Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.360 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 151-160 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE EDAS METHOD TO DETERMINE YOUTUBE CONTENT WORTH WATCHING FOR CHILDREN’S
Yuan Sa’adati* 1 , Fahmi Syuhada 2 , M. Afriansyah 3 , Herliana Rosika 4 , Joni Saputra 5
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Qamarul Huda Badaruddin Bagu, Indonesia
4,5 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Qamarul Huda Badaruddin Bagu, Indonesia Email: 1 mailto:yuan@uniqhba.ac.id , 2 fahmisy@uniqhba.ac.id , 3 pian@uniqhba.ac.id , 4 herlina@uniqhba.ac.id , 5 joni@uniqhba.ac.id
(Naskah masuk: 6 Juni 2022, Revisi: 6 Juli 2022, Diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
Youtube is a platform for watching and sharing videos. Even today, Youtube allows a lot of information that is inappropriate for children to see and watch. This is due to the large number of videos containing violence, sex, or other inappropriate content that are dangerous to watch by children who don’t know the difference between good and bad. This situation can cause anxiety and panic in parents because they are not able to continuously supervise their children. The decision  support  system is a system that  can help  someone in  making a decision. With the decision support system, it is hoped that it can help parents monitor their children’s Youtube viewing. Data analysis was carried out using the EDAS method by comparing Youtube content with one another based on six criteria, namely not containing violence, not containing harsh words, not containing pornographic elements, educating, entertaining, and creative. The EDAS method is a selection method based on the normalized values of the  weights  and  the  distance  between  positive  and  negative  solutions.  Of  the  15  Youtube  content,  there  are  5 recommended  Youtube  content  to  watch.  The  5  Youtube  content  with  the  highest  rankings  are  Cocomelon (0.189), Upin & Ipin (0.150), Hey Tayo and Pada Zaman Dahulu Kala (0.101), and Nussa Official (0.063)
Keywords : children’s, DSS, EDAS, youtube.

## IMPLEMENTASI METODE EDAS UNTUK MENENTUKAN KONTEN YOUTUBE LAYAK TONTON BAGI ANAK-ANAK

## Abstrak
Youtube  merupakan  platform  untuk  menonton  dan  berbagi  video.  Setiap  orang  yang  menggunakan  Youtube dapat dengan bebas mengirimkan video apapun yang mereka inginkan. Bahkan saat ini, Youtube memungkinkan banyak informasi  yang tidak pantas untuk  dilihat dan  ditonton  anak-anak. Hal  ini disebakan karena banyaknya video yang berisi kekerasan, seks, atau konten tidak pantas lainnya yang berbahaya jika ditonton oleh anak-anak yang tidak tahu perbedaan antara baik dan buruk. Situasi ini dapat menimbulkan kecemasan dan kepanikan pada orang  tua  karena  tidak  mampu  secara  terus  menerus  mengawasi  anaknya.  Sistem  pendukung  keputusan merupakan  sistem  yang  dapat  membantu  seseorang  dalam  mengambil  suatu  keputusan.  Dengan  adanya  sistem pendukung keputusan diharapkan dapat membantu orang tua dalam memantau tontonan Youtube anak-anaknya. Analisa data dilakukan menggunakan metode EDAS dengan cara membandingkan antara konten Youtube yang satu dengan lainnya berdasarkan enam kriteria yaitu tidak mengandung kekerasan, tidak mengandung kata-kata kasar, tidak mengandung unsur pornografi, bersifat mendidik, menghibur, dan kreatif. Metode EDAS merupakan metode pemilihan berdasarkan dengan nilai normalisasi bobot dan jarak solusi positif dan solusi negatif. Dari 15 konten  Youtube  terdapat  5  konten  Youtube  yang  direkomendasikan  untuk  ditonton.  Adapun  ke  5  konten Youtube tersebut dengan rangking tertinggi adalah Cocomelon (0.189), Upin & Ipin (0.150), Hey Tayo dan Pada Zaman Dahulu Kala (0.101), serta Nussa Official (0.063).
Kata kunci : anak-anak, EDAS, SPK, youtube.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tahun  1960-an  dan  1970-an,  perangkat yang  paling  populer  untuk  menonton  media  adalah televisi.  Pada  tahun  1980-an  didominasi  oleh
teknologi Video  Home  System (HVS).  HVS memungkinkan  konsumen  untuk  merekam  acara televisi  mereka sendiri dan menonton program yang telah  direkam  sebelumnya  di  rumah.  Pada  tahun 1990-an, camcorder  portabel membuat  video  asli
yang  dapat  diaskes,  dan  pada  tahun  2000-an  DVD ( Digital  Versatile  Discs )  telah  menjadi  standar industri.  Selanjutnya  pada  tahun  2005  dengan munculnya World Wide Web (WWW), konsep video berubah.  Perubahan  tersebut  ditandai  dengan peluncuran platform Youtube [1].
Youtube  merupakan  platform  berbagi  video online  yang  memungkinkan user untuk  membuat dan  menonton  video,  meninjau,  membagikan, melaporkan atau mengomentari video, serta berlangganan channel pengguna  lain  [2],  [3]. Platform  ini  didirikan  pada  pada  14  Februari  2005 oleh  Chad  Hurley,  Steven  Chen,  dan  Jawed  Karim [2], [4]–[6] sebagai alternatif dari televisi tradisional anak-anak. Platform  ini juga  menyediakan sejumlah besar  video  anak-anak  populer  [7].  Youtube  sendiri telah  berkembang  menjadi  sebuah  fenomena  global [8]  dan  terdaftar  menjadi  sebagai  situs  terpopuler kedua di dunia pada tahun 2018 [3].
Setiap  orang  yang  menggunakan  Youtube dapat dengan bebas mengirimkan video apapun yang mereka  inginkan.  Konten  berorientasi  dewasa  di Youtube  dapat  dikelola  oleh  pengguna  berusia  18 tahun ke atas. Namun kenyataannya pengguna dapat mengubah informasi  Youtube mereka dengan relatif mudah.  Bahkan  saat  ini,  Youtube  memungkinkan banyak  informasi  yang  tidak  pantas  untuk  dilihat anak-anak.  Anak-anak  sangat  dipengaruhi  oleh  apa yang  mereka  lihat  dan  dengar.  Ada  banyak  aspek negatif dari apa yang dilihatnya, terutama jika orang tua  tidak  memantau  apa  yang  ditonton  anaknya  di media  sosial.  Sekarang  ini,  banyak  video  yang tersedia di Youtube tidak pantas ditonton oleh anak- anak.  Hal  ini  karena  banyak  video  mengandung kekerasan,  unsur  pornografi,  atau  unsur-unsur  lain yang tidak diinginkan yang dapat berdampak negatif bagi  anak-anak  yang  tidak  memahami  perbedaan antara baik dan buruk. Situasi ini dapat menimbulkan kecemasan dan kepanikan pada orang tua  karena  tidak  mampu  secara  terus  menerus mengawasi anaknya [6].
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah sistem  yang  dapat  memecahkan  masalah  dalam kondisi  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  SPK digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan saat  tidak  ada  yang  yakin  bagaimana  keputusan seharusnya dibuat. SPK bertujuan untuk memberikan  informasi,  membimbing,  memprediksi, dan  mengarahkan  pengguna  informasi  agar  mereka dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik.  Salah satu metode dalam SPK adalah Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) [9]. Metode EDAS pertama kali diperkenalkan oleh Keshavarz  Ghorabaee,  Zavadskas,  Olfat,  dan Turskis  pada  tahun  2015  [10].  Metode  EDAS merupakan salah satu metode SPK yang menyelesaikan  masalah  secara  praktis  dengan kriteria  yang  kontradiktif  dan  alternatif  terbaik dipilih dengan dipilih dengan menghitung jarak dari setiap  alternatif  optimal[9],  [11].  Metode  EDAS
memiliki  tahapan  yaitu  dimulai  dari  mencari  solusi rata-rata, jarak positif dan negatif dari rata-rata, PDA tertimbang  dan  NPDA,  PDA  dinormalisasi  dan NPDA, serta skor penilaian.
Studi-studi terdahulu pernah dilakukan diantaranya  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh Andriagus  pada  tahun  2017  yang  berjudul  “SPK untuk  menentukan  kualitas  stasiun  televisi  sebagai konsumsi  terbaik  bagi  masyarakat”  mendapatkan hasil  bahwa  metode  AHP  dapat  membantu masyarakat  untuk  mengetahui  stasiun  televisi  yang terbaik  bagi  konsumsi  publik  yang  cenderung membutuhkan  informasi,  pengetahuan,  dan  hiburan [12]
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Syaputra dkk pada tahun 2019 yang berjudul “SPK Pemilihan Konten  Youtube  Layak  Tonton  Untuk  Anak-Anak Menerapkan  Metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS)”  mendapatkan  hasil  bahwa  dengan menerapkan sistem pendukung keputusan, orang tua tidak perlu lagi khawatir terhadap tontonan anaknya [2]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mulani  dan Nardiono  pada  tahun  2021  yang  berjudul  “Analisis Perbandingan  Metode  MOORA  dan  WASPAS dalam  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Konten Youtube  Layak  Tonton  untuk  Anak”  dengan  hasil yaitu  metode  MOORA  lebih  efektif  digunakan karena  metode  MOORA  memiliki  hasil  akhir  yang lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  metode WASPAS [6].
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh Putri  dkk  pada  tahun  2021  dengan  judul  “SPK Pemilihan  Film  Kartun  Layak  Tonton  untuk  Anak- Anak  Menggunakan  Metode  MFEP”  mendapatkan hasil  bahwa  film  kartun  My  Little  Pony  menjadi kartun favorit orang tua [13].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka dibutuhkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) untuk  membantu  orang  tua  dalam  memberikan konten  Youtube  yang  layak  ditonton  anak-anak. Penelitian  ini  menggunakan  metode Evaluation based  on  Distance  from  Average  Solution (EDAS). Metode ini merupakan salah satu metode yang telah diperluas dalam banyak penelitian untuk  menangani masalah MCDM di lingkungan yang tidak pasti yang berbeda [14]–[17].[18]

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahap Penelitian
Tahapan  penelitian  dimulai  dengan  studi literatur  untuk  mencari  data  terkait  topik  penelitian yang akan dijadikan dasar pemikiran peneliti.
Tahap  kedua  yaitu  mengumpulkan  data. Penelitian  ini  dilakukan  di  Desa  Beraim  dengan objek  penelitian  orang  tua  yang  memiliki  anak berusia 5-8 tahun.
Tahap  ketiga  yaitu  analisa  data.  Analisis  data dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  sistem pendukung  keputusan  dengan  metode  EDAS  dalam menentukan  konten  Youtube  yang  layak  ditonton anak-anak.
Tahapan  keempat  yaitu  SPK  dengan  EDAS. SPK dengan metoe EDAS adalah penerapan analisa sesuai  dengan  hasil  perhitungan  jarak  positif alternatif, jarak negatif alternatif, tabel bobot positif, tabel  bobot  negatif,  normalisasi  nilai  jarak  positif, normalisasi nilai jarak negatif.
Tahapan  terakhir  adalah  mendapatkan  hasil akhir.  Hasil  akhir  dalam  penelitian  ini  yaitu  hasil perhitungan  sistem  pendukung  keputusan  konten Youtube  yang  layak  ditonton  anak-anak  dengan menerapkan metode EDAS.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah teknik  yang  digunakan  dalam  membuat  sebuah keputusan berdasarkan parameter-parameter tertentu [19].  SPK  bertujuan  untuk  menyediakan  informasi, membimbing,  dan  memberikan  prediksi  serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  baik [20]. SPK memungkinkan pengguna untuk membuat keputusan  untuk  operasi  yang  lebih  konsisten  dan efisien  serta  untuk  memantau  dan  mengelola  biaya produksi  barang  berkualitas  [21].  SPK  dirancang untuk  menyelesaikan  masalah  dalam  situasi  semi dan  tidak  terstruktur.  SPK  juga  dirancang  untuk menganalisa  sejumlah  informasi  dengan  cepat  [20]. Tahap-tahap  pengambilan  keputusan  dimulai  dari menemukan  suatu  masalah,  memilih  data,  dan kemudian menentukan metode yang akan digunakan dalam  proses  pengambilan  keputusan  hingga menghasilkan solusi [22].

## 2.3 Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS)
Metode  EDAS  merupakan  salah  satu  metode yang  digunakan  untuk  sistem  pendukung  keputusan [10], [11], [23], [24]. Tahapan metode EDAS a. Solusi rata-rata [25]
𝐴𝑉 𝑗 = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 𝑚 ; 𝑗 = 1, … , 𝑛
𝐴𝑉 𝑗 merupakan seluruh atribut b. Jarak Positif dan Negatif dari Rata-Rata
𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 = max (0, (𝑟 𝑖𝑗 −   𝐴𝑉 𝑗 )) 𝐴𝑉 𝑗 ; 𝑖 = 1, . . . , 𝑚, 𝑗 = 1, … , 𝑛
𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 = max (0, (𝐴𝑉 𝑗 −   𝑟 𝑖𝑗 )) 𝐴𝑉 𝑗 ; 𝑖 = 1, . . . , 𝑚, 𝑗 = 1, … , 𝑛
PDA  adalah  jarak  positif  dari  rata-rata  dan  NDA adalah jarak negatif dari rata-rata.
c. Penilaian PDA dan NDA
𝑆𝑃 𝑖 =   ∑ 𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 ; 𝑛 𝑗=1 𝑖 = 1, … , 𝑚 𝑆𝑁 𝑖 =   ∑ 𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑗 ; 𝑛
𝑗=1 𝑖 = 1, … , 𝑚
SP  dan  SN  adalah  penilaian  bobot  atribut, digunakan untuk menentukan nilai PDA tertimbang  dan  NDA  tertimbang  dari  masing- masing alternatif
d. PDA dan NDA Normalisasi Tertimbang
𝑁𝑆𝑃 𝑖 = 𝑆𝑃 𝑖 𝑚𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑃 𝑖 ) ; 𝑖 = 1, … , 𝑚
𝑁𝑆𝑁 𝑖 = 𝑆𝑃 𝑖 𝑚𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑁 𝑖 ) ; 𝑖 = 1, … , 𝑚
NSP  dan  NSN  adalah  mempertimbangkan  bobot atribut dari PDA dan NDA
e. Penetapan Skor
𝐴𝑆 𝑖 = 1 2 (𝑁𝑆𝑃 𝑖 + 𝑁𝑆𝑁 𝑖 ); 𝑖 = 1, … , 𝑚
AS adalah peringkat terakhir dari alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem pendukung keputusan memiliki hierarki yang  terdiri  dari  tiga  level,  yaitu goal atau  tujuan, kriteria,  dan  alternatif.  Di  bawah  ini  merupakan uraian penjelasan untuk menyelesaikan permasalahan  dalam  pemilihan  konten  Youtube yang layak ditonton anak-anak dengan mengimplementasikan metode EDAS.

## 3.1 Deskripsi data Penelitian
Data  SPK  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  dua bagian,  yaitu  data  kriteria  dan  data  alternatif.  Data kriteria  merupakan  ukuran  yang  menjadi  dasar penilaian  dalam  pemilihan  konten  Youtube  yang layak  ditonton  anak-anak.  Berdasarkan  studi  yang
dilakukan  oleh  Mulani  dan  Nardiono  [6]  terdapat  6 kriteria  yang  menjadi  dasar  dalam  menentukan konten  Youtube  layak  tonton  anak-anak.  Adapun kriteria tersebut terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1 Tabel Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C1 Tidak mengandung kekerasan 0.20 C2 Tidak mengandung kata-kata kasar 0.15 C3 Tidak mengandung pornografi 0.20 C4 Bersifat mendidik 0.25 C5 Menghibur 0.10 C6 Kreatif 0.10
Sedangkan  data  alternatif  berisikan  pilihan- pilihan  acara  Youtube  yang  layak  ditonton  anak- anak.  Dalam  studi  ini  terdapat  16  alternatif  yang sesuai  dengan  kriteria  yang  sudah  ditetapkan.  Data tabel alternatif dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Tabel Alternatif Alternatif Keterangan A1 Marsha & The Bears A2 Mickey Mouse A3 Haytayo A4 Doraemon A5 Shincan A6 Tom & Jerry A7 Cocomelon A8 Upin Ipin A9 Teletubies A10 Pada Zaman Dahulu Kala A11 Dora the Explorer A12 Spongebob A13 Sesame Street A14 Lagu Anak Indonesia A15 Nussa Official A16 Sopo Jarwo
Data  kriteria  kemudian  dikonversi  ke  skala penilaian  untuk  dapat  dilakukan  proses  penilaian sehingga  dapat  dilakukan  dapat  dilakukan  proses perangkingan.  Tabel  3  adalah  tabel  bobot  nilai alternatif  yang  telah  disusun  sesuai  dengan kebutuhan.  Tabel  bobot  nilai  masing-masing mempunyai isian yang berbeda-beda tiap tingkatannya.
Tabel 3. Tabel Bobot Nilai Alternatif Nama Nilai Bobot Sangat Buruk 1 Buruk 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5 3.2 Perhitungan dengan metode EDAS
a. Solusi Rata-rata Solusi  rata-rata  merupakan  nilai  seluruh per  kriteria  yang  dibagi  dengan  jumlah alternatifnya.  Tabel  4  merupakan  nilai  solusi rata-rata  antara  kriteria  dasar  dan  kriteri alternatif.  Secara  umum  nilai  bobot  yang didapatkan  yaitu  berada  diatas  nilai  3  yag menandakan parameter kriteria yang ditentukan dapat diasumsikan bersifat baik.
Tabel 4 Nilai Solusi Rata-Rata Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6
A1 4 5 5 4 3 5 A2 4 4 4 4 3 4 A3 3 3 4 3 3 4 A4 4 4 4 4 5 4 A5 4 4 4 4 5 4 A6 5 5 5 4 5 5 A7 3 3 4 3 4 5 A8 4 4 4 3 4 4 A9 3 4 4 5 5 5 A10 3 3 4 3 4 3 A11 5 5 5 5 4 4 A12 3 3 4 5 5 4 A13 4 4 4 4 4 4 A14 5 5 5 4 4 4 A15 4 4 4 3 3 3 A16 4 3 4 3 4 4 Hasil solusi rata-rata 3.88 3.934 4.24 3.75 4 4.12
b. Jarak Positif dan Negatif dari Rata-Rata
Jarak rata-rata positif didapat  dengan hasil solusi  rata-rata dikurangkan dengan nilai  suatu alternatif  kemudian  dibagi  dengan  hasil  solusi rata-rata.  Adapun  hasil  yang  diperoleh  dari jarak rata-rata positif dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5. Jarak Rata-Rata Positif Alternatif Kriteria C1 C2 C3
C4 C5
C6 A1 -0.032 -0.270 -0.176 -0.067 0.250 -0.212 A2 -0.032 -0.016 0.059 -0.067 0.250 0.030 A3 0.226 0.238 0.059 0.200 0.250 0.030 A4 -0.032 -0.016 0.059 -0.067 -0.250 0.030 A5 -0.032 -0.016 0.059 0.200 0.000 0.030 A6 -0.290 -0.270 -0.176 -0.067 -0.250 -0.212 A7 0.226 0.238 0.059 0.200 0.000 -0.212 A8 -0.032 -0.016 0.059 0.200 0.000 0.030 A9 0.226 -0.016 0.059 -0.333 -0.250 -0.212 A10 0.226 0.238 0.059 0.200 0.000 0.273 A11 -0.290 -0.270 -0.176 -0.333 0.000 0.030 A12 0.226 0.238 0.059 -0.333 -0.250 0.030 A13 -0.032 -0.016 0.059 -0.076 0.000 0.030 A14 -0.290 -0.270 -0.176 -0.067 0.000 0.030 A15 -0.032 -0.016 0.059 0.200 0.250 0.273 A16 -0.032 0.238 0.059 0.200 0.000 0.030
Sedangkan jarak rata-rata negatif didapat dengan nilai suatu alternatif dikurangkan dengan hasil solusi rata-rata  kemudian  dibagi  dengan  hasil  solusi  rata-rata.  Hasil  yang  diperoleh  dari  jarak  rata-rata  negatif dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Jarak Rata-Rata Negatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0.032 0.270 0.176 0.067 -0.250 0.212 A2 0.032 0.016 -0.059 0.067 -0.250 -0.030 A3 -0.226 -0.238 -0.059 -0.200 -0.250 -0.030 A4 0.032 0.016 -0.059 0.067 0.250 -0.030 A5 0.032 0.016 -0.059 -0.200 0.000 -0.030 A6 0.290 0.270 0.176 0.067 0.250 0.212 A7 -0.226 -0.238 -0.059 -0.200 0.000 0.212 A8 0.032 0.016 -0.059 -0.200 0.000 -0.030 A9 -0.226 0.016 -0.059 0.333 0.250 0.212 A10 -0.226 -0.238 -0.059 -0.200 0.000 -0.273 A11 0.290 0.270 0.176 0.333 0.000 -0.030 A12 -0.226 -0.238 -0.059 0.333 0.250 -0.030 A13 0.032 0.016 -0.059 0.067 0.000 -0.030 A14 0.290 0.270 0.176 0.067 0.000 -0.030 A15 0.032 0.016 -0.059 -0.200 -0.250 -0.273 A16 0.032 -0.238 -0.059 -0.200 0.000 -0.030
c. Penilaian PDA dan NDA
Penilaian bobot atribut positif (PDA) didapat dari jarak rata-rata positif dikali dengan bobot dari suatu kriteria. Hasil yang diperoleh dari PDA dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Bobot Positif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 -0.006 -0.040 -0.035 -0.017 0.025 -0.021 A2 -0.006 -0.002 0.012 -0.017 0.025 0.003 A3 0.045 0.036 0.012 0.050 0.025 0.003 A4 -0.006 -0.005 0.012 -0.017 -0.025 0.003 A5 -0.006 -0.002 0.012 0.050 0.000 0.003 A6 -0.058 -0.044 -0.035 -0.017 -0.025 -0.021 A7 0.045 0.036 0.012 0.050 0.000 -0.021 A8 -0.006 -0.002 0.012 0.050 0.000 0.003 A9 0.045 -0.002 0.012 -0.083 -0.025 -0.021 A10 0.045 0.036 0.012 0.050 0.000 0.027 A11 -0.058 -0.040 -0.035 -0.083 0.000 0.003 A12 0.045 0.036 0.012 -0.083 -0.025 0.003 A13 -0.006 -0.002 0.012 -0.017 0.000 0.003 A14 -0.058 -0.040 -0.035 -0.017 0.000 0.003 A15 -0.006 -0.002 0.012 0.050 0.025 0.027 A16 -0.006 0.036 0.012 0.050 0.000 0.003
Sedangkan  penilaian  bobot  atribut  negatif  (NDA)  didapat  dari  jarak  rata-rata  negatif  dikali  dengan bobot dari suatu kriteria. Hasil yang diperoleh dari NDA dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Bobot Negatif Alternatif Kriteria C1 C2
C3
C4 C5 C6 A1 0.006 0.040 0.035 0.017 -0.025 0.021 A2 0.006 0.002 -0.012 0.017 -0.025 -0.003 A3 -0.045 -0.036 -0.012 -0.050 -0.025 -0.003 A4 0.006 0.002 -0.012 0.017 0.025 -0.003 A5 0.006 0.002 -0.012 -0.050 0.000 -0.003 A6 0.058 0.040 -0.012 0.017 0.025 0.021 A7 -0.045 -0.036 -0.012 0.000 0.000 0.021 A8 0.006 0.002 -0.012 0.000 0.000 -0.003 A9 -0.045 0.002 -0.012 0.083 0.025 0.021 A10 -0.045 -0.036 -0.012 -0.050 0.000 -0.027 A11 0.058 0.040 0.035 0.083 0.000 -0.003 A12 -0.045 -0.036 -0.012 0.083 0.025 -0.003 A13 0.006 0.002 -0.012 0.017 0.000 -0.003 A14 0.058 0.040 0.035 0.017 0.000 -0.003 A15 0.006 0.002 -0.012 -0.050 -0.025 -0.027 A16 0.006 -0.036 -0.012 -0.050 0.000 -0.003
d. PDA dan NDA normalisasi Tertimbang
Normalisasi  jarak  (PDA)  didapat  dengan membagi jumlah alternatif bobot positif dengan nilai  tertinggi  dari  jumlah  alternatif  bobot positif.  Hasil  yang  diperoleh  dari  normalisasi jarak (PDA) dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9. Normalisasi Tertimbang (PDA)
Alternatif Normalisasi Positif A1 -0,557 A2 0,084 A3 1,000 A4 -0,224 A5 0,328 A6 -1,171 A7 0,711 A8 0,328 A9 -0,439 A10 0,996 A11 -1,255 A12 -0,074 A13 -0,063 A14 -0,864 A15 0,616 A16 0,551
Normalisasi  jarak  (NDA)  didapat  dengan  membagi jumlah alternatif bobot dengan dengan nilai tertinggi dari  jumlah  alternatif  bobot  negatif.  Hasil  yang diperoleh dari normalisasi jarak (NDA) dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10 Normalisasi Tertimbang (NDA) Alternatif Normalisasi Negatif A1 0,444 A2 -0,067 A3 -0,797 A4 0,167 A5 -0,261 A6 0,699 A7 -0,334 A8 -0,028 A9 0,350 A10 -0,793 A11 1,000 A12 0,059 A13 0,050 A14 0,689 A15 -0,491 A16 -0,439
e. Penetapan Skor
Nilai  rekomendai  konten  Youtube  layak tonton  anak-anak  didapat  dengan  setengah (0.5)  dikali  nilai  normalisasi  positif  dan normalisasi  negatif.  Adapun  hasil  akhir  nya yaitu dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil akhir Alternatif Hasil A1 -0,057 A2 0,009 A3 0,101 (direkomendasikan) A4 -0,028 A5 0,033 A6 -0,236
A7 0,189 (direkomendasikan) A8 0,150 (direkomendasikan) A9 -0,045 A10 0,101 (direkomendasikan) A11 -0,127 A12 -0,008 A13 -0,006 A14 -0,088 A15 0,063 (direkomendasikan) A16 0,056
Berdasarkan hasil pada data di atas, maka dapat disimpulkan  bahwa  konten  Youtube  Cocomelon (0,189),  UpinIpin  (0,150),  Hey  Tayo  dan  Pada Zaman  Dahulu  Kala  (0,101),  dan  Nussa  Official (0,063)  merupakan  konten  Youtube  paling  layak untuk  dijadikan  rekomendasi  tontonan  bagi  anak- anak.

## 3.3 Implementasi Hasil
Implementasi  hasil  adalah  prosedur  yang dilakukan  untuk  menyelesaikan  hasil  yang  ada dengan  menggunakan  sistem  aplikasi.  Langkah pertama  yang  dilakukan  adalah  login  ke  sistem. Admin  akan  diarahkan  pada  tampilan  login  seperti yang ditampilkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Tampilan Menu Login
Setelah admin berhasil masuk ke sistem dengan memasukkan username dan password dengan benar, maka  selanjutnya  admin  akan  diarahkan  ke  menu halaman utama

## Gambar 3. Tampilan Halaman Utama
Pada Halaman Utama, terdapat beberapa menu ”kriteria,  ”alternatif”,  ”jarak  rata-rata”,  ”bobot”, ”normalisasi  jarak”,  dan  ”hasil”.  Apabila  admin memilih  menu  “kriteria”,  maka  akan  ditampilkan halaman  yang  berisi  data  kriteria  yang  diinputkan oleh admin. Data kriteria dapat dilihat pada Gambar 4.  Apabila  admin  memilih  menu  “alternatif”,  maka
akan  menampilkan  halaman  yang  berisi  data alternatif  yang  diinputkan  oleh  admin.  Data alternatif dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 4. Tampilan Menu Kriteria
Tampilan menu kritera menyajikan komponen- komponen  dari  kriteria  yang  digunakan  sebagai dasar  penilaian  dalam  pemilihan  konten  Youtube layak tonton anak-anak.

## Gambar 5. Tampilan Menu Alternatif
Pada  menu  alternatif  terdapat  konten-konten Youtube  layak  tonton  anak-anak.  Selain  itu  juga terdapat  button  tambah,  edit,  dan  hapus.  Tambah digunakan  untuk  mengimput  alternatif  tambahan, button edit digunakan untuk mengedit alternatif, dan button hapus digunakan untuk menghapus alternatif. Di  dalam  sistem  tersebut  terdapat  16  alternatif  dari konten-konten layak tonton untuk anak-anak.

## Gambar 6. Tampilan Menu Hasil
Hasil perhitungan dengan EDAS terdapat  pada menu  hasil,  dengan  hasil  peringkat  tertinggi
didapatkan dari konten A7 yaitu Cocomelon, diikuti dengan konten Upin & Ipin, Hey Tayo, Pada Zaman Dahulu Kala, dan Nussa Official.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan konten  Youtube  yang  layak  ditonton  anak-anak dengan berbagai  kriteria. Adapun kriterianya adalah tidak  mengandung  kekerasan,  tidak  mengandung kata-kata kasar, tidak mengandung unsur pornografi, berdifat mendidik, menghibur, dan kreatif.
Hasil  yang  diperoleh  dengan  menerapkan metode  EDAS  dalam  penelitian  ini  yaitu  terdapat  5 konten  Youtube  yang  memiliki  nilai  akhir  tertinggi. Adapun  kelima  konten  tersebut  yaitu  Cocomelon (0,189),  Upin  &  Ipin  (0,150),  Hey  Tayo  dan  Pada Zaman  Dahulu  Kala  (0,101),  serta  Nussa  Official (0,063).  Konten-konten  tersebut  merupakan  konten Youtube  paling  layak  untuk  dijadikan  rekomendasi tontonan  bagi  anak-anak.  Sistem  pendukung keputusan dengan EDAS diharapkan dapat membantu  orang  tua  dalam  menentukan  konten Youtube  yang  layak  ditonton  anak-anak.  Dengan menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  ini  juga diharapkan orang tua tidak perlu lagi takut akan apa yang ditonton anaknya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. M. Neumann and C. Herodotou, “Young Children and YouTube: A global phenomenon,” Childhood  Education ,  vol. 96, no. 4, pp. 72–77, 2020, doi: 10.1080/00094056.2020.1796459.
[2] H.  Syahputra,  M.  Syahrizal,  S.  Suginam,  S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan
Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak- Anak  Menerapkan  Metode  Additive  Ratio Assessment  (ARAS),” Seminar  Nasional Teknologi  Komputer  &  Sains  (SAINTEKS) , vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019.
[3] B. Izci, I. Jones, T. B. Özdemir, L. Alktebi, and  E.  Bakir,  “YouTube  &  young  children: research,  concerns  and  new  directions,” Crianças,  famílias  e  tecnologias.  Que desafios? Que caminhos? , pp. 81–92, 2019.
[4] N.  Khleif,  “YouTube  and  its  Content Production,” 2021.
[5] J.  F.  Geider,  “eRepository  @  Seton  Hall
How  to  (Not)  Exploit  Your  Internet  Child Star: Unregulated Child Labor on YouTube , Instagram and Social Media,” 2021.
[6] S.  L.  Mulani  and  Nardiono,  “Analisis Perbandingan  Metode  Moora  dan  Waspas dalam  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Konten  Youtube  Layak  Tonton  untuk Anak,” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) , vol.  15,  no.  2,  pp.  115–121,  2021,  doi: 10.30864/jsi.v15i2.345.
[7] K.  Papadamou et  al. ,  “Disturbed  Youtube for  kids:  Characterizing  and  detecting inappropriate videos targeting young children,” Proceedings of the 14th International  AAAI  Conference  on Web  and Social  Media,  ICWSM  2020 ,  pp.  522–533, 2020.
[8] I.  N.  Kiftiyah,  S.  Sagita,  and  A.  B.  Ashar, “Peran  Media  Youtube  Sebagai  Sarana Optimalisasi  Perkembangan  Kognitif  Pada Anak  Usia  Dini,” Prosiding  SEMNAS Penguatan Individu di Era Revolusi Informasi , no. 1998, pp. 199–208, 2017.
[9] Suharti  and  D.  Putro  Utomo,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Penerima
Bantuan  Tanah  Garapan  Pada  Desa  Trans Aliaga  Ujung  Batu  Iii  Dengan  Metode
Distance From Average Solution ( EDAS ),”
Nasional Teknologi Informasi dan
Komputer) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  43–55,  2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3647.
[10] X.  Peng  and  C.  Liu,  “Algorithms  for neutrosophic  soft  decision  making  based  on EDAS,  new  similarity  measure  and  level soft  set,” Journal  of  Intelligent  and  Fuzzy Systems ,  vol.  32,  no.  1,  pp.  955–968,  2017, doi: 10.3233/JIFS-161548.
[11] P.  Fitriani  and  T.  S.  Alasi,  “Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS :
Menentukan  Judul  Skripsi,” Jurnal  Media Informatika  Budidarma ,  vol.  4,  p.  56,  2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2431.
[12] R.  T.  Andriagus,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Kualitas Stasiun  Televisi  Sebagai  Konsumsi  Terbaik Bagi  Masyarakat  Dengan  Menggunakan Metode  Ahp,” Jurnal  Teknologi  Informasi , vol.  1,  no.  1,  p.  68,  2017,  doi: 10.36294/jurti.v1i1.45.
[13] S.  Widayati  Putri,  A.  Arifia,  and  A.
Muqtadir,  “Spk  Pemilihan  Film  Kartun Layak Tonton Untuk Anak-Anak
Menggunakan  Metode  Mfep  (  Multi  Factor Evaluation Process ),” CURTINA: Computer Science or Informatic Journal , vol. 2, no. 1, pp. 16–26, 2021.
[14] A.  Mardani,  E.  K.  Zavadskas,  Z.  Khalifah,
A.  Jusoh,  and  K.  M.  D.  Nor,  “Multiple criteria decision-making techniques in transportation  systems:  a  systematic  review of the state of the art  literature,” Transport , vol.  31,  no.  3,  pp.  359–385,  2016,  doi: 10.3846/16484142.2015.1121517.
[15] A.  Mardani,  A.  Jusoh,  E.  K. Zavadskas,  M. Kazemilari,  U.  N.  U.  Ahmad,  and  Z. Khalifah,  “Application  of  multiple  criteria decision  making  techniques  in  tourism  and hospitality  industry:  A  systematic  review,”
Transformations in Business and
Economics ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  192–213, 2016. [16] A.  Mardani,  A.  Jusoh,  K.  M.  D.  Nor,  Z. Khalifah,  N.  Zakwan,  and  A.  Valipour, “Multiple criteria decision-making
techniques and their applications - A review of  the  literature  from  2000  to  2014,”
Economic Research-Ekonomska Istrazivanja ,  vol.  28,  no.  1,  pp.  516–571,  2015,  doi: 10.1080/1331677X.2015.1075139.
[17] A.  Mardani,  A.  Jusoh,  E.  K.  Zavadskas,  Z. Khalifah, and K. M. D. Nor, “Application of multiple-criteria decision-making techniques and  approaches  to  evaluating  of  service quality:  a  systematic  review  of  the literature,” Journal  of  Business  Economics and  Management ,  vol.  16,  no.  5,  pp.  1034– 1068, 2015, doi: 10.3846/16111699.2015.1095233. [18] A.  K.  Nugroho,  I.  Permadi,  and  A.  Hanifa, “Sistem Pendukung Keputusan Perekomendasian  Oli  Menggunakan  Fuzzy
Madm,” Jurnal  Nasional Pendidikan Teknik
Informatika  (JANAPATI) ,  vol.  9,  no.  1, 2020, doi: 10.23887/janapati.v9i1.22959.
[19] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive Weighting,” Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif) , vol. 1, no. 2, pp. 101–108, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.14.
[20] D.  Asdini,  M.  Khairat,  and  D.  P.  Utomo, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian
Kinerja  Manajer  di  PT  .  Pos  Indonesia dengan Metode WASPAS,” vol. 9, no. 1, pp. 41–47, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3767. [21] P.  Fitriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Pembelian  Smartphone  Android  dengan Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory (MAUT),” Mantik Penusa , vol. 4, no. 1, pp.
6–11, 2020.
[22] P. Simanjuntak, Irma, and Mesran,
“Penentuan  Kayu  Terbaik  Untuk  Bahan Gitar Dengan Metode Weighted Aggregated Sum  Product  Assessment  (WASPAS),” Jurnal  Riset  Komputer  (JURIKOM) ,  vol.  5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[23] D.  Schitea,  M.  Deveci,  M.  Iordache,  K. Bilgili,  İ.  Z.  Akyurt,  and  I.  Iordache, “Hydrogen  mobility  roll-up  site  selection
using intuitionistic fuzzy sets based
WASPAS, COPRAS and EDAS,”
International  Journal  of  Hydrogen  Energy , vol.  44,  no.  16,  pp.  8585–8600,  2019,  doi: 10.1016/j.ijhydene.2019.02.011.
[24] R. Safitri and I. Firdaus, “SPK Rekomendasi Pekerjaan  Dengan  Metode  EDAS  (  Studi Kasus :  Lembaga  Kursus  dan  Pelatihan
Komputer  Widya  Informatika  Selat  Panjang
),” Jurnal  Informasi  Komputer  Logika ,  vol.
1, no. 4, 2020.
[25] M.  Keshavarz  Ghorabaee,  M.  Amiri,  E.  K. Zavadskas, Z. Turskis, and J.
Antucheviciene,  “A  new  hybrid  simulation- based  assignment  approach  for  evaluating airlines  with  multiple  service  quality criteria,” Journal of Air Transport
Management , vol. 63, pp. 45–60, 2017, doi: 10.1016/j.jairtraman.2017.05.008.