## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464

## Kombinasi Metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) dan Rank Order Centroid (ROC) Dalam Pemilihan Konten Layak Tonton Untuk Anak Usia Dini
Ben Rahman 1,* , Isfauzi Hadi Nugroho 2 , Rima Ruktiari Ismail 3 , Rito Cipta Sigitta Hariyono 4 , Nurul Mega Saraswati 5
1 Prodi Sistem Informasi, FTKI, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Prodi PGPAUD FKIP, Universitas Nusantara PGRI Kediri, Kediri, Indonesia
3 Sistem Informasi, Universitas Sembilanbelas November Kolaka, Kolaka, Indonesia
4 Informatika, Universitas Bhamada Slawi, Tegal, Indonesia
5 Informatika, Universitas Peradaban, Brebes, Indonesia Email: 1,* ben.rahman@gmail.com, 2 isfauzi@unpkediri.ac.id, 3 rimaruktiarii@gmail.com , 4 rintocipta13@gmail.com,
5 nurul.mega.s@gmail.com. Email Penulis Korespondensi: ben.rahman@gmail.com Submitted: 20/10/2023; Accepted: 14/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak− YouTube  mengakomodasi  video-video  yang  mengangkat  hampir  semua  topik  yang  ada,  termasuk  hiburan, panduan, musik, vlog pribadi, berita, film pendek, dokumenter, dan variasi lainnya. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengakses konten sesuai dengan minat dan kebutuhan mereka tanpa batasan yang signifikan. Namun, masalah konten yang tidak  sesuai  untuk  anak-anak  di  YouTube  telah  menjadi  topik  diskusi  yang  semakin  marak.  Isu  utama  terkait  konten  tidak sesuai untuk anak-anak di YouTube melibatkan video-video yang berisi materi  yang tidak pantas, kekerasan, bahasa kasar, dan  informasi  yang  salah  atau  menyesatkan.  Meskipun  upaya  telah  dilakukan  oleh  YouTube  untuk  mengatasi  masalah  ini, tetap  saja  menjadi  perhatian  mengingat  jumlah  besar  video  yang  diunggah  setiap  hari.  Dalam  menyeleksi  konten  youtube untuk  anak  usia  dini  ada  beberapa  kriteria  yaitu  antara  lain  sebagai  berikut  Kelayakan  Keamanan,  Animasi  Menarik, Interaktivitas, Nilai Pendidikan dan Nilai Positif. Dengan demikian, penelitian ini menegaskan pentingnya keberadaan sistem pendukung keputusan dalam membantu seleksi konten YouTube yang cocok untuk anak-anak. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  menggunakan  metode  analisis  data  serta  beraneka  algoritma  untuk  memproses  informasi  dan  data  yang  tersedia. Penulis  menerapkan  kombinasi  metode  EDAS  ( Evaluation  Based  on  Distance  From  Average  Solution )  dan  ROC  ( Rank Order  Centroid ) untuk  melakukan  seleksi  konten  YouTube  yang  paling  sesuai  dan  aman  bagi  anak-anak  usia  dini. Pendekatan  ini  digunakan  untuk  melakukan  peringkat  terhadap  setiap  konten  yang  dinilai.  Sehingga  menghasilkan  konten YouTube "Lagu Anak Indonesia Balita" mendapatkan peringkat teratas pada alternatif A8 dengan nilai maksimum 1.00000, sehingga sangat direkomendasikan untuk anak-anak usia dini.
Kata Kunci: Konten; Konten Youtube; SPK; Metode EDAS
Abstrac− YouTube accommodates videos on almost any topic, including entertainment, guides, music, personal vlogs, news, short  films,  documentaries,  and  other  variations.  This  allows  users  to  access  content  according  to  their  interests  and  needs without  significant  restrictions.  However,  the  issue  of  unsuitable  content  for  children  on  YouTube  has  become  an increasingly  prevalent  topic  of  discussion.  The  main  issues  related  to  unsuitable  content  for  children  on  YouTube  involve videos containing inappropriate material, violence, abusive language, and false or misleading information. While efforts have been made by YouTube to address this issue, it remains a concern given the large number of videos uploaded every day. In selecting YouTube content for early childhood, there are several  criteria, including safety  feasibility, interesting animation, interactivity,  educational  value,  and  positive  value.  Thus,  this  research  emphasizes  the  importance  of  the  existence  of  a decision  support  system  in  helping  with  the  selection  of  YouTube  content  suitable  for  children.  Decision  Support  Systems (DSS)  use  data  analysis  methods  and  various  algorithms  to  process  available  information  and  data.  The  author  applies  a combination of EDAS (Evaluation Based on Distance From Average Solution) and ROC (Rank Order Centroid) methods to select the most appropriate and safe YouTube content for young children. This approach is used to rank each assessed piece of content. This resulted in the YouTube content "Lagu Anak Indonesia Balita" getting the top rank on alternative A8 with a maximum value of 1.00000, making it highly recommended for early childhood.
Keyword: Content; Youtube Content; DSS; EDAS Method

## 1. PENDAHULUAN
YouTube didirikan  sejak  pada tahun 2005, telah  menjadi salah satu platform berbagi video terbesar dan paling terkenal  di  dunia.  Situs  ini  menjadi  tuan  rumah  bagi  jutaan  video  yang  mencakup  beragam  topik,  mulai  dari hiburan  hingga  pendidikan  di  era digital.  YouTube  adalah platform  daring  yang  memfasilitasi  pengguna  untuk mengunggah,  berbagi,  serta  menonton  video.  Ini  berarti  bahwa  individu,  perusahaan,  dan  organisasi  dengan mudah  dapat  mempublikasikan  video  mereka  untuk  diakses  oleh  khalayak  umum.  YouTube  mengakomodasi video-video  yang  mengangkat  hampir  semua  topik  yang  ada,  termasuk  hiburan,  panduan,  musik,  vlog  pribadi, berita, film pendek, dokumenter, dan variasi lainnya. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengakses konten sesuai  dengan  minat  dan  kebutuhan  mereka  tanpa  batasan  yang  signifikan.  Dalam  proses  ini,  menjadi  sangat penting karena berperan krusial dalam memilih konten YouTube terbaik yang cocok untuk anak-anak usia dini. YouTube  menawarkan  beragam  jenis  konten,  mulai  dari  video  musik,  hiburan,  hingga  pendidikan[1]–[4]. Namun,  masalah  konten  yang  tidak  sesuai  untuk  anak-anak  di  YouTube  telah  menjadi  topik  diskusi  yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464
semakin marak. Isu utama terkait konten tidak sesuai untuk anak-anak di YouTube melibatkan video-video yang berisi materi yang tidak pantas, kekerasan, bahasa kasar, dan informasi yang salah atau menyesatkan. Meskipun upaya  telah  dilakukan  oleh  YouTube  untuk  mengatasi  masalah  ini,  tetap  saja  menjadi  perhatian  mengingat jumlah besar video yang diunggah setiap hari.
Anak-anak,  dalam  hal  ini,  menjadi  lebih  rentan  terhadap  konten  yang  tidak  sesuai  di  YouTube  karena kesulitan  mereka  dalam  membedakan  konten  yang  baik  dan  buruk,  dan  kurangnya  pengawasan  dari  orang dewasa  saat  mereka  mengakses  platform  tersebut.  Dampaknya  bisa  sangat  negatif,  termasuk  kecemasan, ketakutan,  dan  trauma  pada  anak-anak.  Di  samping  itu,  permasalahan  privasi  data  anak-anak  juga  menjadi perhatian  serius.  YouTube  mengumpulkan  data  pengguna,  termasuk  data  dari  anak-anak  yang  mengakses platform ini. Hal ini memunculkan keprihatinan karena pengumpulan data yang dilakukan tanpa izin atau tanpa tindakan  yang  benar  dapat  mengancam  privasi  dan  keamanan  anak-anak.  Keseluruhan,  masalah  terkait  konten yang  tidak  sesuai  dan  privasi  data  anak-anak  di  YouTube  menuntut  respons  yang  lebih  serius  dari  pihak YouTube, regulator, dan orang tua. Dalam menyeleksi konten youtube untuk anak usia dini ada beberapa kriteria yaitu  antara  lain  sebagai  berikut  Kelayakan  Keamanan,  Animasi  Menarik,  Interaktivitas,  Nilai  Pendidikan  dan Nilai  Positif.  Dalam  konteks  pemilihan  konten  YouTube  yang  sesuai  untuk  anak-anak  usia  dini,  sistem pendukung  keputusan  memiliki  peran  penting.  Sistem  ini  dapat  membantu  mengatasi  masalah  yang  sering muncul  saat  mencari  konten  yang  tepat  untuk  anak-anak,  termasuk  seleksi  konten  yang  mendidik  dan  sesuai dengan kebutuhan dan minat anak-anak, seperti konten pendidikan dan hiburan. Dengan demikian, penelitian ini menegaskan  pentingnya  keberadaan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  membantu  seleksi  konten  YouTube yang cocok untuk anak-anak.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  menggunakan  metode analisis data serta beraneka  algoritma  untuk memproses informasi dan data yang tersedia. Metode ini mencakup teknik statistik, pemodelan matematika, dan pendekatan  kecerdasan  buatan,  seperti  machine  learning,  dengan  tujuan  memberikan  perspektif  yang komprehensif[5]–[7]. SPK memiliki kemampuan untuk menyajikan informasi dalam berbagai format, termasuk laporan,  visualisasi  grafis,  dan  penggambaran  data.  Fitur  ini  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk meningkatkan pemahaman terhadap informasi yang disediakan dan membuat keputusan yang lebih berdasarkan data. Dalam penelitian ini, penulis menerapkan kombinasi metode EDAS ( Evaluation Based on Distance From Average  Solution )  dan  ROC  ( Rank  Order  Centroid ) untuk  melakukan  seleksi  konten  YouTube  yang  paling sesuai dan aman bagi anak-anak usia dini. Pendekatan ini digunakan untuk melakukan peringkat terhadap setiap konten yang dinilai.
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  penulis  yang  berkaitan  dengan  metode  EDAS  dan ROC sehingga  penulis  menjadikan  referensi  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  penelitian  ini.  Penelitian yang  dilakukan  oleh  Mesran  dan  Dwina  2023  mengenai  seleksi  content  creator  mahasiswa  terbaik  dengan metode EDAS dan ROC menghasilkan nilai tertinggi 1.82001 yaitu Arsyillah sebagai yang terbaik[8]. Penelitian yang dilakukan oleh Purnama dkk 2023 mengenai pemilihan sales  supervisor dengan  metode EDAS dan  ROC menghasilkan  nilai  tertinggi  0.5348  yaitu  Mandala  sebagai  yang  terbaik[9].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Sukamto  2023  mengenai  penentuan  kelayakan  perpustakaan  sekolah  diakreditasi  dengan  metode  EDAS menghasilkan  nilai  tertinggi  0.942  yaitu  SMPN  27  Pekanbaru  sebagai  yang  terbaik[10].  Penelitian  yang dilakukan oleh Kurnia dkk 2023 mengenai pemilihan laptop dengan metode EDAS menghasilkan nilai tertinggi 0.984185 sebagai yang terbaik[11]. Penelitian yang dilakukan oleh Zega dkk 2022 mengenai pemilihan aplikasi nobar online terbaik dengan metode EDAS dan ROC menghasilkan nilai tertinggi 0.3265 yaitu Viu sebagai yang terbaik[12].
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh penulis, terdapat referensi yang signifikan untuk  memandu  dalam  menyelesaikan  masalah  dan  merancang  penelitian  baru.  Oleh  karena  itu,  penulis bertujuan  untuk  mengintegrasikan  metode  EDAS  dan  ROC  dalam  proses  pemilihan  konten  yang  sesuai  untuk anak  usia  dini  di  platform  YouTube.  Tujuannya  adalah  menciptakan  solusi  yang  efektif  dalam  proses  seleksi konten  YouTube  untuk  anak  usia  dini  yang  dapat  mengakomodasi  sejumlah  kriteria  yang  berbeda  dan memberikan bobot yang sesuai untuk masing-masing kriteria ini. Dengan demikian, diharapkan hasil dari proses seleksi konten ini akan lebih  akurat dan  memberikan  kepastian  yang lebih tinggi dalam  memastikan keamanan dan  relevansi  konten  bagi  anak-anak  usia  dini.  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh penulis,  terdapat  referensi  yang  signifikan  untuk  memandu  dalam  menyelesaikan  masalah  dan  merancang penelitian  baru.  Oleh  karena  itu,  penulis  bertujuan  untuk  mengintegrasikan  metode  EDAS  dan  ROC  dalam proses pemilihan konten yang sesuai untuk anak usia dini di platform YouTube. Tujuannya adalah menciptakan solusi  yang  efektif  dalam  proses  seleksi  konten  YouTube  untuk  anak  usia  dini  yang  dapat  mengakomodasi sejumlah  kriteria  yang  berbeda  dan  memberikan  bobot  yang  sesuai  untuk  masing-masing  kriteria  ini.  Dengan demikian, diharapkan hasil dari proses seleksi konten ini akan lebih akurat dan memberikan kepastian yang lebih tinggi dalam memastikan keamanan dan relevansi konten bagi anak-anak usia dini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Proses  penelitian  melibatkan  sejumlah  tahapan  yang  diperlukan  untuk  mengumpulkan  informasi  yang  relevan. Di bawah ini terdapat beberapa langkah yang umumnya dijalani dalam tahap penelitian: 1. Identifikasi Masalah
ada  tahap  awal  ini,  perhatian  diberikan  pada  pemilihan  topik  atau  permasalahan  yang  akan  diinvestigasi. Peneliti  akan  melakukan  observasi,  pengamatan,  atau  merujuk  berbagai  sumber  untuk  menemukan  isu  atau topik yang menarik untuk dijelajahi.
2. Studi Literatur
Langkah  ini  berkaitan  dengan  mengumpulkan,  meneliti,  dan  menganalisis  sumber-sumber  literatur  atau dokumen  yang  berkaitan  dengan  topik  penelitian.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  pemahaman  yang mendalam tentang kerangka konseptual dan hasil penelitian terkait.
3. Analisa dan Penerapan
Pada tahap awal penelitian ini digunakan untuk memahami masalah yang perlu dipecahkan. Dalam konteks seleksi konten YouTube yang sesuai untuk anak usia dini, tahap analisis masalah penting untuk memahami hambatan dan aspek-aspek yang perlu diperhatikan dalam pemilihan konten.
4. Pembuatan Laporan Penelitian
Pada  tahap  ini,  penulis  harus  menyusun  laporan  berdasarkan  temuan  dan  hasil  penelitian  yang  ditemukan selama  tahapan-tahapan  sebelumnya.  Laporan  ini  berfungsi  sebagai  dokumentasi  dan  sarana  untuk  berbagi hasil penelitian.
Berikut ini adalah rangkaian penelitian yang telah dijelaskan di atasyaitu:

## Gambar 1. Struktur Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  aplikasi  yang  digunakan  untuk  mendukung  proses pengambilan keputusan dalam beragam situasi masalah. SPK telah dikembangkan untuk menyediakan informasi dan  analisis  yang  relevan,  sekaligus  memberikan  saran  yang  dapat  dipertimbangkan  oleh  para  pengambil keputusan guna  meningkatkan kualitas keputusan  mereka. Ada beberapa fitur inti  yang  membedakan SPK dari sistem informasi konvensional. SPK mengintegrasikan data dan informasi dari berbagai sumber, termasuk data internal  perusahaan,  data  eksternal,  dan  catatan  sejarah.  Ini  memberikan  peluang  kepada  para  pengambil keputusan  untuk  memiliki  pemahaman  yang  lebih  menyeluruh  tentang  situasi  yang  dihadapi.  SPK  juga  sering kali  dilengkapi  dengan  kapasitas  untuk  melakukan  simulasi  dan  skenario  berdasarkan  data  yang  ada,  yang memungkinkan para pengambil keputusan untuk menguji beragam opsi keputusan sebelum membuat keputusan akhir[13]–[17].

## 2.3 Konten YouTube
Istilah  "Konten  YouTube"  merujuk  kepada  materi  video  yang  diunggah  dan  dibagikan  di  platform  YouTube. YouTube  merupakan  platform  berbagi  video  terbesar  di  dunia,  yang  berisi  berbagai  macam  video  yang mencakup beragam minat, hobi, informasi, hiburan, dan banyak lagi. Para individu yang menciptakan video ini, sering  disebut  sebagai  YouTuber,  membuat  video  dengan  berbagai  topik  dan  tujuan  yang  berbeda.  Konten  di
Mulai Menganalisa Masalah Studi Literatur Analisa Dan Penerapan Metode Pembobotan Metode ROC
1.Menetapkan kebutuhan nilai Kriteria.
2.Menetapkan nilai bobot
3. menetapkan jumlah data
4. menetapkan prioritas

## Penerapan Metode EDAS
1. Membentuk matriks pengambilan keputusan
2. Tentukan nilai rata-rata untuk semua kriteria
3. Hitung rata-rata jarak positif dan negatif menurut jenis kriterianya
4. Perhitungan jarak positif dan negatif untuk semua alternatif
5. Normalisasi nilai SP dan SN untuk semua alternatif
6. Menghitung skor untuk semua alternatif
Pembuatan Laporan Penelitian Selesai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464
YouTube sangat beragam,  mencakup hampir seluruh aspek kehidupan,  mulai dari vlog pribadi, tutorial, ulasan produk,  musik,  hiburan, pendidikan,  kesehatan, perjalanan, dan topik lainnya. Hal ini  memberikan  kesempatan luas bagi individu dan organisasi untuk berbagi pengetahuan, pengalaman, serta ekspresi kreatif mereka melalui platform ini. Selain itu, ada pula konten YouTube  yang  khusus disusun untuk anak-anak dalam  kelompok  usia yang lebih muda, yang biasanya berkisar dari bayi hingga sekitar usia 12 tahun. Jenis konten ini didesain dengan mempertimbangkan  usia  anak-anak,  dengan  fokus  pada  aspek  keselamatan,  pendidikan,  dan  sesuai  dengan perkembangan anak-anak[18]–[20].

## 2.4 Metode ROC
ROC  adalah  suatu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  menghitung  nilai  bobot  yang  diperlukan  untuk melaksanakan  pembobotan  dalam  SPK.  Keunggulan  metode  ROC  terletak  pada  kemudahan  pemahamannya, karena  proses  penggunaannya  terlihat  cukup  sederhana.  Dalam  penerapannya,  ROC  berfokus  pada  konsep prioritas dalam menetapkan bobot, seperti yang dinyatakan di bawah ini[21]–[26]:
(1)
Dalam proses mencari nilai bobot (W) menggunakan rumus berikut:
∑ ( ) . (2)

## 2.5 Metode EDAS
Metode  EDAS  adalah  suatu  teknik  analisis  keputusan  yang  berguna  dalam  situasi  di  mana  pengambilan keputusan  melibatkan banyak kriteria. Dalam  metode ini, evaluasi dan peringkatan alternatif dilakukan dengan mempertimbangkan kriteria  yang telah ditentukan sebelumnya. Tujuan utama dari  metode EDAS adalah  untuk mengenali  alternatif  terbaik  berdasarkan  sejauh  mana  mereka  berjarak  dari  solusi  rata-rata  yang  digunakan sebagai  titik  referensi  dalam  proses  evaluasi.  Langkah-langkah  dalam  perhitungan  EDAS  sebagai  berikut[27]– [31]:
1. Menentukan kriteria yang relevan dan penting dalam pengambilan keputusan.
[ ] [ ] (3)
2. Menentukan alternatif atau pilihan yang akan dievaluasi.
∑ (4)
3. Menghitung nilai rata-rata setiap kriteria jarak positif dan negative Apabila kriteria benefit rumus harus menggunakan sebagai berikut:
( (       ))
(5) ( (       ))
(6)
Apabila kriteria cost rumus harus menggunakan sebagai berikut :
( (       )) (7) ( (       ))
(8)
4. Hitung  matriks  jarak  positif  dan  negatif  yaitu  jarak  dari  setiap  alternatif  ke  solusi  rata-rata  untuk  setiap kriteria.
∑ (9) ∑ (10)
5. Normalisasi matriks keputuan pada jarak positif dan negatif alternatif.
(   ) (11) (   ) (12)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464
6. Menghitung nilai skor untuk setiap alternatif.
( ) (13)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Menetapkan Alternatif
Dalam  rangka  penelitian  penggunaan  metode  EDAS  dan  ROC  untuk  seleksi  konten  terbaik  di  YouTube  yang sesuai  untuk  anak-anak  usia  dini,  metode  alternatif  dapat  digunakan  dengan  cara  mengidentifikasi  sejumlah konten  YouTube  yang  memiliki  potensi  sebagai  rekomendasi  untuk  anak-anak  usia  dini.  Solusi  alternatif  ini akan selanjutnya dievaluasi dan dibandingkan menggunakan metode EDAS dan ROC guna menentukan pilihan terbaik. Tabel 1 menyajikan data alternatif yang relevan.
Tabel 1. Data Alternatif Konten YT Alternatif Keterangan A1 Little Giantz A2 Nat Geo Kids A3 Kok Bisa? A4 Cocomelon A5 Pinkfong A6 Blippi A7 Make Me Genius A8 Lagu Anak Indonesia Balita

## 3.2 Menetapkan Kriteria
Dalam  konteks  penelitian  mengenai  sistem  pendukung  keputusan  untuk  seleksi  konten  terbaik  di  YouTube, penting  untuk  memastikan  bahwa  konten  yang  dipilih  aman  dan  memberikan  manfaat  kepada  anak-anak  usia dini.  Metode  EDAS  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menentukan  dan  memberikan  bobot  pada  kriteria- kriteria  yang  relevan,  sehingga  setiap  alternatif  konten  YouTube  dapat  dinilai  secara  lebih  objektif  dan  akurat. Tabel 2 mengandung data mengenai lima kriteria yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Kelayakan Keamanan  Benefit C2 Animasi Menarik Benefit C3 Interaktivitas Benefit C4 Nilai Pendidikan Benefit C5 Nilai Positif Benefit

## 3.3 Metode ROC
Selanjutnya,  untuk  melakukan perhitungan dengan  metode EDAS, langkah awal adalah menghitung bobot dari setiap kriteria menggunakan perhitungan ROC, yang merupakan langkah yang harus dijalani.
Berikut  merupakan  tabel  3  bobot  kriteria  yang  diperoleh  setelah  melakukan  pencarian  bobot  dengan metode ROC sebagai berikut.
Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Kelayakan Keamanan 0.457 Benefit

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C2 Animasi Menarik 0.257 Benefit C3 Interaktivitas 0.157 Benefit C4 Nilai Pendidikan 0.090 Benefit C5 Nilai Positif 0.040 Benefit
Berikut merupakan tabel 4 alternatif konten youtobe yang akan diseleksi menggunakan penerapan sistem pendukung keputusan sebagai berikut.
Tabel 4. Alternatif Konten YouTube Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Little Giantz Aman Menarik Cukup Interaktif Cukup Baik Baik Nat Geo Kids Cukup Aman Cukup Menarik Kurang Interaktif Baik Cukup Baik Kok Bisa? Cukup Aman Cukup Menarik Cukup Interaktif Sangat Baik Baik Cocomelon Aman Sangat Menarik Interaktif Cukup Baik  Cukup Baik Pinkfong Cukup Aman Sangat Menarik Cukup Interaktif Baik Cukup Baik Blippi Cukup Aman Cukup Menarik Sangat Interaktif Cukup Baik Baik Make Me Genius Cukup Aman Kurang Menarik Kurang Interaktif Sangat Baik Sangat Baik Lagu Anak Indonesia Balita Sangat Aman Sangat Menarik Interaktif Baik Baik
Berikut tabel 5 hingga tabel 8 pembobotan yang diperlukan untuk memperoleh rating kecocokan sebagai berikut.
Tabel 5. Data Pembobotan C1 Keterangan Nilai Tidak Aman 1 Kurang Aman 2 Cukup Aman 3 Aman 4 Sangat Aman 5 Tabel 6. Data Pembobotan C2 Keterangan Nilai Tidak Menarik 1 Kurang Menarik 2 Cukup Menarik 3 Menarik 4 Sangat Menarik 5 Tabel 7. Data Pembobotan C3 Keterangan Nilai Tidak Interaktif 1 Kurang Interaktif 2 Cukup Interaktif 3 Interaktif 4 Sangat Interaktif 5 Tabel 8. Data Pembobotan C4 dan C5 Keterangan Nilai Tidak Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Lakukan  kecokan  dari  data  dengan  tabel  5  hingga  tabel  8  pembobotan  maka  akan  diperoleh  data  rating kecocokan pada tabel 9 sebagai berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464
Tabel 9. Data Rating Kecocokan Alternatif C1  C2  C3  C4  C5 Little Giantz 4 4 3 3 4 Nat Geo Kids 3 3 2 4 3 Kok Bisa? 3 3 3 5 4 Cocomelon 4 5 4 3 3 Pinkfong 3 5 3 4 3 Blippi 3 3 5 3 4 Make Me Genius 3 2 2 5 5 Lagu Anak Indonesia Balita 5 5 4 4 4

## 3.4 Metode EDAS
Ada beberapa tahapan untuk mendapatkan hasil akhir dalam metode EDAS yaitu: 1. Membuat matriks keputusan
| | | | 2. Nilai Rata-Rata
Berikut merupakan tabel 10, hasil rata-rata yang diperoleh.
Tabel 10. Hasil Rata-Rata
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 4
4 3 3 4 A2 3 3 2 4 3 A3 3 3 3 5 4 A4 4 5 4 3 3 A5 3 5 3 4 3 A6 3 3 5 3 4
A7 3 2
2 5 5
A8 5 5
4 4 4 AV 3.50  3.75  3.25  3.88  3.75
3. Nilai jarak positif dan Nilai jarak negatiif
Nilai jarak positif C1
(      )
(      )
(      )
(      )
(      )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464
(      )
(      )
(      )
Dalam perhitungan nilai jarak positif, C1 disajikan di atas, sementara untuk kriteria C2 hingga C5, langkah- langkah  yang  serupa  diterapkan  seperti  yang  dijelaskan  pada  C1.  Hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat  pada tabel 11 sebagai berikut:
Tabel 11. Data Nilai PDA Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.14286  0.06667  0.00000  0.00000  0.06667 A2 0.00000  0.00000  0.00000  0.03226  0.00000 A3 0.00000  0.00000  0.00000  0.29032  0.06667 A4 0.14286  0.33333  0.23077  0.00000  0.00000 A5 0.00000  0.33333  0.00000  0.03226  0.00000 A6 0.00000  0.00000  0.53846  0.00000  0.06667 A7 0.00000  0.00000  0.00000  0.29032  0.33333 A8 0.42857  0.33333  0.23077  0.03226  0.06667
Nilai jarak negatif C1
(      )
(      )
(      )
(      )
(      )
(      )
(      )
(      )
Dalam  menghitung  nilai  jarak  negatif,  C1  telah  diuraikan  di  atas,  sementara  untuk  kriteria  C2  hingga  C5, langkah-langkah yang serupa diterapkan sebagaimana yang dijelaskan pada C1. Dengan demikian, hasil yang dicapai adalah tabel 12 sebagai berikut:
Tabel 12. Data Nilai NDA Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.00000  0.00000  0.07692  0.22581  0.00000 A2 0.14286  0.20000  0.38462  0.00000  0.20000 A3 0.14286  0.20000  0.07692  0.00000  0.00000 A4 0.00000  0.00000  0.00000  0.22581  0.20000 A5 0.14286  0.00000  0.07692  0.00000  0.20000 A6 0.14286  0.20000  0.00000  0.22581  0.00000 A7 0.14286  0.46667  0.38462  0.00000  0.00000 A8 0.00000  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000
4. Penilaian Jarak Positif dan Negatif
Penilaian Jarak Positif

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464
Dalam menghitung penilaian jarak positif, dapat merujuk pada perhitungan C1 yang telah dijelaskan di atas, di  mana  setiap  kriteria  dikalikan  dengan  bobotnya  masing-masing.  Langkah  yang  sama  seperti  yang  telah diuraikan  pada  C1  juga  diterapkan  untuk  kriteria  C2  hingga  C5.  Dengan  demikian,  hasil  yang  diperoleh adalah tabel 13 sebagai berikut:
Tabel 13. Data Nilai SP Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 MAX A1 0.06529  0.01713  0.00000  0.00000  0.00267  0.08509 A2 0.00000  0.00000  0.00000  0.00290  0.00000  0.00290 A3 0.00000  0.00000  0.00000  0.02613  0.00267  0.02880 A4 0.06529  0.08567  0.03623  0.00000  0.00000  0.18718 A5 0.00000  0.08567  0.00000  0.00290  0.00000  0.08857 A6 0.00000  0.00000  0.08454  0.00000  0.00267  0.08721 A7 0.00000  0.00000  0.00000  0.02613  0.01333  0.03946 A8 0.19586  0.08567  0.03623  0.00290  0.00267  0.32332
Penilaian Jarak Negatif
Dalam  menghitung  penilaian  jarak  negatif,  perhitungan  pada  C1  yang  telah  dijelaskan  di  atas  adalah representatif,  di  mana  setiap  kriteria  dikalikan  dengan  bobotnya  masing-masing.  Pendekatan  yang  sama seperti  yang  diterapkan  pada  C1  juga  berlaku  untuk  kriteria  C2  hingga  C5.  Dengan  demikian,  hasil  yang diperoleh adalah tabel 14 sebagai berikut:
Tabel 14. Data Nilai SN Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 MAX A1 0.00000  0.00000  0.01208  0.02032  0.00000  0.03240 A2 0.06529  0.05140  0.06038  0.00000  0.00800  0.18507 A3 0.06529  0.05140  0.01208  0.00000  0.00000  0.12876 A4 0.00000  0.00000  0.00000  0.02032  0.00800  0.02832 A5 0.06529  0.00000  0.01208  0.00000  0.00800  0.08536 A6 0.06529  0.05140  0.00000  0.02032  0.00000  0.13701 A7 0.06529  0.11993  0.06038  0.00000  0.00000  0.24560 A8 0.00000  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000  0.00000
5. Normalisasi bobot jarak positif

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Normalisasi bobot jarak negatif

## 6. Penetapan Skor
(                 )
(                 )
(                 )
(                 ) (                 ) (                 ) (                 )

## (                 )
Setelah proses perhitungan dengan menggunakan metode EDAS selesai, hasil perankingan dapat ditemukan dalam tabel 15 berikut:
Tabel 15. Nilai Preferensi Alternatif Konten YouTube Nilai Preferensi  Rank A1 Little Giantz 0.56562 3 A2 Nat Geo Kids 0.12772 7 A3 Kok Bisa? 0.28240 6 A4 Cocomelon 0.73181 2 A5 Pinkfong 0.46319 4 A6 Blippi 0.35594 5 A7 Make Me Genius 0.06103 8 A8 Lagu Anak Indonesia Balita 1.00000 1
Konten YouTube "Lagu Anak Indonesia Balita" mendapatkan peringkat teratas pada alternatif A8 dengan nilai maksimum 1.00000, sehingga sangat direkomendasikan untuk anak-anak usia dini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan tentang Penerapan Metode EDAS dan ROC dalam Seleksi Konten YouTube Terbaik yang Sesuai untuk Anak Usia Dini, ditemukan bahwa metode EDAS dan ROC terbukti sangat efektif dalam menentukan konten YouTube yang cocok untuk anak-anak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan EDAS dan ROC mampu memberikan penilaian yang objektif dan akurat dengan mempertimbangkan berbagai  kriteria  yang  relevan.  Oleh  karena  itu,  konten  YouTube  "Lagu  Anak  Indonesia  Balita"  mendapatkan peringkat teratas pada alternatif A8 dengan nilai maksimum 1.00000, sehingga sangat direkomendasikan untuk anak-anak usia dini.

## REFERENCES
[1]  N.  P.  R.  Sintiadewi,  “Analisis  Video  Comments  to  Subscribe  Ratio  Youtube  Pada  5  Artis  Terkaya  di Indonesia,” 2021.
[2]  R.  Imani,  “Pengaruh  YouTube  Terhadap  Pemerolehan  Bahasa  Kedua  Pada  Anak  Usia  8  Tahun,” Metabahasa J. Pendidik. Bhs. Dan Sastra Indones. , vol. 3, no. 1, pp. 11–24, 2020.
[3]  B.  G.  Sudarsono,  R.  Saputra,  F.  Utomo,  and  C.  Wijaya,  “Segmentasi  Popularitas  Akun  Youtube Menggunakan Metode ID3,” JBASE-Journal Bus. Audit Inf. Syst. , vol. 3, no. 2, 2020.
[4]  M.  Q.  Qordofa  and  M.  As‟  ad,  “Metode  Dakwah  KH.  Ahmad  Baha‟uddin  Nursalim  (Gus  Baha)  Melalui Channel Santri Gayeng Di Media Youtube,” Syiar J. Komun. dan Penyiaran Islam , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2022.
[5]  M.  A.  Abdullah  and  R.  T.  Aldisa,  “Implementasi  Metode  MAUT  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi Penerimaan Stock Keeper Restoran dengan Pembobotan Rank Order Centroid,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1422–1430, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2656.
[6]  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  MABAC  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Aplikasi Pemesanan  Hotel  Terbaik,” J.  Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  191–201,  2022,  doi: 10.47065/josh.v4i1.2415.
[7]  K.  Kraugusteeliana,  A.  Subagiyo,  and  F.  Setyawan,  “Pemilihan  Jenis  Obat  Terbaik  Untuk  Gejala  Batuk Remaja dengan Menggunakan Metode AHP dan ARAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 2172, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5235.
[8]  Mesran  and  D.  P.  Indini,  “Analisis  Dalam  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Content  Creator  Mahasiswa Terbaik Menerapkan Metode EDAS dan ROC,” J.  Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  4, pp.  912–921, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4093.
[9]  I.  Purnama,  Z.  Zulkifli,  M.  B.  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Trianovie,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Sales  Supervisor  Menerapkan  Metode  EDAS  berdasarkan  Pembobotan  ROC,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 181–190, 2023.
[10]  S. Sukamto, “Penerapan Metode EDAS untuk Menentukan Kelayakan Perpustakaan Sekolah Diakreditasi,” J. Sains dan Inform. , pp. 9–18, 2023.
[11]  A.  Kurnia,  D.  M.  Midyanti,  and  K.  Kasliono,  “Rekomendasi  Pemilihan  Laptop  Menggunakan  Metode Evaluation  Based  On  Distance  From  Average  Solution  (EDAS)  Berbasis  Website,” J.  Comput.  Syst. Informatics , vol. 4, no. 4, pp. 952–964, 2023.
[12]  S.  K.  Zega,  A.  S.  Harahap,  H.  H.  Sihite,  and  I.  Saputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Aplikasi  Nobar Online Terbaik Dengan Menerapkan Metode EDAS Dengan Pembobotan ROC,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 809–818, 2023.
[13]  D. P. Indini and A. Triayudi, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Alat Bantu Media Pembelajaran  Fisika  Terbaik  Menggunakan  Metode  PSI,”  vol.  4,  no.  4,  pp.  861–871,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i4.3466.
[14]  M.  A.  Abdullah  and  R.  T.  Aldisa,  “Perbandingan  Metode  Preference  Selection  Index  dan  Kombinasi Preference  Selection  Index  dan  TOPSIS  dalam  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Hotel,” KLIK  Kaji.  Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 1080–1087, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.960.
[15]  S.  Hutagalung,  D.  S.  Gea,  D.  P.  Indini,  and  Mesran,  “Penerapan  Metode  MOORA  Dalam  Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[16]  A. Iskandar,  “Penyeleksian Penerimaan Teleservice  Representative dengan Penerapan Metode ARAS dan Pembobotan ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 10, no. 2, pp. 548–557, 2023.
[17]  H.  Maria  Valentine,  S.  Ramos,  and  F.  Nugroho,  “Penerapan  Metode  ROC-TOPSIS  dalam  Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 203–211, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2541.
[18]  H.  Hamdani,  “Analisis  Pesan  Dakwah  Al-Kisah  Pada  Channel  Youtube  Pondok  Pesantren  Nurul  Jadid Paiton Probolinggo.” Universitas Islam Negeri Kiai Haji Achmad Siddiq Jember, 2023.
[19]  E.  P.  Soewandari,  “Perlindungan  Bagi  Pemegang  Hak  Cipta  Terhadap  Penggunaan  Ciptaan  Terkait Cuplikan Video Yang Diunggah Channel Calon Sarjana Di Platform Digital Youtube,” 2019.
[20]  A. A. Fathira, “ANALISIS RESEPSI KANAL YOUTUBE NIHONGO MANTAPPU SEBAGAI MEDIA

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 61-72 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4464
EDUKASI DAN TRAVELING= RECEPTION ANALYSIS OF THE NIHONGO YOUTUBE CHANNEL AS EDUCATIONAL AND TRAVELING MEDIA.” Universitas Hasanuddin, 2022.
[21]  F. Mahdi, Faisal, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode WASPAS dan ROC ( Rank Order Centroid ) dalam Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i2.232.
[22]  R. T. Aldisa,  “Penerapaan Metode TOPSIS dengan Pembobotan ROC dalam  Seleksi Penerimaan  Auditor Internal  Perusahaan,” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  vol.  7,  no.  April,  pp.  828–836,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i2.5899.
[23]  R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS  dalam  Keputusan Pemberian Reward Kinerja Pegawai Hotel,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1212–1223, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2562.
[24]  B.  Anwar,  W.  Simatupang,  M.  Muskhir,  D.  Irfan,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Kombinasi  Penerapan  Metode WASPAS  dan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam  Keputusan  Pemilihan  Teknologi  Kamera  Ponsel Terbaik,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1431–1437,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2655.
[25]  D.  P.  Indini,  K.  Khairunnisa,  N.  D.  Puspa,  T.  A.  Siregar,  M.  Mesran,  and  M.  Kom,  “Penerapan  Metode OCRA  dalam  Menentukan  Media  Pembelajaran  Online  Terbaik  di  Masa  Pandemi  Covid-19  dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[26]  H.  Ekawati  and  Y.  Yunita,  “Penerapan  Metode  MOOSRA  dalam  Rekomendasi  Platform  Investasi  Emas Online Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 2, pp. 778–786, 2023.
[27]  A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana KIP Kuliah Menggunakan Metode ROC-EDAS,” vol. 4, no. 2, pp. 856–864, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
[28]  A.  Karim,  S.  Esabella,  M.  Hidayatullah,  and  T.  Andriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Aplikasi  Bantu Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[29]  A. R. Afandhi, P. A. R. Devi, and H. Rosyid, “PENENTUAN SISWA BERPRESTASI KELAS BAHASA DI SMA „EFG‟ MENGGUNAKAN METODE EDAS,” Antivirus J. Ilm.  Tek. Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 39–51, 2022.
[30]  A.  G.  Simorangkir,  M.  Mesran,  and  R.  Syahputra,  “Penerapan  Metode  EDAS  Dalam  Pemeringkatan Kompetensi Instruktur Pada BBPVP Medan,” J. Ilm. Media Sisfo , vol. 16, no. 2, pp. 104–118, 2022.
[31]  A. D. Wahyudi, “Penerapan Metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) Untuk Penentuan Ketua OSIS,” J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 33–45, 2022.