p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Model Machine Learning Untuk Klasifikasi Kesegaran Daging Menggunakan Arsitektur Transfer Learning Xception
Eko Nur Cahyo a1 , Erma Susanti a2 , Renna Yanwastika Ariyana a3
a Jurusan Informatika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta Jl. Kalisahak No. 28 Kompleks Balapan Yogyakarta 55222
1 ekonurcahyop29@gmail.com
2 erma@akprind.ac.id
3 renna@akprind.ac.id

## Abstrak
Peningkatan kebutuhan daging di Indonesia sering diikuti dengan permintaan daging yang meningkat di pasaran. Terjadinya  peningkatan  kebutuhan  konsumsi  ini  seringkali  menimbulkan  kekhawatiran  akan  terjadinya pemalsuan  dan  pencampuran  daging.  Ketersediaan  daging  yang  layak  konsumsi  dan  berkualitas  sangat dibutuhkan masyarakat. Sulitnya orang awam untuk mendeteksi tingkat kesegaran daging sering dimanfaatkan oleh oknum yang tidak bertanggung jawab untuk mendapatkan keuntungan. Adanya suatu sistem otomatis yang dapat  mendeteksi  kesegaran  daging  akan  sangat  membantu  dalam  mengatasi  permasalahan  sulitnya  deteksi kesegaran daging. Kesegaran daging dapat dikategorikan antara lain daging segar, setengah segar dan tidak segar. Penggunaan  model machine  learning untuk  mendeteksi  kesegaran  daging  dapat  membantu  memecahkan permasalahan tersebut. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning untuk melakukan klasifikasi kesegaran  daging.  Klasifikasi  menggunakan  arsitektur transfer  learning Xception  yang  dapat  meningkatkan performa  model machine  learning yang  dihasilkan.  Hasil  evaluasi  model  didapatkan  nilai accuracy 86,92%; precision 87,25%; recall 86,47%; dan f1 score 87,59%. Pengujian prediksi dengan menggunakan data baru juga berhasil memprediksi citra daging dengan baik. Hasil pengujian data menunjukkan model yang dihasilkan best- fitting untuk penggunaannya dalam klasifikasi tingkat kesegaran daging menggunakan dataset Meat Freshness . Kata kunci: Machine Learning, Xception, Transfer Learning, Klasifikasi, Kesegaran Daging

## Machine Learning Model For Meat Freshness Classification Using Xception Transfer Learning Architecture

## Abstract
The growing demand for meat in Indonesia is often followed by increasing demand for meat in the market. This increase in consumption needs usually raises concerns about adulteration and the mixing of meat. The community needs the availability of meat suitable for consumption and quality. The difficulty of ordinary people to detect the level of freshness of the meat is often exploited by irresponsible people to gain profit. The existence of an automatic system that can detect the freshness of the meat will be beneficial in overcoming the problem of the difficulty of detecting the freshness of meat. The freshness of meat can be categorized as fresh  meat, half-fresh, and spoiled. Using machine learning models to classify the freshness of meat can help solve these problems. This study uses a machine learning approach to classify meat freshness. Classification uses Xception transfer learning architecture which  can  improve  the  performance  of  the  resulting  machine  learning  model.  The  model  evaluation  results obtained an accuracy value of 86.92%, precision of 87.25%, recall of 86.47%, and f1 score of 87.59%. The results of the data test show that the resulting model is the best fitting for its use in the classification of the freshness level of meat using the Meat Freshness dataset.
Keywords: Machine Learning, Xception, Transfer Learning, Classification, Meat Freshness

## I. P ENDAHULUAN
Daging  adalah  salah  satu  komoditas  sumber  pangan berasal  dari  kekayaan  alam  hewani  bergizi  tinggi  [1], karena  memiliki  kandungan  yang  dibutuhkan  manusia seperti  karbohidrat,  protein,  lemak,  vitamin,  dan  mineral [2]. Daging dapat diperoleh dari pemotongan hewan ternak
seperti sapi, kerbau, kuda, maupun ternak yang berukuran kecil  seperti  kambing,  domba  adapun  ternak  unggas, seperti ayam, bebek dan lainnya [3]. Menurut Kementerian Kesehatan  Republik  Indonesia,  dalam  100  gram  daging sapi  memiliki  kandungan  energi  sebesar  207  kilokalori, protein  18,8  gram,  lemak 14 gram,  kalsium  11  miligram, fosfor 170 miligram, dan zat besi 3 miligram. Selain itu di
dalam daging sapi mengandung vitamin A 30 UI, vitamin BI 0,08  miligram dan vitamin C 0 miligram [4].
Kebutuhan daging di Indonesia, khususnya daging sapi pada  tahun  2021  diperkirakan  mencapai  hampir  700.000 ton  atau  setara  dengan  3,6  juta  ekor  sapi  yang  harus  di potong  [5].  Diperkirakan  akan  mengalami  lonjakan kebutuhan  daging  sapi  pada  tahun  2022.  Kebutuhan produksi daging sapi tahun 2017-2030 diproyeksikan akan terus bertambah, rata-rata sebesar 2,02% per tahunnya [6]. Hal  itu  disebabkan  karena  permintaan  daging  sapi  yang semakin meningkat di pasaran. Hal itu diperkuat oleh data Badan  Pusat  Statistik  Nasional  yang  menyebutkan konsumsi  daging  sapi  masyarakat  Indonesia  mencapai angka  2,6  kg/kapita/tahun  [7].  Daging  sapi  merupakan salah  satu  sumber  nutrisi  hewani  yang  cukup  besar  di masyarakat  yang  perlu  diperhitungkan  dalam  sektor ketahanan  pangan  [6].  Namun  dengan  tingginya  angka kebutuhan  daging  sapi  di  Indonesia  pengetahuan  akan pemilihan daging sapi segar bisa dikatakan masih rendah, hal  ini  dibuktikan  dengan  banyaknya  kasus  penipuan pembelian daging busuk atau daging tiren (mati kemarin) yang dilakukan oleh oknum yang tidak bertanggung jawab. Untuk  menghindarinya  sebagai  konsumen  daging  harus mewaspadai dan mengetahui ciri-ciri dari daging busuk dan membedakannya dengan daging yang masih segar. Hal ini bisa  meningkatnya  omset  pedagang  daging  yang  nakal, namun bisa sangat merugikan bagi konsumen [8].
Daging  yang  berkualitas  dan  layak  untuk  dikonsumsi adalah daging yang memiliki tingkat kesegaran yang tinggi. Maka  dapat  dikatakan  bahwa  tingkat  kesegaran  daging merupakan  faktor  utama  dari  kelayakan  konsumsi  dari sebuah  daging.  Tingkat  kesegaran  daging  dibagi  menjadi tiga, yaitu daging segar, daging setengah busuk, dan daging busuk [9].
Meningkatnya  kekhawatiran  tentang  daging  yang dipalsukan  di  tengah-tengah  masyarakat  mendorong pencarian metode non-invasif baru untuk penilaian kualitas daging  yang  akurat  dan  cepat  [10].  Salah  satunya  adalah menggunakan model machine learning dengan Convolutional  Neural  Network (CNN). Convolutional layers dalam deep neural network dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur dari sebuah gambar [11]. Fitur warna dan tekstur diekstraksi dari gambar saturasi [12], kemudian hasilnya model dapat mengenali dan membedakan daging yang  masih  segar  dan  daging  busuk,  bahkan  mengenali daging  yang  setengah  segar.  Dalam  penelitian  ini menggunakan dataset  meat  freshness yang  didalamnya terdapat  tiga  kategori  data  yaitu fresh , half-fresh dan spoiled . Arsitektur transfer learning Xception [13] mampu meningkatkan akurasi dan kemampuan pembelajaran pada model. Pada penelitian ini dipilih model Xception sebagai model transfer learning karena kinerja pembelajaran yang lebih baik daripada ResNet dan Inception untuk ImageNet Large  Scale  Visual  Recognition  Challenge (ILSVRC) [14][15]. Arsitektur Xception [13] memiliki depth-wise separable convolutions .  Xception  memiliki  36  lapisan  konvolusi untuk mengekstrak fitur-fitur penting dan terinspirasi oleh Inception  [13]  dimana  modul  Inception  diganti  dengan depth-wise  separable  convolutions yang  terdiri  dari
depthwise convolution [16]. Arsitektur Xception dianggap sebagai  arsitektur  yang  bisa  mempelajari  objek  pelatihan dengan  baik  dan  efisien,  karena depthwise  separable convolutions bekerja  dengan  mengurangi  parameter  dan komputasi  dalam  proses  operasi  konvolusi  sekaligus meningkatkan efisiensi representasi [17], Xception adalah Inception tertinggi, arsitektur ini adalah peningkatan untuk Inception V3 [18]. Pada penelitian lain menganggap bahwa arsitektur  Xception  (79,59%)  memberikan  kinerja  yang lebih baik daripada arsitektur ResNet50 [19], InceptionV3, dan  MobileNet  [16].  Selain  itu,  Xception  juga  memiliki ukuran jaringan yang lebih ringan dibandingkan arsitektur lain.  Dalam  penelitian  yang  berbeda  menggunakan arsitektur  ini  dapat  mencapai  skor  presisi  98,34%,  nilai recall 98,33%, dan skor F1 98,336% [20] skor yang sangat tinggi untuk sebuah model.

## II. METODOLOGI
Penelitian  ini  menggunakan dataset  Meat  Freshness yang  tersedia  di  Kaggle.  Dataset  ini  memiliki  tiga  label yaitu fresh , half-fresh dan spoiled ,  kemudian dataset itu dibagi menjadi data pelatihan dan data pengujian masing- masing memiliki label yang sama. Lalu data tersebut dilatih dengan  melibatkan  model pre-trained dari  arsitektur transfer  learning Xception  kemudian  hasil  dari  pelatihan data  ini  menghasilkan  model  sementara,  dan  dilakukan validasi  data  menggunakan  data  pengujian  yang  sudah disiapkan. Proses validasi data ini akan menghasilkan nilai loss , accuracy (1), recall (2), precision (3), dan F1 score (4).
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN (1) Precision = TP TP+FP (2)
R ecall = TP TP+FN (3) F1 score = Precision x Recall Precision+Recall (4)
Kemudian setelah mendapatkan validasi data, dilakukan  evaluasi  model  yang  akan  menghitung  tingkat akurasi  akhir  dari  model.  Langkah  terakhir  adalah melakukan  prediksi  menggunakan  data  baru  atau  data gambar yang sama sekali belum pernah dikenali oleh model, hal  ini  bertujuan  untuk  menguji  performa  dan  tingkat akurasi  model.  Tahapan  kerja  tersebut  digambarkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Klasifikasi Kesegaran Daging

## III. PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  tiga  langkah  utama  untuk klasifikasi  citra  tingkat  kesegaran  daging  yaitu data acquisition , preprocessing data, dan klasifikasi data.

## A. Data Acquisition
Proses  pertama  penelitian  ini  dilakukan    dengan penyiapan dataset . Dataset yang  digunakan  adalah  data citra  daging  dari Meat  Freshness  Image  Dataset yang merupakan multiclass dataset . Dataset ini dapat diunduh di Kaggle. Dataset ini  berisi  2269  gambar  yang  terdiri  dari tiga  label  yaitu fresh , half-fresh dan spoiled .  Gambar dataset dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Kemudian dataset citra dibagi menjadi dua data pelatihan dan data pengujian. Data  pelatihan  berjumlah  1815  citra  dan  data  pengujian berjumlah 815 citra. Lalu pada data pelatihan memiliki tiga data  label  yang  masing-masing  terdiri  dari  label fresh berjumlah  675,  label half-fresh berjumlah  630,  dan  label Spoiled berjumlah 510. Data pengujian pun memiliki tiga label  yang  sama,  label fresh berjumlah  159, half-fresh berjumlah  178  citra,  dan spoiled berjumlah  114. Ditampilkan  pada  Tabel  I.  Semua  gambar  yang  ada  pada dataset ini  ukuran  416  x  416  memiliki  komponen  warna berjumlah tiga. Data yang sudah siap dilakukan proses load ke  dalam tf.dataset kemudian  dibagi  menjadi dataset training dengan  parameter shuffle , seed dengan  nilai  123 dan  label  mode  ‘ categorical’ ,  lalu dataset validation dengan  parameter shuffle ,  memiliki  nilai seed 123,  dan label mode ‘ categorical’ , dan dataset testing dengan label
mode ‘ categorical’ .  Deskripsi  lengkap  ditampilkan  pada Tabel II.
Gambar 2. Visualisasi Data pada Setiap Kelas Daging
TABEL I PEMBAGIAN DATASET Jenis Data Fresh (Segar) Half-Fresh (Setengah Segar) Spoiled (Tidak Segar / Busuk) Data Pelatihan 675 630 510 Data Pengujian 159 178 114 TABEL II

## INFRASTRUKTUR TF DATASET
Jenis Dataset Shuffle Seed Label Mode Batch Size Data Training (Data Pelatihan) True 123 categorical 100 Data Validation (Data Validasi) True 123 categorical 100 Data Testing (Data Pengujian) - - categorical 100

## B. Preprocessing Data
Setelah proses data acquisition selesai data akan masuk pada tahap preprocessing data. Deklarasi hyperparameter untuk pengolahan data dengan image width berukuran 150, image height berukuran 150 dan batch size berukuran 100. Lalu  data  akan  dilakukan  proses resizing menjadi  ukuran 150  x  150  dengan  tujuan  mengurangi  jumlah  parameter pada  saat feature extraction ,  dan  data  akan  dilakukan rescaling dengan  parameter  1./255.  Selanjutnya  data dilakukan  augmentasi  tujuan  augmentasi  adalah  untuk menambah pembelajaran data untuk menghindari overfitting [21].  Augmentasi  gambar  dengan random flip horizontal dan vertikal, random rotation dengan nilai  -0.3 dan 0.3, random zoom dengan nilai  -0.2 dan 0.1, random translation dengan nilai 0.1 dan 0.1.

## C. Klasifikasi Data
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  klasifikasi  data. Membangun arsitektur model pre-trained dengan imagenet sebagai weight , dan input shape gambar citra yang sudah resize dan rescaling . Kemudian membangun infrastruktur model  yang  ditampilkan  pada  Gambar  3  dengan input
shape bernilai  150  x  150  x  3,  menerapkan  augmentasi gambar, resize dan rescaling , model pre-trained Xception yang  menghasilkan  5  x  5  x  2048, flatten layer menghasilkan nilai 51200 neurons , dua dense layer dengan aktivasi  ReLu  masing-masing  memiliki  nilai  128  dan  64, dan output layer  bernilai  3  dengan  aktivasi  Softmax. Sehingga menghasilkan total parameter 27.423.659 dengan trainable parameter sejumlah 6.562.179 dan non trainable parameter  20.861.480.  Proses freezing parameter  pada model pre-trained akan mempercepat proses pelatihan data dengan berkurangnya parameter yang akan dilalui.
Gambar 3. Infrastruktur Model
Selanjutnya  adalah  dilakukan  proses  kompilasi  model menggunakan  fungsi loss  categorical  crossentropy , optimizer menggunakan  Adam  dengan learning  rate sebesar  0.001,  dan metrics yang  digunakan  yaitu metrics accuracy , precision , recall dan F1  Score dengan  besaran threshold 0.5. Pada proses ini juga menggunakan callback sebagai  penentu  proses  training  akan  berhenti  kapan. Penggunaan callback ini dirasa efektif untuk menerapkan pemrograman  yang  digerakkan  oleh  suatu  peristiwa  yang sudah dideklarasikan [22]. Dalam penelitian ini menggunakan callback terhadap metrics accuracy sebesar 95%, ketika mencapai nilai tersebut proses pelatihan akan berhenti.
Tahapan selanjutnya adalah melakukan proses pelatihan data, proses ini dihitung dalam hitungan epoch , setiap satu epoch akan melakukan pelatihan data pada dataset training yang  sudah  disiapkan,  melakukan  validasi  data  dengan dataset  validation ,  menerapkan  pengecekan callback , verbose dengan  nilai  dua.  Proses  pelatihan  data  ini dilakukan  sebanyak  50  kali epoch .  Hasil  pelatihan  data mendapatkan nilai loss sebesar 23,74%; accuracy 89,67%; precision 89,73%; recall 89,67%;  dan f1 score 90,27%; dengan nilai validasi data loss 41,98%; validasi accuracy
82,37%; validasi precision 82,60%; recall 82,37%; dan f1 score 83,58%  yang  ditampilkan  pada  Tabel  III.  Hasil tersebut dapat dikatakan best-fitting karena antara accuracy dengan  validasi accuracy memiliki  persentase  yang  tidak terlalu jauh. Hasil pelatihan data ditampilkan dalam grafik pada Gambar 4 dan validasi data ditampilkan pada Gambar 5.

## TABEL III

## HASIL PELATIHAN DAN VALIDASI DATA
Metrik Pengujian Pelatihan Data(%) Validasi Data(%) Loss 23,74 41,98 Accuracy 89,67 82,37 Precision 89,73 82,60 Recall 89,67 82,37 F1 Score 90,27 83,58
Gambar 4. Grafik Hasil Pelatihan Data
Gambar 5. Grafik Hasil Validasi Data
Kemudian  dilakukan  evaluasi  model  pada  model  yang telah dilakukan pelatihan dan validasi data. Evaluasi model ini menggunakan dataset testing menghasilkan loss sebesar 29.30% dan accuracy sebesar 86.92%, precision 87.25%, recall 86.47%, dan f1 score 87.59%.  Hasil evaluasi model performanya sangat memuaskan setiap nilai konsisten naik di  angka  85%  ke  atas  baik accuracy , precision , recall , maupun f1 score . Tujuan beberapa metrics dalam evaluasi model  ini  dihitung  adalah  untuk  memastikan  evaluasi model bekerja secara objektif. Hasil evaluasi ditunjukkan pada Tabel IV.
TABEL IV
HASIL PELATIHAN DAN VALIDASI DATA Metrik Pengujian Performa Model Xception (%) Loss 29,30 Accuracy 86,92 Precision 87,25 Recall 86,47 F1 Score 87,59
Tahap  terakhir  untuk  menguji  tingkat  akurasi  model adalah  melakukan  prediksi  menggunakan  data  baru. Setelah  model  melakukan  pembelajaran  pada  proses pelatihan  data,  kemudian  model  diuji  untuk  mengenali gambar  baru  yang  sebelumnya  belum  pernah  dipelajari oleh  model.  Gambar  yang  digunakan  untuk  pengujian adalah data yang diambil langsung dari kasus nyata. Hasil dari  pengujian  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  yang menghasilkan  prediksi  label spoiled dengan  persentase 100,00%. Hasil prediksi model sangat memuaskan dengan performa dan tingkat akurasi yang sangat tinggi, sanggup untuk melakukan klasifikasi gambar dengan benar, karena dalam gambar merupakan spoiled (daging busuk).
Gambar 6. Hasil Prediksi Data Menggunakan Data Baru

## IV. K ESIMPULAN
Proses  klasifikasi  tingkat  kesegaran  daging  pada penelitian  ini  menggunakan  dataset  Meat  Freshness  yang memiliki  tiga  label  utama  yaitu fresh , half-fresh ,  dan spoiled . Pembuatan model machine learning menggunakan Convolutional Neural Network dengan menambah transfer learning Xception  sebagai  arsitekturnya,  tujuannya  agar meningkatkan performa dan akurasi model. Pelatihan data dan  validasi dilakukan  dengan  tujuan  memberikan  proses pembelajaran  dan  pengenalan  kepada  model.  Kemudian hasil  pelatihan  data  dan  validasi  data  dilakukan  evaluasi model dengan menggunakan data pengujian. Hasil evaluasi model  didapatkan  nilai loss 29,30%; accuracy 86,92%; precision 87,25%; recall 86,47%;  dan f1 score 87,59%. Hasil  pengujian  data  menunjukkan  bahwa  performa  dan akurasi  model  yang  memuaskan,  maka  dapat  dikatakan model  tersebut best-fitting untuk  penggunaannya  dalam klasifikasi tingkat kesegaran daging menggunakan dataset Meat Freshness . Pengujian prediksi juga dilakukan dengan menggunakan data baru yang belum pernah dipelajari oleh model,  dalam  penelitian  ini  model  berhasil  memprediksi
citra  daging  dengan  sangat  maksimal  yang  memiliki persentase 100%. Pengembangan model untuk selanjutnya dapat menambahkan jumlah dataset dengan data nyata, dan menambahkan  augmentasi  gambar  agar  lebih  kompleks. Dengan begitu model akan mempelajari lebih banyak data, dapat  dengan  mudah  menghindari overfitting dan  akan meningkatkan performa dan akurasi model.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T.  Nugraha,  M.  T.  Furqon,  and  P.  P.  Adikara,  “Peramalan Permintaan  Daging  Sapi  Nasional  Menggunakan  Metode Multifactors  High  Order  Fuzzy  Time  Series  Model,” J.
Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , 2017.
[2] F. Ernawati et al. , “Kualitas Daging Beku, Dingin dan Segar: Ph dan Zat Gizi Makro,” Penelit. Gizi dan Makanan (The J. Nutr. Food Res. , 2019, doi: 10.22435/pgm.v41i1.1857.
[3] F. I. Zulfi, “Identifikasi Tingkat Kesegaran Daging Sapi Lokal Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Warna  Berbasis  Gui  Matlab,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , 2017.
[4] L. Cahyono and S. Supatman, “Identifikasi Daging Sapi Segar Dan Beku Menggunakan Learning Vector Quantization,” JMAI
(Jurnal Multimed. Artif. Intell. , 2018, doi:
10.26486/jmai.v2i2.89.
[5] K. Hidayat and S. Masitoh, “Kebutuhan daging sapi tahun ini 700.000  ton,  produksi  dalam  negri  hanya  separuhnya,” Kontan.co.id , 2021.
https://nasional.kontan.co.id/news/kebutuhan-daging-sapi- tahun-ini-700000-ton-produksi-dalam-negri-hanya-separuhnya (accessed Aug. 10, 2022). [6]
Y. Fuadi and S. Sugiarto, “Menuju Swasembada Daging Sapi,”
Semin. Nas. Off. Stat. , 2020, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2019i1.93. [7] A.  R.  S.  Putra,  “Impor  Daging  dan  Dilemma  Perilaku Konsumen,” Fakultas Peternakan UGM , 2017. https://eldev.fapet.ugm.ac.id/2017/09/01/impor-daging-dan- dilemma-perilaku-konsumen/ (accessed Aug. 10, 2022).
[8] J.  Junaldi,  Z.  Zulharbi,  and  W.  Lovita,  “Alat  Pendeteksi Kesegaran  Daging  Berdasarkan  Sensor  Bau  dan  Warna,” Elektron  J. Ilm. , 2019, doi: 10.30630/eji.11.1.93.
[9] M. Rivai, F. Budiman, D. Purwanto, and J. Simamora, “Meat freshness identification system using gas sensor array and color sensor in conjunction with neural network pattern recognition,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , 2018.
[10] M.  Peyvasteh,  A.  Popov,  A.  Bykov,  and  I.  Meglinski,  “Meat freshness revealed by visible to near-infrared spectroscopy and principal  component  analysis,” J.  Phys.  Commun. ,  2020,  doi: 10.1088/2399-6528/abb322.
[11] A.  Al-Karawi  and  E.  Avşar,  “Stacked  Cross  Validation  with Deep  Features,” Teh.  Glas. ,  2022,  doi:  10.31803//tg- 20210422205610.
[12] A. Arsalane, N. El Barbri, A. Tabyaoui, A. Klilou, and K. Rhofir, “The  assessment  of  fresh  and  spoiled  beef  meat  using  a prototype  device  based  on  GigE  Vision  camera  and  DSP,” J. Food Meas. Charact. , 2019, doi: 10.1007/s11694-019-00090-y.
[13] F. Chollet, “Xception,” Proc. - 30th IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognition, CVPR 2017 , 2017.
[14] S.  Sharma  and  S.  Kumar,  “The  Xception  model:  A  potential feature  extractor  in  breast  cancer  histology  images classification,” ICT Express , 2022, doi: 10.1016/j.icte.2021.11.010. [15] O.  Russakovsky et  al. ,  “ImageNet  Large  Scale  Visual Recognition  Challenge,” Int.  J.  Comput.  Vis. ,  2015,  doi: 10.1007/s11263-015-0816-y.
[16] S.  Hosseinzadeh  Kassani  and  P.  Hosseinzadeh  Kassani,  “A comparative study of deep learning architectures on melanoma detection,” Tissue Cell , 2019, doi: 10.1016/j.tice.2019.04.009.
[17] Ł. Kaiser, A. N. Gomez, and F. Chollet, “Depthwise separable convolutions for neural machine translation,” 2018.
[18] X. Duan, M. Gou, N. Liu, W. Wang, and C. Qin, “High-capacity image  steganography  based  on  improved  xception,” Sensors (Switzerland) , 2020, doi: 10.3390/s20247253.
[19] Rismiyati, S. N. Endah, Khadijah, and I. N. Shiddiq, “Xception Architecture  Transfer  Learning  for  Garbage  Classification,”
2020. doi: 10.1109/ICICoS51170.2020.9299017.
[20] A. Phukan and D. Gupta, “EEG Based Emotion Classification Using Xception Architecture,” 2022. doi: 10.1007/978-981-16- 7018-3_7.
[21] C. Shorten and T. M. Khoshgoftaar, “A survey on Image Data Augmentation  for  Deep  Learning,” J.  Big  Data ,  2019,  doi: 10.1186/s40537-019-0197-0.
[22] E. Albert, S. Grossman, N. Rinetzky, C. Rodríguez-Núñez, A. Rubio,  and  M.  Sagiv,  “Taming  callbacks  for  smart  contract modularity,” Proc.  ACM  Program.  Lang. ,  2020,  doi: 10.1145/3428277.