RESTRICTED CONTENT CLASSIFICATION BASED ON VIDEA METADATA AND COMMENTS (CASE STUDY : YOUTUBE.COM) - Stefanus Thobi Sinaga; Masayu Leylia Khodra (Jurnal Ilmiah Kursor, 2014)
RESTRICTED CONTENT CLASSIFICATION BASED ON VIDEA METADATA AND COMMENTS (CASE STUDY : YOUTUBE.COM) aStefanus Thobi Sinaga, aMasayu Leylia Khodra a,bSekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung E-Mail: s.thobi.sinaga@gmail.com Abstrak Klasifikasi konten terbatas merupakan kegiatan memisahkan konten video yang layak untuk seluruh pengguna dari konten yang tidak layak untuk pengguna di bawah umur (<18 tahun). Pada situs Youtube, proses klasifikasi konten terbatas dilakukan secara manual oleh karyawan berdasarkan laporan yang dikirimkan oleh komunitas pengguna. Pada penelitian ini dirancang sebuah sistem klasifikasi konten terbatas secara otomatis yang dapat melakukan klasifikasi terhadap video Youtube berdasarkan teks metadata (judul, deskripsi) dan komentar dari video tersebut. Sistem tersebut memanfaatkan model klasifikasi hasil eksperimen terhadap dataset video Youtube yang telah dikumpulkan. Judul dan deskripsi video dipilih sebagai atribut klasifikasi karena mengandung informasi utama yang ditulis oleh penggunggah terkait video yang diunggah. Sedangkan komentar dipilih sebagai atribut klasifikasi karena dapat dijadikan sumber informasi ketika informasi yang disediakan oleh pengunggah tidak dapat mereprentasikan video yang digunakan. Melalui eksperimen, didapatkan model klasifikasi dengan F-Measure sebesar 83,45%. Model dibangun dengan menggunakan pendekatan leksikal terhadap dataset judul dan deskripsi video (tanpa komentar), Support Vector Machines sebagai algoritma klasifikasi, serta metode binary sebagai metode pembobotan fitur. Dengan menggunakan model tersebut, telah dikembangkan sistem klasifikasi konten terbatas berdasarkan teks metadata dan komentar video. Kata kunci: Klasifikasi, Konten Terbatas, Support Vector Machines. Abstract Restricted content classification is an activity of labeling video content into two category, which are restricted content that is appropriate for all audiences and non-restricted content that are not appropriate for minor audiences (age < 18). On Youtube, restricted content classification is being processed manually by the expert staffs based on user reports. This research aims to build automatic restricted content classification system which is able to classify Youtube video based on its metadata (title, description) and video comments. This system would use the best model achieved from the experiment on Youtube video dataset. Video title and description are chosen as the classification attribute since they contain the main information about the video provided by the uploader. Meanwhile, video comments are chosen as the other classification attribute under the assumption that they would provide the information necessary when video title and description are not able to give any information related to the video. Our experiment shows that the best classification model with F-Measure of 83.45% is achieved by using lexical feature on dataset built from video title and description (without comments). We employed Support Vector Machines as the classification algorithm and binary as the feature weighting method. In this paper, a restricted content classification system based on metadata and video comments has been built. Keywords:Classification,Restricted Content, Support Vector Machines.