bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
DIGITAL MARKETING TRAINING IN AN EFFORT TO INCREASE SME INCOME IN SOTABAR VILLAGE, PASEAN DISTRICT, PAMEKASAN REGENCY
Authors: Shofi Auliya , Aini Maryatul , Nuurulloh R. Muhammad Alif , Dian Eswin Wijayanti
Published: December 2024

The village of sotabar is one of the villages where the majority of its inhabitants work as fishermen so that some of the village people have a business using processed seafood. In the process of marketing, the village people have not made the most of the Internet media, due to the lack of facilities and information as well as the low human resources in doing digital marketing. As an effort to form UMKM undertakes  sosialization and digital marketing training activities using media such as Google Business WhatsApp Business and Instagram. Public service activities carried out on September 20, 2023 using three methods of implementation: preparation,  sosialization and evaluation. In this activity has made a positive contribution to the improvement of knowledge and skills of UMKM perpetrators regarding digital marketing.
TOWARDS AN INCLUSIVE LEARNING ENVIRONMENT: EDUCATIONAL SEMINAR ON THE IMPLEMENTATION OF CHILD WELFARE LAW IN SCHOOLS
Authors: Mardiyati  , Sulasti  , Yualiana Ana , Rahmat Didi , Wahyudi Hijrah
Published: December 2024

Community service activities in the form of a one-day seminar with students from SDIT Haruniyah residing in East Pontianak, West Kalimantan Province. The activity took place on December 15, 2023. The participants of the activity were all parents of the students and the academic community of SDIT Haruniyah. The implementation of the Community Service Activity that has been held is a step towards implementing the child-friendly school program at the school unit level. The method of the activity was conducted through counseling to provide brainstorming related to the implementation of Child-Friendly Schools. The participants of the activity were school principals, teachers, and parents who came from SDIT Haruniyah in East Pontianak. The result of the activity is the distribution of knowledge related to the Child-Friendly City Policy and the Child-Friendly School program to fulfill the rights and prioritize the rights of children (PUHA) at the school unit level.
Скринінг надземної частини інтродукованих рослин родин Asteraceae, Lamiaceae та Rutaceae на вміст антоціанів і флавонолів
Authors: Kovtun-Vodyanytska S. M. , Levon V. F. , Rakhmetov D. B. , Horbenko N. Ye.
Published: December 2024

Наведено результати оригінального дослідження, в якому розглянуто проблему пошуку нових видів рослин, сировина яких збагачена флавоноїдами. Такі рослини натепер широко досліджують, зокрема – у медицині та харчуванні. У роботі надано інформацію про ботанічні сади загалом і Національний ботанічний сад імені М. М. Гришка НАН України (НБС), зокрема, що є осередком наукових колекцій рослин, які презентують світове флористичне різноманіття. Розглянуто значення інтродукованих рослин, які є потужним об'єктом для біохімічного скринінгу і добору нових перспективних видів для практичного використання. Показано, що розширення видового асортименту рослин, які є джерелом флавоноїдів, можливе внаслідок залучення нових і малопоширених інтродукованих видів. Колекції інтродуцентів є вихідним матеріалом у такого плану дослідженнях. Проаналізовано і досліджено рослини 25 таксонів 3 родин, які інтродуковані до колекції нетрадиційних ефіроносних рослин НБС. Виявлено та визначено кількісний вміст антоціанів і флавонолів у сировині запашних видів рослин та здійснено порівняльне оцінювання. Під час дослідження використано спектрофотометричний метод. Унаслідок проведення серії експериментів встановлено, що рослини досліджених таксонів вирізняються подекуди значно вищим кількісним вмістом згаданих сполук порівняно із відомими у споживанні рослинами, такими як чорна смородина, виноград, щавель, червона цибуля тощо. Високий вміст антоціанів виявлено у сировині Agastache rugosa (248 мг/100 г), Salvia officinalis subsp. lavandulifolia (228 мг/100 г) і Thymus pulegioides (212 мг/100 г), флавонолів – Agastache rugosa (297.360 мг/100 г), Thymus pulegioides (244.26 мг/100 г), Thymus longicaulis, Ruta сorsica (223.02 мг/100 г), Tanacetum balsamita (196,47 мг/100 г). Отримані дані мають значущість з огляду на потенціал інтродукованих рослин в нових умовах зростання. Це надає перспективи багатоцільового практичного використання дослідних видів рослин, зокрема як джерела флавоноїдів у лікувальній практиці та для харчових цілей.
Вплив війни на адаптацію архітектури соціальних мереж до нагальних потреб їх користувачів
Authors: Piskozub Yo. Z. , Dalyk N. О.
Published: December 2024

Проаналізовано особливості адаптації архітектури соціальних мереж до умов кризових ситуацій, таких як війна, вказуючи на їхню значущість для врахування вимог сучасного суспільства. Встановлено, що соціальні мережі в умовах війни виступають важливими засобами комунікації як між користувачами, так і з державними органами, а також засобами поширення оперативної інформації та підтримки інформаційної безпеки суспільства. Проаналізовано нагальні потреби користувачів і особливостей їхнього досвіду в період воєнних дій. Досліджено функціональні адаптації соціальних мереж та оновлення їхньої архітектури, спрямовані на забезпечення безпечного, ефективного та інтуїтивного їхнього використання для досягнення достатнього рівня задоволення нагальних потреб користувачів у військових ситуаціях. З'ясовано, що користувачі надають перевагу соціальним платформам, які можуть швидко адаптуватися до нових умов, забезпечуючи оперативний доступ до інформації, особливо до новин та сповіщень про небезпеку. Виявлено, що у кризових ситуаціях важливими стають простота доступу до основного функціоналу соціальних мереж, можливих функції групової комунікації, можливість зв'язку між користувачами у складних умовах і належний рівень захисту даних. Це підвищує як довіру користувачів до платформи, так і становлення її популярності серед широких верств населення. Наведено рекомендації щодо вдосконалення архітектури соціальних мереж, що стосуються їхніх основних функцій, мінімізацію додаткових візуальних елементів, збільшення стійкості платформи під час значних навантажень та інтеграцію економного енергоспоживання для забезпечення зручного використання через проблеми електропостачання. Надано деякі рекомендації щодо удосконалення архітектури соціальних мереж на етапі їхнього розроблення, враховуючи змінні умови кризових ситуацій. Запропоновано створювати гнучку архітектуру, здатну швидко адаптуватися до нагальних потреб користувачів і умов навколишнього середовища. Вказано на важливість забезпечення функціональності таких соціальних мереж, що дає змогу їхнім платформам ефективно підтримувати користувачів у кризових ситуаціях, у т.ч. можливість швидкого пошуку критичної інформації, комунікації у групах і наявність засобів для інформування великої кількості користувачів. Виявлено перспективні напрями для подальших досліджень соціальних мереж, серед яких важливими є розроблення інноваційних рішень для забезпечення інформаційної безпеки користувачів і підвищення стабільності платформ в умовах кризових ситуацій. Отримані результати можна застосувати розробникам соціальних мереж для вдосконалення архітектури наявних платформ, створення нових сервісів, орієнтованих на специфічні вимоги користувачів у кризових ситуаціях, а також для забезпечення стабільного та безпечного інформаційного середовища, яке сприятиме їхній ефективній комунікації навіть за відсутності надійного зв'язку.
Діагностика серцевих захворювань методами глибинного навчання
Authors: Petrynyak Yu. I. , Pirko I. B.
Published: December 2024

Наведено результати дослідження, в якому розроблено та впроваджено моделі глибинного навчання для діагностики серцевих захворювань на підставі ехокардіографічних зображень. Проаналізовано сучасні методи діагностики, з'ясовано їхні обмеження та недоліки, що спонукало до пошуку нових підходів. Встановлено, що традиційні методи часто не забезпечують достатньої точності виявлення серцевих патологій, що може призводити до помилок у діагностиці пацієнта та його лікуванні. Досліджено можливості застосування штучного інтелекту, зокрема нейронних мереж, для автоматизації процесу аналізу ехокардіографічних зображень. Розроблено архітектуру нейронної мережі, яка продемонструвала високу ефективність у виявленні різних типів серцевих захворювань. Проведено порівняння нової моделі з традиційними методами, що підтвердило її переваги в точності сегментації та класифікації патологій. Введено алгоритми, які дають змогу значно підвищити чутливість і специфічність діагностики, що є важливим для своєчасного виявлення захворювань. Результати дослідження свідчать про те, що застосування розробленої моделі може істотно поліпшити якість медичних послуг, зменшуючи ризик помилок у діагностиці та підвищуючи ефективність лікування. Вказано на важливість інтеграції сучасних технологій у медичну практику, що відкриває нові можливості для раннього виявлення серцевих захворювань та покращення загального стану здоров'я населення. Результати дослідження можуть стати основою для подальших наукових розробок у цій галузі, а також для впровадження нових стандартів діагностики у клінічній практиці. Проаналізовано архітектуру нейронної мережі, досліджено вплив різних параметрів, таких як кількість епох і розмір партії на ефективність навчання. Наведені результати підтверджують переваги нової моделі над традиційними методами, а також обговорено потенційні напрями для подальших досліджень у цій сфері. Отримані результати демонструють значне покращення в діагностиці серцевих захворювань.
Технологія інтелектуального аналізу соціально-економічних даних територіальних громад
Authors: Lipianina-Honcharenko Kh. V.
Published: December 2024

Виявлено нагальну потребу у створенні ефективних інструментів для аналізу та використання соціально-економічних даних територіальних громад (ТГ) у сучасному інформаційному середовищі. Встановлено, що недостатня прозорість даних і неефективне управління ресурсами призводять до нераціонального використання бюджетних коштів і сповільнюють розвиток інфраструктури. З'ясовано, що відсутність інтегрованих систем для збирання, оброблення та аналізу різнорідних даних ускладнює прийняття обґрунтованих управлінських рішень, що негативно впливає на соціально-економічний розвиток ТГ. Оцінено вплив впровадження технології інтелектуального аналізу соціально-економічних даних на підставі машинного навчання та адаптивних предикторів щодо підвищення ефективності процесу управління інфраструктурою ТГ. Охарактеризовано закономірності підвищення точності прогнозування соціально-економічних процесів і оптимізації процесу управлінських рішень завдяки використанню запропонованої технології. Проаналізовано наявні методи збирання та оброблення соціально-економічних даних, що забезпечує глибокий аналіз даних і на їхній підставі прогнозування перебігу подій для підтримки прийняття рішень в режимі реального часу. Проведено експериментальну перевірку розробленої технології на практичних завданнях в управлінні територіальними громадами, що підтвердило її ефективність роботи та доцільність впровадження. Виявлено, що середнє підвищення точності прогнозування становить 2,9 %, а скорочення тривалості виконання завдань досягає 95,0-99,53 % залежно від сфери застосування. Зроблено висновок про наукову новизну та практичну значущість результатів дослідження, які полягають у розробленні технології інтелектуального аналізу соціально-економічних даних, що забезпечує інтеграцію різнорідних даних і адаптивне налаштування моделей в реальному часі для оптимізації управлінських процесів і підвищення якості життя громадян. З'ясовано, що впровадження цієї технології сприяє підвищенню прозорості управління та залученню громадськості до процесу прийняття рішень. Оцінено перспективи масштабування розробленої технології для застосування в інших регіонах та сферах діяльності.
Історичний аспект формування колекції дендрарію Ботанічного саду НЛТУ України
Authors: Кендзьора Н. З. , Івченко А. І. , Хомяк Т. В. , Блюсюк Н. Л. , Коляда Л. Б.
Published: December 2024

The beginning of forestry science in the west of Ukraine, important figures of the Regional School of Forestry, the history of the creation of the arboretum of the Botanical Garden of the Ukrainian Forestry National University, the formation of a dendrological collection, unique centuries-old trees are mentioned. The main stages of development of the dendroflora collection, its dynamics and current state are also shown. The main directions of research on the basis of the arboretum are outlined
Memorie și discurs. Transhumanţa mocanilor voineșteni
Authors: DAVID Lucian
Published: December 2024

The shepherding is an occupation which determined numerous flocks of sheep to move long distances, and with time has generated a pastoral landscape, a specific type of civilisation, which coveres an area extending from the summer grazing places, situated in the Carpathian Mountains, to the wintering places. One of the regions of great theoretical and practical interest in the study of the moving of flocks was and still is Voinești, situated in Covasna county. Transhumant shepherding is carried out exclusively outside „vatra satului” (heart of the village). This is due to the lack of land, causing the fact that the harvested hay is insufficient for sheep wintering. The temporary swarming of shepherds has had an important role in spreading the language, the customs and the traditions of the ancestors in preserving their, life concepts etc., determining the formation of a unitary concept regarding the historical purpose of Romanians among the peoples of the world.
Проектування радіусної матриці для протяжки високих гільз
Authors: Markov Oleg , Zinskyi Volodymyr , Rovenskyi Serhii , Molodetskyi Vitalii
Published: December 2024

Марков О. Є., Зінський В. М., Ровенський С. Г., Молодецький В. В. Проектування радіусної матриці для протяжки високих гільз
У роботі досліджено техпроцес протяжки високих гільз через радіусну матрицю. Дослідження спрямовані на вирішення важливої та актуальної науково-технічної задачі удосконалення техпроцесу протяжки через радіусну матрицю з використанням оправки при штампуванні пустотілих поковок типу гільз та високих стаканів. Розроблений спосіб підвищує термін служби матриць для протягування. Методом скінчених елементів (МСЕ) проведено моделювання способу протягування високих гільз через радіусну матрицю з різними радіусами заокруглення. За результатами моделювання було розроблено оптимальну форму та розміри радіусної матриці для протягування. Встановлено рекомендації щодо розробки радіусних матриць. Ці рекомендації полягають у призначенні оптимального радіусу робочої поверхні протяжної матриці. Отримані рекомендації були експериментально перевірені у виробничих умовах. Було встановлено, що протяжку високих гільз через матрицю слід проводити за відносного радіусу робочої поверхні матриці R/d = 3. У результаті досліджень інтенсивність напружень та середні напруження на робочій поверхні матриці були знижені на 8...15 %, а нормальні тиски були знижені на 10...15 %. Сумарна сила та радіальна компонента цієї сили були знижені до 50 %. За результатами дослідження було визначено, що поверхня матриці нагрівається до 700…800 ℃, причому радіус R/d = 3 знижує розміри цієї зони в 1,5…. 2,0 рази. Перевірка отриманих результатів проводилася у промислових умовах. Встановлено, що сила протяжки для радіусу R/d = 3 нижче 20 %, а стійкість матриці зросла на 20 %. Таким чином, рекомендовано застосовувати радіусні матриці з R/d = 3 для протягування гільз.
Continuous improvement: Kaizen in the materials processing industry
Authors: Podlesny Sergey
Published: December 2024

Podlesny S. V. Continuous improvement: Kaizen in the materials processing industry
The study examines current issues related to the implementation of the Kaizen concept in the materials processing industry, based on continuous improvement. Theoretical and practical issues of using the Kaizen concept are considered in order to improve all aspects of the functioning of materials processing enterprises, solve many production issues and problems, improve the quality of products and services, increase competitiveness, efficient use of resources, increase efficiency and effectiveness, reduce costs and achieve gradual improvements in various aspects of production. Kaizen has become a universal method aimed at continuous improvement in accordance with the requirements of the modern competitive environment. Three sets of Kaizen principles and the benefits that its use provides in the materials processing industry are discussed. The application of Kaizen principles solves the problems of optimizing production processes, standardization, establishing standard operating procedures and best practices, and involving all employees of the enterprise in improvement processes. It is recommended to implement changes using Kaizen using the PDCA approach. A list of principles of the Kaizen philosophy is given that should guide the implementation of changes. The Kaizen philosophy emphasizes the importance of the participation of all employees in the process of continuous improvement. Kaizen methodology, as a systematic approach to continuous improvement, actively uses standardization, data to make decisions and identify areas for improvement. Examples of the possible use of Kaizen to improve individual elements of production are given. It has been shown that Kaizen can be successfully combined with other approaches and technologies, such as 5S, Kanban, Value Stream Mapping, Six Sigma, DMAIC, and digital technologies.
Association between GPX4 and HMGCR gene expression and cell proliferation in atypical hyperplasia of the breast
Authors: Coradini Danila
Published: December 2024

Aim: Using a dataset available from the NCBI Gene Expression Omnibus Repository, this in silico study investigated the differential expression of GPX4, the gene coding for the detoxifying enzyme glutathione peroxidase 4, in paired samples of AH (atypical hyperplasia) and corresponding histologically normal (HN) tissue from 17 women with AH and in four samples of normal breast tissue used as controls. Methods: The study focused on the genes (HMGCR, FDPS, FDFT1, and GGPS1) involved in the production and breakdown of isopentenyl-diphosphate, a key component for GPX4 biosynthesis. It also explored the connection between the expression of GPX4 and the genes (CCND1, CDK4, CDK6, and CDKN1B) associated with the cyclin D1-CDK4/6 complex. Results: Compared to HN tissue, AHs exhibited higher levels of GPX4 and HMGCR, supporting the functional connection between GPX4 synthesis and isopentenyl-diphosphate production. Additionally, AHs showed elevated levels of CCND1 and CDKN1B and decreased levels of CDK6. Compared to normal breast tissue, HNs showed similar alterations, suggesting that ferroptosis escape and uncontrolled proliferation are early molecular events in the neoplastic transformation. Compared to HN tissue, AHs also expressed high levels of GGPS1, a downstream gene of HMGCR, which leads to the synthesis of geranylgeranyl-diphosphate, a molecule essential for the post-translational modification of the proteins involved in the regulation of the Hippo signaling pathway. Conclusions: Although very preliminary, present results seem to suggest that blocking the mevalonate pathway by statins might, on the one hand, prevent AHs from escaping ferroptosis through depleting isopentenyl-diphosphate and, on the other hand, inhibit cell proliferation by controlling the Hippo pathway.
DCT and SVD Sparsity-Based Compressive Learning on Lettuces Classification
Authors: Murdiansyah Lutvi Murdiansyah , Budiman Gelar , Irawati Indrarini , Hadiyoso Sugondo , Kumar A. V. Senthil
Published: December 2024

Compressive Sensing (CS) technique in image compression represents efficient signal which offering solutions in image classification where the resources are constrained especially on a large image processing, storage resource, and computing performance. Compressive learning (CL) is a framework that integrates signal acquisition via compressed sensing (CS) and machine/deep learning for inference tasks directly on a small number of measurements, On the other hand, in real-world high-resolution (HR) data, where the image dataset is very limited CL, has the drawback of reduced accuracy under conditions of aggressive compression ratio. Here, a reconstruction method is necessary to maintain high levels of accuracy. To address this, we proposed a framework Deep Learning (DL) and Compressive Sensing that processing a small dataset of 92 images maintaining high accuracy. The framework developed in this paper employs processing sensing matrix A in compressive sensing with two transformation methods: DCT CL with Multi Neural Networks and the SVD method with GoogleNet framework. To maintain the same computation efficiency as DCT Compressive learning, SVD with GoogleNet framework provides a solution for object recognition, achieving accuracy values ranging from 89.47% to 63.15% for compression ratios of 3.97 to 31.75. This performance shows a linear tendency concerning the PSNR level, an index of signal reconstruction quality, and demonstrates an efficient process in the S matrix.
The Art of The Gacha Lure: Determinants of The Continuous Use of Mobile Role-Playing Games (RPG) With Gacha System in Indonesia
Authors: Bakrie Nyiayu Olivia Miranda , Aditama Cellila , Sanny Lim
Published: December 2024

The expansion of the mobile games industry should be attributed to the convenience of in-game purchases that are adopted by most mobile games in the market. In this study, we aim to investigate the relationship between determinants of continuous use of mobile RPG games with gacha system in Indonesia. We disseminated a questionnaire that was then filled in by 257 respondents. From a total of 257 results, we excluded 38 questionnaires due to non-completion as well as 8 questionnaires due to the unreliability of questionnaire answers. There were 211 questionnaires remaining for the model analysis. We proposed a total of 13 hypotheses which resulted in flow experience and satisfaction being positively associated with intention of continuous use. The findings of this study highlight how massive the effect of different type of RPG games affect the determinants of players in Indonesia.
Attacks Detection in Internet of Things Using Machine Learning Techniques: A Review
Authors: Saleem Amer Dawood , Abdulrahman Amer Abdulmajeed
Published: December 2024

The proliferation of IoT devices across sectors such as home automation, business, healthcare, and transportation has led to the generation of vast amounts of sensitive data. This widespread adoption has introduced significant security challenges and vulnerabilities. This study aims to analyze and evaluate machine learning (ML) and deep learning (DL) models for detecting malicious activities in IoT networks, with a focus on improving cybersecurity measures. We conducted a comprehensive review of various ML and DL models, including Random Forest, Decision Tree, HTA-GAN, Hybrid CNN-LSTM, and SVM. The study also includes an evaluation of the datasets used for identifying harmful data, ensuring effective detection of large-scale attacks in IoT ecosystems. Our findings indicate that these models enhance IoT security by deploying efficient intrusion detection systems (IDS) using reliable, large-scale datasets. The study highlights the performance of these models in balancing security and resource management, given the constraints of IoT devices.ML and DL approaches offer significant security benefits for IoT networks, despite the challenges associated with their implementation. The study underscores the importance of future research to address these challenges and further improve IoT security. The results provide valuable insights into the application of ML/DL models in IoT security, contributing to both theoretical knowledge and practical solutions for enhancing cybersecurity in IoT ecosystems.
Mobile Tourism Research and Practices: A Comprehensive Bibliometric Exploration and Future Study Direction
Authors: Syaifullah Syaifullah , Ariffin Shamsul Arrieya , Nordin Norhisham Mohamad
Published: December 2024

Even though mobile tourism analysis is developing, there is still a lack of literature regarding its formation patterns which makes the picture of its evolution incomplete. The evaluation in this study was carried out in general by emphasizing the evolution of exploratory analysis on the theme of "mobile tourism". This article aims to determine the increasing development of mobile tourism in terms of the number of publications, journals, authors, and the most relevant citations. Then analyze the itinerant tourism distribution map based on grouping, with merging, joint citation, collaboration network analysis, and joint word assessment, and interpret the conceptual structure of the country's co-occurrence and collaboration network regarding its visual representation. The method used is a descriptive approach through bibliometric analysis. An in-depth search of the Scopus database and RStudio software was conducted, screening, analyzing, and interpreting 752 relevant articles from 2014 to 2023. The findings show that an increase in the development of mobile tourism is identified from an increase in the number of publications, the most relevant journals, and authors, as well as the increasingly diverse origins of the authors even though the number of annual average citations has decreased slightly. Recommended six themes in mobile tourism studies, namely Tourism, Technology Acceptance Models (TAM), Mobile Applications, Recommendation Systems, Loyalty, and Cultural Tourism, and produced Technology Acceptance Models and Tourism as important studies with great prospects in the future.
Examining Factory Process Safety Management Systems And Studying Lean Improvement Methods
Authors: Tepparit Bunphot , Am-Eam Nanthawan , Warunsin Kulwarun
Published: December 2024

Many factories have set up a safety management system (PSM), and there is an increasing rate of safety management systems. This is increasingly in line with the development of industrial plants. External and internal inspection of security management processes are the core of Process Safety Management (PSM) and are an essential opportunity to improve operational solutions. The problems of security inspection arise due to unclear and unplanned inspection issues, resulting in unsystematic monitoring of factual information and opinions and loss of opportunities to achieve goals throughout the organization. This research aims to improve the inspection process by using computer software technology in auditing.   After improving the process according to the Lean Process Management (ECRS) concept to reduce waste, the workflow was reduced by 40.74%, and 60% efficiency was increased. In addition, the assessment results from a sample of PSM auditors showed 93.4% satisfaction as the most appropriate. Therefore, this study demonstrated the potential and benefits of implementing the Process Safety Management System (PSM) audit program and applying Lean theory to improve auditing, which can be used as an essential reference for future research and program development.
Multimedia Transmission Technique for Smart Ambulance with multi-carrier OFDM in a V2V and V2I Channel model using Software Defined Radio Technology
Authors: Pamungkas Wahyu , Fitrian Anggun , Larasati Solichah , Jayati Ari Endang , Ardina Elfira Nureza , Hendry Jans
Published: December 2024

This research explores the implementation of a cutting-edge Software Defined Radio (SDR) framework to transmit multimedia files that can be assumed to be medical data in smart ambulances. The system utilizes multi-carrier Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) across V2V and V2I channels. The research is based on the notion that adaptive real-time communication is essential for the uninterrupted supply of key patient data to medical facilities and vehicles in transit, in order to address the problems posed by high mobility and dynamic environmental conditions. A comprehensive SDR system has been constructed and assessed in comparison to conventional communication mechanisms, demonstrating notable advancements in data accuracy and uninterrupted transmission. Our system successfully established stable connections in V2I channels, even in the presence of environmental obstacles. It maintained average power levels of approximately 32.074 dBm and a Peak-to-Average Power Ratio (PAPR) of 1.037 dB. These results indicate a constant signal envelope that promotes optimal signal transmission with excellent fidelity. In V2V scenarios, we successfully maintained data integrity with a low Peak-to-Average Power Ratio (PAPR) of 3.316 dB, even while vehicles were moving at a speed of 20 km/h. Additionally, we secured a high likelihood (94.5%) that the signal power remained close to the average, showing the robustness of our system against Doppler effects and signal dispersion. Text transmissions experienced errors when subjected to a Doppler shift of 20 km/h, which impacted the decoding of the received text. Similarly, image transmissions revealed limitations in bandwidth, as a transmitted image of 3640 KB was received with a degraded 4 KB. This emphasizes the importance of implementing effective error handling and recovery mechanisms. The results illustrate the efficacy of the suggested system in maintaining a high Quality of Service (QoS), offering proof of the effectiveness of contemporary wireless communication technologies in improving emergency medical services and setting new standards in smart ambulance capabilities.
Investigating Tensile Strength in SLA 3D Printing Enhancement Through Experimentation and Finite Element Analysis
Authors: Pitjamit Siwasit , Vichiansan Norrapon , Jewpanya Parida , Nuangpirom Pinit , Jaichomphu Pakpoom , Leksakul Komgrit , Poolperm Pattarawadee
Published: December 2024

Additive manufacturing, particularly Stereolithography (SLA) 3D printing, has emerged as a promising technology for producing complex and customized components. This study investigates the optimization of tensile strength in SLA 3D printed resin through a comprehensive experimental and computational analysis. Utilizing a multilevel factorial design approach, the study systematically evaluates the influence of print orientation and layer orientation on tensile strength. Experimental testing, conducted using an Instron 5566 machine, reveals that a print orientation of 22.5 degrees and side orientations yield the highest tensile strength, reaching 72.01 MPa. Computational simulations, performed using ANSYS software, corroborate experimental findings, demonstrating promising correlations between experimental and computational results. Moreover, the study explores the implications of print orientation on mechanical properties and offers insights into parameter optimization for enhancing mechanical performance in additive manufacturing. This research contributes to advancing the understanding of additive manufacturing processes and provides practical guidance for optimizing tensile strength in SLA 3D printing applications. Additionally, finite element analysis (FEA) predicts a maximum stress of 71.97 MPa under a tension load of 686 N, further validating the experimental and computational findings.
Optimizing Low-Pressure Die Casting of A356 Aluminum Alloy Wheel Rims: A Novel Side Core With Integrated Cooling System
Authors: Kusnowo Roni , Budiarto Hanif Azis , Ruskandi Cecep , Gunara Sophiadi , Hidayat Ery , Nahrowi Muhammad , Ariyani Emma Dwi
Published: December 2024

This study explores the development of a novel side core design with an integrated cooling system for the low-pressure die casting (LPDC) of A356 aluminum alloy wheel rims in Indonesia. The objective is to reduce cycle time and minimize casting defects. The methodology involves 3D modeling using SolidWorks and simulations performed with MAGMAsoft to evaluate filling and solidification behavior, air pressure, and air entrapment. Notably, this is the first application of a cooling system in Side cores within the Indonesian automotive industry, motivated by the need to improve production efficiency and product quality, as current manufacturing processes suffer from long cycle times and high defect rates. Simulation results show a significant reduction in cycle time by 72 seconds, improving both efficiency and product quality. This study demonstrates the effectiveness of integrating cooling systems into side cores to enhance the LPDC process.
Feasibility Assessment of a Sustainable Building Applied Photovoltaic (BAPV) System With Solar Tracking Features Based on Techno-Economic Criteria: Malaysia Case Study
Authors: Ramadhani Farah , Erixno Oon , Rahim Nasrudin Abd , Rivai Ahmad , Amin Norridah
Published: December 2024

In line with the increase attention regarding building applied photovoltaic system, the research in enhancing its performance is also critical to be explored, one of them is the utilization of solar tracking system. The goal of this paper is to analyze the feasibility of using a tracking system for increasing the PV output power and analyzing the energy sustainability aspects on a building applied photovoltaic system. A feasibility study considering three scenarios of PV capacities and propose two options in either renewing or reusing the PV panels to extend its life time. Based on the results, the tracking system contributes to the improvement of 18% in the energy generation. On the technical aspects, renewing the PV panels with a large capacity of up to 30 kW-peak is the most feasible option to meet the electricity demand on the building. In the meantime, the reuse option with large capacity is the best with the net present value is about USD 24,639.22 or 34% more than the option of renewal the PV panels. In summary, reusing the panel is beneficial from the economic and environment standpoints as it represents sustainable development of power generation. Since the realistic feasibility cases and analyses used, the novelty in terms of the approach is beneficial for the future investigations on adding a tracking system, keeping or replacing the PV system for sustainable aspect while improving its output power.
Sara Detection on Social Media Using Deep Learning Algorithm Development
Authors: Anam M. Khairul , Van FC Lucky Lhaura , Hamdani Hamdani , Rahmaddeni Rahmaddeni , Junadhi Junadhi , Firdaus Muhammad Bambang , Syahputra Irwanda , Irawan Yuda
Published: December 2024

Social media has become a key platform for disseminating information and opinions, particularly in Indonesia, where SARA (Ethnicity, Religion, Race, and Intergroup) issues can fuel social tensions. To address this, developing an automated system to detect and classify harmful content is essential. This study develops a deep learning model using Convolutional Neural Network (CNN) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) to detect SARA-related comments on Twitter. The method involves data collection through web scraping, followed by cleaning, manual labeling, and text preprocessing. To address data imbalance, SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) is applied, while early stopping prevents overfitting. Model performance is evaluated using precision, recall, and F1-score. The results demonstrate that SMOTE significantly improves model performance, particularly in detecting minority-class SARA comments. CNN+SMOTE achieves a accuracy of 93%, and BiLSTM+SMOTE records a recall of 88%, effectively capturing patterns in SARA and non-SARA data. With SMOTE and early stopping, the model successfully manages class imbalance and reduces overfitting. This research supports efforts to curtail hate speech on social media, especially in the Indonesian context, where SARA-related issues often dominate public discourse.
On The Assembly Line Balancing Problem: A Simplified Perspective With The Precedence Matrix
Authors: Helal Magdy , Nag Kaushik , Ozdemir Rifat
Published: December 2024

The assembly line balancing problem (ALBP) has been an attractive research area for decades; however, the industrial application of the research findings remains limited. This can be attributed to the complexity of solution methods, restrictive assumptions, and the numerous variants of the problem in the real-world settings. This article describes using the precedence matrix as the basis for developing simplified, more practical analysis frameworks for the ALBP. We introduce algorithms to construct the precedence matrix from basic assembly problem data and implement it within a spreadsheet model, and to utilize this matrix in assigning the assembly tasks to workstations while ensuring assignment feasibility. The structure and potential uses of the precedence matrix-based framework are presented in detail. Furthermore, we compare selected line balancing priority rules using the proposed framework to demonstrate its effectiveness. The results suggest that the precedence matrix model is a straightforward, efficient tool for line balancing analysis, that can offer substantial support to both industry practitioners and academic researchers.
Development of an Optimized Ensemble Least Squares Model for Identifying Potential Deposit Customers
Authors: Aziz Firman , Maulida Mutia , Jafar Jafar , Shahnyb Nurafni , Nasir Norma , Ampauleng Ampauleng
Published: December 2024

The banking sector faces significant challenges in effectively promoting its products and services. While direct marketing has proven to be a potent tool for customer acquisition, it often leads to customer dissatisfaction, thereby tarnishing the bank's reputation. Leveraging Business Intelligence (BI) technology offers a strategic advantage by enabling the classification and analysis of customer data, particularly for time deposit customers. This study presents the development and optimization of an Ensemble Least Squares (ELS) algorithm to enhance the classification of potential deposit customers. The proposed Ensemble Least Squares Support Vector Machine (ELS-SVM) algorithm demonstrated superior performance compared to traditional SVM and LS-SVM methods. Notably, the ELS-SVM achieved an average performance improvement of 10.04% over standard Support Vector Machine (SVM) techniques.
An Enhanced Image Segmentation Technique-Based on Motion Detection Algorithm
Authors: Bakr Zaid Sh. , M. Marhoon Hamzah , Alaythawy Ammar
Published: December 2024

This paper presents a prototype for an intelligent, self-contained theft detection system designed for small-scale applications. Utilizing a Raspberry Pi 3 as the core processing unit, the system employs a motion-detecting camera to monitor a defined area, recording and securely archiving video data on a cloud server upon detecting movement. This cloud-based repository supports real-time analysis, ensuring that data remains available for future reference. Battery-powered configuration enhances the system’s portability, making it adaptable across various environments, such as healthcare for patient monitoring or wildlife tracking for behavioural studies. The design aligns with IoT principles, featuring autonomous operation and cloud connectivity, offering a scalable, flexible solution capable of integration into larger IoT ecosystems for diverse surveillance applications.
Air-Gap Reduction and Antenna Positioning of an X-Band Bow Tie Slot Antenna on 2U CubeSats
Authors: Benhmimou Boutaina , Omari Fouad , Gupta Nancy , El Khadiri Khalid , Ahl Laamara Rachid , El Bakkali Mohamed
Published: December 2024

In this research work, a small size and wide-band Bow Tie slot antenna (BTSA) is proposed and optimized for use on an unlimited lifetime small-sized CubeSats at X-band. Interestingly, this paper introduces a graceful mechanism of integrating Bow Tie slot antennas on the bodies of small CubeSat configurations, which minimizes the antenna throwing from the satellite body and the whole CubeSat volume. The proposed approaches propose and analyze in detail how a small metallic part of a 2U CubeSat body improves the antenna performances around an operating frequency of 8.4 GHz. It maximizes the antenna gain simultaneously with the beamwidth angles at 8.4 GHz by suppressing the resulting back-lobes, which are re-directed outside the CubeSat box. These impacts are achieved by shifting a very small air-gap distance of only 1 mm between the back face of the BTSA dielectric and the CubeSat top face. The developed BTSA is lightweight and exhibits a unidirectional radiation pattern with a wide beamwidth angle of about 160° and a high gain of about 11.0 dBi at 8.4 GHz. The overall results with occupied size and volume are satisfactory for unlimited lifetime CubeSat missions at X-band such as UM5-Ribat and UM5-EOSAT of University Mohammed V in Rabat.
Oil Palm Smallholders Entrepreneurs And Financial Literacy: Technology Adoption
Authors: Che Abdul Rahman Mara Ridhuan , Abdul Rauf Ummu Ajirah , Sinniah Suguna
Published: December 2024

This study explores the relationship between financial literacy and business performance among oil palm smallholder entrepreneurs in Malaysia, emphasizing the role of technology in improving financial practices. Many smallholders earn less than RM2000 per month, largely due to low financial literacy, which hinders effective financial management and business sustainability. Financial literacy is crucial for accessing financing and making informed financial decisions. Data were collected from 1,500 smallholders across six territories in Malaysia, with a 14.4% response rate. Structural Equation Modeling (SEM) revealed a positive correlation between financial literacy and improved financial practices, leading to better business outcomes, including enhanced access to bank loans and government grants. The study also highlights the transformative potential of digital technologies, such as mobile banking and financial education apps, in bridging financial literacy gaps. The findings suggest that targeted financial literacy programs and the adoption of digital tools can significantly enhance smallholders' financial management and business performance. This has important implications for policymakers and financial institutions in promoting rural economic development and sustainable entrepreneurship within the agricultural sector.
Understanding Digital Content Marketing on Purchase Intention Incitement: Online Store Platform
Authors: Hidayat R. , Rahayu A. , Adib Mokh , Cahyani Leni
Published: December 2024

The rapid development of digital technology coupled with the Covid-19 pandemic has significantly changed digital consumer behavior, especially when they want to shop online. The innovation of digital marketing content (DCM) is indispensable to improving e-Wom, which has an impact on the level of consumer confidence to buy goods and services. This study aims to continue previous research discussing how the role of DCM in e-Wom is then continued to see how far this eWom can affect consumer buying interest. Measurements and evidence on this research to see how far the direct influence of DCM on Buying Interest driven by the excellent e-Wom will be analyzed using an equation model structure through the smartPls and Lisrel applications. This study found that the positive influence of DCM and e-Wom on buying Interest, which means that consumers' concerns about the uncertainty of a product are reduced when they get information through positive consumer comments, it is triggered by good DCM, which is carried out through Content Information, Content Entertainment, Social Interaction, Self Expression. The more popular a report is, the more likely it is that it represents a customer shared with other potential buyers, resulting in reviews and high-impact recommendations that can be considered e-WOM. A good e-Wom can reduce consumer uncertainty about the condition of products purchased online.
Pelatihan Pembuatan Pestisida Nabati Daun Diwoka (Piper macropiper Pennant.) sebagai Alternatif Pengendalian Hama pada Tanaman Kedelai di Distrik Walesi
Authors: Wulandari Siti Latifa , HardiyantiYM HardiyantiYM , Takdir Nuraisyah , Wandik Busuk , Kogoya Santi Ferro
Published: December 2024

Agricultural development in Walesi District is an area that has a lot of potential for the development of various types of agricultural commodities as a source of income for the Walesi community. Plant Pest Organisms (OPT) both pests and diseases are one of the obstacles in soybean cultivation which can often result in crop failure. The community, especially in the Walesi village area, is actively farming traditionally, especially soybeans, often facing challenges in controlling pests and diseases. Limited knowledge about effective and environmentally friendly control methods. The purpose of the Activity Implementation is to increase Knowledge in controlling soybean plant pests using Diwoka Plant Extract as a Botanical Pesticide. The service method, namely Socialization, is carried out in the form of Lectures, namely about community knowledge regarding plant cultivation techniques, especially soybeans, and the use of natural pesticides from Diwoka plant extract (Piper macropiper Pennant). The training stage is given through direct practice to farmer groups in the Walesi district in making botanical pesticides based on Diwoka leaves (Piper macropiper Pennant). Application of Technology Practice of the process of utilizing natural pesticides on soybean plants and Mentoring and Evaluation. This activity is carried out together and will help the community to understand how to make botanical pesticides. So that later the community can make botanical pesticides independently. Evaluation is the final stage to determine the sustainability of the community service program. The final activity of this community service training is the distribution of questionnaires (post-test) to determine the extent of the development of participants' knowledge, after previously being given a questionnaire (pre-test). Community service activities that focus on training in making botanical pesticides from diwoka leaf extract in Walesi Jayawijaya District have had a significant positive impact. This training has succeeded in increasing farmers' knowledge and skills in managing pests and diseases of soybean plants naturally. Improved skills Farmers have new skills in making and applying botanical pesticides from diwoka leaf extract.
Edukasi Keamanan Siber Berdigital dengan Aman
Authors: Surbakti Feliks Prasepta Sejahtera
Published: December 2024

The rapid development of digital technology in Indonesia has heightened the need for cybersecurity education to safeguard individuals against prevalent digital fraud. This community service initiative, titled "Cybersecurity: Safe Digital Practices," aims to raise awareness and educate participants about key aspects of digital security. The program covers the fundamentals of cybersecurity, including digital fraud detection, device security, identity protection, and understanding digital footprints. The implementation involved interactive workshops that addressed common cyber threats and equipped participants with practical strategies for safe digital engagement. Methodologies included presentations on real-life cyber-attack cases, discussions on digital fraud tactics such as phishing, pharming, and sniffing, and hands-on sessions for using security tools like two-factor authentication, fingerprint authentication, and device tracking. Participants were encouraged to engage actively, allowing for the immediate application of learned strategies. Results indicate an increased awareness and capability among participants to recognize and counteract digital fraud. Through post-program evaluations, participants reported a significant improvement in their confidence and ability to protect personal information and secure digital devices. In conclusion, this program effectively enhanced the cybersecurity skills of the participants. It is recommended that future programs expand to include more advanced topics, such as cybersecurity for small businesses and data privacy laws. Continued collaboration with educational institutions and community organizations can further disseminate cybersecurity knowledge across broader demographics, ensuring safer digital practices at the community level.