I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   38 ,   No .   2 ,  Ma y   20 25 ,   p p .   1 024 ~1 0 3 2   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 38. i 2 . p p 1 0 2 4 - 1 0 3 2          1024     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   End - user so f twar e engineeri ng  app ro a ch:  i mpro v e s prea dsheets  ca pa bilities using   P y thon - ba sed us e r - defi ned  func tions       T a m er   B a hg a t   E ls er wy 1 ,   T a re k   Aly 1 ,   B a s m a   E .   E l - Dem e rda s h 2   1 D e p a r t me n t   o f   S o f t w a r e   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   G r a d u a t e   S t u d i e s   f o r   S t a t i st i c a l   R e sea r c h   ( F G S S R ) ,   C a i r o   U n i v e r si t y ,   G i z a ,   Eg y p t   2 D e p a r t me n t   o f   O p e r a t i o n s  R e s e a r c h   a n d   M a n a g e m e n t ,   F a c u l t y   o f   G r a d u a t e   S t u d i e s   f o r   S t a t i s t i c a l   R e se a r c h   ( F G S S R ) ,     C a i r o   U n i v e r s i t y ,   G i z a ,   E g y p t       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   May   24 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Oct   31 ,  202 4   Acc ep ted   No v   11 ,   2 0 2 4       En d - u se r  c o m p u ti n g   e n a b les   n o n - d e v e lo p e rs  to   h a n d le  d a ta  a n d   a p p li c a ti o n s,  b o o st in g   c o ll a b o ra ti o n   a n d   p r o d u c ti v it y .   S p re a d sh e e ts  a re   a   k e y   e x a m p le  o f   e n d - u se r  p r o g ra m m in g   e n v iro n m e n ts  th a t  a re   e x ten si v e ly   u ti li z e d   i n   b u sin e ss   fo r  d a ta  a n a ly sis.  Ho we v e r,   t h e   fu n c ti o n a li ti e s  o f  E x c e l  h a v e   l imitatio n s   c o m p a re d   to   sp e c ialize d   p ro g ra m m in g   lan g u a g e s.  Th is  stu d y   a ims   to   a d d re ss   th is  sh o rtco m in g   b y   p ro p o si n g   a   p ro t o t y p e   t h a t  in teg ra tes   P y t h o n ' s  fe a tu re s   in to   Ex c e l  v ia  sta n d a lo n e   d e sk to p   P y t h o n - b a se d   u se r - d e fin e d   fu n c ti o n s   (UD F s).  Th is  m e th o d   m it ig a tes   p o ten ti a l  late n c y   c o n c e rn s  li n k e d   to   c lo u d - b a se d   so l u ti o n s.   T h is  st u d y   e m p l o y s  Ex c e l - DNA   ( d y n a m ic  n e two rk   a c c e ss )   a n d   Iro n P y th o n ;  Ex c e l - DN A  fa c il it a tes   th e   c re a ti o n   o f  c u st o m   P y th o n   fu n c ti o n s   th a t   in teg ra te  sm o o th l y   wit h   Ex c e l' s  c a lcu latio n   e n g i n e ,   wh il e   Iro n P y th o n   a ll o ws   t h e se   P y th o n   UD F s  t o   r u n   d irec tl y   with in   E x c e l.   Co re   c o m p o n e n ts  in c l u d e   C#   a n d   v i su a l  stu d i o   to o ls  o ff ice   ( VST O )   a d d - in s,   wh ich   e n a b le  c o m m u n ica ti o n   b e twe e n   P y th o n   a n d   E x c e l.   T h is   a p p ro a c h   g ra n ts  u se rs  th e   c h a n c e   to   e x e c u te  P y t h o n   UD F s   fo r   v a rio u s  tas k s  su c h   a s   m a th e m a ti c a l  c o m p u tatio n s  a n d   p re d ictio n s  —   a ll   with i n   th e   fa m il iar  Ex c e l   e n v iro n m e n t.   T h e   p ro to t y p e   sh o wc a se s   se a m les s  in teg ra ti o n ,   e n a b li n g   u se rs  to   in v o k e   P y th o n - b a se d   UD F s  ju st  li k e   b u il t  i n   Ex c e l  f u n c ti o n s.  Th is  stu d y   e n h a n c e s  th e   c a p a b i li ti e s  o f   sp re a d sh e e ts  b y   h a rn e ss in g   P y t h o n ' s  stre n g t h s  with in   Ex c e l.   F u tu re   wo r k   m a y   f o c u s  o n   e x p a n d i n g   t h e   P y th o n   U DF  li b ra ry   a n d   e x a m in i n g   u se r  e x p e rien c e s  with   th is  i n n o v a ti v e   a p p ro a c h   to   d a ta  a n a ly sis .   K ey w o r d s :   E n d - u s er   s o f twar e   en g in ee r in g   E x ce l u s er - d ef i n ed   f u n ctio n s   Stan d alo n e  Py th o n   with   ex ce l  in teg r atio n   Vis u al  s tu d io   to o ls   o f f ice   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   T am er   B ah g at  E ls er wy   Dep ar tm en t o f   So f twar e  E n g in ee r in g ,   Facu lty   o f   Gr a d u ate  Stu d ies f o r   Statis tical  R e s ea r c h   ( FGSS R )   C air o   Un iv er s ity   Giza ,   E g y p t   E m ail: T am er . elser wy @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   E n d - u s er   co m p u tin g   p r o v id es   a  ce n t r alize d   a n d   s tan d ar d iz ed   m eth o d   f o r   m an a g in g   ap p licatio n s ,   d ev ices,  an d   d ata,   lead in g   to   en h a n ce d   c o llab o r atio n ,   s ca l ab ilit y ,   an d   o p er atio n al   ef f ici en cy .   A   s ig n if ican t   tr en d   i n   s o f twar e   tech n o lo g y   is   th e  d ev elo p m en t   o f   in ter ac tiv e  ap p licatio n s   b y   in d i v id u als  wh o   ar e   n o t   p r o f ess io n al  d ev el o p er s   b u t   p o s s ess   ex p er tis e  in   o th er   f ield s ,   wo r k in g   to war d s   g o al s   f ac ilit ated   b y   co m p u tatio n al   to o ls .   Acc o r d i n g   to   s tatis tics   f r o m   g lo b al  m ar k et  in s ig h ts ,   th e  e n d - u s er   co m p u tin g   ( E UC )   m ar k et  r ea ch ed   USD  1 0 . 3   b illi o n   in   2 0 2 2   an d   is   ex p ec ted   to   g r o w  at  a  co m p o u n d   an n u al  g r o wth   r ate  ( C AGR )   o f   1 1 %  f r o m   2 0 2 3   t o   2 0 3 2   [ 1 ] .   T h e   o n g o in g   d ig ital  tr an s f o r m atio n   ac r o s s   v ar io u s   s ec to r s   h as  in cr ea s ed   th e   d em an d   f o r   en d - u s er   co m p u tin g   s o lu tio n s .   Ad d itio n ally ,   r e s ea r ch   in d icate s   th at  s p r ea d s h ee ts   ca n   b e  v iewe d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E n d - u s er so ftw a r e  en g in ee r in g   a p p r o a ch :   imp r o ve   s p r ea d s h ee ts   ca p a b ilit ies   … ( Ta mer B a h g a t E ls erw y )   1025   as  a  f o r m   o f   co d e,   with   s p r ea d s h ee t  u s er s   s er v in g   as  k ey   ex am p les  o f   en d - u s e r   p r o g r am m er s   [ 2 ] .     E x ce l  s p r ea d s h ee ts   ar e  am o n g   th e  m o s t  wid ely   u s ed   en d - u s er   p r o g r a m m in g   en v ir o n m e n ts   to d ay ,   an d   th eir   s ig n if ican ce   in   th e  b u s in ess   s e cto r   co n tin u es  to   g r o w   [ 3 ] .   R ec en tly ,   Mic r o s o f t' s   an n o u n ce m en t  o f   in teg r atin g   Py th o n   in to   E x ce l  m ar k s   a  n o tewo r th y   ad v an ce m en t  th at  alig n s   with   th e  tr en d   o f   en h a n cin g   d ata  an aly s is   ca p ab ilit ies  with in   f am iliar   s o f twar e  p latf o r m s .   T h is   in teg r a tio n   h as   th e  p o ten tial  t o   s im p l if y   v a r io u s   task s   b y   u tili zin g   Py th o n ' s   p o wer f u l  p r o g r am m in g   f ea t u r es  with in   E x ce l' s   in tu itiv e  in ter f ac e.   T h e   s y n er g y   o f   Py th o n   an d   E x ce l   cr ea tes  n ew  o p p o r tu n ities   f o r   u s er s   to   c o n d u ct  co m p le x   d ata  a n aly s es,  p er f o r m   s tatis tical  ca lcu latio n s ,   an d   e v en   b u ild   p r ed ictiv e  m o d els  s ea m less ly .   Ho wev er ,   wh en   e v alu atin g   th e  in teg r atio n   o f   Py th o n   in t o   E x ce l  3 6 5   with in   Mic r o s o f t’ s   C lo u d   a r ch itectu r e,   ce r tain   lim itatio n s   m u s t  b e   co n s id er ed .   A  m ajo r   ch allen g e  is   laten cy ,   wh ich   r e f er s   to   d ela y s   in   d ata   p r o ce s s in g   ca u s ed   b y   th e  tim e   r eq u ir e d   f o r   in f o r m atio n   to   tr av el  b etwe en   t h e  clien t  a n d   th e  cl o u d   s er v er   [ 4] .   Ad d itio n ally ,   th e  cl o u d   ap p r o ac h   d o es  n o t  alwa y s   g u ar an tee  im p r o v e d   p er f o r m an ce ;  in   s o m e  in s tan ce s ,   r esp o n s e  tim e  m ea s u r em en ts   in d icate   th at  clo u d   d atab ase  p er f o r m a n ce   ca n   b e  in f er io r   to   tr ad itio n al  s y s tem s   [ 5 ] .   T h is   p ap er   ex p lo r e s   th e  d r awb ac k s   o f   in teg r atin g   Py th o n   in   E x ce l  t h r o u g h   clo u d - b ased   s o lu tio n s ,   p ar ticu lar ly   f o c u s in g   o n   late n cy   is s u es  th at  ca n   o cc u r   d u e  to   d ata  tr an s f er   b et wee n   th e  clien t  an d   s er v er .   W e  p r o p o s e  a  s tan d alo n e   d esk to p   ap p licatio n   as  a n   alt er n ativ e  s o lu tio n .   T h is   m eth o d   em p lo y s   Py th o n - b ased   u s er - d ef in e d   f u n ctio n s   ( UDFs )   c r ea ted   u s in g   E x ce l - DNA  an d   I r o n Py th o n   [ 6 ] .   B y   m ain tain in g   f u n ctio n alities   lo ca lly ,   o u r   p r o to ty p e  s ee k s   to   ad d r ess   p o ten tial  laten cy   p r o b lem s   an d   p r o v id e  a  m o r e  s ea m less   u s er   ex p e r ien ce   f o r   d ata  an aly s is   in   E x ce l.  User - d ef in ed   f u n ctio n s   in   E x ce l   ar e   cu s to m   f u n ctio n s   c r af ted   b y   u s er s   to   p er f o r m   s p ec if ic  ca lcu latio n s .   T h ese  f u n ctio n s   ca n   b e  im p lem en ted   in   v a r io u s   way s ,   s u ch   as  th r o u g h   ad d - i n s   th at  ad d   n ew  f u n ctio n s   b ased   o n   p ar t icu lar   s tatis t ical  d is tr ib u tio n s   o r   th r o u g h   s h ee t - d ef i n ed   f u n ctio n s   th at  en ab le  u s er s   to   cr ea te  f u n ctio n s   d ir ec tly   with in   th eir   E x ce l  s h ee ts   [ 7 ] .   Ad d itio n ally ,   th is   p r o to ty p e   is   b u ilt  o n   th e  ar c h itectu r e  o f   v is u al  s tu d io   to o ls   f o r   o f f ice   ( VSTO )   ad d - in s .   T h ese  ad d - i n s   ca n   m o n ito r   ac tiv ities   wit h in   th e  o f f ice  en v ir o n m e n t  an d   r esp o n d   to   u s er   ac tio n s ,   s u ch   as  click i n g   a   b u tto n   t h at  was  ad d e d   th r o u g h   th e   ad d - in .   A   co n s is ten t  m eth o d o lo g y   was   em p lo y ed   th r o u g h o u t   th e  s tu d y   to   cr ea te   a  m a n ag ed   co d e   ass em b ly   th at  is   l o ad ed   b y   a  Mic r o s o f t  O f f ice   a p p licatio n   [ 8 ] .   On ce   th e  ass em b ly   is   lo ad ed ,   th e  VSTO   ad d - in   ca n   r ea ct  to   ev en ts   g e n er ated   with in   th e   ap p licatio n .   I t   ca n   also   in ter ac t  with   th e  o b ject  m o d el  t o   au to m ate  task s   an d   en h a n c e  th e  ap p licatio n ’ s   ca p ab ilit ies,  u tili z in g   an y   class es  f r o m   th e  NE T   f r am ewo r k .   T h e  ass em b ly   co m m u n icate s   with   th e  ap p licatio n ' s   C OM   co m p o n en ts   v ia  its   p r im ar y   in ter o p   ass em b ly .   T h is   f u n ctio n ality   m a k es  VSTO   ad d - in s   v alu ab le  to o ls   th at  ex p an d   wh at  u s er s   ca n   ac h iev e  with   s tan d ar d   O f f ice  a p p licati ons .   T h e  p ap er   u tili ze d   I r o n Py th o n   an d   E x ce l - DNA  o p e n - s o u r ce   s o f twar e  to   m ee t  th e   r esear ch   o b jectiv es.  E x ce l - DNA  f ac ilit ates  th e  cr ea tio n   o f   c u s to m   P y th o n - b ased   u s er - d ef in e d   f u n ctio n s   th at  in teg r ate  s m o o th ly   with   E x ce l' s   ca lcu l atio n   en g in e,   wh ile  I r o n Py th o n   allo ws  th ese  Py th o n - b ase d   f u n ctio n s   to   r u n   d ir ec tly   with in   E x ce l.  T h e  p r im ar y   aim   o f   th e  p r o to t y p e   is   to   en h an ce   s p r ea d s h ee t  c ap ab ilit ies  th r o u g h   Py th o n - b ased   u s er - d ef in ed   f u n ctio n s .   I n   th is   s tu d y ,   an   ex p er im en t  was  c o n d u cted   to   d ev elo p   a  p r o p o s ed   p r o to t y p e  f o r   in teg r atin g   Py t h o n ' s   f ea tu r es  in to   E x ce l  v ia   s tan d alo n e  d esk to p   Py th o n - b ased   UDFs .   T h is   m eth o d   a d d r ess es  p o ten tial  la ten cy   ch allen g es  ass o ciate d   with   clo u d - b ased   s o lu tio n s .   T h e  r em ain d er   o f   t h e  p ap er   is   s tr u ctu r ed   as  f o llo ws :  s ec t io n   2  liter atu r ee   r ev iew   an d   p r ev io u s   wo r k s   an d   te ch n o lo g ies  u tili ze d ,   s ec tio n   3   d etails  th e  m eth o d o lo g y   o f   th e  p r o t o ty p e   an d   d e s cr ib es  h o w  th e  ex p er im en t   was  co n d u cte d ,   a n d   s ec tio n   4   d is cu s s es a n d   an aly z es th e  r esu lts   o f   th e  ex p e r im en ts .       2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   Prio r   s tu d ies  i n v esti g ate  ad ap t in g   E x ce l  s p r ea d s h ee ts   as  a  p r o g r am m in g   e n v ir o n m en t.   Sp r ea d s h ee ts   ar e  wid ely   r ec o g n ized   as  a  f av o r e d   to o l  f o r   en d - u s er   p r o g r am m in g   lan g u ag es   [ 9 ] .   T h ey   ar e  f r eq u e n tly   em p lo y ed   f o r   task s   s u ch   as  d ata  o r g an izatio n ,   th e  cr ea tio n   o f   cu s to m   f u n ctio n alities ,   an d   ev en   e d u ca tio n al   p u r p o s es   [ 1 0 ] .   Alth o u g h   s p r ea d s h ee ts   ar e  v er s atile  an d   u s er - f r ien d ly   ap p licatio n s ,   th is   s tu d y   ex p lo r es  th e  u s e   o f   E x ce l  as  a   tu r i n g - co m p lete  f u n ctio n al   p r o g r am m in g   en v ir o n m en t   [ 1 1 ] .   I t  e m p h asizes  th e  p o ten tial   f o r   n e w   f u n ctio n alities   with in   E x ce l  a n d   h o w  th ese  ad v an ce m e n ts   co u ld   tr an s f o r m   th e  way   we  d ev elo p   s p r ea d s h ee t   s o lu tio n s   [ 1 2 ] – [ 1 5 ] .  T h e   p ap er   also   ex am i n es  h o w  t o   m o v e  awa y   f r o m   th e   in f o r m al   en d - u s er   p r ac tices  co m m o n l y   ass o ciate d   with   tr a d itio n al  s p r ea d s h ee ts ,   ad v o ca t in g   f o r   ap p r o ac h es  th at  alig n   m o r e  clo s ely   with   f o r m al  p r o g r am m in g   m et h o d s .   T h e  o v er all  c o n tr ib u tio n   o f   th is   p a p er   is   to   in v esti g ate  em er g in g   tr e n d s   s tem m in g   f r o m   i n n o v ativ e  wo r k   with in   th e  E x ce l  c o m m u n ity   an d   th eir   p o ten tial  ef f ec ts   o n   th e  b u s in ess   an d  en g in ee r in g   s ec to r s .   T h e  g o als  o f   th is   p ap e r   ar e  to   illu s tr ate  t h at,   with   E x ce l  3 6 5 ,   it  is   n o w  f ea s ib le  to   d ev elo p   s o lu tio n s   f o r   p r o b lem s   th at  b ea r   litt le  r esem b lan ce   to   p r ev io u s   s p r ea d s h ee t  s o lu tio n s .   A ls o ,   it  ar g u es  th at   s em an tically   m ea n in g f u l  co d i n g   p r ac tices  co u ld   g iv e  m o r e   r eliab le  r esu lts .   T h is   r esear ch   h as  m ad e  s ig n if ican t  co n tr ib u tio n s   to   ex p an d in g   E x ce l's   ca p ab ilit ies.  T h ese   wo r k s   ex p lo r e  p r o g r am m in g   with in   E x ce l  b y   u tili zin g   p r o g r a m m in g   p ar a d ig m s   to   b u ild   r o b u s t  s p r ea d s h ee t  s o lu ti o n s .   I n   th e  d a ta  s cien ce   f ield ,   Py th o n   h as  a  wid e  r an g e  o f   u s es.  T h er e  e x is t  d if f er en t  p r o jects  an d   lib r ar ies  th a t  aim   to   h elp   s p r ea d s h ee t  u s er s   tr an s f er   d ata  in to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  38 ,   No .   2 ,  May   20 25 :  1 0 2 4 - 1 0 3 2   1026   Py th o n   a n d   aid   in   d o in g   d ata   an aly s is   an d   s tatis tics   [ 1 6 ] .   I n   ad d itio n   to   a d v an tag es   lik e  co n v en ien ce   an d   ac ce s s ib ilit y .   T h er e  ex is t  d if f er en t  p r o jects  an d   lib r ar ies  th at   aim   to   h elp   s p r ea d s h ee t  u s er s   tr an s f er   d ata  in to   Py th o n   an d   aid   in   p er f o r m in g   d ata  an aly s is   an d   s tatis tics .   On e  o f   th o s e  lib r ar ies  is   Pan d as   [ 1 7 ]   wid ely   u s ed   f o r   lo a d in g   s p r ea d s h ee ts   in to   Py t h o n   as  a   f o r m   o f   d ataf r am e .   T o   m an ip u late  s p r ea d s h ee ts   i n   Py th o n ,   th e r e  ar e  a  wid e  r an g e  o f   to o ls   to   aid   i n .   Fo r   in s tan ce ,   x lu tils   [ 1 8 ] ,   o p en p y x l   [ 1 9 ] ,   an d   x ls x wr iter   [ 2 0 ]   ar e  am o n g   th e  to o ls   av ailab le  f o r   r ea d in g   an d   wr itin g   s p r ea d s h ee ts .   Ho we v er ,   it  is   i m p o r ta n t  to   n o te  th at  wh ile  th ese  to o ls   s im p lify   th e  p r o ce s s   o f   h an d lin g   s p r ea d s h ee t  d ata,   th ey   d o   n o t  o f f er   an aly s is   ass is tan ce .   Mo r eo v er ,   th er e  a r e   v ar io u s   r esear ch   m eth o d o lo g i es  th at  h av e  s o u g h t  to   in te g r at e  Py th o n   in t o   E x ce l,  all o win g   u s er s   to   ca ll  Py t h o n   f u n ctio n s   d ir ec tly   with in   a   s p r ea d s h ee t  s ettin g .   O n e  e x am p l e  o f   th is   is   Py XL L ,   wh ich   all o ws  f o r   th e   cr ea tio n   o f   E x ce l  ad d - in s   u s in g   Py th o n   in s tead   o f   VB A   [ 2 1 ] .   T h is   p ap er   ex p lo r es  Py th o n   in teg r a tio n   b y   s im p lify in g   d ata  an aly s is   b y   f ac ilit atin g   d ata  tr a n s f er   an d   a n aly s is   with   Py th o n   lib r ar ies.   I n   th e   o il  i n d u s tr y ,   th er e  is   a   s tu d y   h ig h lig h tin g   th e  ef f ec ti v en ess   o f   I r o n Py th o n   in   s tr e am lin in g   an aly s is   th r o u g h   th e  d ev elo p m e n t  o f   s h o r tcu ts   an d   au t o m atio n .   T h i s   alig n s   with   th e  g o al  o f   in teg r atin g   I r o n Py th o n   w ith   E x ce l,   wh er e  au to m atio n   p lay s   a  cr u cial  r o le   in   im p r o v in g   p r o d u ctiv ity   an d   ef f ici en cy .   T o   in te g r ate  I r o n Py th o n   with   E x c el  an d   s p r ea d s h ee ts ,   u s in g   its   ca p ab il ities   f o r   au to m atio n   an d   d ata  an aly s is ,   o n e  ca n   d r aw  in s p ir atio n   f r o m   th e  u s e  o f   I r o n Py th o n   s cr ip ts   in   th e   o il  i n d u s tr y   f o r   r eser v o ir   m an ag e m en t.  B y   u tili zin g   I r o n Py th o n   s cr ip ts ,   s im ilar   to   h o w  th ey   wer e  em p lo y e d   in   th e  o il  in d u s tr y   f o r   d ata  an aly s is   an d   wo r k f lo w  o p tim izatio n ,   u s in g   cu s to m   s o lu tio n s   f o r   E x ce l  an d   s p r ea d s h ee t  in teg r atio n .   T h ese  s cr i p ts   ca n   b e  tailo r e d   to   wo r k   w ith   E x ce l,  allo win g   th em   to   m an ip u late  d ata,   ca r r y   o u t  ca lcu latio n s ,   a n d   au t o m atica lly   g en er ate  r ep o r ts   [ 2 2 ] .   T h is   p ap er   ex p lo r es,  a u to m atio n   with   Py th o n   an d   I r o n Py th o n   an d   en h an cin g   p r o d u ctiv ity   b y   au t o m atin g   task s   with in   E x ce l .   T h is   wo r k   p a v es  th e  way   f o r   in n o v ativ e  ap p r o ac h es  to   E x ce l.  I t  b u ild s   u p o n   th is   f o u n d atio n   b y   co n d u ctin g   an   ex p er im en tal  in v esti g atio n .   T h e  g o al  is   to   d e v elo p   a  p r o to t y p e  f o r   in teg r atin g   Py th o n   with   E x ce l  th r o u g h   a   s tan d alo n e  d esk to p   ap p licatio n ,   em p h asi zin g   a   d esk to p - b a s ed   s o lu tio n .   T h is   in v o l v es  u s in g   Py th o n - b ased   UDFs   to   h ar n ess   Py th o n   f o r   c u s to m   f u n ctio n alities   with in   E x ce l.  T h e  in teg r atio n   le v er ag e s   k ey   tech n o lo g ies   s u ch   as  E x ce l - DNA  an d   I r o n P y th o n .   Ov e r all,   th is   p ap er   co n t r ib u tes  to   th e  o n g o in g   ef f o r ts   to   en h an ce   E x ce l' s   ca p ab ilit ies th r o u g h   tailo r ed   p r o g r am m in g   s o lu tio n s .       3.   M E T H O D   I n   th is   s ec tio n ,   o u r   p r o to ty p e   p r esen ts   an   en d - u s er   en g in e er in g   ap p r o ac h   to   em p o wer   u s er s   with   cu s to m   Py th o n - b ased   UDFs .  T h e  o b jectiv e  is   to   p r esen t  a  s tan d alo n e  d esk to p   ap p licatio n   as  an   alter n ativ e  to   clo u d - b ased   ar ch itectu r e ,   m ai n tain in g   lo ca l   f u n ctio n alities .   T h is   p r o to t y p e  s ee k s   to   ad d r e s s   p o ten tial  laten cy   p r o b lem s   a n d   p r o v id e   a  m o r e   s ea m less   u s er   ex p er ie n ce   f o r   d ata  a n aly s is   with in   E x ce l   c o m p ar ed   to   clo u d   so lu tio n s .   T h is   ap p r o ac h   u tili ze s   Py th o n - b ased   UDFs   d ev elo p e d   with   E x ce l - DNA  an d   I r o n Py th o n   Fig u r e  1   s h o ws  o u r   s tan d alo n e  d esk to p   ar ch itectu r e.   T o   ac h iev e  th i s   o b jectiv e,   th er e  ar e  elem en ts   in   co n s id er atio n .  Firstl y ,   C #   lan g u ag e  p r o g r a m m in g   will  b e   em p lo y ed   to   b u ild   t h e  co r e   co m p o n e n ts   o f   th e   p r o to ty p e ,   en co m p ass in g   th e  i n teg r atio n   lay er   an d   an y   n ec ess ar y   b ac k - en d   f u n ctio n ality .   Ad d itio n ally ,   VSTO   ad d - in s   will  s ea m less ly   in teg r ate  Py t h o n - b ased   UDFs   in to   th e   E x ce l  en v ir o n m e n t.  T h ese  ad d - in s   will  f ac ilit ate  co m m u n icatio n   b etwe en   Py t h o n   s cr ip ts   an d   E x ce l.   Mo r e o v er ,   I r o n Py th o n   E x ce l  s p r e ad s h ee t  in teg r atio n   d ir ec tly   ex ec u tes  Py th o n - b ase d   UDFs   with in   th e  s p r ea d s h ee t  en v ir o n m e n t.  Fu r th e r m o r e,   Ad d itio n ally ,   it  is   f ea s ib le  to   d ev el o p   n ew  wo r k s h ee t  f u n ctio n s   th at  wo r k   s ea m less ly   with   E x ce l' s   ca lcu latio n   f r am ewo r k .  Py th o n   f u n ctio n s   will  b e  cr ea t ed   to   p er f o r m   v ar io u s   o p er ati o n s ,   in clu d in g   m ath em atica l  c alcu latio n s   s u ch   as  s u m ,   m in im u m ,   an d   m ax im u m   v alu es  with in   E x ce l  s p r e ad s h ee ts .   I m p o r ta n tly ,   th e  c o llectio n   o f   Py th o n - b ase d   UDFs   is   f lex ib le,   allo win g   f o r   th e  in co r p o r atio n   o f   an y   g en er al - p u r p o s e  f u n ctio n   in   th e  f u tu r e  to   tack le  n ew   ch allen g es  as  th ey   ar is e.   L astl y ,   E x ce l - DNA  will  f ac ilit ate  th e  in teg r atio n   o f   . NE T   co m p o n en t s ,   in clu d in g   C #   an d   I r o n Py th o n   co d e,   in to   Mi cr o s o f t  E x c el,   s u p p o r tin g   th e   d ep lo y m e n t  o f   th e   p r o to ty p e   a n d   th e   m an a g em en t  o f   ad d - i n s .   I n   th e  f o llo win g   s u b s ec tio n s ,   th is   p ap er   will  o u tlin e  th e  u n d e r ly in g   ar c h itectu r e  o f   VSTO   an d   ex p lain   h o w  th is   ar ch itectu r e   en ab les  co m m u n icatio n   b etwe en   th e  E x ce l  en v i r o n m e n t  an d   Py th o n - b ased   u s er - d ef in ed   f u n ctio n s .     3 . 1 .     Underla y ing   a rc hite ct u re   T h is   p ap er   ex p lo r es  th e  p o te n tial  o f   th e  VSTO   ad d - in   ar c h itectu r e.   VSTO   ad d - in s   s er v e  as  a  lin k   b etwe en   s o f twar e  d ev elo p e r s   an d   en d - u s er s   with in   Mic r o s o f t  E x ce l.  T h ese  p lu g - i n s   ca n   m o n ito r   ac tio n s   o cc u r r in g   in   t h e  o f f ice  en v ir o n m en t  an d   r esp o n d   t o   u s er   i n ter ac tio n s ,   s u ch   as  click in g   a  b u tto n   ad d ed   v i a  th e   ad d - in .   Ad d itio n ally ,   th e  V STO  a dd - in   ar ch itectu r e  e n a b les  s m o o th   co m m u n icatio n   b etwe en   th e  u s er   in ter f ac e  an d   th e  UDF s   "e n g i n e, "  ef f ec tiv ely   c o n v e r tin g   u s er   r eq u ests   in to   ex ec u tab le  f u n ctio n s   with in   th e  ad d - in .   T h is   allo ws  u s er s   to   d ir ec tly   en g ag e  w ith   UDFs   in   t h e  ap p licatio n   in ter f ac e ,   in p u t tin g   d ata  in to   ce lls   an d   u tili zin g   UDFs   f o r   ad v a n ce d   ca lcu latio n s   an d   task   au to m atio n   in   th eir   f a m iliar   o f f ice   s ettin g .   T h e  VSTO   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E n d - u s er so ftw a r e  en g in ee r in g   a p p r o a ch :   imp r o ve   s p r ea d s h ee ts   ca p a b ilit ies   … ( Ta mer B a h g a t E ls erw y )   1027   ad d - in   ar c h itectu r e  also   p r o v id es  a  s o lid   d ev elo p m e n t  f r a m ewo r k   f o r   b u ild in g   th e   f o u n d atio n al  lo g ic  o f   UDFs .   Usi n g   v is u al  s tu d io   an d   . NE T   lan g u ag es,  d ev elo p er s   ca n   d ef in e   UDF  f u n ctio n ality   wh ile  ac ce s s in g   th e   O f f ice  A p p licatio n ' s   o b ject  m o d el  to   p er f o r m   task s   th at  ex ce ed   s tan d ar d   ca p ab ilit ies.  Mo r eo v e r ,   th e  VSTO   ad d - in   f r am ewo r k   en h a n ce s   UDF  lo g ic  d esig n ,   allo win g   cu s to m izatio n   to   p r ec i s ely   ad d r ess   u s er   r eq u ir em e n ts .   I n teg r atio n   with in   th is   a r ch itectu r e   is   f ac ilit ated   as  E x ce l   u s es  a   m an if est   to   l o ad   th e  VSTO   ad d - in   ass em b ly   [ 2 3 ] .   Su b s eq u en tly ,   Fig u r e   2   illu s tr ates  h o w  th e  VSTO   ad d in s   ass em b ly   in itiates   s ea m les s   co m m u n icatio n   with   E x ce l  t h r o u g h   o b ject  m o d el  ca lls ,   ev en ts ,   an d   ca llb ac k s ,   e n s u r i n g   a   co h esiv e  a n d   in teg r ated   ex p er ien ce   f o r   u s er s .           Fig u r e   1 .   E m p o wer in g   E x ce l  with   Py th o n - b ased   UDFs : A n   on - p r e m is es d esk to p   ar ch itect u r e   o v e r v i ew           Fig u r e  2 .   E x ce l u tili ze s   a  m an i f est to   lo ad   th e  VSTO   ad d - in   a s s em b ly ,   en ab lin g   s m o o th   co m m u n icatio n   v ia   o b ject  m o d el  i n v o ca tio n s ,   ev e n ts ,   an d   ca llb ac k s       I n   th is   co n te x t,  th e  i n teg r ati o n   o f   VSTO   ad d - i n   ar c h itectu r e  en a b les  a  s m o o th   wo r k f l o w  wh er e   Py th o n   s cr ip ts   ar e   em b ed d e d   in   E x ce l  as  cu s to m   Py t h o n - b ased   UDFs   tailo r ed   to   m ee t  s p ec if ic  u s er   r eq u ir em e n ts .   E n d   u s er s   tak e  ad v an tag e  o f   a  s ea m less   in co r p o r atio n   o f   th ese  Py th o n - b ase d   UDFs   with in   th e   f am iliar   E x ce l  i n ter f ac e,   en h a n cin g   E x ce l' s   ca p ab ilit ies  an d   allo win g   th em   to   u n d er ta k e  m o r e  co m p lex   task s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  38 ,   No .   2 ,  May   20 25 :  1 0 2 4 - 1 0 3 2   1028   W h en   an   e n d   u s er   lau n ch es  a   Mic r o s o f t  O f f ice  a p p licatio n ,   it  u tili ze s   b o th   th e  d ep lo y m e n t  m an if est  an d   th e   ap p licatio n   m an if est to   f in d   a n d   lo ad   th e  latest v er s io n   o f   th e   VSTO   ad d - in s   ass em b ly   [ 2 4 ] .   T h e  VSTO   a dd - i n  ass em b ly   is   in jecte d   in to   th e  ap p licatio n ' s   p r o ce s s   s p ac e.   A f ter   it  is   lo ad ed ,   th e  VSTO   ad d - in   ass em b ly   ca n   co m m u n icate   with   th e  ap p licatio n   v ia  its   o b ject   m o d el.   T h is   in ter ac tio n   e n ab les  th e  VSTO   a dd - i n   to   e n h an ce   th e  ap p licatio n ' s   f u n ctio n ality   an d   o f f er   e x tr a  f ea t u r es  to   u s er s .   Fo r   in s tan ce ,   a  VSTO   a dd - i n   d esig n ed   f o r   Mic r o s o f t  E x ce l  m ay   i n tr o d u ce   a  n ew  b u tto n   o n   t h e  r ib b o n   th at  en ab les  u s er s   to   au to m atica lly   g en er ate  a  tab le  o f   co n te n ts .   Ad d itio n al ly ,   a  VSTO   a dd - i n   f o r   E x ce l  co u ld   o f f er   a   cu s to m   f u n ct io n   th at   p er f o r m s   ca lcu latio n s   f o r   co m p lex   m ath em atica l f o r m u las .     3 . 2 .     T he  ex perim ent   s et up   T h is   r ev is ed   s ec tio n   d etails  t h e  ex p e r im en tal  s etu p ,   in clu d in g   th e   n ec ess ar y   r e f er en ce s   r eq u ir ed   with in   th e  C #   p r o ject  to   in te g r ate  Py th o n - b ased   UDFs   w it h   E x ce l  u s in g   v is u al  s tu d io   an d   VSTO   ad d - in s .     i )   d ev elo p m en t  e n v i r o n m e n t:  v is u al  s tu d io ,   t h e  d ev el o p m e n t  en v ir o n m en t  r e m ain s   th e  s am e.   E n s u r e  v is u al   s tu d io   is   in s talled   an d   co n f ig u r ed   p r o p er ly ;   ii )   VSTO   a dd - in :   p r o ject  c r ea tio n ,   it  s tar t  b y   cr ea tin g   a   n e w   VSTO   a dd - in   p r o ject  in   v is u a l  s tu d io   th en   n av ig ate  to   O f f ice/ S h ar e P o in t ,   s elec t  E x ce l,  an d   ch o o s e  th e  E x ce l   a dd - in   tem p late .   R ef er en ce s :  a)   Mic r o s o f t.O f f ice. I n ter o p . E x ce l ,  t h is   r ef er en ce   is   au to m a tically   ad d ed   wh en   cr ea tin g   a  VSTO   a dd - in   f o r   E x ce l.  I t  p r o v id es  a cc ess   to   t h e  E x ce l  o b ject  m o d el ;  b )   I r o n Py th o n ,  u s e  Nu Get   p ac k ag e   m an ag e r   to   s ea r ch   f o r   an d   in s tall  th e  "I r o n Py th o n "   p ac k ag e .   T h is   will  ad d   th e   n ec ess ar y   r ef er en ce s   f o r   in ter ac tin g   with   th e  I r o n Py th o n   in ter p r eter ;  c)   E x ce l - D NA   is   s im ilar ly ,   s ea r ch   f o r   an d   in s tall  th e  "E x ce l - DNA"   p ac k ag e.   T h is   will  p r o v id e  t h e  r e q u ir ed   r ef e r en ce s   f o r   i n teg r a tin g   . NE T   co m p o n en ts   in to   E x ce l ;    iii )   Py th o n   i n te r p r eter :  I r o n P y th o n ,  t h e  I r o n Py th o n   p ac k a g e  in s talled   in   s tep   2   en s u r es  th at  th e  Py th o n   in ter p r eter   is   em b ed d ed   with i n   th e  VSTO   a dd - in ;   iv )   E x ce l - DNA:  Nu Get  Pack ag e ,  t h e  E x ce l - DNA  p ac k ag e   in s talled   in   s tep   2   p r o v id es  th e  n ec ess ar y   in f r astru ctu r e  f o r   in teg r a tin g   . NE T   co m p o n e n ts   in to   E x ce l ;  v )   E x ce l   Sp r ea d s h ee t:  n o   a d d itio n al  r ef er en ce s   r eq u ir ed ,   t h e   E x ce l   s p r ea d s h ee t  is   th e   en d - u s er   in ter f ac e  an d   d o es  n o t  r eq u ir e  a n y   s p ec if ic  r e f er en ce s   with in   th e  VSTO   a dd - in .   T h e  f o llo win g   s tep s   o u tlin e  th e  f lo w  o f   ex ec u tio n   wh en   a   u s er   ca lls   a  Py th o n - b ased   U DF   with in   E x ce l   as   illu s tr ated   in   Fig u r e  3 : i)   u s er   ca lls   a  Py th o n - b ased   UDF , t h e  u s er   en ter s   th ePy th o n - b ased   UDF  n am e  an d   s p ec if ies  t h e  r eq u ir ed   p ar am eter s   with in   an   E x ce l  ce ll ;  ii)  VSTO   a dd - in   r ec eiv es  ca ll ,   t h e  VSTO   a dd - in   in ter ce p ts   th e  f u n ctio n   ca ll  a n d   r ec eiv es  th e   n ec ess ar y   d at a  f r o m   th e  E x c el   s p r ea d s h ee t ;  iii)  d at a  p ass ed   to   Py th o n   in ter p r eter ,   t h e  VSTO   a dd - in   p ass es  th e  r ec eiv e d   d ata  to   th e  I r o n P y t h o n   in ter p r eter   f o r   ex ec u tio n ;     iv )   Py th o n   s cr ip t  ex ec u tio n ,   t h e  I r o n Py t h o n   in te r p r eter   in te r p r ets  an d   ex ec u tes  th e  Py th o n   s cr ip t,  p er f o r m in g   th e  s p ec if ied   c alcu latio n s   o r   o p er atio n s ;  v )   r esu lts   r etu r n ed   to   VSTO   a dd - in ,   t h e  r esu lts   o f   t h e  Py th o n   s cr ip t  ex ec u tio n   ar e   r etu r n ed   to   t h e  VSTO   a dd - in ;  an d   v i)   r esu lts   d is p lay ed   in   E x ce l ,   t h e  VSTO   a dd - in   d is p lay s   th e  r esu lts   with in   th e  E x ce l sp r ea d s h ee t,  m ak in g   th e m   av ailab le  f o r   f u r th er   a n aly s is   o r   u s e.           Fig u r e   3 .   T h e  s eq u en ce   d iag r a m   o u tlin es th e  f lo w  o f   ex ec u tio n   wh en   a   u s er   ca lls   a  Py th o n - b ased   UDF    with in   E x ce l     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E n d - u s er so ftw a r e  en g in ee r in g   a p p r o a ch :   imp r o ve   s p r ea d s h ee ts   ca p a b ilit ies   … ( Ta mer B a h g a t E ls erw y )   1029   3 . 3 .     Dev el o pm ent   I n   th is   c o n tex t,   we  cr ea te d   th e  Py th o n is ta  s et  o f   f u n ctio n s ,   wh ich   in clu d es  f u n ctio n s   s u ch   as   Py th o n is taAv er ag e( ) ,   Py th o n is taM ax ( ) ,   an d   Py th o n is taM I N( ) .   As  a  p r o to ty p e,   we  will  f o cu s   o n   th e  Py th o n is taM ax ( r an g e )   f u n ctio n .   T h is   f u n cti o n   co m p u tes  th e  m ax im u m   v alu e  f r o m   s p ec i f ied   r an g es  o f   ce ll  v alu es  with in   an   E x ce l   en v ir o n m en t  estab lis h ed   a n d   i n teg r at ed   b y   E x ce l - DNA.   Ad d itio n al ly ,   it  a llo ws  f o r   th e   cr ea tio n   o f   n ew  wo r k s h ee t  f u n ctio n s   th at  wo r k   s ea m less ly   with   E x ce l ' s   ca lcu latio n   m o d e l  [ 2 5 ] .  T h e   in ter ac tio n   with in   t h e  d escr ib ed   s y s tem   in v o l v es  a  s er ies  o f   cr itical  s tep s   f o r   e x ec u tin g   a  Py th o n - b ased   UDF   in   E x ce l.  I n itially ,   d u r in g   t h e  in itializatio n   p h ase,   a  Ma x Fu n ctio n s   o b ject  is   in s tan tiated .   W ith in   its   co n s tr u cto r ,   th e  I r o n Py t h o n   in ter p r eter   is   u tili ze d   t o   cr ea te   a   Py th o n   en g in e   in s tan ce   ( r ef er r ed   to   as  ' en g in e' )   an d   a  s co p e  in s tan ce   ( d en o ted   as  ' s co p e ' )   th r o u g h   th e  m eth o d s   Py th o n . C r ea teE n g in e( )   a n d   en g in e. C r ea teSco p e( ) ,   r esp ec tiv ely .   Su b s eq u en tly ,   wh en   th e  Py th o n is taM ax   f u n ctio n   is   ca lled ,   a  n ew   Ma x Fu n ctio n s   o b ject  ( d esig n a ted   as  ' p y th o n _ f u n ctio n ' )   is   in s tan tiated .   T h e  r an g e  d ata  p r o v id ed   b y   th e  u s er   is   ass ig n ed   to   th e  p r e v io u s ly   e s tab lis h ed   Py th o n   s co p e.   T h e  s y s tem   th en   ex ec u tes  th e   s cr ip t  f ile  n am ed   ca lcu late_ r an g e _ m ax . p y   u tili z in g   th e  e n g in e  al o n g s id e  its   co r r esp o n d in g   s co p e.   Du r in g   th is   ex ec u tio n ,   it  r etr iev es  th e  ca lc u late_ m ax   f u n ctio n   f r o m   with in   th e  Py t h o n   s co p e .   T h e  ca lcu late_ m ax   f u n ctio n   p er f o r m s   s ev er al  o p er atio n s :  it  s ca n s   f o r   n o n - em p ty   ce lls   with in   th e  s p ec if ied   r a n g e,   c o m p u tes  th e  m ax im u m   v al u e   am o n g   th o s e  ce lls ,   an d   s u b s eq u en tly   r etu r n s   th is   co m p u t ed   r esu lt.  T o   f u r th er   elu cid a te  th is   p r o ce s s ,   an   alg o r ith m   is   p r esen ted   i n   lis tin g   1 ,   wh ic h   o u tlin es  th e  co n ce p tu al  f r am ewo r k   a n d   wo r k f lo w  in v o lv ed   in   in teg r atin g   th is   Py th o n - b ased   UDF  f o r   ca lcu latin g   th e  m ax i m u m   v alu e   o f   a  s p ec if ie d   r an g e  in   E x ce l.     Alg o r ith m   1 .   I n teg r ates a   Py th o n - b ased   u s er   d ef in e d   f u n ctio n   in   E x ce l   Require: Calculate the maximum value of a selected range of cells in Excel sheet.   Input:   range: A string representing the Excel range of cells (e.g., "A1:B5").   Output:   max_value: The maximum value found within the specified  range of cells.   error_message: A string message indicating an error.   Class MaxFunctions:     1.Declare engine as ScriptEngine     2.Declare scope as ScriptScope     Constructor MaxFunctions():       3.engine < -   Create new Python Engine       4.scope < -   Create new Scope usi ng engine     Function PythonistaMax(range):       5.Declare python_function as new MaxFunctions object       6.Set range variable in Python scope       7.Declare script File as path to script file       8.Execute script File using engine within scope       9.Declare calculate_m ax as function from scope       10.Return result of calculate_max function   End Class   Python script calculates_range_max.py:     Function calculate_max(cells):       1.If cells are not empty then       2.   Calculate max value of cells       3.   Return maximum value       4.Else       5 .   Return “Cells are empty, cannot calculate maximum value.”   End Class     Fu r th er m o r e ,   wh en   E x ce l  in v o k es  R eq u estC o m Ad d I n Au t o m atio n Ser v ice,   a  n ew  in s tan ce   o f   th e  Av er ag eFu n ctio n s   class   g en e r ated   an d   r etu r n e d .   Du r in g   a d d - in   in itializatio n ,   t h e  I n ter n alStar tu p   m eth o d   r eg is ter s   ev en t  h an d ler s   T h is Ad d I n _ Star tu p   an d   T h is Ad d I n _ Sh u td o w n .   Ov er all,   th is   in t eg r atio n   allo ws  u s er s   to   ca ll  th e   Py th o n - b ased   UDF  d ir ec tly   with in   E x ce l,   lev e r ag in g   Py th o n ' s   f u n ctio n alities   f o r   d ata  a n aly s is   with in   th e  f am iliar   E x ce l i n ter f ac e.       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   W ith   th e  m eth o d o lo g y   an d   ex p er im en ts   estab lis h ed ,   we  n o w  d is cu s s   th e  d eb u g g in g   p r o ce s s   em p lo y ed   to   v er i f y   th e  ac c u r a cy   an d   r eliab ilit y   o f   th e   im p le m en ted   p r o to ty p e   o f   t h e  Py th o n is ta  f u n ctio n   s et.   T o   b eg in ,   u s er s   s h o u ld   s tar t  Mic r o s o f t  E x ce l  an d   r u n   th e  Py th o n is taM ax ( r an g e ) ,   a  Py th o n - b ased   UDF .   Step - by - s tep   e x ec u tio n :  i )  s elec t  a  n ew   em p ty   ce ll  ( e. g . ,   C 2 ) ;  i i )  t ype =Py th o n is taM ax ( )   to   i n v o k e   th e  f u n ctio n ,   s im ilar   t o   s tan d ar d   E x ce l  f u n c tio n s ;  an d   iii)  s p ec if y   th e  r an g e  b y   en ter in g =Py th o n is taM ax ( A1 :B 3 )   as  s h o wn   in   Fig u r e  4 ,   th en   p r ess   en ter   to   ca lcu late  th e  v alu es.   T h is   test in g   p r o ce s s   v alid ated   th e  s u cc ess f u l im p lem en tatio n   o f   Py th o n is ta  f u n ctio n s   as U DFs   w ith in   th e  E x ce l  p r o to ty p e.   User s   c an   d ir ec tly   in v o k e  th e  Py th o n is taM ax ( r an g e)   f u n ctio n   in   th eir   s p r ea d s h ee ts .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  38 ,   No .   2 ,  May   20 25 :  1 0 2 4 - 1 0 3 2   1030   B y   en ter in g   th e  n am e  o f   th e  Py th o n - b ased   UDF  an d   s elec tin g   a  d esire d   r an g e  in   a  ce ll  ( e. g . ,   C 2 ) ,   u s er s   ca n   tr ig g er   t h e  ex ec u tio n   o f   th e  co r r esp o n d in g   Py th o n   s cr ip t.   T h e  VSTO   a dd - in   ar c h itectu r e  f ac ilit ates  th is   in ter ac tio n   b y   d ir ec tin g   d ata  to   th e  Py th o n   f u n ctio n   with in   th e  ad d - in   a n d   r et u r n in g   ca lc u lated   r esu lts   to   th e  u s er ' s   s p r ea d s h ee t.  Fo r   ex am p l e,   it  d is p lay s   th e  ca lc u lated   m ax im u m   v alu e  d i r ec tly   in   E x c el.   T h e  e x p er im en ts   co n f ir m   th at  we  ad h er ed   to   a  co n s is ten t  m eth o d o lo g y   t h r o u g h o u t  th is   s tu d y .   I n itially ,   we  d ev elo p e d   a   m an ag ed   co d e  ass em b ly   th at  in teg r ates  with   Mic r o s o f t  O f f ice  ap p licatio n s .   On ce   lo ad ed ,   th e  VSTO   ad d - in   ac tiv ely   r esp o n d s   to   ev en ts   g e n er ated   with in   E x ce l.           Fig u r e   4 .   A  p y th o n - b ased   UD F a p p ea r s   s im ilar   to   an y   t y p ic al  E x ce l f u n ctio n       T h is   ad d - in   u tili ze s   th e  o b ject  m o d el  to   au to m ate  an d   en h a n ce   ap p licatio n   f ea tu r es,  with   f u ll  ac ce s s   to   . NE T   Fra m ewo r k   class es  f o r   f u r t h er   c u s to m izatio n .   I t  in ter ac ts   ef f ec tiv ely   with   C OM   co m p o n en ts ,   en ab lin g   ca lls   to   Py th o n - b ased   UDFs   wh ile  d ir ec tin g   d ata  to   c u s to m   f u n ctio n s   th at  o p er ate  u s in g   Py th o n   s cr ip ts .   As  s u ch ,   VSTO   ad d - in s   ar e  ess en tial  to o ls   f o r   en h an cin g   ca p a b ilit ies  with in   O f f ice  A p p licatio n s .   T h is   p ap er   p r esen ts   a  n o v el  m eth o d   f o r   in teg r atin g   Py th o n - b a s ed   UDFs   in to   E x ce l,  ad d r ess in g   laten cy   is s u es   ass o ciate d   with   clo u d - b ased   in teg r atio n s .   T h e  C #   a n d   VS T O - b u ilt  s tan d alo n e  d esk to p   ap p licatio n   allo ws  s ea m less   in ter ac tio n   b etwe en   Py th o n   s cr ip ts   an d   E x c el,   en ab lin g   u s er s   to   p er f o r m   o p er atio n s   s u ch   as  d ata  an aly s is   an d   v is u aliza tio n   d ir ec tly   with in   s p r ea d s h ee ts .   T h e  f in d in g s   co n f ir m   th e  ef f icac y   o f   th is   m eth o d o l o g y ,   h ig h lig h tin g   h o w  VSTO   ad d - in s   ca n   tr an s f o r m   s tan d ar d   O f f ice  a p p licatio n s   in to   p o wer f u l   to o ls .   T h is   p ap er   ad v a n ce s   en d - u s er   e n g in ee r i n g   an d   p a v es  th e  way   f o r   f u tu r e   s tu d ies  o n   ex p an d i n g   a v ailab le   Py th o n is ta  f u n ctio n s   an d   ex a m in in g   u s er   ex p e r ien ce s   r elate d   to   d ata   an aly s is   ap p r o ac h es  with in   E x ce l.  W h ile  d em o n s tr atin g   th e  f ea s ib ilit y   o f   in teg r atin g   Py th o n   UDFs   i n   E x ce l,  f u r th er   r esear ch   is   n ec ess ar y   to   ev alu ate   p er f o r m an ce   im p ac ts   o n   lar g e - s ca le  s cr ip t  ex ec u tio n   an d   s ca lab ilit y   f o r   co m p lex   d atasets .   Fu tu r e  d ir ec tio n s   m ay   in clu d e  ex p an d i n g   av aila b le  Py th o n is ta  f u n ctio n s   f o r   d ata  v is u aliza tio n   an d   m ac h in e  lear n in g ,   as   well  as  d ev elo p in g   p latf o r m s   f o r   cu s to m   f u n ctio n   cr ea tio n .   I n   co n clu s io n ,   th is   p ap er   em p h asi ze s   an   in n o v ativ e  m eth o d   f o r   in co r p o r atin g   Py t h o n - b ased   UDFs   in to   E x ce l,   em p o wer in g   u s er s   with   e n h a n ce d   d ata   an aly s is   ca p ab ilit ies wh ile  s ettin g   a  f o u n d atio n   f o r   o n g o i n g   e x p lo r atio n   in   th is   ar ea .       5.   CO NCLU SI O N   I n   co n clu s io n ,   th is   p ap er   in tr o d u ce s   an   in n o v ativ e  m eth o d   f o r   im p r o v in g   s p r ea d s h ee t  f u n ctio n alities   b y   in teg r atin g   p y th o n - b ased   UDFs   wi th in   th e  E x ce l e n v ir o n m en t,  s u cc ess f u lly   tack lin g   th e  laten cy   ch allen g es  lin k ed   to   clo u d - b ased   Py th o n   in teg r atio n .   T h is   p ap er   d em o n s tr ated   a  s tan d alo n e  d esk to p   ap p licatio n ,   d ev elo p e d   with   C #   p r o g r am m in g   an d   VSTO   ad d - in s ,   f ac i litates   s m o o th   in ter ac tio n   b et wee n   Py th o n   s cr ip ts   an d   E x ce l,  allo win g   u s er s   to   ex ec u te  a  v ar iety   o f   task s   d ir ec tly   with in   th eir   s p r ea d s h e ets.  T h e  s u cc ess f u l  im p lem en tatio n   o f   Py th o n is ta  f u n ctio n s   as  p y t h o n - b ased   U DFs   with in   th e  E x ce l  p r o to ty p e,   as  co n f ir m e d   b y   o u r   test in g   p r o ce s s ,   d em o n s tr ates  th e  p r ac tical  ap p licatio n   o f   th is   ap p r o ac h .   User s   ca n   n o w  ca ll  th e  Py th o n is taM ax ( r an g e )   f u n ctio n   d ir ec tly   in   th eir   s p r ea d s h ee ts ,   s im ilar   t o   an y   ty p ic al  E x ce l  f u n ctio n ,   r ev o lu tio n izin g   th e   way   t h ey   in ter ac t  with   d ata  an aly s is .   Mo r eo v er ,   t h is   p ap er   ex p e r i m en ts   co n f ir m   th e   ef f icac y   o f   t h e  m eth o d o lo g y ,  d em o n s tr atin g   h o w  VSTO   ad d - in s   ca n   co n v er t  s tan d ar d   O f f ice  a p p licatio n s   in to   r o b u s t  to o ls .   T h is   r esear ch   m ar k s   an   im p o r tan t  ad v an ce m en t   in   en d - u s er   en g in ee r in g ,   s ettin g   th e  g r o u n d wo r k   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       E n d - u s er so ftw a r e  en g in ee r in g   a p p r o a ch :   imp r o ve   s p r ea d s h ee ts   ca p a b ilit ies   … ( Ta mer B a h g a t E ls erw y )   1031   f o r   f u t u r e  s tu d ies  to   in v esti g ate  th e  ex p an s io n   o f   av ail ab le  Py th o n is ta  f u n ctio n s   an d   to   ex am in e  u s er   ex p er ien ce s   with   th is   n o v el   m eth o d   o f   d ata   an aly s is   in   E x ce l.   T o   f u r th er   en h an ce   th e   ca p ab ilit ies  o f   th is   ap p r o ac h ,   f u tu r e  r esear ch   c o u ld   f o cu s   o n   e x p an d in g   Py t h o n is ta  f u n ctio n s   b y   im p lem en tin g   a  wid er   r an g e  o f   Py th o n   f u n ctio n s   as  p y th o n - b ased   UDFs .   T h is   wo u ld   in clu d e  f u n ctio n s   f o r   d ata   v is u aliza tio n ,   m ac h i n e   lear n in g ,   an d   s tatis tical  an a ly s is .   Ad d itio n ally ,   cu s to m   f u n ctio n   d ev elo p m en t  co u l d   b e  f ac ilit ated   b y   p r o v id i n g   a  p latf o r m   o r   f r am e wo r k   th at  allo ws  u s er s   to   cr ea te  th eir   o wn   cu s to m   p y th o n   f u n ctio n s   as  UDFs ,   tailo r ed   to   s p ec if ic  n ee d s   an d   d o m ain s .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   G l o b a l   M a r k e t   I n si g h t s,  “ E n d - u ser - c o mp u t i n g - EU C - mar k e t , ”   2 0 2 3 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / w w w . g mi n s i g h t s . c o m/ i n d u st r y - a n a l y si s / e n d - u ser - c o m p u t i n g - e u c - mar k e t .   ( a c c e sse d   M a r .   0 4 ,   2 0 2 4 ) .   [ 2 ]   J.  B o r g h o u t s ,   A .   D .   G o r d o n ,   A .   S a r k a r ,   a n d   N .   To r o n t o ,   “ E nd - u s e r   p r o b a b i l i st i c   p r o g r a mm i n g , ”   p p .   3 – 2 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 3 0 2 8 1 - 8 _ 1 .   [ 3 ]   M .   Ta l l i s,   R .   W a l t z m a n ,   a n d   R .   B l a z e r ,   “ A d d i n g   d e d u c t i v e   l o g i c   t o   a   C O TS  sp r e a d sh e e t , ”   K n o w l e d g e   E n g i n e e ri n g   R e v i e w ,    v o l .   2 2 ,   n o .   3 ,   p p .   2 5 5 – 2 6 8 ,   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / S 0 2 6 9 8 8 8 9 0 7 0 0 1 1 6 6 .   [ 4 ]   M i c r o s o f t ,   “ A n n o u n c i n g   p y t h o n   i n   e x c e l   c o m b i n i n g   t h e   p o w e r   o f   p y t h o n   a n d   t h e   f l e x i b i l i t y   o f   E x c e l , ”   T e c h c o m m u n i t y . Mi c ro s o f t . C o m ,   2 0 2 3 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / t e c h c o mm u n i t y . m i c r o so f t . c o m / t 5 / e x c e l - b l o g / a n n o u n c i n g - p y t h o n - in - e x c e l - c o m b i n i n g - t h e - p o w e r - of - p y t h o n - a n d - t h e / b a - p / 3 8 9 3 4 3 9 - c o mb i n i n g - t h e - p o w e r - of - p y t h o n - a n d - t h e / b a - p / 3 8 9 3 4 3 9 .   (a c c e s se d :   M a r .   0 5 ,   2 0 2 4 ).   [ 5 ]   R .   G y o r o d i ,   M .   I .   P a v e l ,   C .   G y o r o d i ,   a n d   D .   Z mara n d a ,   “ P e r f o r ma n c e   o f   O n P r e m  v e r s u s   a z u r e   S Q L   ser v e r :   a  c a se   st u d y , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   1 5 8 9 4 – 1 5 9 0 2 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 8 9 3 3 3 3 .   [ 6 ]   A .   H a r r i s,   “ I n t r o d u c t i o n   t o   I r o n P y t h o n , ”   Pr o   I r o n Py t h o n ,   p p .   1 – 1 4 ,   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 1 - 4 3 0 2 - 1 9 6 3 - 7 _ 1 .   [ 7 ]   T.   Tu r k ,   “ S D F u n c :   m o d u l a r   sp r e a d s h e e t   d e si g n   w i t h   sh e e t - d e f i n e d   f u n c t i o n s   i n   M i c r o s o f t   E x c e l , ”   S o f t w a r e   -   Pra c t i c e   a n d   Ex p e ri e n c e ,   v o l .   5 2 ,   n o .   2 ,   p p .   4 1 5 – 4 2 6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / s p e . 3 0 2 7 .   [ 8 ]   M i c r o s o f t ,   “ A r c h i t e c t u r e   o f   V S TO   a d d - i n s, ”   2 0 2 3 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / l e a r n . mi c r o s o f t . c o m/ e n - u s/ v i s u a l st u d i o / v s t o / a r c h i t e c t u r e - of - v s t o - a d d - i n s? v i e w = v s - 2 0 2 2   ( a c c e sse d   M a r .   0 3 ,   2 0 2 4 ) .   [ 9 ]   C .   C h a m b e r s ,   M .   Er w i g ,   a n d   M .   L u c k e y ,   “ S h e e t D i f f :   A   t o o l   f o r   i d e n t i f y i n g   c h a n g e s   i n   s p r e a d s h e e t s, ”   i n   Pro c e e d i n g s   -   2 0 1 0   I EE E   S y m p o s i u m   o n   V i su a l   L a n g u a g e s  a n d   H u m a n - C e n t r i c   C o m p u t i n g ,   VL / H C C   2 0 1 0 ,   2 0 1 0 ,   p p .   8 5 – 9 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / V LH C C . 2 0 1 0 . 2 1 .   [ 1 0 ]   A .   A .   B o c k   a n d   F .   B i e r ma n n ,   “ P u n c a l c :   T a s k - b a s e d   p a r a l l e l i s m  a n d   s p e c u l a t i v e   r e e v a l u a t i o n   i n   sp r e a d sh e e t s, ”   J o u rn a l   o f   S u p e r c o m p u t i n g ,   v o l .   7 6 ,   n o .   7 ,   p p .   4 9 7 7 – 4 9 9 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 2 7 - 0 1 9 - 0 2 8 2 3 - 8.   [ 1 1 ]   F .   H e r ma n s,  M .   P i n z g e r ,   a n d   A .   V a n   D e u r se n ,   “ S u p p o r t i n g   p r o f e ss i o n a l   s p r e a d s h e e t   u sers  b y   g e n e r a t i n g   l e v e l e d   d a t a f l o w   d i a g r a ms,”   i n   Pr o c e e d i n g s   -   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S o f t w a re   E n g i n e e ri n g ,   2 0 1 1 ,   p p .   4 5 1 – 4 6 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 1 9 8 5 7 9 3 . 1 9 8 5 8 5 5 .   [ 1 2 ]   P .   B a r t h o l o m e w ,   “ E x c e l   a s  a   t u r i n g - c o mp l e t e   f u n c t i o n a l   p r o g r a mm i n g   e n v i r o n m e n t , ”   2 0 2 3 ,  a rX i v : 2 3 0 9 . 0 0 1 1 5 .   [ 1 3 ]   R .   A b r a h a m,  M .   B u r n e t t ,   a n d   M .   Er w i g ,   “ S p r e a d sh e e t   p r o g r a mm i n g , ”   Wi l e y   En c y c l o p e d i a   o f   C o m p u t e r S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,  p p .   2 8 0 4 – 2 8 1 0 ,   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / 9 7 8 0 4 7 0 0 5 0 1 1 8 . e c se 4 1 5 .   [ 1 4 ]   M .   A .   T.   T.   M c c u t c h e n ,   J.  B o r g h o u t s ,   A .   D .   G o r d o n ,   S .   I .   M .   O .   N .   P e y t o n   Jo n e s,  a n d   A .   S a r k a r ,   “ El a st i c   s h e e t - d e f i n e d   f u n c t i o n s :   G e n e r a l i si n g   sp r e a d sh e e t   f u n c t i o n s   t o   v a r i a b l e - si z e   i n p u t   a r r a y s, ”   J o u rn a l   o f   Fu n c t i o n a l   Pr o g ra m m i n g ,   v o l .   3 0 ,   2 0 2 0 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / S 0 9 5 6 7 9 6 8 2 0 0 0 0 2 3 4 .   [ 1 5 ]   K .   T.   K l a sso n ,   “ Q X LA :   A d d i n g   u p p e r   q u a n t i l e s   f o r   t h e   st u d e n t i z e d   r a n g e   t o   e x c e l   f o r   m u l t i p l e   c o m p a r i so n   p r o c e d u r e s , ”     J o u rn a l   o f   S t a t i s t i c a l   S o f t w a re ,   v o l .   8 5 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 8 6 3 7 / j ss . v 0 8 5 . c 0 1 .   [ 1 6 ]   A .   N a ssere l d i n e ,   P .   C h e n ,   a n d   J .   X i o n g ,   “ E x c e l   s p r e a d s h e e t   a n a l y z e r , ”   2 0 2 2 ,  a r Xi v : 2 2 1 1 . 0 6 3 3 3 .   [ 1 7 ]   W   M c K i n n e y ,   “ P a n d a s:   a   f o u n d a t i o n a l   P y t h o n   l i b r a r y   f o r   d a t a   a n a l y s i s  a n d   st a t i st i c s , ”   P y t h o n   f o r h i g h   p e rf o rm a n c e   a n d   sc i e n t i f i c   c o m p u t i n g ,   2 0 1 1 .   [ 1 8 ]   T.   B .   E l serw y ,   A .   T .   N .   E. - D .   R a s l a n ,   T.   A l i ,   a n d   M .   H .   G h e i t h ,   “ B u i l d i n g   c u st o m  s p r e a d s h e e t   f u n c t i o n s   w i t h   P y t h o n :   e nd - u se r   so f t w a r e   e n g i n e e r i n g   a p p r o a c h , ”   J o u rn a l   o f   S o f t w a r e   E n g i n e e ri n g   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 4 6 – 2 5 8 ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 4 2 3 6 / j se a . 2 0 2 4 . 1 7 5 0 1 4 .   [ 1 9 ]   J.  H u n t ,   “ W o r k i n g   w i t h   E x c e l   f i l e s , ”   i n   A d v a n c e d   G u i d e   t o   Py t h o n   3   Pr o g r a m m i n g ,   2 0 1 9 ,   p p .   2 4 9 – 2 5 5 .   [ 2 0 ]   C .   R .   H a r r i s   e t   a l . ,   “ A r r a y   p r o g r a mm i n g   w i t h   N u mP y , ”   N a t u re ,   v o l .   5 8 5 ,   n o .   7 8 2 5 ,   p p .   3 5 7 – 3 6 2 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s4 1 5 8 6 - 020 - 2 6 4 9 - 2.   [ 2 1 ]   O .   E d - d a y m o u n i   e t   a l . ,   “ Ef f i c i e n t   K P I s  a n a l y s i s:   H a r n e ss i n g   t h e   p o w e r   o f   E x c e l   a n d   V B A   p r o g r a mm i n g   f o r   d a t a   v i s u a l i z a t i o n   a n d   a n a l y si s , ”   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   D i g i t a l   T e c h n o l o g i e s  a n d   A p p l i c a t i o n s ,   2 0 2 4 ,   p p .   2 3 – 3 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 031 - 6 8 6 7 5 - 7 _ 3 .   [ 2 2 ]   R .   R .   F a t r a ,   E.   A .   F l o d i n ,   C .   B a w o n o ,   M .   I .   A r sh a n d a ,   F .   R i v a n o ,   a n d   D .   R a c h ma n t o ,   “ T e a si n g   i n s i g h t   o u t   o f   r e a ms  o f   d a t a   u s i n g  a d v a n c e d   d a t a   v i su a l i z a t i o n   a n d   a n a l y t i c s  s o f t w a r e   f o r   i mp r o v e d   r e ser v o i r   ma n a g e me n t ,   r o k a n   l i g h t   o i l ,   I n d o n e s i a , ”   2 0 1 9 ,     d o i :   1 0 . 2 1 1 8 / 1 9 6 3 1 8 - ms .   [ 2 3 ]   K .   M c G r a t h   a n d   P .   S t u b b s,   VS T O   f o r   m e re  m o r t a l s:   a   VBA   d e v e l o p e r’ s  g u i d e   t o   m i c ro s o f t   d e v e l o p m e n t   u si n g   v i su a l   st u d i o   2 0 0 5   t o o l s   f o r  o f f i c e .   A d d i s o n - W e s l e y   P r o f e ssi o n a l ,   2 0 0 6 .   [ 2 4 ]   L.   W a n g ,   J.   C h e n ,   C .   Zh e n g ,   a n d   J.   F e n g ,   “ A p p l i c a t i o n   r e se a r c h   o n   t a b l e   s t r u c t u r e   r e c o g n i t i o n   a n d   i n f o r mat i o n   e x t r a c t i o n   i n   s ci - t e c h   a c a d e m i c   j o u r n a l s  b a s e d   o n   v i s u a l   st u d i o   t o o l s  f o r   O f f i c e   t e c h n o l o g y , ”   E d i t i n g   Pr a c t i c e ,   v o l .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 5 4 8 4 4 / e p . 2 0 2 3 . 0 4 1 2 .   [ 2 5 ]   D N A K o d e ,   “ E x c e l - D N A , ”   2 0 2 3 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / e x c e l - d n a . n e t / d o c s/ i n t r o d u c t i o n   ( a c c e ss e d   M a r .   1 5 ,   2 0 2 4 ) .               Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  38 ,   No .   2 ,  May   20 25 :  1 0 2 4 - 1 0 3 2   1032   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Ta m e r   B a h g a t  E lse r wy           is  a   se a so n e d   p r o fe ss io n a l   wit h   o v e r  1 0   y e a rs  o f  e x p e rien c e   in   t h e   so ftwa re   field   a n d   q u a li t y   m a n a g e m e n t.   He   h o ld s   a   m a ste r  o f  sc ien c e   d e g re e   in   so ftwa re   e n g in e e rin g   fro m   t h e   De p a rtme n t  o f  S o ftwa re   En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f  G ra d u a te  S tu d ies   fo r  S tatisti c a l  Re se a rc h ,   Ca iro   Un iv e rsit y ,   E g y p t.   He   h a s  d e m o n stra ted   h is  p ro f icie n c y   in   d e v e l o p i n g   a n d   imp lem e n ti n g   we b - b a se d   a p p li c a ti o n s  u si n g   C#   a n d   M icro s o ft  v is u a l  stu d i o   . Ne t.   As   a   M icr o so ft   c e rti fied   s o lu ti o n s   d e v e l o p e r   (M CS D),   h e   h a s  sh o w n   h is  e x p e rti se   in   d e sig n i n g   a n d   d e v e lo p in g   so l u ti o n s  u sin g   M icro s o ft  tec h n o lo g ies   su c h   a s  . NET   f ra m e wo rk   a n d   S QL  s e rv e r.   He   e x c e ls  in   so f twa re   d e v e lo p m e n t  wit h   a g il e   e x p e rien c e   ( sc ru m   m a ste r )  a n d   q u a li t y   a ss u ra n c e   (c e rti fied   a u d it o r).   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  t a m e r. e lse rwy @ g m a il . c o m .         Ta r e k   Aly           is  a   re sp e c ted   m e m b e r  o f  th e   C o m p u ter  S c ien c e   De p a rtme n t  a t  t h e   F a c u lt y   o f  G ra d u a te  S tu d ies   fo r  S tatisti c a l  Re se a r c h ,   Ca iro   Un iv e rs it y ,   l o c a ted   in   G iza ,   Eg y p t.   He   p o ss e ss e s  a   b r o a d   ra n g e   o f   sk il ls  a n d   e x p e rt ise   in   v a ri o u s   a re a s  o f  c o m p u ter   sc ien c e   a n d   in f o rm a ti o n   tec h n o l o g y .   His  a r e a s  o f  p ro ficie n c y   in c l u d e   k n o wle d g e   m a n a g e m e n t,   u se r   e x p e rien c e ,   p ro t o ty p i n g ,   in tera c ti o n ,   i n fo rm a ti o n   m a n a g e m e n t ,   IT  p ro jec t   m a n a g e m e n t ,  in fo rm a ti o n   sy ste m   m a n a g e m e n t ,   d e sig n   th i n k in g ,   i n fo rm a ti o n   t e c h n o l o g y ,   a n d   d e sig n i n g .  Th r o u g h o u t  h is   c a re e r,   he   h a s  m a d e   sig n ifi c a n t   c o n tr ib u ti o n s  to   h is  field .   He   h a s  p u b li sh e d   6   re se a rc h   p a p e rs,  wh ich   h a v e   b e e n   re a d   1 , 8 8 2   ti m e s b y   sc h o lars   a n d   re se a rc h e rs wo rld wid e .   His  c o n tri b u ti o n s   h a v e   sig n ifi c a n tl y   a d v a n c e d   t h e   fiel d   o f  c o m p u t e r  sc ien c e   a n d   c o n ti n u e   t o   in flu e n c e   re se a rc h e rs  a n d   p ra c ti ti o n e rs  a li k e .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   Tare k m m m m t@p g . c u . e d u . e g .         Ba sm a   E.   El - De m e r d a sh           is  a n   a ss o c iate   p r o fe ss o r  a t  t h e   De p a rtme n t  o f   Op e ra ti o n s  Re se a rc h   a n d   M a n a g e m e n t,   F a c u lt y   o f  G ra d u a te  S t u d ies   fo r  S tatisti c a l  Re se a rc h   (F G S S R),   Ca iro   Un i v e rsity .   S h e   g ra d u a ted   wi th   a   B. S c .   in   Op e ra ti o n s  Re se a rc h   a n d   De c isio n   S u p p o rt   fro m   t h e   F a c u lt y   o f  C o m p u ters   a n d   Artifi c ial  I n telli g e n c e ,   Ca iro   Un i v e rsity ,   i n   2 0 0 7 .   He r  o u tstan d in g   a c a d e m ic  p e rfo r m a n c e   e a rn e d   h e r  a   p o sit io n   a s  a   tea c h in g   a ss istan t  i n   t h e   d e p a rtme n t.   S h e   t h e n   we n t   o n   t o   re c e iv e   h e r  M . S c .   d e g re e   fr o m   th e   sa m e   d e p a rtme n t  in   2 0 1 1 .   He r  th e sis  fo c u se d   o n   e v a lu a ti n g   h ig h e r  e d u c a ti o n   sy ste m s  in   E g y p t  u sin g   d a ta  e n v e l o p m e n t   a n a ly sis.  F i n a l ly ,   sh e   we n t  o n   to   re c e iv e   h e r  P h . D.  d e g re e   fro m   t h e   sa m e   d e p a rtme n t  in   2 0 1 9 .   He r  th e sis  f o c u se d   o n   d e v e lo p in g   a   d a ta  e n v e lo p m e n t  a n a l y s is  m o d e l   u n d e r   d iffere n t  u n c e rtain t y   e n v iro n m e n ts  wit h   d iffere n t  o rien tati o n   ty p e s  a n d   re tu rn - to - sc a le  ty p e s.  He r   a c a d e m ic  c a re e r  b e g a n   a s  a   tea c h in g   a ss istan t  in   2 0 0 7 .   S i n c e   th e n ,   sh e   h a s  a c c u m u late d   1 7   y e a rs  o f   tea c h in g   e x p e rien c e   a t  th e   F a c u l ty   o f   Co m p u ters   a n d   Artifi c ial  In telli g e n c e ,   Ca ir o   Un iv e rsity .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  b a sm a . e z z a t@ c u . e d u . e g .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.