รัฐบาลอินโดนีเซียตั้งเป้าที่จะใช้รถยนต์ไฟฟ้าสองล้อ 2.1 ล้านคันและรถยนต์ไฟฟ้า 4 ล้อจำนวน 2,200 คันในปี 2568 ผ่านระเบียบประธานาธิบดีของสาธารณรัฐอินโดนีเซียฉบับที่ 22 ในปี 2560 เกี่ยวกับแผนทั่วไปด้านพลังงานแห่งชาติ ในปี 2019 รัฐบาลอินโดนีเซียได้ออกระเบียบประธานาธิบดีฉบับที่ 55 ในปี 2019 เกี่ยวกับการเร่งความเร็วของโครงการรถยนต์ไฟฟ้าแบตเตอรี่สำหรับการขนส่งทางถนน ในปี 2561 การนำรถยนต์ไฟฟ้าสองล้อมาใช้ทำได้เพียง 0.14% ของเป้าหมายของรัฐบาลในปี 2568 ดังนั้นการนำเทคโนโลยีรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า (EM) มาใช้จึงต้องพิจารณาปัจจัยหลายอย่างจึงจะประสบความสำเร็จ งานวิจัยนี้พัฒนาโมเดลความตั้งใจในการรับเอารถยนต์ไฟฟ้าที่ไม่เกี่ยวกับพฤติกรรม ปัจจัยต่างๆ ได้แก่ สังคมวิทยา การเงิน เทคโนโลยี และระดับมหภาค แบบสำรวจออนไลน์มีผู้ตอบแบบสอบถาม 1,223 คน การถดถอยโลจิสติกใช้เพื่อให้ได้ฟังก์ชันและค่าความน่าจะเป็นของความตั้งใจที่จะใช้ EM ในอินโดนีเซีย ความถี่ของการแชร์บนโซเชียลมีเดีย ระดับของความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม ราคาซื้อ ค่าบำรุงรักษา ความเร็วสูงสุด เวลาในการชาร์จแบตเตอรี่ ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานสถานีชาร์จในที่ทำงาน ความพร้อมใช้งานของพลังงานที่บ้านตาม – โครงสร้างพื้นฐานการชาร์จ นโยบายแรงจูงใจในการซื้อ และส่วนลดค่าชาร์จ นโยบายจูงใจมีอิทธิพลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าโอกาสที่ชาวอินโดนีเซียจะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ถึง 82.90% การนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซียจำเป็นต้องมีความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานและต้นทุนที่ผู้บริโภคยอมรับได้ สุดท้ายนี้ ผลการวิจัยครั้งนี้ได้ให้ข้อเสนอแนะแก่รัฐบาลและภาคธุรกิจในการเร่งนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าไปใช้ในประเทศอินโดนีเซีย

การแนะนำ

ภาคเศรษฐกิจในอินโดนีเซีย (การขนส่ง การผลิตไฟฟ้า และครัวเรือน) ส่วนใหญ่ใช้เชื้อเพลิงฟอสซิล ผลกระทบด้านลบบางประการของการพึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิลในระดับสูง ได้แก่ การจัดสรรเงินอุดหนุนเชื้อเพลิงที่เพิ่มขึ้น ปัญหาความยั่งยืนด้านพลังงาน และการปล่อย CO2 ในระดับสูง การขนส่งเป็นภาคส่วนหลักที่ก่อให้เกิด CO2 ในอากาศในระดับสูง เนื่องจากมีการใช้เชื้อเพลิงฟอสซิลในรถยนต์เป็นจำนวนมาก งานวิจัยนี้เน้นที่รถจักรยานยนต์ เนื่องจากอินโดนีเซียเป็นประเทศกำลังพัฒนา มีรถจักรยานยนต์มากกว่ารถยนต์ จำนวนรถจักรยานยนต์ในอินโดนีเซียอยู่ที่ 120,101,047 คันในปี 2561 [1] และยอดขายรถจักรยานยนต์ถึง 6,487,460 คันในปี 2562 [2] การย้ายภาคการขนส่งไปสู่แหล่งพลังงานทางเลือกสามารถลดระดับ CO2 ที่สูงได้ วิธีแก้ปัญหาที่เป็นจริงสำหรับปัญหานี้คือการนำโลจิสติกส์สีเขียวมาใช้ผ่านการรุกของรถยนต์ไฟฟ้าในอินโดนีเซีย เช่น รถยนต์ไฟฟ้าไฮบริด รถยนต์ไฟฟ้าปลั๊กอินไฮบริด และรถยนต์ไฟฟ้าแบตเตอรี่ [3] นวัตกรรมเทคโนโลยียานยนต์ไฟฟ้าและนวัตกรรมเทคโนโลยีแบตเตอรี่สามารถมอบโซลูชั่นการขนส่งที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ประหยัดพลังงาน และลดต้นทุนการดำเนินงานและบำรุงรักษา [4] รถยนต์ไฟฟ้ามีการพูดคุยกันในหลายประเทศทั่วโลก ในธุรกิจรถยนต์ไฟฟ้าทั่วโลก มียอดขายที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญสำหรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าแบบสองล้อซึ่งเพิ่มขึ้นถึง 58% หรือประมาณ 1.2 ล้านคันในช่วงปี 2559 ถึง 2560 การเติบโตของยอดขายนี้สะท้อนถึงการตอบรับที่ดีจากประเทศต่างๆ ในโลกเกี่ยวกับการพัฒนาไฟฟ้า เทคโนโลยีรถจักรยานยนต์ที่สักวันหนึ่ง รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าคาดว่าจะมาแทนที่รถยนต์ที่ใช้เชื้อเพลิงฟอสซิล วัตถุวิจัยคือรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า (EM) ที่ประกอบด้วยการออกแบบใหม่ของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า (NDEM) และรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าดัดแปลง (CEM) ประเภทแรก การออกแบบใหม่ของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า (NDEM) เป็นรถยนต์ที่ออกแบบโดยบริษัทที่ใช้เทคโนโลยีไฟฟ้าในการดำเนินงาน บางประเทศในโลก เช่น ออสเตรเลีย เยอรมนี อังกฤษ ฝรั่งเศส ญี่ปุ่น ไต้หวัน เกาหลีใต้ และจีน ใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเป็นผลิตภัณฑ์ทดแทนสำหรับยานยนต์ที่ใช้เชื้อเพลิงฟอสซิล [5] รถจักรยานยนต์ไฟฟ้ายี่ห้อหนึ่งคือ Zero Motorcycle ซึ่งผลิตจักรยานยนต์ไฟฟ้าแบบสปอร์ต [6] ปตท. Gesits Technologies Indo ยังได้ผลิตรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าสองล้อภายใต้แบรนด์ Gesits ประเภทที่สองคือ CEM รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าที่ดัดแปลงแล้วคือรถจักรยานยนต์ที่ใช้น้ำมัน โดยที่มอเตอร์และชิ้นส่วนเครื่องยนต์ถูกแทนที่ด้วยชุดแบตเตอรี่ลิเธียมเฟอร์โรฟอสเฟต (LFP) เป็นแหล่งพลังงาน แม้ว่าหลายประเทศจะผลิตรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า แต่ก็ไม่มีใครสร้างรถโดยใช้เทคนิคการดัดแปลง การแปลงสามารถทำได้บนรถจักรยานยนต์สองล้อที่ผู้ใช้ไม่ได้ใช้งานอีกต่อไป Universitas Sebelas Maret เป็นผู้บุกเบิกในการผลิต CEM และพิสูจน์ได้ในทางเทคนิคว่าแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนสามารถทดแทนแหล่งพลังงานเชื้อเพลิงฟอสซิลในรถจักรยานยนต์ทั่วไปได้ CEM ใช้เทคโนโลยี LFP แบตเตอรี่นี้จะไม่ระเบิดเมื่อเกิดไฟฟ้าลัดวงจร นอกจากนั้น แบตเตอรี่ LFP มีอายุการใช้งานยาวนานถึง 3000 รอบการใช้งานและยาวนานกว่าแบตเตอรี่ EM เชิงพาณิชย์ในปัจจุบัน (เช่น แบตเตอรี่ลิเธียมไอออนและแบตเตอรี่ LiPo) CEM สามารถเดินทางได้ 55 กม./ชาร์จ และมีความเร็วสูงสุด 70 กม./ชม. [7] Jodinesa และคณะ [8] ตรวจสอบส่วนแบ่งการตลาดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเปิดประทุนในสุราการ์ตา ประเทศอินโดนีเซีย และส่งผลให้ผู้คนในสุราการ์ตาตอบรับ CEM ในเชิงบวก จากคำอธิบายข้างต้น จะเห็นได้ว่าโอกาสของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามีมาก มีการพัฒนาการศึกษาเกี่ยวกับมาตรฐานต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับรถยนต์ไฟฟ้าและแบตเตอรี่ เช่น มาตรฐานแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนโดย Sutopo et al [9] มาตรฐานระบบการจัดการแบตเตอรี่โดย Rahmawatie et al. [10] และมาตรฐานการชาร์จรถยนต์ไฟฟ้าโดย Sutopo et al. [11]. อัตราการยอมรับรถยนต์ไฟฟ้าที่ช้าในอินโดนีเซียทำให้รัฐบาลต้องออกนโยบายหลายประการสำหรับการพัฒนาอุตสาหกรรมยานยนต์และวางแผนที่จะกำหนดเป้าหมายการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า 2.1 ล้านคันและรถยนต์ไฟฟ้า 2,200 คันในปี 2568 นอกจากนี้รัฐบาล ยังตั้งเป้าหมายที่อินโดนีเซียให้สามารถผลิตรถยนต์ไฟฟ้าหรือรถยนต์ไฮบริดจำนวน 2,200 คัน ซึ่งระบุไว้ในระเบียบประธานาธิบดีของสาธารณรัฐอินโดนีเซียฉบับที่ 22 ประจำปี 2560 ว่าด้วยแผนทั่วไปด้านพลังงานแห่งชาติ กฎระเบียบนี้มีผลบังคับใช้ในหลายประเทศ เช่น ฝรั่งเศส อังกฤษ นอร์เวย์ และอินเดีย กระทรวงพลังงานและทรัพยากรแร่ได้ตั้งเป้าหมายว่าตั้งแต่ปี 2040 ห้ามขายรถยนต์เครื่องยนต์สันดาปภายใน (ICEV) และขอให้ประชาชนใช้ยานพาหนะที่ใช้ไฟฟ้า [12] ในปี 2019 รัฐบาลอินโดนีเซียได้ออกกฎประธานาธิบดีฉบับที่ 55 ของปี 2019 เกี่ยวกับการเร่งความเร็วของโครงการยานยนต์ไฟฟ้าที่ใช้แบตเตอรี่สำหรับการขนส่งทางถนน ความพยายามนี้เป็นขั้นตอนหนึ่งในการแก้ปัญหาสองประการ ได้แก่ การสูญเสียน้ำมันเชื้อเพลิงสำรองและมลพิษทางอากาศ เกี่ยวกับมลพิษทางอากาศ อินโดนีเซียมุ่งมั่นที่จะลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ 29% ภายในปี 2573 อันเป็นผลมาจากการประชุม Paris Climate Change ที่จัดขึ้นในปี 2558 โดยในปี 2561 การรุกของรถยนต์ไฟฟ้าสองล้อทำได้เพียง 0.14% ของเป้าหมายของรัฐบาลคือ พ.ศ. 2568 ในขณะที่ไฟฟ้าขับเคลื่อนสี่ล้อถึงมากกว่า 45% ในเดือนธันวาคม 2017 มีสถานีชาร์จไฟฟ้าสาธารณะอย่างน้อย 1,300 แห่งทั่วประเทศใน 24 เมือง ซึ่ง 71% (924 สถานีเติม) ตั้งอยู่ใน DKI จาการ์ตา [13] หลายประเทศได้ทำการวิจัยเกี่ยวกับการนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ แต่ในอินโดนีเซียยังไม่มีการวิจัยระดับประเทศมาก่อน มีการวิจัยในหลายประเทศในบางประเทศที่ทำการศึกษาการนำเทคโนโลยีใหม่มาใช้โดยใช้วิธีการต่างๆ เช่น การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณเพื่อทราบความตั้งใจการใช้รถยนต์ไฟฟ้าในประเทศมาเลเซีย [14] การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) ให้ทราบการนำไปใช้ ของอุปสรรคของยานพาหนะไฟฟ้าที่ใช้แบตเตอรี่ในเทียนจิน ประเทศจีน [15] การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจและแบบจำลองการถดถอยหลายตัวแปรเพื่อทราบอุปสรรคระหว่างผู้ขับขี่รถยนต์ไฟฟ้าในสหราชอาณาจักร [16] และการถดถอยโลจิสติกเพื่อทราบปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการบริโภครถยนต์ไฟฟ้าใน ปักกิ่ง ประเทศจีน [17]. การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนารูปแบบการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย เพื่อค้นหาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย และเพื่อกำหนดโอกาสในการใช้งานรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในประเทศอินโดนีเซีย การสร้างแบบจำลองปัจจัยมีความสำคัญในการค้นหาว่าปัจจัยใดบ้างที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย ปัจจัยที่มีอิทธิพลเหล่านี้สามารถใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงในการกำหนดนโยบายที่เหมาะสมเพื่อเร่งการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ปัจจัยสำคัญเหล่านี้เป็นภาพของสภาวะในอุดมคติที่ผู้ใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในอินโดนีเซียต้องการ กระทรวงบางกระทรวงในอินโดนีเซียที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดนโยบายเกี่ยวกับรถยนต์ไฟฟ้า ได้แก่ กระทรวงอุตสาหกรรมซึ่งเกี่ยวข้องกับกฎภาษีรถยนต์ตามการปล่อยมลพิษที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับผู้ผลิตรถยนต์ไฟฟ้า กระทรวงคมนาคมซึ่งดำเนินการทดสอบความเป็นไปได้ของรถยนต์ไฟฟ้าที่จะ ปูทางบนทางหลวง เช่น การทดสอบแบตเตอรี่ เป็นต้น ตลอดจนกระทรวงพลังงานและทรัพยากรแร่ซึ่งมีหน้าที่กำหนดอัตราภาษีสถานีชาร์จรถยนต์ไฟฟ้าให้กับโครงสร้างพื้นฐานของธุรกิจชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า นวัตกรรมยานยนต์ไฟฟ้ายังส่งเสริมให้เกิดองค์กรธุรกิจใหม่ในห่วงโซ่อุปทาน ซึ่งรวมถึงเทคโนโลยีและสตาร์ทอัพจากนักพัฒนา ซัพพลายเออร์ ผู้ผลิต และผู้จัดจำหน่ายผลิตภัณฑ์/บริการรถยนต์ไฟฟ้าและอนุพันธ์สู่ตลาด [24] ผู้ประกอบการรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ายังสามารถพัฒนาเทคโนโลยีและการตลาดโดยพิจารณาจากปัจจัยสำคัญเหล่านี้ เพื่อรองรับการผลิตรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าแทนรถจักรยานยนต์ทั่วไปในอินโดนีเซีย การถดถอยโลจิสติกลำดับที่ใช้เพื่อให้ได้ฟังก์ชันและค่าความน่าจะเป็นของความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซียโดยใช้ซอฟต์แวร์ SPSS 25 การถดถอยโลจิสติกหรือการถดถอยโลจิสติกเป็นแนวทางในการสร้างแบบจำลองการทำนาย การถดถอยโลจิสติกในสถิติที่ใช้ทำนายความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นโดยการจับคู่ข้อมูลในฟังก์ชันลอจิสติกเส้นโค้งลอจิสติก วิธีนี้เป็นแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปสำหรับการถดถอยแบบทวินาม [18] การถดถอยโลจิสติกถูกนำมาใช้เพื่อทำนายการยอมรับการใช้อินเทอร์เน็ตและธนาคารบนมือถือ [19] ทำนายการยอมรับเทคโนโลยีโฟโตโวลตาอิกในประเทศเนเธอร์แลนด์ [20] ทำนายการยอมรับเทคโนโลยีระบบ telemonitoring เพื่อสุขภาพ [21] และเพื่อค้นหา อุปสรรคทางเทคนิคที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้บริการคลาวด์ [22] Utami และคณะ [23] ซึ่งก่อนหน้านี้ได้ทำการวิจัยเกี่ยวกับการรับรู้ของผู้บริโภคเกี่ยวกับรถยนต์ไฟฟ้าในสุราการ์ตา พบว่าราคาซื้อ โมเดล ประสิทธิภาพของรถ และความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดสำหรับผู้ที่ใช้รถยนต์ไฟฟ้า วิธี ข้อมูลที่รวบรวมในงานวิจัยนี้เป็นข้อมูลเบื้องต้นที่ได้จากการสำรวจออนไลน์เพื่อค้นหาโอกาสและปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย แบบสอบถามและการสำรวจ แบบสำรวจออนไลน์ถูกแจกจ่ายให้กับผู้ตอบแบบสอบถาม 1,223 คนในแปดจังหวัดในอินโดนีเซียเพื่อสำรวจปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย จังหวัดที่เลือกเหล่านี้มียอดขายรถจักรยานยนต์มากกว่า 80% ในอินโดนีเซีย [2]: ชวาตะวันตก ชวาตะวันออก จาการ์ตา ชวากลาง สุมาตราเหนือ สุมาตราตะวันตก ยอกยาการ์ตา สุลาเวสีใต้ สุมาตราใต้ และบาหลี ปัจจัยที่สำรวจแสดงไว้ในตารางที่ 1 ความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามีไว้ตอนต้นของแบบสอบถามโดยใช้วิดีโอเพื่อหลีกเลี่ยงความเข้าใจผิด แบบสอบถามแบ่งออกเป็นห้าส่วน ได้แก่ ส่วนการคัดกรอง ส่วนทางสังคมวิทยา ส่วนการเงิน ส่วนเทคโนโลยี และส่วนระดับมหภาค แบบสอบถามถูกนำเสนอในระดับ Likert ตั้งแต่ 1 ถึง 5 โดยที่ 1 สำหรับไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง 2 สำหรับไม่เห็นด้วย 3 สำหรับข้อสงสัย 4 สำหรับเห็นด้วยและ 5 สำหรับเห็นด้วยอย่างยิ่ง การกำหนดขนาดตัวอย่างขั้นต่ำอ้างอิงถึง [25] ระบุว่าการศึกษาเชิงสังเกตที่มีประชากรจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับการถดถอยโลจิสติกต้องใช้ขนาดตัวอย่างขั้นต่ำ 500 เพื่อให้ได้สถิติที่แสดงพารามิเตอร์ การวิจัยครั้งนี้ใช้การสุ่มตัวอย่างแบบคลัสเตอร์หรือการสุ่มตัวอย่างพื้นที่ตามสัดส่วน เนื่องจากประชากรผู้ใช้รถจักรยานยนต์ในอินโดนีเซียมีจำนวนมาก นอกจากนี้ การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงยังใช้เพื่อกำหนดตัวอย่างตามเกณฑ์บางประการ [26] แบบสำรวจออนไลน์ดำเนินการผ่านโฆษณา Facebook ผู้ตอบแบบสอบถามที่มีสิทธิ์คือผู้ที่มีอายุ 17 ปีขึ้นไป มีซิม C เป็นหนึ่งในผู้มีอำนาจตัดสินใจในการเปลี่ยนหรือซื้อรถจักรยานยนต์ และมีภูมิลำเนาอยู่ในจังหวัดใดจังหวัดหนึ่งในตารางที่ 1 กรอบทฤษฎี She et al. [15] และ Habich-Sobiegalla et al. [28] ใช้กรอบการทำงานสำหรับการจัดหมวดหมู่อย่างเป็นระบบของปัจจัยที่ขับเคลื่อนหรือขัดขวางการนำรถยนต์ไฟฟ้าไปใช้โดยผู้บริโภค เราปรับกรอบเหล่านี้โดยการปรับเปลี่ยนตามการวิเคราะห์วรรณกรรมเกี่ยวกับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าของเราเกี่ยวกับการยอมรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าของผู้บริโภค เราได้แสดงภาพไว้ในตารางที่ 1 ตารางที่ 1 คำอธิบายและการอ้างอิงของปัจจัยและคุณลักษณะ รหัสปัจจัย แอตทริบิวต์ Ref. SD1 สถานภาพการสมรส [27], [28] SD2 อายุ SD3 เพศ SD4 การศึกษาล่าสุด SD5 อาชีพ Sociodemographic SD6 ระดับการบริโภครายเดือน SD7 ระดับรายได้ต่อเดือน SD8 จำนวนเจ้าของรถจักรยานยนต์ SD9 ความถี่ของการแบ่งปันบนโซเชียลมีเดีย SD10 ขนาดของเครือข่ายสังคมออนไลน์ SD11 ความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม การเงิน ราคาซื้อ FI1 [29] ค่าแบตเตอรี่ FI2 [30] ค่าใช้จ่ายในการชาร์จ FI3 [31] ค่าบำรุงรักษา FI4 [32] ความสามารถด้านเทคโนโลยี TE1 ระยะทาง [33] กำลังไฟ TE2 [33] เวลาในการชาร์จ TE3 [33] ความปลอดภัย TE4 [34] อายุการใช้งานแบตเตอรี่ TE5 [35] ความพร้อมใช้งานของสถานีชาร์จ ML1 ระดับมาโครในที่สาธารณะ [36] ML2 ความพร้อมของสถานีชาร์จในที่ทำงาน [15] ML3 ความพร้อมของสถานีชาร์จที่บ้าน [37] ML4 บริการที่พร้อมให้บริการ [38] นโยบายแรงจูงใจในการซื้อ ML5 [15] ML6 ประจำปี นโยบายส่วนลดภาษี [15] ML7 นโยบายการลดราคาค่าใช้จ่าย [15] ความตั้งใจในการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม IP ความตั้งใจที่จะใช้ [15] ปัจจัยทางสังคมวิทยา ปัจจัยทางสังคมวิทยาเป็นปัจจัยส่วนบุคคลที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของแต่ละบุคคลในการตัดสินใจ เอคคาเรียสและคณะ [28] ระบุในรูปแบบการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมว่า อายุ เพศ สถานภาพสมรส การศึกษา รายได้ อาชีพ และการเป็นเจ้าของรถยนต์เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ HabichSoebigalla et al เน้นปัจจัยเครือข่ายสังคม เช่น จำนวนเจ้าของรถจักรยานยนต์ ความถี่ของการแบ่งปันบนโซเชียลมีเดีย และขนาดของเครือข่ายสังคมออนไลน์เป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ [28] เอคคาเรียสและคณะ [27] และ HabichSobiegalla et al. [28] ยังถือว่าการตระหนักรู้ด้านสิ่งแวดล้อมเป็นปัจจัยทางสังคมศาสตร์ ปัจจัยทางการเงิน ราคาซื้อเป็นราคาเดิมของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าที่ไม่มีเงินอุดหนุนการซื้อใดๆ Sierzchula และคณะ [29] กล่าวว่าราคาซื้อรถยนต์ไฟฟ้าที่สูงเกิดจากความจุของแบตเตอรี่สูงสุด ค่าแบตเตอรี่คือค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนแบตเตอรี่เมื่อแบตเตอรี่เก่าหมดอายุการใช้งาน Krause และคณะ การวิจัยว่าต้นทุนแบตเตอรี่เป็นอุปสรรคทางการเงินสำหรับคนที่จะนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ [30] ค่าใช้จ่ายในการชาร์จคือค่าไฟฟ้าในการขับเคลื่อนรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเมื่อเทียบกับค่าน้ำมัน [31] ค่าบำรุงรักษาเป็นค่าบำรุงรักษาตามปกติสำหรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ไม่ใช่ค่าซ่อมแซมเนื่องจากอุบัติเหตุที่ส่งผลต่อการนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ [32] ความสามารถด้านเทคโนโลยี Factor Mileage คือระยะทางที่ไกลที่สุดหลังจากที่แบตเตอรี่รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าชาร์จจนเต็มแล้ว จางและคณะ [33] กล่าวว่าประสิทธิภาพของรถยนต์หมายถึงการประเมินผู้บริโภคในรถยนต์ไฟฟ้า รวมถึงความจุระยะทาง กำลังไฟฟ้า เวลาในการชาร์จ ความปลอดภัย และอายุแบตเตอรี่ กำลังคือความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า เวลาในการชาร์จคือเวลาโดยรวมในการชาร์จรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าให้เต็ม ความรู้สึกปลอดภัยเมื่อขี่มอเตอร์ไซค์ไฟฟ้าที่เกี่ยวข้องกับเสียง (dB) เป็นปัจจัยที่เน้นโดย Sovacool et al [34] เป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อการรับรู้ของผู้บริโภคเกี่ยวกับรถยนต์ไฟฟ้า Graham-Rowe และคณะ [35] กล่าวว่าอายุการใช้งานแบตเตอรี่ถือว่าลดลง โครงสร้างพื้นฐานของปัจจัยระดับมหภาคของความพร้อมของสถานีชาร์จเป็นสิ่งที่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงสำหรับผู้ใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ความพร้อมในการชาร์จในที่สาธารณะถือเป็นสิ่งสำคัญในการสนับสนุนการนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ [36] ความพร้อมในการชาร์จในที่ทำงาน [15] และความพร้อมในการชาร์จที่บ้าน [37] ผู้บริโภคก็ต้องการเติมแบตเตอรี่ในรถเช่นกัน ครูปาและคณะ [38] กล่าวว่าความพร้อมของสถานที่ให้บริการสำหรับการบำรุงรักษาตามปกติและความเสียหายกำลังส่งผลกระทบต่อการนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ เธอและคณะ [15] แนะนำสิ่งจูงใจสาธารณะที่เป็นที่ต้องการของผู้บริโภคในเทียนจิน เช่น การให้เงินอุดหนุนสำหรับการซื้อรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ส่วนลดภาษีประจำปีสำหรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า และนโยบายส่วนลดค่าชาร์จเมื่อผู้บริโภคจำเป็นต้องชาร์จรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในที่สาธารณะ [15] Ordinal Logistic Regression การถดถอยโลจิสติกเชิงลำดับเป็นหนึ่งในวิธีทางสถิติที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามที่มีตัวแปรอิสระอย่างน้อยหนึ่งตัว โดยที่ตัวแปรตามมีมากกว่า 2 หมวดหมู่ และมาตราส่วนการวัดคือระดับหรือลำดับ [39] สมการที่ 1 เป็นแบบจำลองสำหรับการถดถอยโลจิสติกลำดับ และสมการที่ 2 แสดงฟังก์ชัน g(x) เป็นสมการลอจิท eegxgx P x ( ) ( ) 1 ( ) + = (1)  = = + mkjk Xik gx 1 0 ( )   (2) ผลลัพธ์และการอภิปราย แบบสอบถามเผยแพร่ทางออนไลน์ในเดือนมีนาคม – เมษายน 2563 ผ่านโฆษณา Facebook แบบชำระเงิน โดยการตั้งค่าพื้นที่ตัวกรอง: ชวาตะวันตก ชวาตะวันออก จาการ์ตา ชวากลาง สุมาตราเหนือ สุมาตราตะวันตก ยอกยาการ์ตา สุลาเวสีใต้ สุมาตราใต้ และบาหลี ซึ่งมีผู้ใช้ถึง 21,628 ราย คำตอบที่เข้ามาทั้งหมดคือ 1,443 คำตอบ แต่มีเพียง 1,223 คำตอบเท่านั้นที่มีสิทธิ์ในการประมวลผลข้อมูล ตารางที่ 2 แสดงข้อมูลประชากรของผู้ตอบแบบสอบถาม สถิติพรรณนา ตารางที่ 3 แสดงสถิติเชิงพรรณนาสำหรับตัวแปรเชิงปริมาณ ส่วนลดค่าชาร์จ ส่วนลดภาษีประจำปี และเงินอุดหนุนราคาซื้อมีค่าเฉลี่ยสูงกว่าปัจจัยอื่นๆ นี่แสดงให้เห็นว่าผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่มองว่ามีนโยบายที่รัฐบาลให้อย่างเข้มข้นสามารถสนับสนุนให้พวกเขานำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ ปัจจัยทางการเงิน ราคาซื้อและต้นทุนแบตเตอรี่มีค่าเฉลี่ยต่ำกว่าปัจจัยอื่นๆ แสดงให้เห็นว่าราคาซื้อรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าและต้นทุนแบตเตอรี่ไม่เหมาะสมกับงบประมาณของผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่ ผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่มองว่าราคามอเตอร์ไซค์ไฟฟ้าแพงเกินไปเมื่อเทียบกับราคามอเตอร์ไซค์ทั่วไป ค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนแบตเตอรี่ทุกๆ สามปีซึ่งมีมูลค่าถึง 5,000,000 รูเปียอินโดนีเซียนั้นแพงเกินไปสำหรับผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่ ดังนั้นราคาซื้อและต้นทุนแบตเตอรี่จึงเป็นอุปสรรคสำหรับชาวอินโดนีเซียในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ อายุการใช้งานแบตเตอรี่ กำลังไฟ เวลาในการชาร์จ มีคะแนนเฉลี่ยต่ำในสถิติเชิงพรรณนา แต่คะแนนเฉลี่ยสำหรับปัจจัยทั้งสามนี้มากกว่า 4 เวลาในการชาร์จซึ่งใช้เวลาสามชั่วโมงนานเกินไปสำหรับผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่ ความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าคือ 70 กม./ชม. และอายุการใช้งานแบตเตอรี่ 3 ปีไม่ตรงกับความต้องการของผู้ตอบแบบสอบถาม นี่แสดงให้เห็นว่าผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่พิจารณาว่ารถจักรยานยนต์ไฟฟ้าที่มีสมรรถนะไม่ตรงตามมาตรฐาน ผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมดไม่เชื่อมั่นในประสิทธิภาพของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างเต็มที่ EM สามารถตอบสนองความต้องการด้านการเคลื่อนไหวประจำวันของพวกเขาได้ ผู้ตอบแบบสอบถามให้คะแนนความพร้อมในการชาร์จในบ้านและสำนักงานมากกว่าในที่สาธารณะ อย่างไรก็ตาม อุปสรรคที่มักพบคือกำลังไฟฟ้าในบ้านยังคงต่ำกว่า 1300 VA ทำให้ผู้ตอบแบบสอบถามคาดหวังอย่างยิ่งว่ารัฐบาลจะสามารถช่วยจัดหาอุปกรณ์ชาร์จที่บ้านได้ ความพร้อมของการชาร์จในสำนักงานเป็นที่ต้องการมากกว่าในที่สาธารณะ เนื่องจากการเคลื่อนที่ของผู้ตอบแบบสอบถามทุกวันเกี่ยวข้องกับบ้านและที่ทำงาน ตารางที่ 4 แสดงการตอบสนองของผู้ตอบแบบสอบถามต่อการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ แสดงให้เห็นว่า 45,626% ของผู้ตอบแบบสอบถามมีความตั้งใจอย่างแรงกล้าที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ผลลัพธ์นี้แสดงให้เห็นถึงอนาคตที่สดใสสำหรับส่วนแบ่งตลาดรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ตารางที่ 4 ยังแสดงให้เห็นว่าเกือบ 55% ของผู้ตอบแบบสอบถามไม่มีความตั้งใจอย่างแรงกล้าที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ผลลัพธ์ที่น่าสนใจจากสถิติเชิงพรรณนาเหล่านี้บ่งบอกว่าถึงแม้ความกระตือรือร้นในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้ายังคงต้องการการกระตุ้น แต่การยอมรับของสาธารณชนในรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าก็ยังดี อีกสาเหตุหนึ่งที่อาจจะเกิดขึ้นคือ ผู้ตอบแบบสอบถามมีทัศนคติที่จะรอดูการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้งาน หรือจะมีคนอื่นใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าหรือไม่ ข้อมูลการถดถอยโลจิสติกลำดับเป็นกระบวนการและวิเคราะห์เพื่อกำหนดความตั้งใจในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซียโดยใช้การถดถอยโลจิสติกลำดับ ตัวแปรตามในงานวิจัยนี้คือความเต็มใจที่จะใช้มอเตอร์ไซค์ไฟฟ้า (1: ไม่เต็มใจอย่างยิ่ง, 2: ไม่เต็มใจ, 3: สงสัย, 4: เต็มใจ, 5: เต็มใจอย่างยิ่ง) งานวิจัยนี้เลือกใช้ Ordinal Logistic Regression เนื่องจากตัวแปรตามใช้มาตราส่วนลำดับ ข้อมูลถูกประมวลผลโดยใช้ซอฟต์แวร์ SPSS 25 โดยมีระดับความเชื่อมั่น 95% ได้ทำการทดสอบหลายคอลลิเนียร์เพื่อคำนวณปัจจัยเงินเฟ้อผันแปร (VIF) โดยมีค่า VIF เฉลี่ยที่ 1.15- 3.693 ซึ่งหมายความว่าไม่มีความสัมพันธ์หลายรูปแบบในแบบจำลอง สมมติฐานที่ใช้ในการถดถอยโลจิสติกลำดับแสดงในตารางที่ 5 ตารางที่ 6 แสดงผลการทดสอบบางส่วนเพื่อเป็นพื้นฐานสำหรับการปฏิเสธหรือยอมรับสมมติฐานสำหรับการถดถอยโลจิสติกลำดับ ตารางที่ 2 ข้อมูลประชากรของผู้ตอบแบบสอบถาม ความถี่รายการข้อมูลประชากร % ความถี่รายการประชากร % Domicile West Java 345 28.2% อาชีพนักศึกษา 175 14.3% Java ตะวันออก 162 13.2% ข้าราชการ 88 7.2% จาการ์ตา 192 15.7% พนักงานส่วนตัว 415 33.9% ชวากลาง 242 19.8% ผู้ประกอบการ 380 31.1% สุมาตราเหนือ 74 6.1% อื่นๆ 165 13.5% ยอกยาการ์ตา 61 5.0% สุลาเวสีใต้ 36 2.9% อายุ 17-30 655 53.6% บาหลี 34 2.8% 31-45 486 39.7% สุมาตราตะวันตก 26 2.1% 46-60 79 6.5% ใต้ สุมาตรา 51 4.2% >60 3 0.2% สถานภาพสมรส โสด 370 30.3% ระดับการศึกษาสุดท้าย SMP/SMA/SMK 701 57.3% สมรส 844 69.0% อนุปริญญา 127 10.4% อื่นๆ 9 0.7% ปริญญาตรี 316 25.8% เพศ ชาย 630 51.5% อาจารย์ 68 5.6 % หญิง 593 48.5% ปริญญาเอก 11 0.9% ระดับรายได้ต่อเดือน 0 154 12.6% ระดับการบริโภครายเดือน < IDR 2,000,000 432 35.3% < IDR 2,000,000 226 18.5% IDR2,000,000-5,999,999 640 52.3% IDR 2,000,000-5,999,999 550 45% IDR6,000,000- 9,999,999 121 9.9% IDR 6,000,000-9,999,999 199 16.3% ≥ IDR 10,000,000 30 2.5% IDR10,000,000- 19,999,999 71 5.8% ≥ I DR 20,000,000 23 1,9% ตารางที่ 3 สถิติเชิงพรรณนาสำหรับตัวแปรทางการเงิน เทคโนโลยี และระดับมาโคร ตัวแปรอันดับเฉลี่ย ตัวแปรอันดับเฉลี่ย ML7 (แผ่นดิสก์ค่าใช้จ่าย) 4.4563 1 ML3 (CS ที่บ้าน) 4.1554 9 ML6 (แผ่นภาษีประจำปี ) 4.4301 2 ML2 (CS ในที่ทำงาน) 4.1055 10 ML5 (แรงจูงใจในการซื้อ) 4.4146 3 ML1 (CS ในที่สาธารณะ) 4.0965 11 TE4 (ความปลอดภัย) 4.3181 4 TE5 (อายุการใช้งานแบตเตอรี่) 4.0924 12 FI3 (ค่าชาร์จ) 4.2518 5 TE2 (กำลังไฟ ) 4.0597 13 TE1 (ความจุระยะทาง) 4.2396 6 TE3 (เวลาในการชาร์จ) 4.0303 14 ML4 (สถานที่ให้บริการ) 4.2142 7 FI1 (ค่าใช้จ่ายในการซื้อ) 3.8814 15 FI4 (ค่าบำรุงรักษา) 4.1980 8 FI2 (ค่าแบตเตอรี่) 3.5045 16 ตารางที่ 4 สถิติเชิงพรรณนา สำหรับความตั้งใจในการนำไปใช้ 1: ไม่เต็มใจอย่างยิ่ง 2: ไม่เต็มใจ 3: สงสัย 4: เต็มใจ 5: เต็มใจอย่างยิ่ง ความเต็มใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า 0.327% 2.044% 15.863% 36.141% 45.626% ผลการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกสำหรับตัวแปร SD1 ถึง SD11 ซึ่งเป็นของ ปัจจัยทางสังคมวิทยาแสดงผลว่าความถี่ของการแบ่งปันบน .เท่านั้น โซเชียลมีเดีย (SD9) และระดับความกังวลด้านสิ่งแวดล้อม (SD11) มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในอินโดนีเซีย ค่าที่สำคัญสำหรับตัวแปรคุณภาพของสถานภาพสมรสคือ 0.622 สำหรับโสดและ 0.801 สำหรับการแต่งงาน ค่าเหล่านี้ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 1 สถานภาพการสมรสไม่ได้มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า เนื่องจากมีค่านัยสำคัญมากกว่า 0.05 ค่าอายุที่มีนัยสำคัญคือ 0.147 ดังนั้นอายุจึงไม่มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ค่าประมาณการอายุ -0.168 ไม่รองรับสมมติฐานที่ 2 เครื่องหมายลบ หมายถึง ยิ่งอายุมาก ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ยิ่งลดลง ค่านัยสำคัญสำหรับตัวแปรเชิงคุณภาพ เพศ (0.385) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 3 เพศไม่ได้มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า คุณค่าที่สำคัญสำหรับการศึกษาระดับสุดท้าย (0.603) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 4 ดังนั้น การศึกษาครั้งล่าสุดจึงไม่มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ค่าประมาณการสำหรับระดับการศึกษาสุดท้ายที่ 0.036 หมายถึงสัญญาณเชิงบวก หมายถึง ยิ่งระดับการศึกษาสูงเท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าตัวแปรเชิงคุณภาพของการประกอบอาชีพอย่างมีนัยสำคัญคือ 0.487 สำหรับนักเรียน, 0.999 สำหรับข้าราชการ, 0.600 สำหรับพนักงานเอกชน และ 0.480 สำหรับผู้ประกอบการที่ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 5 อาชีพไม่ได้มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า อูตามิ เอตแอล. /วารสารเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบที่อุตสาหกรรม – ฉบับที่. 19 เลขที่ 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami และคณะ 75 ตารางที่ 5. สมมติฐาน สมมติฐานทางสังคม-H1: สถานภาพการสมรสมีผลดีอย่างมีนัยสำคัญในทางบวกต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า สาธิต- H2: อายุมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า กราฟิก H3: เพศมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H4: ระดับการศึกษาสุดท้ายมีผลในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H5: อาชีพมีผลในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H6: ระดับการบริโภครายเดือนมีผลดีอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H7: ระดับรายได้ต่อเดือนมีผลในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H8: จำนวนเจ้าของรถจักรยานยนต์มีผลดีอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H9: ความถี่ของการแชร์บนโซเชียลมีเดียมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H10: ขนาดของเครือข่ายสังคมออนไลน์มีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H11: การตระหนักรู้ด้านสิ่งแวดล้อมมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า การเงิน ครึ่งปีหลัง: ราคาซื้อมีผลดีอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H13: ต้นทุนแบตเตอรี่มีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H14: ค่าใช้จ่ายในการชาร์จมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H15: ค่าบำรุงรักษามีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H16: ความสามารถในการใช้ระยะทางมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H17: พลังมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า Techno- H18: เวลาในการชาร์จมีผลดีอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ตรรกะ H19: ความปลอดภัยมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H20: อายุการใช้งานแบตเตอรี่มีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H21: ความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานสถานีชาร์จในที่สาธารณะมีผลดีอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H22: ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานของสถานีชาร์จในที่ทำงานมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า Macrolevel H23: ความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานของสถานีชาร์จที่บ้านมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H24: ความพร้อมในการให้บริการของสถานที่ให้บริการมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H25: นโยบายแรงจูงใจในการซื้อมีผลในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H26: นโยบายส่วนลดภาษีประจำปีมีผลดีอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า H27: นโยบายส่วนลดค่าใช้จ่ายในการชาร์จมีผลในเชิงบวกอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ตารางที่ 6. Logistic Regression Partial Test Results Var Value Sig Var Value Sig SD1:single 0.349 0.622 TE1 0.146 0.069 SD1:married 0.173 0.801 TE2 0.167 0.726 SD1:others 0 TE3 0.240 0.161 SD2 -0.168 0.147 TE4 -0,005 0.013* SD3:ชาย 0.117 0.385 TE5 0,068 0.765 SD3:เพศหญิง 0 ML1 -0.127 0.022* SD5:นักเรียน -0.195 0.487 ML2 0.309 0.000* SD5:civ. ให้บริการ 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:อื่นๆ 0 ML6 -0.059 0.107 SD6 0.227 0.069 ML7 0.521 0.052 SD7 0.032 0.726 TE1 0.146 0.004* SD8 0.180 0.161 TE2 0.167 0.962 SD9 0.111 0.013 0.424 TE 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 * สำคัญที่ 95% ระดับความเชื่อมั่น ค่านัยสำคัญสำหรับระดับการบริโภครายเดือน (0.069) ไม่รองรับสมมติฐานที่ 6 ระดับการบริโภครายเดือนไม่มีผลต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ ค่าประมาณการสำหรับระดับการบริโภครายเดือนที่ 0.227 ซึ่งเป็นสัญญาณบวกหมายถึงระดับค่าใช้จ่ายรายเดือนที่สูงขึ้น ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่านัยสำคัญสำหรับระดับรายได้ต่อเดือน (0.726) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 7 ระดับรายได้ต่อเดือนไม่ได้มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ค่าประมาณการสำหรับระดับรายได้ต่อเดือนคือ 0.032 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งระดับรายได้ต่อเดือนสูงขึ้น ความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าก็จะสูงขึ้น ค่านัยสำคัญสำหรับจำนวนเจ้าของรถจักรยานยนต์ (0.161) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 8 จำนวนเจ้าของรถจักรยานยนต์ไม่มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ค่าประมาณการระดับความเป็นเจ้าของรถจักรยานยนต์คือ 0.180 เครื่องหมายบวกหมายถึงจำนวนรถจักรยานยนต์ที่เป็นเจ้าของมากขึ้น ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าความถี่ในการแชร์บนโซเชียลมีเดียอย่างมีนัยสำคัญ (0.013) รองรับสมมติฐานที่ 9 ความถี่ของการแชร์บนโซเชียลมีเดียมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ เนื่องจากมีค่านัยสำคัญน้อยกว่า 0.05 อูตามิ เอตแอล. /Jurnal OPTIMASI SISTEM INDUSTRI – ฉบับที่. 19 เลขที่ 1 (2020) 70-81 76 Utami และคณะ DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 ค่าประมาณการความถี่ในการแชร์บนโซเชียลมีเดียคือ 0.111 เครื่องหมายบวก หมายถึง ยิ่งความถี่ในการแบ่งปันใครสักคนบนโซเชียลมีเดียมากเท่าใด โอกาสที่จะได้รับการใช้ไฟฟ้าก็จะสูงขึ้นเท่านั้น รถจักรยานยนต์. มูลค่าที่สำคัญสำหรับขนาดของเครือข่ายสังคมออนไลน์ (0.765) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 10 ขนาดของการเข้าถึงเครือข่ายสังคมออนไลน์ไม่ได้มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ มูลค่าการประมาณการสำหรับจำนวนคนในโซเชียลเน็ตเวิร์กคือ 0.016 เครื่องหมายบวก หมายถึง ยิ่งเครือข่ายโซเชียลมีเดียมีขนาดใหญ่เท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าที่สำคัญสำหรับระดับความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม (0.022) สนับสนุนสมมติฐานที่ 11 ระดับของความกังวลด้านสิ่งแวดล้อมมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ค่าประมาณการสำหรับระดับความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อมคือ 0.226 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งบุคคลมีความห่วงใยต่อสิ่งแวดล้อมสูงเท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ผลการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกสำหรับตัวแปร FI1 ถึง FI4 ซึ่งเป็นปัจจัยทางการเงิน แสดงให้เห็นว่าราคาซื้อ (FI1) และค่าบำรุงรักษา (FI4) มีผลอย่างมากต่อความตั้งใจของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในประเทศอินโดนีเซีย มูลค่าที่สำคัญสำหรับราคาซื้อ (0.00) รองรับสมมติฐานที่ 12 ราคาซื้อมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามูลค่าประมาณการราคาซื้อคือ 0.348 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งราคาซื้อรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าสำหรับใครบางคนมีความเหมาะสมมากเท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าแบตเตอรี่อย่างมีนัยสำคัญ (0.355) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 13 ต้นทุนแบตเตอรี่ไม่มีผลต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างมีนัยสำคัญ ค่าการชาร์จที่มีนัยสำคัญ (0.109) ไม่สนับสนุนสมมติฐาน 14 ค่าใช้จ่ายในการชาร์จไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าประมาณการค่าใช้จ่ายในการชาร์จคือ 0.136 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งค่าใช้จ่ายในการชาร์จรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าสำหรับใครบางคนมีความเหมาะสมมากขึ้นความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าบำรุงรักษาที่มีนัยสำคัญ (0.017) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 15 ค่าบำรุงรักษามีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ค่าประมาณการค่าบำรุงรักษาเท่ากับ 0.193 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งค่าบำรุงรักษารถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเหมาะสมสำหรับใครบางคนมากเท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ผลการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกสำหรับตัวแปร TE1 ถึง TE5 ซึ่งเป็นปัจจัยทางเทคโนโลยี แสดงให้เห็นว่าเวลาในการชาร์จแบตเตอรี่ (TE3) มีผลอย่างมากต่อความตั้งใจในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในประเทศอินโดนีเซียไปใช้ ค่าความจุที่มีนัยสำคัญสำหรับความสามารถระยะทาง (0.107) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 16 ความสามารถในการใช้ระยะทางไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ค่าประมาณการสำหรับระยะทางสูงสุดคือ 0.146 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งระยะทางสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเหมาะสมสำหรับใครบางคน ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าที่มีนัยสำคัญสำหรับตัวแปรอิสระหรือความเร็วสูงสุด (0.052) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 17 ความเร็วสูงสุดไม่มีผลต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างมีนัยสำคัญ ค่าประมาณของกำลังหรือความเร็วสูงสุดคือ 0.167 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเหมาะกับบุคคลมากเท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าที่สำคัญสำหรับเวลาในการชาร์จ (0.004) รองรับสมมติฐานที่ 18 เวลาในการชาร์จมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ ค่าโดยประมาณสำหรับเวลาในการชาร์จคือ 0.240 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเหมาะกับใครบางคนมากเท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าความปลอดภัยที่มีนัยสำคัญ (0.962) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 19 ความปลอดภัยไม่ได้มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ ค่าประมาณความปลอดภัยคือ -0.005 เครื่องหมายลบหมายความว่ายิ่งมีคนรู้สึกปลอดภัยมากขึ้นในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าก็จะยิ่งต่ำลง ค่าที่สำคัญสำหรับอายุการใช้งานแบตเตอรี่ (0.424) ไม่รองรับสมมติฐาน 20 อายุการใช้งานแบตเตอรี่ไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ค่าประมาณการอายุการใช้งานแบตเตอรี่คือ 0.068 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งช่วงอายุของแบตเตอรี่รถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามีความเหมาะสมมากเท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกสำหรับตัวแปร ML1 ถึง ML7 ซึ่งเป็นปัจจัยระดับมหภาค แสดงผลที่เรียกเก็บเฉพาะค่าความพร้อมใช้งานในที่ทำงาน (ML2) การเรียกเก็บเงินค่าความพร้อมใช้ในบ้าน (ML3) และนโยบายส่วนลดค่าใช้จ่ายการเรียกเก็บ (ML7) ที่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย ค่าที่มีนัยสำคัญสำหรับการชาร์จในที่สาธารณะ (0.254) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 21 ความพร้อมในการชาร์จในที่สาธารณะไม่ได้มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าที่สำคัญสำหรับความพร้อมในการชาร์จในที่ทำงาน (0.007) รองรับสมมติฐานที่ 22 ความพร้อมในการชาร์จในที่ทำงานมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าที่สำคัญสำหรับความพร้อมในการชาร์จที่บ้าน (0.009) รองรับสมมติฐานที่ 22 ความพร้อมในการชาร์จที่บ้านมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ คุณค่าที่มีนัยสำคัญสำหรับความพร้อมของสถานที่ให้บริการ (0.181) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 24 ความพร้อมของสถานที่ให้บริการไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าที่สำคัญสำหรับนโยบายแรงจูงใจในการซื้อ (0.017) รองรับสมมติฐาน 25 นโยบายแรงจูงใจในการซื้อมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าที่สำคัญสำหรับนโยบายส่วนลดภาษีประจำปี (0.672) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 26 นโยบายแรงจูงใจด้านส่วนลดภาษีประจำปีไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าที่สำคัญสำหรับนโยบายส่วนลดค่าชาร์จ (0.00) รองรับสมมติฐาน 27 นโยบายแรงจูงใจส่วนลดค่าชาร์จมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า จากผลจากปัจจัยระดับมหภาค การยอมรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าสามารถรับรู้ได้หากสถานีชาร์จในที่ทำงาน สถานีชาร์จในบ้าน และนโยบายส่วนลดค่าชาร์จพร้อมที่จะเข้าถึงโดยผู้บริโภค โดยรวมแล้ว ความถี่ของการแชร์บนโซเชียลมีเดีย ระดับความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม ราคาซื้อ ค่าบำรุงรักษา ความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า เวลาในการชาร์จแบตเตอรี่ ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานสถานีชาร์จในที่ทำงาน ความพร้อมของพลังงานที่บ้านตาม – โครงสร้างพื้นฐานการชาร์จ อูตามิ เอตแอล. /วารสารเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบที่อุตสาหกรรม – ฉบับที่. 19 เลขที่ 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami และคณะ 77 นโยบายแรงจูงใจในการซื้อ และนโยบายจูงใจส่วนลดค่าใช้จ่ายที่เรียกเก็บ มีอิทธิพลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ แบบจำลองสมการและฟังก์ชันความน่าจะเป็น สมการที่ 3 เป็นสมการลอจิทสำหรับการเลือกคำตอบที่ “ไม่เต็มใจอย่างยิ่ง” ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้  =  = + 27 1 01 ( 1| ) กก. Y Xn   k Xik (3) สมการที่ 4 เป็นสมการลอจิทสำหรับการเลือกคำตอบที่ “ไม่เต็มใจ” ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้  =  = + 27 1 02 ( 2 | ) กก. Y Xn   k Xik (4) สมการที่ 5 เป็นสมการลอจิทสำหรับการเลือกคำตอบ “สงสัย” ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้  =  = + 27 1 03 ( 3| ) กก. Y Xn   k Xik (5) สมการที่ 6 เป็นสมการลอจิทสำหรับตัวเลือกคำตอบ "เต็มใจ" ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้  =  = + 27 1 04 ( 4 | ) กก. Y Xn   k Xik (6) ฟังก์ชันความน่าจะเป็นของความตั้งใจในการนำไปใช้ของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าที่แสดงในสมการที่ 7 ถึงสมการที่ 11 สมการที่ 7 คือฟังก์ชันความน่าจะเป็นสำหรับการเลือกคำตอบ “ ไม่เต็มใจอย่างยิ่ง” ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ enng YX g YXP Xn PY Xn ( 1| ) ( 1| ) 1 1 ( ) ( 1| )   + = =  (7) สมการที่ 8 คือฟังก์ชันความน่าจะเป็นสำหรับการเลือกคำตอบที่ “ไม่ต้องการ” รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า eeeennnng YX ก YX ก YX ก YX nnnn PYXPYXPXPYX ( 1| ) ( 1| ) ( 2| ) ( 2| ) 2 1 1 ( 2 | ) ( 1| ) ( ) ( 2 | )     + − + = =  −  = = (8) สมการที่ 9 เป็นฟังก์ชันความน่าจะเป็นสำหรับการเลือกคำตอบ "สงสัย" ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ eeeennnng YX ก YX ก YX ก YX nnnn PYXPYXPXPYX ( 2| ) ( 2| ) ( 3| ) ( 3| ) 3 1 1 ( 3 | ) ( 2 | ) ( ) ( 3 | )     + − + = =  −  = = (9) สมการที่ 10 คือฟังก์ชันความน่าจะเป็นสำหรับการเลือกคำตอบว่า "เต็มใจ" ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ eeeennnng YX ก YX ก YX ก YX nnnn PYXPYXPXPYX ( 3| ) ( 3| ) ( 4| ) ( 4| ) 4 1 1 ( 4 | ) ( 3 | ) ( ) ( 4 | )     + − + = =  −  = = (10) สมการที่ 11 คือฟังก์ชันความน่าจะเป็นสำหรับการเลือกคำตอบว่า "เต็มใจอย่างยิ่ง" ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ enng YX g YX nnn PYXPXPYX ( 4| ) ( 4| ) 5 1 1 1 ( 4 | ) ( ) ( 5 | )   + = − = −  = = (11) ความน่าจะเป็นในการนำไปใช้ สมการถดถอยโลจิสติกลำดับแล้ว นำไปใช้กับตัวอย่างคำตอบของผู้ตอบแบบสอบถาม ตารางที่ 8 แสดงลักษณะและคำตอบของตัวอย่าง ดังนั้นความน่าจะเป็นที่จะตอบแต่ละเกณฑ์ของตัวแปรตามจึงคำนวณจากสมการที่ 7 – 11 กลุ่มตัวอย่างผู้ตอบแบบสอบถามที่มีคำตอบตามตารางที่ 7 มีความน่าจะเป็น 0.0013 สำหรับกรณีที่ไม่ต้องการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างแรง มีความน่าจะเป็น 0.0114 กรณีที่ไม่ต้องการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ความน่าจะเป็น 0.1788 สำหรับความสงสัยในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ความน่าจะเป็น 0.563 ในการยินดีใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า และความน่าจะเป็น 0.2455 ในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า คำนวณความน่าจะเป็นของการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าไปใช้ 1,223 คน ค่าเฉลี่ยของความน่าจะเป็นสำหรับคำตอบที่ไม่ต้องการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างแรงคือ 0.0031 ไม่ต้องการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า 0.0198 ข้อสงสัยในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าคือ 0.1482 เต็มใจใช้ รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าคือ 0.3410 และเต็มใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างยิ่งคือ 0.4880 หากรวมความน่าจะเป็นที่เต็มใจและเต็มใจอย่างยิ่ง ความน่าจะเป็นที่ชาวอินโดนีเซียจะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้จะสูงถึง 82.90% คำแนะนำสำหรับผู้กำหนดนโยบายและธุรกิจ ในการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกลำดับ ความถี่ของการแบ่งปันบนโซเชียลมีเดียเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ความสำคัญของโซเชียลมีเดียในฐานะที่เป็นเวทีให้ประชาชนได้รับข้อมูลเกี่ยวกับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าจะส่งผลต่อความเต็มใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ รัฐบาลและผู้ประกอบการสามารถลองใช้แหล่งข้อมูลนี้ เช่น ผู้ประกอบการสามารถทำโปรโมชั่นผ่านโบนัสหรือขอบคุณผู้บริโภคที่ซื้อรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าและแชร์สิ่งดีๆ เกี่ยวกับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าบนโซเชียลมีเดีย วิธีนี้อาจกระตุ้นให้ผู้อื่นเป็นผู้ใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้ารายใหม่ รัฐบาลสามารถเข้าสังคมหรือแนะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าสู่สาธารณะผ่านโซเชียลมีเดียเพื่อกระตุ้นให้ประชาชนเปลี่ยนจากมอเตอร์ไซค์ธรรมดามาเป็นมอเตอร์ไซค์ไฟฟ้า งานวิจัยนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงความสำคัญของอิทธิพลของปัจจัยระดับมหภาคที่มีต่อการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย ในการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกตามลำดับ ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานของสถานีชาร์จในที่ทำงาน ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานของสถานีชาร์จที่บ้าน นโยบายแรงจูงใจในการซื้อ และส่วนลดค่าใช้จ่ายในการชาร์จมีอิทธิพลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า อูตามิ เอตแอล. /Jurnal OPTIMASI SISTEM INDUSTRI – ฉบับที่. 19 เลขที่ 1 (2020) 70-81 78 Utami และคณะ DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 ตารางที่ 7. ตัวอย่างคำตอบของผู้ตอบ Variabel รหัสคำตอบ ความคุ้มค่า สถานภาพสมรส แต่งงานแล้ว X1b 2 อายุ 31-45 X2 2 เพศ ชาย X3a 1 ระดับการศึกษาสุดท้าย ปริญญาโท X4 4 อาชีพ พนักงานส่วนตัว X5c 3 เดือน ระดับการบริโภค Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 ระดับรายได้ต่อเดือน Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 จำนวนเจ้าของรถจักรยานยนต์ ≥ 2 X8 3 ความถี่ของการแชร์บนโซเชียลมีเดีย หลายครั้ง/เดือน X9 4 ขนาดเครือข่ายสังคมออนไลน์ 100-500 คน X10 2 ความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม 1 X11 1 ราคา 3 X12 3 ค่าแบตเตอรี่ 3 X13 3 ค่าชาร์จ 3 X13 3 ค่าบำรุงรักษา 5 X14 5 ความสามารถในการใช้ไมล์สะสม 4 X15 4 กำลังไฟ 5 X16 5 เวลาในการชาร์จ 4 X17 4 ความปลอดภัย 5 X18 5 อายุการใช้งานแบตเตอรี่ 4 X19 4 ความพร้อมของสถานีชาร์จในที่สาธารณะ 4 X20 4 ความพร้อมใช้งานของสถานีชาร์จ ที่ทำงาน 4 X21 4 ความพร้อมของสถานีชาร์จที่บ้าน 4 X22 4 สถานที่ให้บริการ 2 X23 2 นโยบายแรงจูงใจในการซื้อ 5 X24 5 นโยบายส่วนลดภาษีประจำปี 5 X25 5 นโยบายส่วนลดค่าชาร์จ 5 X26 5 ค่าใช้จ่ายในการชาร์จ 5 X27 5 ค่าบำรุงรักษา 3 X13 3 ไมล์ ความสามารถ 5 X14 5 กำลัง 4 X15 4 เวลาในการชาร์จ 5 X16 5 ผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่พิจารณาว่าความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานของสถานีชาร์จที่บ้าน ที่ทำงาน และสถานที่สาธารณะมีอิทธิพลอย่างมากต่อการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ รัฐบาลสามารถจัดให้มีการติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานสถานีชาร์จในที่สาธารณะเพื่อรองรับการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า รัฐบาลยังสามารถทำงานร่วมกับภาคธุรกิจเพื่อให้ตระหนักถึงเรื่องนี้ ในการสร้างตัวบ่งชี้ระดับมหภาค งานวิจัยนี้เสนอทางเลือกนโยบายแรงจูงใจหลายประการ นโยบายจูงใจที่สำคัญที่สุดจากการสำรวจคือ นโยบายแรงจูงใจในการซื้อและนโยบายจูงใจส่วนลดค่าใช้จ่าย ซึ่งรัฐบาลพิจารณาได้แล้วว่าสนับสนุนการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในอินโดนีเซีย ด้านปัจจัยทางการเงิน ราคาซื้อส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะซื้อรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า นี่คือเหตุผลว่าทำไมแรงจูงใจในการซื้อเงินอุดหนุนจึงส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจในการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม ค่าบำรุงรักษารถจักรยานยนต์ไฟฟ้าที่ถูกกว่ารถจักรยานยนต์ทั่วไปมีอิทธิพลอย่างมากต่อความตั้งใจในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ ดังนั้นความพร้อมในการให้บริการที่ตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคจะยิ่งส่งเสริมความตั้งใจในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ เนื่องจากผู้ใช้ส่วนใหญ่ไม่ทราบส่วนประกอบในรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า จึงจำเป็นต้องมีช่างผู้ชำนาญหากมีความเสียหายบางประการ ประสิทธิภาพของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคเพื่อตอบสนองการเคลื่อนไหวในชีวิตประจำวันของพวกเขา ความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าและเวลาในการชาร์จสามารถเป็นไปตามมาตรฐานที่ผู้บริโภคต้องการ อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพของรถจักรยานยนต์ที่ดีขึ้น เช่น ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น อายุการใช้งานแบตเตอรี่ และระยะทางที่ไกลขึ้น จะเพิ่มความตั้งใจในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างแน่นอน นอกจากการลงทุนด้านเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้นแล้ว รัฐบาลและภาคธุรกิจยังต้องปรับปรุงระบบการประเมินความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือสำหรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเพื่อเพิ่มความไว้วางใจของประชาชน สำหรับธุรกิจ การส่งเสริมคุณภาพและประสิทธิภาพเป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการเพิ่มความกระตือรือร้นของผู้บริโภคสำหรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ผู้บริโภคที่อายุน้อยกว่าและมีการศึกษาในระดับที่สูงขึ้นสามารถกำหนดเป้าหมายให้เป็นผู้เริ่มใช้ในช่วงแรกเพื่อให้กลายเป็นผู้มีอิทธิพลได้ เนื่องจากพวกเขามีทัศนคติที่มองโลกในแง่ดีมากกว่าและมีเครือข่ายที่กว้างขวาง การแบ่งส่วนตลาดสามารถทำได้โดยการเปิดตัวโมเดลเฉพาะสำหรับผู้บริโภคเป้าหมาย นอกจากนี้ ผู้ตอบแบบสอบถามที่มีความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อมสูงมีแนวโน้มที่จะต้องการใช้รถจักรยานยนต์มากกว่า อูตามิ เอตแอล. /วารสารเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบที่อุตสาหกรรม – ฉบับที่. 19 เลขที่ 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami และคณะ 79 บทสรุป การเปลี่ยนจากรถจักรยานยนต์ทั่วไปมาเป็นรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอาจเป็นทางออกที่ดีที่สุดในการเอาชนะปัญหา CO2 ระดับสูงในอินโดนีเซีย รัฐบาลอินโดนีเซียยังตระหนักและได้ก้าวเข้ามาด้วยการกำหนดนโยบายต่างๆ เกี่ยวกับรถยนต์ไฟฟ้าในอินโดนีเซีย แต่ในความเป็นจริง การนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซียยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แม้จะห่างไกลจากเป้าหมายที่รัฐบาลกำหนดไว้ สิ่งแวดล้อมไม่สนับสนุนการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ เช่น ไม่มีข้อบังคับโดยละเอียดอีกต่อไป และขาดโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับซึ่งส่งผลให้การใช้รถยนต์ไฟฟ้าในประเทศอินโดนีเซียลดลง งานวิจัยนี้สำรวจผู้ตอบแบบสอบถาม 1,223 คนจาก 10 จังหวัดซึ่งมียอดจำหน่ายรถจักรยานยนต์ทั้งหมด 80% ในอินโดนีเซีย เพื่อสำรวจปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซียและค้นหาฟังก์ชันความน่าจะเป็น แม้ว่าผู้ตอบแบบสำรวจส่วนใหญ่จะชื่นชอบรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าและต้องการเป็นเจ้าของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในอนาคต แต่ความสนใจในรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในปัจจุบันก็ค่อนข้างต่ำ ผู้ตอบแบบสอบถามไม่ต้องการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในขณะนี้เนื่องจากสาเหตุหลายประการ เช่น ขาดโครงสร้างพื้นฐานและนโยบาย ผู้ตอบแบบสอบถามจำนวนมากมีทัศนคติในการรอคอยและมองไปสู่การนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ โดยมีปัจจัยด้านการเงิน ปัจจัยทางเทคโนโลยี และระดับมหภาคที่ต้องตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภค งานวิจัยนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงความสำคัญของความถี่ของการแชร์บนโซเชียลมีเดีย ระดับความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม ราคาซื้อ ค่าบำรุงรักษา ความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า เวลาในการชาร์จแบตเตอรี่ ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานสถานีชาร์จในที่ทำงาน นโยบายแรงจูงใจในการซื้อและนโยบายจูงใจส่วนลดค่าใช้จ่ายในการสนับสนุนการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในประเทศอินโดนีเซีย รัฐบาลจำเป็นต้องสนับสนุนการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานของสถานีชาร์จและการกำหนดนโยบายจูงใจเพื่อเร่งการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย ผู้ผลิตต้องพิจารณาปัจจัยทางเทคโนโลยี เช่น ระยะทางและอายุการใช้งานแบตเตอรี่ เพื่อรองรับการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ ปัจจัยทางการเงินเช่นราคาซื้อและต้นทุนแบตเตอรี่จำเป็นต้องคำนึงถึงธุรกิจและรัฐบาล ควรใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ให้เกิดประโยชน์สูงสุดเพื่อแนะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าให้กับชุมชน ชุมชนตั้งแต่อายุยังน้อยสามารถส่งเสริมการเป็นผู้เริ่มต้นใช้งานเพราะมีเครือข่ายโซเชียลมีเดียที่กว้างขวาง การนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซียจำเป็นต้องมีความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานและต้นทุนที่ผู้บริโภคยอมรับได้ รัฐบาลสามารถดำเนินการนี้ได้ผ่านความมุ่งมั่นของรัฐบาลที่เข้มแข็งในหลายประเทศที่ประสบความสำเร็จในการทดแทนรถยนต์ทั่วไป การวิจัยเพิ่มเติมจะมุ่งเน้นไปที่การหานโยบายที่เหมาะสมเพื่อเร่งการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในอินโดนีเซีย ข้อมูลอ้างอิง [1] อินโดนีเซีย. สถิติ Badan Pusat; Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis 1949-2018, 2019 [ออนไลน์]. พร้อมใช้งาน: bps.go.id [2] Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia: สถิติการจำหน่ายและส่งออกภายในประเทศ 2020 [ออนไลน์] https://www.aisi.or.id/statistic. [เข้าถึง: มีนาคม 20, 2020]. [3] G. Samosir, Y. Devara, B. Florentina และ R. Siregar, “ยานพาหนะไฟฟ้าในอินโดนีเซีย: ถนนสู่การขนส่งที่ยั่งยืน”, Solidiance: Market Report, 2018 [4] W. Sutopo, RW Astuti, A. Purwanto และ M. Nizam "รูปแบบการค้าของแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนเทคโนโลยีใหม่: กรณีศึกษาสำหรับรถยนต์ไฟฟ้าอัจฉริยะ" การประชุมนานาชาติประจำปี 2556 ด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารในชนบทและเทคโนโลยียานยนต์ไฟฟ้า rICT และ ICEV -T 2013, 6741511.https://doi.org/10.1109/rICTICeVT.2013.6741511. [5] M. Catenacci, G. Fiorese, E. Verdolini และ V. Bosetti “Going electric: การสำรวจของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับอนาคตของเทคโนโลยีแบตเตอรี่สำหรับรถยนต์ไฟฟ้า In Innovation under Uncertainty,” ใน Edward Elgar Publishing, 93. Amsterdam: Elsevier, 2015. [6] M. Weiss, P. Dekker, A. Moro, H. Scholz, and MK Patel, “เกี่ยวกับการใช้พลังงานไฟฟ้าของการขนส่งทางถนน– การทบทวนประสิทธิภาพด้านสิ่งแวดล้อม เศรษฐกิจ และสังคมของรถสองล้อไฟฟ้า” การวิจัยการขนส่ง ส่วน D: การขนส่งและสิ่งแวดล้อม 41 หน้า 348-366 2558 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 และ R. Zakaria, “Markov Chain Analysis to Indentify the Market Share Prediction of New Technology: A Case Study of Electric Conversion Motorcycle in Surakarta, Indonesia”, AIP Conference Proceedings, vol.. 2217(1), หน้า 030062), 2020. AIP Publishing LLC. [9] W. Sutopo และ EA Kadir, “มาตรฐานของประเทศอินโดนีเซียเกี่ยวกับเซลล์แบตเตอรี่ลิเธียมไอออน Ferro Phosphate for Electric Vehicle Alications”, 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 และ ABMulyono “การออกแบบกรอบงานสำหรับข้อกำหนดมาตรฐานและการทดสอบข้อกำหนดของระบบการจัดการแบตเตอรี่สำหรับแอพพลิเคชั่นรถยนต์ไฟฟ้า”, การดำเนินการ – 4th การประชุมนานาชาติด้านเทคโนโลยียานยนต์ไฟฟ้า หน้า 7-12 ปี 2018 https://doi.org/10.1109/ICEVT.2017.8323525 [11] W. Sutopo, M. Nizam, B. Rahmawatie, dan F. Fahma, “A Review of Electric Vehicles Charging Standard Development: Study Case in Indonesia”, Proceeding – 2018 5th International Conference on Electric Vehicular Technology, vol. 8628367, pp. 152-157, 2018. https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628367. [12] Gaikindo: Tahun 2040 Indonesia Stop Mobil Berbahan Bakar Minyak, 2017. [ออนไลน์]. gaikindo.or.id [เข้าถึง: มีนาคม 20, 2020]. [13] S. Goldenberg, ” อินโดนีเซียจะลดการปล่อยคาร์บอนลง 29% ภายในปี 2030″, the Guardian, 2015. UTAMI ET AL. /Jurnal OPTIMASI SISTEM INDUSTRI – ฉบับที่. 19 เลขที่ 1 (2020) 70-81 80 Utami และคณะ DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 [14] YN Sang และ HA Bekhet ” การสร้างแบบจำลองความตั้งใจในการใช้รถยนต์ไฟฟ้า: การศึกษาเชิงประจักษ์ในมาเลเซีย” 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 และ BC Xie, “อะไรคืออุปสรรคในการยอมรับรถยนต์ไฟฟ้าที่ใช้แบตเตอรี่อย่างกว้างขวาง? การสำรวจการรับรู้สาธารณะในเทียนจิน ประเทศจีน” วารสารนโยบายการขนส่ง ฉบับที่. 56 น. 29-40, 2017. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2017.03.001. [16] N. Berkeley, D. Jarvis และ A. Jones, “การวิเคราะห์การใช้แบตเตอรี่รถยนต์ไฟฟ้า: การตรวจสอบอุปสรรคในหมู่ผู้ขับขี่ในสหราชอาณาจักร” การวิจัยการขนส่งส่วน D: การขนส่งและสิ่งแวดล้อม, vol. 63 น. 466-481, 2561. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.06.016. [17] C. Zhuge และ C. Shao, “Investigating the Factors Influending the Uptake of Electric Vehicles in Beijing, China: Statistical and Spatial Perspectives,” Journal of Cleaner Production, vol.. 213, หน้า 199-216, 2562. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.099. [18] A. Widardjono, Analisis Multivariat Terapan dengan Program SPSS, AMOS, และ SMARTPLS (2nd Ed) ยอกยาการ์ตา: UPP STIM YKPN, 2015. [19] T. Laukkanen, “Consumer adoption against reปฏิเสธการตัดสินใจในนวัตกรรมการบริการที่ดูเหมือนคล้ายคลึงกัน: The case of the Internet and 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 และ R. Kemp, “การนำ PV มาใช้ในเนเธอร์แลนด์: การวิเคราะห์ทางสถิติของปัจจัยการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม”, Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 41, หน้า 483–494, 2015. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.08.020. [21] MP Gagnon, E. Orruño, J. Asua, AB Abdeljelil และ J. Emparanza, “Using a Modified Technology Acceptance Model to Evaluate Healthcare Professionals' Adoption of a New Telemonitoring System”, Telemedicine and e-Health, vol. 18(1), หน้า 54–59, 2555. https://doi.org/10.1089/tmj.2011.0066. [22] N. Phaphoom, X. Wang, S. Samuel, S. Helmer, and P. Abrahamsson, “การศึกษาแบบสำรวจเกี่ยวกับอุปสรรคทางเทคนิคที่สำคัญที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้บริการคลาวด์”, Journal of Systems and Software, vol. 103 หน้า 167–181 2558 https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.02.002 [23] MWD Utami, AT Haryanto และ W. Sutopo, “Consumer Perception Analysis of Electric Car Vehicle in Indonesia”, AIP Conference Proceedings (Vol. 2217, No. 1, p. 030058), 2020. AIP Publishing LLC [24] ] Yuniaristanto, DEP Wicaksana, W. Sutopo และ M. Nizam, “Proposed Business process technology commercialization: A case study of electric car incubation”, Proceedings of 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 และ TM Bakar ” แนวทางขนาดตัวอย่างสำหรับการถดถอยโลจิสติกจากการศึกษาเชิงสังเกตที่มีประชากรจำนวนมาก: เน้นความถูกต้องระหว่างสถิติและพารามิเตอร์ตามข้อมูลทางคลินิกในชีวิตจริง” วารสารมาเลเซียของ วิทยาศาสตร์การแพทย์: MJMS, vol. 25(4), น. 122, 2561. https://doi.org/10.21315/mjms2018.25.4.12. [26] E. Radjab และ A. Jam'an, “Metodologi Penelitian Bisnis”, Makasar: Lembaga Perpustakaan dan Penerbitan Universitas Muhammadiyah Makasar, 2017. [27] T. Eccarius และ CC Lu ” ขับเคลื่อนสองล้อเพื่อการเคลื่อนไหวที่ยั่งยืน: การทบทวนการยอมรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าของผู้บริโภค”, International Journal of Sustainable Transportation, vol. 15(3), น. 215-231, 2563. https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1540735. [28] S. Habich-Sobiegalla, G. Kostka, and N. Anzinger, “ความตั้งใจในการซื้อรถยนต์ไฟฟ้าของชาวจีน รัสเซีย และบราซิล: การศึกษาเปรียบเทียบระหว่างประเทศ”, วารสารการผลิตที่สะอาดขึ้น, ฉบับที่. 205, pp. 188-200, 2018. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.08.318. [29] W. Sierzchula, S. Bakker, K. Maat และ B. Van Wee, “อิทธิพลของแรงจูงใจทางการเงินและปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคมอื่น ๆ ต่อการนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้”, Energy Policy, vol. 68, pp. 183–194, 2014. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.01.043. [30] RM Krause, SR Carley, BW Lane และ JD Graham, “การรับรู้และความเป็นจริง: ความรู้สาธารณะเกี่ยวกับรถยนต์ไฟฟ้าแบบเสียบปลั๊กใน 21 เมืองของสหรัฐฯ”, นโยบายพลังงาน, ฉบับที่. 63 หน้า 433–440 2556 https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.09.018 [31] D. Browne, M. O'Mahony และ B. Caulfield, “ควรจำแนกอุปสรรคต่อเชื้อเพลิงทางเลือกและยานพาหนะอย่างไร และนโยบายที่เป็นไปได้ในการส่งเสริมเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมได้รับการประเมิน”, Journal of Cleaner Production, vol. 35, pp. 140–151, 2012. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2012.05.019. [32] O. Egbu และ S. Long, "อุปสรรคต่อการยอมรับรถยนต์ไฟฟ้าอย่างแพร่หลาย: การวิเคราะห์ทัศนคติและการรับรู้ของผู้บริโภค", Journal of Energy Policy, vol. 48 น. 717– 729, 2555. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2012.06.009. [33] X. Zhang, K. Wang, Y. Hao, JL Fan และ YM Wei, “ผลกระทบของนโยบายรัฐบาลต่อความพึงพอใจสำหรับ NEVs: หลักฐานจากประเทศจีน”, นโยบายพลังงาน, ฉบับที่. 61, pp. 382–393, 2013. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.06.114. [34] BK Sovacool และ RF Hirsh, “นอกเหนือจากแบตเตอรี่: การตรวจสอบข้อดีและอุปสรรคของรถยนต์ไฟฟ้าไฮบริดแบบเสียบปลั๊ก (PHEV) และการเปลี่ยนจากยานพาหนะสู่กริด (V2G)”, นโยบายพลังงาน, ฉบับที่. 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 และ J. Stannard, “ผู้บริโภคหลักที่ขับรถยนต์ไฟฟ้าแบบเสียบปลั๊ก-แบตเตอรี่ไฟฟ้าและปลั๊กอินไฮบริด: การวิเคราะห์เชิงคุณภาพของการตอบสนองและการประเมิน” Transp. ความละเอียด ส่วนที่ ก. แนวปฏิบัตินโยบายฉบับที่. 46 หน้า 140–153, 2555 https://doi.org/10.1016/j.tra.2011.09.008. [36] AF Jensen, E. Cherchi และ SL Mabit, “ผู้บริโภคกระแสหลักที่ขับรถยนต์ไฟฟ้าแบบเสียบปลั๊ก-แบตเตอรี่-ไฟฟ้าและปลั๊กอินไฮบริด: การวิเคราะห์เชิงคุณภาพของการตอบสนองและการประเมิน”, Transp. ความละเอียด ส่วน D: Transp. สิ่งแวดล้อม., ฉบับที่. 25, pp. 24–32, 2013. [ออนไลน์]. มีจำหน่าย: ScienceDirect [37] ND Caperello และ KS Kurani, "เรื่องราวของครอบครัวที่พวกเขาพบกับปลั๊กอินไฮบริดไฟฟ้า", Environ พฤติกรรม, ฉบับที่. 44, หน้า 493–508, 2555. https://doi.org/10.1177/0013916511402057. [38] JS Krupa, DM Rizzo, MJ Eppstein, D. Brad-Lanute, DE Gaalema, K. Lakkaraju และ CE Warrender, “เรื่องราวของครัวเรือนเกี่ยวกับการเผชิญหน้าของพวกเขากับรถยนต์ไฟฟ้าปลั๊กอินไฮบริด”, การวิเคราะห์การสำรวจผู้บริโภคใน อูตามิ เอตแอล. /วารสารเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบที่อุตสาหกรรม – ฉบับที่. 19 เลขที่ 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami และคณะ 81 รถยนต์ไฟฟ้าปลั๊กอินไฮบริด การขนส่ง ความละเอียด ส่วนที่ ก. แนวปฏิบัตินโยบายฉบับที่. 64, pp. 14–31, 2014. https://doi.org/10.1016/j.tra.2014.02.019. [39] DW Hosmer และ S. Lemeshow, “Applied Logistic Regression. ฉบับพิมพ์ครั้งที่สอง” นิวยอร์ก: John Willey & Sons, 2000 https://doi.org/10.1002/0471722146 ศัพท์ j หมวดหมู่ตัวแปรตาม (j = 1, 2, 3, 4, 5) k หมวดหมู่ตัวแปรอิสระ (k = 1, 2, 3, …, ม.) i หมวดหมู่ตัวแปรอิสระเชิงคุณภาพ n ลำดับของผู้ตอบแบบสอบถาม β0j สกัดกั้นแต่ละคำตอบของขึ้นอยู่กับ ตัวแปร Xk ตัวแปรอิสระเชิงปริมาณ ตัวแปรอิสระเชิงปริมาณ Xik ตัวแปรอิสระเชิงปริมาณ Y ตัวแปรตาม Pj(Xn) โอกาสสำหรับแต่ละประเภทของตัวแปรอิสระสำหรับผู้ตอบแต่ละราย ผู้เขียนชีวประวัติ Martha Widhi Dela Utami Martha Widhi Dela Utami เป็นนักศึกษาระดับปริญญาตรีของภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการของ Universitas Sebelas Maret เธออยู่ในห้องปฏิบัติการระบบโลจิสติกส์และธุรกิจ ความสนใจในงานวิจัยของเธอคือการจัดการด้านโลจิสติกส์และซัพพลายเชน และการวิจัยตลาด เธอตีพิมพ์สิ่งพิมพ์ครั้งแรกของเธอเกี่ยวกับการวิเคราะห์การรับรู้ของผู้บริโภคเกี่ยวกับรถยนต์ไฟฟ้าในอินโดนีเซียในปี 2019 Yuniaristanto Yuniaristanto เป็นวิทยากรและนักวิจัยในแผนกวิศวกรรมอุตสาหการ Universitas Sebelas Maret ความสนใจในงานวิจัยของเขา ได้แก่ ห่วงโซ่อุปทาน การสร้างแบบจำลองการจำลอง การวัดประสิทธิภาพ และการค้าเทคโนโลยี เขามีสิ่งพิมพ์ที่จัดทำดัชนีโดย Scopus, 41 บทความที่มี 4 H-index อีเมลของเขาคือ yuniaristanto@ft.uns.ac.id Wahyudi Sutopo Wahyudi Sutopo สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาวิศวกรรมศาสตร์ (Ir) จากโปรแกรมการศึกษาของวิศวกรมืออาชีพ – Universitas Sebelas Maret (UNS) ในปี 2019 เขาได้รับปริญญาเอกด้านวิศวกรรมอุตสาหการและการจัดการจาก Institut Teknologi Bandung (ITB) ที่ 2011 วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการจัดการจาก Universitas Indonesia ในปี 2547 และปริญญาตรีสาขาวิศวกรรมศาสตร์สาขาวิศวกรรมอุตสาหการจาก ITB ปี 2542 ความสนใจในงานวิจัยของเขา ได้แก่ ห่วงโซ่อุปทาน เศรษฐศาสตร์วิศวกรรมและการวิเคราะห์ต้นทุน และการค้าเทคโนโลยี เขาได้รับทุนวิจัยมากกว่า 30 ทุน เขามีสิ่งพิมพ์ที่จัดทำดัชนีโดย Scopus 117 บทความที่มี 7 H-index อีเมลของเขาคือ wahyudisutopo@staff.uns.ac.idผลการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกสำหรับตัวแปร TE1 ถึง TE5 ซึ่งเป็นปัจจัยทางเทคโนโลยี แสดงให้เห็นว่าเวลาในการชาร์จแบตเตอรี่ (TE3) มีผลอย่างมากต่อความตั้งใจในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในประเทศอินโดนีเซียไปใช้ ค่าความจุที่มีนัยสำคัญสำหรับความสามารถระยะทาง (0.107) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 16 ความสามารถในการใช้ระยะทางไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ค่าประมาณการสำหรับระยะทางสูงสุดคือ 0.146 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งระยะทางสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเหมาะสมสำหรับใครบางคน ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าที่มีนัยสำคัญสำหรับตัวแปรอิสระหรือความเร็วสูงสุด (0.052) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 17 ความเร็วสูงสุดไม่มีผลต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างมีนัยสำคัญ ค่าประมาณของกำลังหรือความเร็วสูงสุดคือ 0.167 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเหมาะกับบุคคลมากเท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าที่สำคัญสำหรับเวลาในการชาร์จ (0.004) รองรับสมมติฐานที่ 18 เวลาในการชาร์จมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ ค่าโดยประมาณสำหรับเวลาในการชาร์จคือ 0.240 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเหมาะกับใครบางคนมากเท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ค่าความปลอดภัยที่มีนัยสำคัญ (0.962) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 19 ความปลอดภัยไม่ได้มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ ค่าประมาณความปลอดภัยคือ -0.005 เครื่องหมายลบหมายความว่ายิ่งมีคนรู้สึกปลอดภัยมากขึ้นในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าก็จะยิ่งต่ำลง ค่าที่สำคัญสำหรับอายุการใช้งานแบตเตอรี่ (0.424) ไม่รองรับสมมติฐาน 20 อายุการใช้งานแบตเตอรี่ไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ค่าประมาณการอายุการใช้งานแบตเตอรี่คือ 0.068 เครื่องหมายบวกหมายความว่ายิ่งช่วงอายุของแบตเตอรี่รถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามีความเหมาะสมมากเท่าใด ความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ก็จะยิ่งสูงขึ้น ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกสำหรับตัวแปร ML1 ถึง ML7 ซึ่งเป็นปัจจัยระดับมหภาค แสดงผลที่เรียกเก็บเฉพาะค่าความพร้อมใช้งานในที่ทำงาน (ML2) การเรียกเก็บเงินค่าความพร้อมใช้ในบ้าน (ML3) และนโยบายส่วนลดค่าใช้จ่ายการเรียกเก็บ (ML7) ที่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย ค่าที่มีนัยสำคัญสำหรับการชาร์จในที่สาธารณะ (0.254) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 21 ความพร้อมในการชาร์จในที่สาธารณะไม่ได้มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าที่สำคัญสำหรับความพร้อมในการชาร์จในที่ทำงาน (0.007) รองรับสมมติฐานที่ 22 ความพร้อมในการชาร์จในที่ทำงานมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าที่สำคัญสำหรับความพร้อมในการชาร์จที่บ้าน (0.009) รองรับสมมติฐานที่ 22 ความพร้อมในการชาร์จที่บ้านมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ คุณค่าที่มีนัยสำคัญสำหรับความพร้อมของสถานที่ให้บริการ (0.181) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 24 ความพร้อมของสถานที่ให้บริการไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าที่สำคัญสำหรับนโยบายแรงจูงใจในการซื้อ (0.017) รองรับสมมติฐาน 25 นโยบายแรงจูงใจในการซื้อมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าที่สำคัญสำหรับนโยบายส่วนลดภาษีประจำปี (0.672) ไม่สนับสนุนสมมติฐานที่ 26 นโยบายแรงจูงใจด้านส่วนลดภาษีประจำปีไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า มูลค่าที่สำคัญสำหรับนโยบายส่วนลดค่าชาร์จ (0.00) รองรับสมมติฐาน 27 นโยบายแรงจูงใจส่วนลดค่าชาร์จมีผลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า จากผลจากปัจจัยระดับมหภาค การยอมรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าสามารถรับรู้ได้หากสถานีชาร์จในที่ทำงาน สถานีชาร์จในบ้าน และนโยบายส่วนลดค่าชาร์จพร้อมที่จะเข้าถึงโดยผู้บริโภค โดยรวมแล้ว ความถี่ของการแชร์บนโซเชียลมีเดีย ระดับความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม ราคาซื้อ ค่าบำรุงรักษา ความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า เวลาในการชาร์จแบตเตอรี่ ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานสถานีชาร์จในที่ทำงาน ความพร้อมของพลังงานที่บ้านตาม – โครงสร้างพื้นฐานการชาร์จ อูตามิ เอตแอล. /วารสารเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบที่อุตสาหกรรม – ฉบับที่. 19 เลขที่ 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami และคณะ 77 นโยบายแรงจูงใจในการซื้อ และนโยบายจูงใจส่วนลดค่าใช้จ่ายที่เรียกเก็บ มีอิทธิพลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ แบบจำลองสมการและฟังก์ชันความน่าจะเป็น สมการที่ 3 เป็นสมการลอจิทสำหรับการเลือกคำตอบที่ “ไม่เต็มใจอย่างยิ่ง” ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้  =  = + 27 1 01 ( 1| ) กก. Y Xn   k Xik (3) สมการที่ 4 เป็นสมการลอจิทสำหรับการเลือกคำตอบที่ “ไม่เต็มใจ” ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้  =  = + 27 1 02 ( 2 | ) กก. Y Xn   k Xik (4) สมการที่ 5 เป็นสมการลอจิทสำหรับการเลือกคำตอบ “สงสัย” ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้  =  = + 27 1 03 ( 3| ) กก. Y Xn   k Xik (5) สมการที่ 6 เป็นสมการลอจิทสำหรับตัวเลือกคำตอบ "เต็มใจ" ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้  =  = + 27 1 04 ( 4 | ) กก. Y Xn   k Xik (6) ฟังก์ชันความน่าจะเป็นของความตั้งใจในการนำไปใช้ของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าที่แสดงในสมการที่ 7 ถึงสมการที่ 11 สมการที่ 7 คือฟังก์ชันความน่าจะเป็นสำหรับการเลือกคำตอบ “ ไม่เต็มใจอย่างยิ่ง” ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ enng YX g YXP Xn PY Xn ( 1| ) ( 1| ) 1 1 ( ) ( 1| )   + = =  (7) สมการที่ 8 คือฟังก์ชันความน่าจะเป็นสำหรับการเลือกคำตอบที่ “ไม่ต้องการ” รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า eeeennnng YX ก YX ก YX ก YX nnnn PYXPYXPXPYX ( 1| ) ( 1| ) ( 2| ) ( 2| ) 2 1 1 ( 2 | ) ( 1| ) ( ) ( 2 | )     + − + = =  −  = = (8) สมการที่ 9 เป็นฟังก์ชันความน่าจะเป็นสำหรับการเลือกคำตอบ "สงสัย" ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ eeeennnng YX ก YX ก YX ก YX nnnn PYXPYXPXPYX ( 2| ) ( 2| ) ( 3| ) ( 3| ) 3 1 1 ( 3 | ) ( 2 | ) ( ) ( 3 | )     + − + = =  −  = = (9) สมการที่ 10 คือฟังก์ชันความน่าจะเป็นสำหรับการเลือกคำตอบว่า "เต็มใจ" ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ eeeennnng YX ก YX ก YX ก YX nnnn PYXPYXPXPYX ( 3| ) ( 3| ) ( 4| ) ( 4| ) 4 1 1 ( 4 | ) ( 3 | ) ( ) ( 4 | )     + − + = =  −  = = (10) สมการที่ 11 คือฟังก์ชันความน่าจะเป็นสำหรับการเลือกคำตอบว่า "เต็มใจอย่างยิ่ง" ที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ enng YX g YX nnn PYXPXPYX ( 4| ) ( 4| ) 5 1 1 1 ( 4 | ) ( ) ( 5 | )   + = − = −  = = (11) ความน่าจะเป็นในการนำไปใช้ สมการถดถอยโลจิสติกลำดับแล้ว นำไปใช้กับตัวอย่างคำตอบของผู้ตอบแบบสอบถาม ตารางที่ 8 แสดงลักษณะและคำตอบของตัวอย่าง ดังนั้นความน่าจะเป็นที่จะตอบแต่ละเกณฑ์ของตัวแปรตามจึงคำนวณจากสมการที่ 7 – 11 กลุ่มตัวอย่างผู้ตอบแบบสอบถามที่มีคำตอบตามตารางที่ 7 มีความน่าจะเป็น 0.0013 สำหรับกรณีที่ไม่ต้องการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างแรง มีความน่าจะเป็น 0.0114 กรณีที่ไม่ต้องการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ความน่าจะเป็น 0.1788 สำหรับความสงสัยในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ความน่าจะเป็น 0.563 ในการยินดีใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า และความน่าจะเป็น 0.2455 ในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า คำนวณความน่าจะเป็นของการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าไปใช้ 1,223 คน ค่าเฉลี่ยของความน่าจะเป็นสำหรับคำตอบที่ไม่ต้องการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างแรงคือ 0.0031 ไม่ต้องการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า 0.0198 ข้อสงสัยในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าคือ 0.1482 เต็มใจใช้ รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าคือ 0.3410 และเต็มใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างยิ่งคือ 0.4880 หากรวมความน่าจะเป็นที่เต็มใจและเต็มใจอย่างยิ่ง ความน่าจะเป็นที่ชาวอินโดนีเซียจะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้จะสูงถึง 82.90% คำแนะนำสำหรับผู้กำหนดนโยบายและธุรกิจ ในการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกลำดับ ความถี่ของการแบ่งปันบนโซเชียลมีเดียเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ความสำคัญของโซเชียลมีเดียในฐานะที่เป็นเวทีให้ประชาชนได้รับข้อมูลเกี่ยวกับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าจะส่งผลต่อความเต็มใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ รัฐบาลและผู้ประกอบการสามารถลองใช้แหล่งข้อมูลนี้ เช่น ผู้ประกอบการสามารถทำโปรโมชั่นผ่านโบนัสหรือขอบคุณผู้บริโภคที่ซื้อรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าและแชร์สิ่งดีๆ เกี่ยวกับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าบนโซเชียลมีเดีย วิธีนี้อาจกระตุ้นให้ผู้อื่นเป็นผู้ใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้ารายใหม่ รัฐบาลสามารถเข้าสังคมหรือแนะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าสู่สาธารณะผ่านโซเชียลมีเดียเพื่อกระตุ้นให้ประชาชนเปลี่ยนจากมอเตอร์ไซค์ธรรมดามาเป็นมอเตอร์ไซค์ไฟฟ้า งานวิจัยนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงความสำคัญของอิทธิพลของปัจจัยระดับมหภาคที่มีต่อการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย ในการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกตามลำดับ ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานของสถานีชาร์จในที่ทำงาน ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานของสถานีชาร์จที่บ้าน นโยบายแรงจูงใจในการซื้อ และส่วนลดค่าใช้จ่ายในการชาร์จมีอิทธิพลอย่างมากต่อความตั้งใจที่จะใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า อูตามิ เอตแอล. /Jurnal OPTIMASI SISTEM INDUSTRI – ฉบับที่. 19 เลขที่ 1 (2020) 70-81 78 Utami และคณะ DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 ตารางที่ 7. ตัวอย่างคำตอบของผู้ตอบ Variabel รหัสคำตอบ ความคุ้มค่า สถานภาพสมรส แต่งงานแล้ว X1b 2 อายุ 31-45 X2 2 เพศ ชาย X3a 1 ระดับการศึกษาสุดท้าย ปริญญาโท X4 4 อาชีพ พนักงานส่วนตัว X5c 3 เดือน ระดับการบริโภค Rp2.000.000-5.999.999 X6 2 ระดับรายได้ต่อเดือน Rp. 6.000.000-9.999.999 X7 3 จำนวนเจ้าของรถจักรยานยนต์ ≥ 2 X8 3 ความถี่ของการแชร์บนโซเชียลมีเดีย หลายครั้ง/เดือน X9 4 ขนาดเครือข่ายสังคมออนไลน์ 100-500 คน X10 2 ความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม 1 X11 1 ราคา 3 X12 3 ค่าแบตเตอรี่ 3 X13 3 ค่าชาร์จ 3 X13 3 ค่าบำรุงรักษา 5 X14 5 ความสามารถในการใช้ไมล์สะสม 4 X15 4 กำลังไฟ 5 X16 5 เวลาในการชาร์จ 4 X17 4 ความปลอดภัย 5 X18 5 อายุการใช้งานแบตเตอรี่ 4 X19 4 ความพร้อมของสถานีชาร์จในที่สาธารณะ 4 X20 4 ความพร้อมใช้งานของสถานีชาร์จ ที่ทำงาน 4 X21 4 ความพร้อมของสถานีชาร์จที่บ้าน 4 X22 4 สถานที่ให้บริการ 2 X23 2 นโยบายแรงจูงใจในการซื้อ 5 X24 5 นโยบายส่วนลดภาษีประจำปี 5 X25 5 นโยบายส่วนลดค่าชาร์จ 5 X26 5 ค่าใช้จ่ายในการชาร์จ 5 X27 5 ค่าบำรุงรักษา 3 X13 3 ไมล์ ความสามารถ 5 X14 5 กำลัง 4 X15 4 เวลาในการชาร์จ 5 X16 5 ผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่พิจารณาว่าความพร้อมของโครงสร้างพื้นฐานของสถานีชาร์จที่บ้าน ที่ทำงาน และสถานที่สาธารณะมีอิทธิพลอย่างมากต่อการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ รัฐบาลสามารถจัดให้มีการติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานสถานีชาร์จในที่สาธารณะเพื่อรองรับการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้า รัฐบาลยังสามารถทำงานร่วมกับภาคธุรกิจเพื่อให้ตระหนักถึงเรื่องนี้ ในการสร้างตัวบ่งชี้ระดับมหภาค งานวิจัยนี้เสนอทางเลือกนโยบายแรงจูงใจหลายประการ นโยบายจูงใจที่สำคัญที่สุดจากการสำรวจคือ นโยบายแรงจูงใจในการซื้อและนโยบายจูงใจส่วนลดค่าใช้จ่าย ซึ่งรัฐบาลพิจารณาได้แล้วว่าสนับสนุนการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในอินโดนีเซีย ด้านปัจจัยทางการเงิน ราคาซื้อส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจที่จะซื้อรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า นี่คือเหตุผลว่าทำไมแรงจูงใจในการซื้อเงินอุดหนุนจึงส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความตั้งใจในการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม ค่าบำรุงรักษารถจักรยานยนต์ไฟฟ้าที่ถูกกว่ารถจักรยานยนต์ทั่วไปมีอิทธิพลอย่างมากต่อความตั้งใจในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ ดังนั้นความพร้อมในการให้บริการที่ตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคจะยิ่งส่งเสริมความตั้งใจในการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ เนื่องจากผู้ใช้ส่วนใหญ่ไม่ทราบส่วนประกอบในรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า จึงจำเป็นต้องมีช่างผู้ชำนาญหากมีความเสียหายบางประการ ประสิทธิภาพของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคเพื่อตอบสนองการเคลื่อนไหวในชีวิตประจำวันของพวกเขา ความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าและเวลาในการชาร์จสามารถเป็นไปตามมาตรฐานที่ผู้บริโภคต้องการ อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพของรถจักรยานยนต์ที่ดีขึ้น เช่น ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น อายุการใช้งานแบตเตอรี่ และระยะทางที่ไกลขึ้น จะเพิ่มความตั้งใจในการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอย่างแน่นอน นอกจากการลงทุนด้านเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้นแล้ว รัฐบาลและภาคธุรกิจยังต้องปรับปรุงระบบการประเมินความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือสำหรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าเพื่อเพิ่มความไว้วางใจของประชาชน สำหรับธุรกิจ การส่งเสริมคุณภาพและประสิทธิภาพเป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการเพิ่มความกระตือรือร้นของผู้บริโภคสำหรับรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า ผู้บริโภคที่อายุน้อยกว่าและมีการศึกษาในระดับที่สูงขึ้นสามารถกำหนดเป้าหมายให้เป็นผู้เริ่มใช้ในช่วงแรกเพื่อให้กลายเป็นผู้มีอิทธิพลได้ เนื่องจากพวกเขามีทัศนคติที่มองโลกในแง่ดีมากกว่าและมีเครือข่ายที่กว้างขวาง การแบ่งส่วนตลาดสามารถทำได้โดยการเปิดตัวโมเดลเฉพาะสำหรับผู้บริโภคเป้าหมาย นอกจากนี้ ผู้ตอบแบบสอบถามที่มีความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อมสูงมีแนวโน้มที่จะต้องการใช้รถจักรยานยนต์มากกว่า อูตามิ เอตแอล. /วารสารเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบที่อุตสาหกรรม – ฉบับที่. 19 เลขที่ 1 (2020) 70-81 DOI: 10.25077/josi.v19.n1.p70-81.2020 Utami และคณะ 79 บทสรุป การเปลี่ยนจากรถจักรยานยนต์ทั่วไปมาเป็นรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าอาจเป็นทางออกที่ดีที่สุดในการเอาชนะปัญหา CO2 ระดับสูงในอินโดนีเซีย รัฐบาลอินโดนีเซียยังตระหนักและได้ก้าวเข้ามาด้วยการกำหนดนโยบายต่างๆ เกี่ยวกับรถยนต์ไฟฟ้าในอินโดนีเซีย แต่ในความเป็นจริง การนำรถยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซียยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แม้จะห่างไกลจากเป้าหมายที่รัฐบาลกำหนดไว้ สิ่งแวดล้อมไม่สนับสนุนการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ เช่น ไม่มีข้อบังคับโดยละเอียดอีกต่อไป และขาดโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับซึ่งส่งผลให้การใช้รถยนต์ไฟฟ้าในประเทศอินโดนีเซียลดลง งานวิจัยนี้สำรวจผู้ตอบแบบสอบถาม 1,223 คนจาก 10 จังหวัดซึ่งมียอดจำหน่ายรถจักรยานยนต์ทั้งหมด 80% ในอินโดนีเซีย เพื่อสำรวจปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความตั้งใจที่จะนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซียและค้นหาฟังก์ชันความน่าจะเป็น แม้ว่าผู้ตอบแบบสำรวจส่วนใหญ่จะชื่นชอบรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าและต้องการเป็นเจ้าของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในอนาคต แต่ความสนใจในรถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในปัจจุบันก็ค่อนข้างต่ำ ผู้ตอบแบบสอบถามไม่ต้องการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในขณะนี้เนื่องจากสาเหตุหลายประการ เช่น ขาดโครงสร้างพื้นฐานและนโยบาย ผู้ตอบแบบสอบถามจำนวนมากมีทัศนคติในการรอคอยและมองไปสู่การนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ โดยมีปัจจัยด้านการเงิน ปัจจัยทางเทคโนโลยี และระดับมหภาคที่ต้องตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภค งานวิจัยนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงความสำคัญของความถี่ของการแชร์บนโซเชียลมีเดีย ระดับความตระหนักด้านสิ่งแวดล้อม ราคาซื้อ ค่าบำรุงรักษา ความเร็วสูงสุดของรถจักรยานยนต์ไฟฟ้า เวลาในการชาร์จแบตเตอรี่ ความพร้อมใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานสถานีชาร์จในที่ทำงาน นโยบายแรงจูงใจในการซื้อและนโยบายจูงใจส่วนลดค่าใช้จ่ายในการสนับสนุนการใช้รถจักรยานยนต์ไฟฟ้าในประเทศอินโดนีเซีย รัฐบาลจำเป็นต้องสนับสนุนการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานของสถานีชาร์จและการกำหนดนโยบายจูงใจเพื่อเร่งการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในอินโดนีเซีย ผู้ผลิตต้องพิจารณาปัจจัยทางเทคโนโลยี เช่น ระยะทางและอายุการใช้งานแบตเตอรี่ เพื่อรองรับการนำรถจักรยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ ปัจจัยท