Klasifikasi video terutama dalam konteks sepak bola menjadi penting dalam menghadirkan pengalaman media sosial yang lebih personal. Klasifikasi video sepak bola juga dapat mengidentifikasi momen-momen tertentu dalam pertandingan sepak bola yang dinilai penting dan menarik untuk ditampilkan sebagai highlight. Penelitian ini menggunakan pendekatan VGG16-LSTM untuk mengatasi kendala klasifikasi video, dengan menggunakan VGG16 untuk mengekstraksi fitur dari citra dan LSTM untuk memahami hubungan antar frame dalam video. Dalam pengujian, model yang dikembangkan menunjukkan akurasi bervariasi antara 16.667% hingga 76.667%. Akurasi tertinggi mencapai 76.667% dengan konfigurasi batch size sebesar 6, LSTM unit sebesar 1024, epoch sebesar 100 dan learning rate sebesar 0.01.