Smart Mobility Innovations and Cybersecurity Challenges: Trends, Risks, and Public Perception in Indonesia = 스마트 모빌리티 혁신과 사이버 보안 과제: 인도네시아의 트렌드, 위험 및 대중의 인식

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid development of smart mobility solutions, driven by digital technologies such as the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), connected vehicles, and real-time data analytics, is reshaping urban transportation systems globally. In Indonesia, these technologies have been incorporated into smart city initiatives to alleviate urban congestion, to enhance environmental sustainability, and to improve public transit efficiency. However, the integration of such technologies introduces complex cybersecurity vulnerabilities that threaten the reliability, safety, and adoption of smart mobility systems.
This study investigates the intersection between smart mobility innovation and cybersecurity, with a particular emphasis on the Indonesian context and the role of public perception in shaping adoption behavior. Employing a multi-method research design, the study comprises two interlinked empirical components. The first is a systematic literature review (SLR) based on the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) protocol, which synthesizes findings from 3703 peer-reviewed articles published between 2014 and 2024 and assessed 56 as primary studies pertinent to cybersecurity in smart mobility, such as data breaches, unauthorized access, and ransomware as well as adoption factors including blockchain integration, AI-based intrusion detection systems, and multi-stakeholder regulatory frameworks.
The second component involves a structural equation modeling (SEM) study utilizing the extended unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) framework, augmented with cybersecurity constructs. Based on 350 valid survey responses from Indonesian citizens, the model examines the influence of performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, and perceived cybersecurity on users' behavioral intentions toward smart mobility services. Results from exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) demonstrate that perceived cybersecurity risk significantly impacts technology adoption decisions, alongside traditional UTAUT dimensions.
The study makes several contributions. First, the study integrates cybersecurity considerations into the extended UTAUT model, offering a novel theoretical extension for understanding technology adoption in risk-sensitive environments. Second the study provides a regionalized synthesis of cybersecurity threats and mitigation strategies specific to Southeast Asia. Third, the study offers practical recommendations for Indonesian policymakers, urban planners, and technology providers to enhance cybersecurity readiness, to improve public trust, and to ensure the sustainable deployment of smart mobility systems. Overall, the study highlights the critical need to align technological innovation with cybersecurity resilience and citizen awareness to achieve inclusive and secure urban mobility transformation in Indonesia and comparable developing contexts.

국문 초록 (Abstract)

사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 커넥티드 차량, 실시간 데이터 분석과 같은 디지털 기술에 의해 구동되는 스마트 모빌리티 솔루션의 급속한 발전은 전 세계적으로 도시 교통 시스템을 재편하고 있습니다. 인도네시아에서는 이러한 기술이 도시 혼잡을 완화하고 환경 지속 가능성을 높이며 대중교통 효율성을 향상시키기 위한 스마트 시티 이니셔티브에 통합되었습니다. 그러나 이러한 기술의 통합은 스마트 모빌리티 시스템의 신뢰성, 안전성 및 채택을 위협하는 복잡한 사이버 보안 취약점을 초래합니다.
이 연구는 스마트 모빌리티 혁신과 사이버 보안 간의 교차점을 조사하며, 특히 인도네시아의 맥락과 채택 행동을 형성하는 데 있어 대중의 인식의 역할에 중점을 둡니다. 다중 방법 연구 설계를 사용하여 이 연구는 두 가지 상호 연결된 경험적 구성 요소로 구성됩니다. 첫 번째는 PRISMA(체계적 검토 및 메타 분석을 위한 선호 보고 항목) 프로토콜을 기반으로 한 체계적 문헌 검토(SLR)로, 2014년부터 2024년까지 발표된 3703개의 동료 검토 논문의 결과를 종합하여 56개의 연구가 데이터 유출, 무단 접근, 랜섬웨어 등 스마트 모빌리티의 사이버 보안과 관련된 주요 연구로 평가되었습니다. 또한 블록체인 통합, AI 기반 침입 탐지 시스템, 다중 이해관계자 규제 프레임워크 등의 채택 요소도 포함됩니다.
두 번째 구성 요소는 사이버 보안 구조로 보강된 확장된 통합 기술 수용 및 사용 이론(UTAUT) 프레임워크를 활용한 구조 방정식 모델링(SEM) 연구를 포함합니다. 이 모델은 인도네시아 시민들의 350개의 유효한 설문 응답을 바탕으로 성과 기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진 조건, 인지된 사이버 보안이 스마트 모빌리티 서비스에 대한 사용자의 행동 의도에 미치는 영향을 조사합니다. 탐색적 요인 분석(EFA)과 확인적 요인 분석(CFA)의 결과는 인지된 사이버 보안 위험이 전통적인 UTAUT 차원과 함께 기술 채택 결정에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.
이 연구는 여러 가지 기여를 합니다. 첫째, 이 연구는 사이버 보안 고려 사항을 확장된 UTAUT 모델에 통합하여 위험에 민감한 환경에서의 기술 채택을 이해하기 위한 새로운 이론적 확장을 제공합니다. 둘째, 이 연구는 동남아시아에 특화된 사이버 보안 위협과 완화 전략의 지역화된 종합을 제공합니다. 셋째, 이 연구는 인도네시아 정책 입안자, 도시 계획자 및 기술 제공자들에게 사이버 보안 준비 상태를 향상시키고, 대중의 신뢰를 향상시키며, 스마트 모빌리티 시스템의 지속 가능한 배포를 보장하기 위한 실질적인 권장 사항을 제공합니다. 전반적으로 이 연구는 인도네시아의 포용적이고 안전한 도시 이동성 변화와 유사한 개발 환경을 달성하기 위해 기술 혁신을 사이버 보안 회복력 및 시민 인식과 일치시켜야 할 중요한 필요성을 강조합니다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract i
• Contents iii
• List of Tables vii
• List of Figures viii
• Chapter 1. Introduction 1
• 1.1 Background and Motivation 1
• 1.2 Problem Description and Research Gaps 2
• 1.3 Research Objective and Research Questions 3
• 1.4 Research Philosophy 4
• 1.5 Research Methodology Overview 4
• 1.5.1 First Study: Systematic Literature Review (SLR) 5
• 1.5.2 Second Study: Structural Equation Modeling (SEM) and Extended UTAUT Modeling 5
• 1.6 Research Outline 5
• Chapter 2. Literature Review 12
• 2.1 Introduction 12
• 2.2 Smart Mobility Innovations in the ASEAN and Indonesian Context 13
• 2.3 Cybersecurity Risks Associated with Smart Mobility 16
• 2.4 Public Perception and User Acceptance of Smart Mobility Systems 20
• 2.5 Technology Adoption Theory 24
• Chapter 3. Cybersecurity Challenges and Adoption Factors in Smart Mobility Ecosystems: A Systematic Literature Review 32
• 3.1 Introduction 32
• 3.1.1 Background 32
• 3.1.2 Motivation and Problem Description 33
• 3.1.3 Research Objectives and Research Questions 34
• 3.1.4 Methodology Overview 34
• 3.1.5 Contributions 35
• 3.2 Related Work 35
• 3.2.1 Background of the Topic 35
• 3.2.2 Cybersecurity in Smart Mobility 36
• 3.2.3 Cyber Threats in Cybersecurity for Smart Mobility 37
• 3.2.4 Adaptive Strategies for Cybersecurity in Smart Mobility 38
• 3.2.5 Focus of Research 39
• 3.2.6 Relevancy of the Study and Gaps from Existing Research 43
• 3.3 Methodology 46
• 3.3.1 Selection of Sources 46
• 3.3.2 Setting Search Criteria 47
• 3.3.3 Evaluation Process 48
• 3.3.4 Threats to Validity 49
• 3.3.5 Content Analysis and Synthesis 50
• 3.4 Analysis of Results 53
• 3.4.1 Descriptive Analysis 53
• 3.4.2 Regional Disparities in Cybersecurity Threats for Smart Mobility 62
• 3.4.3 Factors Influencing the Adoption of Secure Smart-Mobility Technologies 65
• 3.4.4 Adaptive Strategies for Safeguarding Smart Mobility Systems 68
• 3.4.5 Toward a Comprehensive Framework for Cybersecurity in Smart Mobility 71
• 3.5 Discussion 75
• 3.5.1 Synthesis of Key Findings 75
• 3.5.2 Challenges in Adoption Factors Smart Mobility 78
• 3.5.3 Implications for Policy and Practice 81
• 3.6 Conclusion 84
• 3.6.1 Summary 84
• 3.6.2 Limitations and Future Works 86
• Chapter 4. Understanding Cybersecurity in Smart Mobility: How Citizens Perceive Risks and Safety in Indonesia 88
• 4.1 Introduction 88
• 4.1.1 Background 88
• 4.1.2 Motivation and Problem Description 89
• 4.1.3 Research Objectives and Research Questions 90
• 4.1.4 Methodology Overview 91
• 4.1.5 Contributions 93
• 4.2 Related Work 94
• 4.2.1 Synopsis of Smart Mobility 94
• 4.2.2 Cybersecurity in Smart Mobility 95
• 4.2.3 Public Perceptions of Cybersecurity in Smart Mobility 96
• 4.2.4 Research Gaps 97
• 4.2.5 Relevancy of the Study and Gaps from Previous Studies 101
• 4.3 Methodology 104
• 4.3.1 Performance Expectancy 106
• 4.3.2 Effort Expectancy 106
• 4.3.3 Social Influence 106
• 4.3.4 Cybersecurity Concerns 107
• 4.3.5 Perceived Data Privacy Protection 107
• 4.3.6 Perceived Government Readiness 108
• 4.3.7 Facilitating Conditions 108
• 4.3.8 Trust in Technology 108
• 4.3.9 Behavioral Intention and Use Behavior 109
• 4.3.10 Cultural Collectivism 109
• 4.3.11 Institutional Trust in Government 109
• 4.3.12 Smart City Policy Awareness 110
• 4.3.13 Hypothesis Development 110
• 4.4 Data Collection 118
• 4.4.1 Data Collection Method 118
• 4.4.2 Sampling Strategy 119
• 4.4.3 Statistical Tools and Analysis 120
• 4.5 Analysis of Results 121
• 4.5.1 Exploratory Factor Analysis (EFA) Cybersecurity for Smart Mobility Indonesia 121
• 4.5.2 Demographic analysis 123
• 4.5.3 Validity Test and Reliability 126
• 4.5.4 Descriptive Statistics of Factors 132
• 4.5.5 Confirmatory Factor Analysis 133
• 4.5.6 Convergent Validity 136
• 4.5.7 Discriminant Validity 141
• 4.6. Path Analysis and Hypothesis Testing 142
• 4.6.1 Model Fit Indices 143
• 4.6.2 Path Analysis 145
• 4.6.3 Moderator Effect 150
• 4.7 Discussion 173
• 4.8 Implication 177
• 4.9 Conclusion 181
• 4.9.1 Summary 184
• 4.9.2 Limitations and Future Works 187
• Chapter 5. Conclusion and Implications 191
• 5.1 Summary 191
• 5.2 Implications 194
• 5.3 Research Contribution 198
• 5.4 Research Limitations 202
• Bibliography 206
• Appendices 223
• Abstract (Korean) 246
• Acknowledgements 248