngagunakeun motor listrik nyaéta 0,0031, henteu kersa nganggo motor listrik nyaéta 0,0198, mamang nganggo motor listrik nyaéta 0,1482, daék ngagunakeun motor listrik 0.3410, sareng daék pisan ngagunakeun motor listrik 0,4880. Upami kamungkinan pikeun daék sareng daék pisan dirobihkeun, kamungkinan pikeun urang Indonésia ngadopsi motor listrik ngahontal 82,90%. Saran pikeun Pembuat Usaha sareng Kawijakan Dina analisis régrési logistik anu biasa, frékuénsi ngabagi dina média sosial mangrupikeun faktor anu signifikan mangaruhan kana niat nyoko kana motor listrik. Pentingna média sosial salaku platform pikeun masarakat pikeun kéngingkeun inpormasi ngeunaan motor listrik bakal mangaruhan daék ngadopsi motor listrik. Pamaréntah sareng pangusaha tiasa nyobian ngamangpaatkeun sumber daya ieu, salaku conto, pangusaha tiasa ngalakukeun promosi ngalangkungan bonus atanapi apresiasi ka konsumén anu parantos mésér motor listrik sareng ngabagi hal anu positip anu aya hubunganana sareng motor listrik dina média sosialna. Ku cara ieu tiasa merangsang batur pikeun janten pangguna anyar motor listrik. Pamaréntah tiasa sosialisasi atanapi ngenalkeun motor listrik ka umum ku média sosial pikeun memotivasi pergeseran umum tina motor konvensional kana motor listrik. Panilitian ieu ngabuktikeun kumaha signifikanna pangaruh faktor tingkat makro dina nyoko kana motor listrik di Indonésia. Dina analisis régrési logistik réginal, ngecas kasadiaan infrastruktur stasiun di tempat damel, ngecas kasadiaan infrastruktur stasiun di bumi, kabijakan insentif pameseran, sareng diskon biaya muatan sacara signifikan mangaruhan kana niat nyoko kana motor listrik. UTAMI AND AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NO. 1 (2020) 70-81 78 Utami dkk. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Tabel 7. Sampel Jawaban réspondén Variabel Kodeu Jawaban Status Nikah Status Nikah X1b 2 Umur 31-45 X2 2 Génder Jalu X3a 1 Tukang Pendidikan Terakhir Master X4 4 Pakasaban Pagawé swasta X5c 3 Bulanan tingkat konsumsi Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 Tingkat panghasilan Bulanan Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 Jumlah kapamilikan motor ≥ 2 X8 3 Frékuénsi dibagi dina média sosial Sababaraha kali / bulan X9 4 Ukuran jaringan sosial online 100-500 jalma X10 2 Kasadaran lingkungan 1 X11 1 Harga beli 3 X12 3 Biaya batré 3 X13 3 Biaya ngeusi 3 X13 3 Waragad pemeliharaan 5 X14 5 Kamampuh jarak tempuh 4 X15 4 Kakuatan 5 X16 5 Waktu ngecas 4 X17 4 Kasalametan 5 X18 5 Umur batre 4 X19 4 Ketersediaan stasiun pengisian di tempat umum 4 X20 4 Ketersediaan stasiun pangisian daya di tempat damel 4 X21 4 kasadiaan stasiun ngeusi batre di bumi 4 X22 4 Tempat jasa kasadiaan 2 X23 2 Kabijakan insentif 5 X24 5 Kawijakan diskon pajak taunan 5 X25 5 Kabijakan diskon ongkos ngecas 5 X26 5 Biaya muatan 5 X27 5 Biaya perawatan 3 X13 3 Mileage kamampuan 5 X14 5 Kakuatan 4 X15 4 Waktos ngecas 5 X16 5 Kaseueuran réspondén ngémutan kasadiaan infrastruktur stasiun di bumi, tempat padamelan sareng tempat umum salaku pangaruh anu signifikan kana panerapan motor listrik. Pamaréntah tiasa ngatur pamasangan prasarana stasiun muatan di tempat-tempat umum pikeun ngadukung panerapan motor listrik. Pamaréntah ogé tiasa damel babarengan sareng sektor bisnis pikeun ngawujudkeun hal ieu. Dina ngawangun indikator tingkat makro, panilitian ieu ngajukeun sababaraha pilihan kawijakan insentif. Kawijakan insentif anu pangpentingna numutkeun survey nyaéta kabijakan insentif mésér sareng ngecas kawijakan insentif diskon ongkos anu tiasa dianggap ku pamaréntah pikeun ngadukung panerapan motor listrik di Indonésia. Ngeunaan faktor kauangan, harga beuli pangaruhna ageung kana niat mésér motor listrik. Ieu alesan kunaon insentif pikeun subsidi beuli ogé sacara signifikan mangaruhan kana niat angkat. Biaya perawatan motor listrik anu langkung mirah tibatan motor konvensional sacara signifikan mangaruhan kana niat angkat motor listrik. Ku sabab éta kasadiaan jasa anu nyumponan kabutuhan konsumén bakal langkung ngajurung niat pikeun ngadopsi motor listrik kusabab seuseueurna pangguna henteu terang komponén dina motor listrik janten peryogi teknisi terampil upami aya sababaraha karusakan. Kinerja motor listrik parantos nyumponan kabutuhan konsumén pikeun minuhan mobilitas sadidinten. Laju maksimum hiji motor listrik sareng waktos ngecas tiasa nyumponan standar anu dipikahoyong ku konsumén. Nanging, kinerja motor anu langkung saé sapertos kaamanan anu ningkat, umur batre, sareng jarak tempuh langkung jauh pasti bakal ningkatkeun hajat nyoko kana motor listrik. Salian ti ningkatkeun investasi téknologi, pamaréntah sareng usaha ogé kedah ningkatkeun sistem évaluasi kaamanan sareng reliabilitas pikeun motor listrik pikeun ningkatkeun kapercayaan masarakat. Pikeun bisnis, promosi kualitas sareng kinerja mangrupikeun salah sahiji cara anu paling épéktip pikeun ningkatkeun sumanget konsumén pikeun motor listrik. Konsumén anu langkung ngora sareng tingkat pendidikan anu langkung luhur tiasa ditarjamahkeun salaku pangadopsi mimiti janten pangaruh sabab parantos ngagaduhan sikap anu langkung optimis sareng gaduh jaringan anu jembar. Pamisahan pasar tiasa dihontal ku ngaluncurkeun modél khusus pikeun konsumén anu dituju. Salaku tambahan, réspondén anu gaduh kasadaran lingkungan anu langkung luhur condong hoyong ngadopsi motor. UTAMI AND AL. / JURNAL Ngeunaan Optimalisasi SISTEM DI INDUSTRI - VOL. 19 NO. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami dkk. 79 KACINDEKAN Parobihan tina motor konvensional kana motor listrik tiasa janten solusi anu paling saé pikeun ngungkulan masalah tingkat CO2 tinggi di Indonésia. Pamaréntah Indonésia ogé sadar sareng parantos ngaléngkah ku netepkeun sababaraha kawijakan ngeunaan kendaraan listrik di Indonésia. Tapi dina kanyataanna, panerapan kandaraan listrik di Indonésia masih dina tahap anu mimiti bahkan jauh tina target anu parantos ditangtukeun ku pamaréntah. Lingkungan henteu ngadukung nyoko kana motor listrik sapertos henteu aya peraturan anu langkung rinci sareng kurangna infrastruktur pendukung anu nyababkeun lemahna kandaraan listrik di Indonésia. Panilitian ieu nalungtik 1.223 réspondén ti 10 propinsi anu ngagaduhan total 80% tina total distribusi penjualan motor di Indonésia pikeun ngajajah faktor-faktor anu penting mangaruhan kana niat nyoko kana motor listrik di Indonésia sareng milari fungsi probabilitasna. Sanaos mayoritas anu minat kana motor listrik sareng hoyong gaduh motor listrik kapayunna, minatna pikeun nyoko kana motor listrik ayeuna kawilang handap. Respondén teu hoyong nganggo motor listrik dina waktos ayeuna kusabab seueur alesan sapertos kurangna infrastruktur sareng kabijakan. Seueur réspondén ngagaduhan sikep ngantosan sareng ningali kana panerapan motor listrik, kalayan faktor kauangan, faktor téknologi, sareng tingkat makro anu kedah nuturkeun pamaréntahan konsumen. Panilitian ieu ngabuktoskeun kumaha pentingna sering dibagi dina média sosial, tingkat kasadaran lingkungan, harga beuli, biaya perawatan, kecepatan maksimum motor listrik, waktos ngeusi batre, kasadiaan infrastruktur stasiun muatan dina damel, kasadiaan muatan infrastruktur bumi, mésér kawijakan insentif, sareng ngecas kawijakan insentif diskon biaya dina ngadukung nyoko kana motor listrik di Indonésia. Pamaréntah kedah ngadukung penyediaan infrastruktur pangisian daya stasiun sareng ngadamel kabijakan insentif pikeun ngagancangkeun panerapan motor listrik di Indonésia. Faktor téknologi sapertos mileage sareng umur batre kedah diperhatoskeun ku produsen pikeun ningkat pikeun ngadukung nyoko motor listrik. Faktor kauangan sapertos harga beuli sareng biaya batré kedah diperhatoskeun ku usaha sareng pamaréntah. Pamakéan maksimal pikeun jejaring sosial kudu dilaksanakeun pikeun ngenalkeun motor listrik ka masarakat. Komunitas dina umur ngora tiasa ngamajukeun salaku pangadopsi dini sabab ngagaduhan jaringan média sosial anu lega. Réalisasi nyoko kana motor listrik di Indonésia meryogikeun kesiapan infrastruktur sareng biaya anu tiasa ditampi ku konsumén. Ieu parantos tiasa dilaksanakeun ku pamaréntah ku komitmen pamaréntah anu kuat di sababaraha nagara anu suksés ngagentos kendaraan umum. Panilitian salajengna bakal difokuskeun mendakan kabijakan anu pas pikeun ngagancangkeun nyoko kana motor listrik di Indonésia. RUJUKAN [1] Indonésia. Badan Pusat Statistik; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [Online]. Sayogi: bps.go.id. [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: Statistik Distribusi Domestik sareng Ékspor, 2020. [Online]. https://www.aisi.or.id/statistic. [Diaksés: Maret. 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina, sareng R. Siregar, "Kandaraan listrik di Indonesia: jalan nuju transportasi berkelanjutan", Solidiance: Market Report, 2018. [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto, sareng M. Nizam, "Modél Komersialisasi batré ion lithium téknologi anyar: Studi kasus pikeun kendaraan listrik pinter", Cara ngagawe Konperénsi Internasional Bersama 2013 ngeunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi Pedesaan sareng Téknologi Listrik-Kandaraan, rICT sareng ICEV -T 2013, 6741511.https: //doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini, sareng V. Bosetti, "Bade listrik: Survei ahli ngeunaan masa depan téknologi batré pikeun kendaraan listrik. Dina Inovasi dina kaayaan Teu Pasti, "dina Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz, sareng MK Patel," Dina éléktribusi transportasi jalan– tinjauan kinerja lingkungan, ékonomi, sareng sosial roda dua listrik, ”Bagian Panilitian Transportasi D: Angkutan sareng Lingkungan, 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 Kanggo Sepeda Motor Roda Dua Dan Roda Tiga,” Laporan Akhir Hibah PPTI, Badan Pengelola Usaha Universitas Sebelas Maret, 2019. [8] MNA Jodinesa, W. Sutopo, sareng R. Zakaria, "Analisis Ranté Markov pikeun Ngenalkeun Prédiksi Pangsa Pasar tina Téknologi Anyar: Studi Kasus Motor Konversi Listrik di Surakarta, Indonesia", Prosés Konperénsi AIP, vol. 2217 (1), hal. 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo sareng EA Kadir, "Standar Indonésia Baterai Lélium-ion Ferro Fosfat pikeun Alokasi Kendaraan Listrik", TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering, vol. 15 (2), hal 584-589, 2017. https://doi.org/10.12928/telkomnika.v15i2.6233. [10] B. Rahmawatie, W. Sutopo, F. Fahma, M. Nizam, A. Purwanto, BB Louhenapessy, sareng ABMulyono, "Ngararancang kerangka pikeun standarisasi sareng syarat uji coba sistem manajemen batré pikeun aplikasi wahana listrik", Lumangsungna - ka-4 Konperénsi Internasional Téknologi Kendaraan Éléktrik, hal. 7-12, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525. [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, "Tinjauan Kendaraan Listrik Ngecas Pangembangan Standar: Kasus Studi di Indonésia", Lumangsungna - Konperénsi Internasional kaping 5 ngeunaan Téknologi Vehicle Électric, 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. [Diaksés: Maret. 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, ”Indonésia Ngirangan Émisi Karbon ku 29% dina 2030 ″, the Guardian, 2015. UTAMI ET AL. / JURNAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI - VOL. 19 NO. 1 (2020) 70-81 80 Utami dkk. DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang sareng HA Bekhet, "Modeling Electric Vehicle Usage Usage: A Empirical Study in Malaysia," Journal of Cleaner Production, vol. 92, pp. 75-83, 2015. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.12.045. [15] ZY She, Q. Sun, JJ Ma, sareng BC Xie, "Naon Halangan-halangan Pikeun Nyebarkeun Kandaraan Listrik Batré? Survei Persepsi Publik di Tianjin, Cina, ”Jurnal Kawijakan Angkutan, vol. 56, pp. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis, sareng A. Jones, "Nganalisis nyandak kendaraan listrik batré: Panilitian ngeunaan halangan diantara supir di Inggris," Bagian Panilitian Transportasi D: Angkutan sareng Lingkungan, vol. 63, pp. 466-481, 2018. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge sareng C. Shao, "Nalungtik Faktor-faktor anu Ngaruh Parahueun Kandaraan Listrik di Beijing, Cina: Perspektif Statistik sareng Spasial," 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 ku Program SPSS, AMOS, sareng SMARTPLS (2nd Ed). Yogyakarta: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, "Adopsi konsumén ngalawan kaputusan panolakan dina inovasi jasa anu sigana sami: Kasus Internét sareng mobile banking", Journal of Business Research, vol. 69 (7), hal. 2432-2439, 2016. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.01.013. [20] V. Vasseur sareng R. Kemp, "The adopsi PV di Walanda: Analisis statistik faktor adopsi", Review Énergi Terbaruan sareng Berkelanjutan, vol. 41, pp. 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil sareng J. Emparanza, "Ngagunakeun Modél Panarimaan Téhnologi Anu Dirobihkeun pikeun Meunteun Pangadopsi Profesional Podomoro pikeun Sistem Telemonitoring Anyar", Telemedisin sareng e-Health, vol. 18 (1), hal. 54-59, 2012. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer, sareng P. Abrahamamsson, "Panilitian survey ngeunaan halangan téknis utama anu mangaruhan kaputusan pikeun ngadopsi jasa awan", 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, sareng W. Sutopo, "Analisis Persépsi Konsumén Kendaraan Mobil Listrik di Indonésia", Prosés Konperénsi AIP (Jilid 2217, No. 1, hal. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24 ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo, sareng M. Nizam, "Usulan komérsial téknologi prosés bisnis: Studi kasus inkubasi téknologi mobil listrik", Cara ngagawe Konperénsi Internasional 2014 ngeunaan Téknik Eléktro sareng Élmu Komputer, ICEECS, 7045257, pp. 254-259. https://doi.org/10.1109/ICEECS.2014.7045257. [25] MA Bujang, N. Sa'at, sareng TM Bakar, "Pedoman ukuran sampel pikeun régrési logistik tina studi observasional kalayan padumukan ageung: nekenkeun kana akurasi antara statistik sareng parameter dumasar kana data klinis kahirupan nyata", jurnal Malaysia ngeunaan élmu médis: MJMS, vol. 25 (4), pp. 122, 2018. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab sareng A. Jam'an, "Metodologi Penelitian Bisnis", Makasar: Lembaga Perpustakaan sareng Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius sareng CC Lu, "Ngadukung roda dua pikeun mobilitas anu berkelanjutan: Tinjauan adopsi konsumen kana motor listrik ", International Journal of Sustainable Transport, vol. 15 (3), hal. 215-231, 2020. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka, sareng N. Anzinger, "Niat beuli kendaraan listrik tina warga nagara Cina, Rusia sareng Brasil: Studi komparatif internasional", Jurnal produksi anu langkung bersih, vol. 205, pp. 188- 200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat, sareng B. Van Wee, "Pangaruh insentif kauangan sareng faktor sosial ékonomi sanés dina nyoko kandaraan listrik", Energy Energy, vol. 68, pp. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane, sareng JD Graham, "Persépsi sareng kanyataan: pangetahuan umum ngeunaan plug-in kendaraan listrik di 21 kota Amérika Serikat", Energy Energy, vol. 63, pp. 433-440, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018. [31] D. Browne, M. O'Mahony, sareng B. Caulfield, "Kumaha halangan pikeun bahan bakar alternatif sareng kendaraan diklasifikasikeun sareng kawijakan poténsial pikeun ngamajukeun téknologi inovatif dievaluasi?", Journal of Cleaner Production, vol. 35, pp. 140-151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbue sareng S. Long, "Halangan-halangan pikeun nyoko kana kandaraan listrik: analisa sikap sareng persépsi konsumen", Journal of Energy Policy, vol. 48, pp. 717– 729, 2012. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan, sareng YM Wei, "Pangaruh tina kabijakan pamaréntah kana karesep NEV: buktina ti Cina", Energy Energy, vol. 61, pp. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool sareng RF Hirsh, "Cicih batré: pamariksaan ngeunaan kauntungan sareng halangan pikeun pasang listrik hibrid plug-in (PHEVs) sareng transisi kendaraan-to-grid (V2G)", Energy Energy, vol. 37, pp. 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, sareng J. Stannard, "Konsumén utama nyetir plug-in batré-listrik sareng mobil listrik hibrid plugin: analisis kualitatif réspon sareng évaluasi ”, Transp. Res. Bagéan A: Prakték Sarat jeung Kaayaan., Vol. 46, pp. 140-153, 2012. https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi, sareng SL Mabit, "Palanggan utama nyetir plug-in batré-listrik sareng plugin mobil listrik hibrid: analisis kualitatif réspon sareng évaluasi", Transp. Res. Bagéan D: Transp. Environ., Vol. 25, kc. 24–32, 2013. [Online]. Sayogi: ScienceDirect. [37] ND Caperello sareng KS Kurani, "Carita rumah tangga ngeunaan pertemuanana sareng kandaraan listrik hibrid plugin", En environment. Behav., Vol. 44, pp. 493-508, 2012. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju, sareng CE Warrender, "Carita Rumah Tangga ngeunaan pertemuanana sareng kandaraan listrik hibrid plugin", Analisis survey konsumen ngeunaan UTAMI AND AL. / JURNAL Ngeunaan Optimalisasi SISTEM DI INDUSTRI - VOL. 19 NO. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami dkk. 81 kandaraan listrik hibrid plug-in. Transp. Res. Bagéan A: Prakték Sarat jeung Kaayaan., Vol. 64, pp. 14-31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer sareng S. Lemeshow, "Regresi Logistik Terapan. Édisi Kadua ", New York: John Willey & Sons, 2000. https://doi.org/10.1002/0471722146. NOMENKLATUR j kategori variabel gumantung (j = 1, 2, 3, 4, 5) k kategori variabel bebas (k = 1, 2, 3,…, m) i kategori variabel bebas kualitatif ku urutan réspondén inter0j ngahalangan unggal jawaban gumantung variabel Xk kuantitatif variabel Xik quanlitative independent variable Y dependant Pj (Xn) kasempetan pikeun tiap kategori variabel bebas pikeun masing-masing réspondén PENULIS BIOGRAFI Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami mangrupikeun mahasiswa sarjana jurusan Téknik Industri Universitas Sebelas Maret. Anjeunna kagolong kana Logistik sareng Laboratorium Sistem Bisnis. Kapentingan panalungtikanana nyaéta manajemén logistik & ranté suplai sareng riset pasar. Anjeunna nyebarkeun publikasi kahijina ngeunaan analisis persépsi konsumen ngeunaan kendaraan mobil listrik di Indonésia di 2019. Yuniaristanto Yuniaristanto mangrupikeun dosen sareng panaliti di Jurusan Téknik Industri, Universitas Sebelas Maret. Kapentingan panalungtikanana nyaéta ranté pasokan, modél simulasi, pangukuran kinerja sareng komérsialisasi téknologi. Anjeunna gaduh publikasi anu diindéks ku Scopus, 41 tulisan kalayan 4 H-index. Email na nyaéta yuniaristanto@ft.uns.ac.id. Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo, ngagaduhan gelar profesional rékayasa (Ir) tina Program Studi Insinyur Profesional - Universitas Sebelas Maret (UNS) di 2019. Anjeunna kéngingkeun gelar Doktor dina bidang Téknik Industrial sareng Manajemen ti Institut Teknologi Bandung (ITB) di 2011, Master of Science in Management ti Universitas Indonesia di 2004 sareng Sarjana Téknik Téknik Industri ti ITB di 1999. Kapentingan panalungtikanana nyaéta ranté pasokan, rékayasa ékonomi & analisis biaya, sareng komérsialisasi téknologi. Anjeunna kéngingkeun langkung ti 30 hibah panilitian. Anjeunna gaduh publikasi anu diindéks ku Scopus, 117 tulisan kalayan 7 H-index. Emailna nyaéta wahyudisutopo@staff.uns.ac.id.Hasil analisis régrési logistik pikeun variabel TE1 dugi ka TE5 anu kagolong kana faktor téknologi nunjukkeun hasil waktos ngecas batré (TE3) ngagaduhan pangaruh anu signifikan kana niat adopsi motor listrik di Indonésia. Nilai signifikan pikeun kamampuan mileage (0.107) henteu ngadukung Hipotésis 16, kamampuan mileage teu aya pangaruh anu signifikan dina niat ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun mileage maksimum nyaéta 0.146, tanda positip hartosna langkung pas jarak tempuh maksimum motor listrik pikeun batur, beuki luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kakuatan variabel bebas atanapi kecepatan maksimum (0,052) henteu ngadukung Hipotesis 17, kecepatan maksimum henteu mangaruhan sacara signifikan kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai kakuatan pikeun kakuatan atanapi kecepatan maksimum nyaéta 0,167, tanda positip hartosna yén langkung pas kagancangan kecepatan motor listrik langkung saé pikeun hiji jalma, beuki luhur niatna pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun ngeusi batre waktos (0,004) ngadukung Hipotesis 18, waktos ngecas gaduh pangaruh anu signifikan dina niat pikeun ngadopsi motor listrik. Perkiraan nilai pikeun ngeusian waktos nyaéta 0,240, tanda positip ngandung hartos yén langkung saéna kecepatan maksimal motor listrik pikeun batur, beuki luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kaamanan (0.962) henteu ngadukung Hipotésis 19, kaamanan henteu sacara signifikan mangaruhan niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai estimasi pikeun kaamanan nyaéta -0,005, tanda négatip hartosna yén langkung aman jalma ngarasa nganggo motor listrik, beuki handap niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun umur batre (0.424) henteu ngadukung Hipotésis 20, umur batréna henteu mangaruhan pangaruh kana niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai perkiraan umur hirup batréna nyaéta 0,068, tanda positip ngandung hartos yén langkung pas hirupna batré motor listrik, beuki luhur niat pikeun ngadopsi motor listrik. Hasil analisis régrési logistik pikeun variabel ML1 dugi ka ML7 anu kagolong kana faktor tingkat makro nunjukkeun hasilna ngan ukur ngecas kasadiaan di tempat damel (ML2), ngecas kasadiaan di padumukan (ML3), sareng ngecas kawijakan diskon biaya (ML7) anu ngagaduhan pangaruh anu signifikan kana niat nyoko motor listrik di Indonésia. Nilai signifikan pikeun kasadiaan muatan di tempat umum (0.254) henteu ngadukung Hipotésis 21, ngecas kasadiaan di tempat umum henteu sacara signifikan mangaruhan niat pikeun ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kasadiaan muatan di tempat damel (0,007) ngadukung Hipotésis 22, ngecas kasadiaan di tempat damel gaduh pangaruh anu signifikan dina niat ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kasadiaan muatan di bumi (0,009) ngadukung Hipotésis 22, kasadiaan ngecas di bumi ngagaduhan pangaruh anu signifikan dina niat ngadopsi motor. Nilai signifikan pikeun kasadiaan tempat jasa (0,181) henteu ngadukung Hipotésis 24, kasadiaan tempat jasa teu aya pangaruh anu signifikan dina maksud ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kabijakan insentif pameseran (0,017) ngadukung Hipotésis 25, kabijakan insentif mésér gaduh pangaruh anu signifikan dina niat nyoko kana motor listrik. Nilai signifikan pikeun kabijakan diskon pajak taunan (0,672) henteu ngadukung Hipotésis 26, kawijakan insentif diskon pajak taunan teu aya pangaruh anu signifikan dina niat ngadopsi motor listrik. Nilai signifikan pikeun kawijakan diskon biaya muatan (0,00) ngadukung Hipotésis 27, kawijakan insentif diskon biaya ngecas berpengaruh signifikan dina niat ngadopsi motor listrik. Numutkeun kana hasil tina tingkat tingkat makro, nyoko motor listrik tiasa diwujudkeun upami ngecas stasiun di tempat padamelan, stasiun muatan di padumukan, sareng ngecas kebijakan diskon biaya siap ditampi ku konsumén. Sacara umum, frekuensi bagi di média sosial, tingkat kasadaran lingkungan, harga beuli, biaya perawatan, kecepatan maksimal motor listrik, waktos ngeusi batre, kasadiaan infrastruktur stasiun muatan nalika damel, kasadiaan listrik di bumi - prasarana muatan, UTAMI AND AL. / JURNAL Ngeunaan Optimalisasi SISTEM DI INDUSTRI - VOL. 19 NO. 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077 / josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami dkk. 77 kawijakan insentif mésér, sareng ngecas kawijakan insentif diskon biaya sacara signifikan mangaruhan kana niat pikeun ngadopsi kendaraan listrik. Modél Persamaan sareng Probabilitas Fungsi Persamaan 3 mangrupikeun persamaan logit pikeun pilihan jawaban "teu daék pisan" pikeun ngadopsi motor listrik.  =  = + 27 1 01 (1 |) kg Y Xn   k Xik (3) Persamaan 4 nyaéta persamaan logit pikeun pilihan jawaban "teu daék" pikeun ngadopsi motor listrik.  =  = + 27 1 02 (2 |) kg Y Xn   k Xik (4) Persamaan 5 nyaéta persamaan logit pikeun pilihan jawaban "ragu" pikeun ngadopsi motor listrik.  =  = + 27 1 03 (3 |) kg Y Xn   k Xik (5) Persamaan 6 nyaéta persamaan logit pikeun pilihan jawaban "daék" pikeun ngadopsi motor listrik.  =  = + 27 1 04 (4 |) kg Y Xn   k Xik (6) Fungsi probabiliti adopsi motor listrik anu ditempokeun dina Persamaan 7 dugi ka Persamaan 11. Persamaan 7 nyaéta fungsi probabilitas pikeun pilihan jawaban " daek pisan ”ngadopsi motor listrik. eenng YX g YXP Xn PY Xn (1 |) (1 |) 1 1 () (1 |)   + = =  (7) Persamaan 8 nyaéta fungsi probabilitas pikeun pilihan jawaban "teu daék" ngadopsi motor listrik. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (1 |) (1 |) (2 |) (2 |) 2 1 1 (2 |) (1 |) () (2 |)     + - + = =  -  = = (8) Persamaan 9 nyaéta fungsi probablility pikeun pilihan jawaban "ragu" pikeun ngadopsi motor listrik. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (2 |) (2 |) (3 |) (3 |) 3 1 1 (3 |) (2 |) () (3 |)     + - + = =  -  = = (9) Persamaan 10 nyaéta fungsi probablility pikeun pilihan jawaban "daék" pikeun ngadopsi motor listrik. eeeennnng YX g YX g YX g YX nnnn PYXPYXPXPYX (3 |) (3 |) (4 |) (4 |) 4 1 1 (4 |) (3 |) () (4 |)     + - + = =  -  = = (10) Persamaan 11 nyaéta fungsi probablility pikeun pilihan jawaban "daék pisan" pikeun ngadopsi motor listrik. eenng YX g YX nnn PYXPXPYX (4 |) (4 |) 5 1 1 1 (4 |) () (5 |)   + = - = -  = = (11) Probabilitas dihaja Adoption Persamaan régrési logistik régional teras dilarapkeun kana conto jawaban réspondén. Tabel 8 nunjukkeun ciri sareng jawaban tina sampel. Maka kamungkinan pikeun ngajawab unggal kriteria kana variabel gumantung diitung dumasar kana Persamaan 7 - 11. Sampel réspondén anu ngagaduhan waleran sapertos dina Tabel 7 ngagaduhan kamungkinan 0,0013 kusabab teu daék pisan ngagunakeun motor listrik, kamungkinan 0,0114 pikeun teu daék ngagunakeun motor listrik, kamungkinan 0,1788 pikeun mamang ngagunakeun motor listrik, kamungkinan 0,563 daék ngagunakeun motor listrik, sareng kamungkinan 0,2455 hoyong pisan ngagunakeun motor listrik. Kamungkinan adopsi motor listrik pikeun 1,223 réspondén ogé diitung sareng nilai rata-rata kamungkinan pikeun jawaban anu teu hoyong pisan ngagunakeun motor listrik nyaéta 0,0031, henteu kersa nganggo motor listrik nyaéta 0,0198, mamang nganggo motor listrik nyaéta 0,1482, daék ngagunakeun motor listrik 0.3410, sareng daék pisan ngagunakeun motor listrik 0,4880. Upami kamungkinan pikeun daék sareng daék pisan dirobihkeun, kamungkinan pikeun urang Indonésia ngadopsi motor listrik ngahontal 82,90%. Saran pikeun Pembuat Usaha sareng Kawijakan Dina analisis régrési logistik anu biasa, frékuénsi ngabagi dina média sosial mangrupikeun faktor anu signifikan mangaruhan kana niat nyoko kana motor listrik. Pentingna média sosial salaku platform pikeun masarakat pikeun kéngingkeun inpormasi ngeunaan motor listrik bakal mangaruhan daék ngad