## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6747

## Sistem Pendukung Keputusan Penerapan Metode EDAS Dalam Menyeleksi Konten Youtube Terbaik Untuk Anak Usia Dini
Salmon, Pitrasacha Adytia * , Muhammad Fahmi
Prodi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1 salmon@wicida.ac.id, 2,* pitra@wicida.ac.id, 3 fahmi@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: pitra@wicida.ac.id
Abstrak− Youtube adalah platform video daring yang menjadi salah satu situs web paling populer dan banyak digunakan di dunia.  Tujuan  utama  YouTube  adalah  untuk  memberikan  fasilitas  bagi  para  kreator  konten  untuk  mengunggah  video  yang mereka buat, berinteraksi dengan audiens mereka dan memberikan pengalaman menonton video yang lebih baik dan inovatif bagi  pengguna,  dengan  fitur  seperti  penjelajahan  video  yang  disesuaikan  dengan  minat  pengguna  dan  kualitas  video  yang semakin baik. Konten YouTube adalah istilah yang mengacu pada video atau materi lain yang diunggah ke platform YouTube, yang saat ini menjadi salah satu situs web terbesar di dunia untuk berbagi video. Dalam menyeleksi konten youtube untuk anak usia dini ada beberapa kriteria yaitu: menghibur, tidak bersifat unsur pornografi, meningkatkan wawasan, tidak bersifat unsur kekerasan,  bersifat  kreatif.  Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  EDAS  (Evaluation  Based  on  Distance  From Average Solution) dapat memberikan penilaian yang obyektif dan akurat dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang relevan. Sehingga menghasilkan konten YouTube Omar dan Hana peringkat pertama (A2) dengan nilai yang diperoleh 0.084 merupakan konten YouTube yang pantas untuk anak di usia dini.
Kata Kunci: SPK; Metode EDAS; Konten; Youtube
Abstrac− Youtube is an online video platform that has become one of the most popular and widely used websites in the world. YouTube's main goal is to provide facilities for content creators to upload the videos they create, interact with their audiences and provide users with a better and innovative video viewing experience, with features such as video browsing tailored to the user's interests and improved video quality. YouTube content is a term that refers to videos or other material uploaded to th e YouTube platform, which is currently one of the largest websites in the world for sharing videos. In selecting Youtube content for early childhood, there are several criteria, namely: entertaining, not pornographic elements, increasing insight, not being violent, being creative. The results showed that the EDAS (Evaluation Based on Distance From Average Solution) method can provide an objective and accurate assessment by considering various relevant criteria. So as to produce YouTube content Omar and Hana ranked first (A2) with a score obtained 0.084 is YouTube content that is appropriate for children at an early age.
Keyword: DSS; EDAS Method; Content; Youtube

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  berkembang  dengan  sangat  pesat  dalam  beberapa  dekade  terakhir,  dan  terus mengalami perkembangan yang signifikan hingga saat ini. Perkembangan teknologi terbaru telah mempengaruhi berbagai aspek kehidupan manusia. Dengan adanya perubahan dan kemajuan teknologi yang membawa dampak besar pada kehidupan manusia dan masyarakat. Sejak awal munculnya teknologi, manusia telah terus memperbaiki dan  mengembangkan  teknologi  untuk  memudahkan  dan  meningkatkan  kualitas  hidup  manusia.  Perkembangan teknologi terus berkembang dari tahun ke tahun, sehingga menghasilkan inovasi baru yang dapat mempengaruhi kehidupan  manusia.  Khususnya  Perkembangan  teknologi  media  sosial  seperti  YouTube  sangat  cepat  dan berpengaruh besar terhadap cara manusia mengakses, menciptakan, dan mengonsumsi konten video di internet. Youtube adalah platform video daring yang menjadi salah satu situs web paling populer dan banyak digunakan di dunia.  YouTube  memiliki  berbagai  jenis  konten  video,  termasuk  musik,  vlog,  tutorial,  hiburan,  dan  banyak lagi[1],[2].  Bagi pengguna  youtube tidak hanya  bisa digunakan untuk orang  dewasa tetapi anak-anak  juga  bisa menggunakannya,  karena  didalam  youtube  juga  menyediakan  video-video  yang  memberi  pembelajaran  dan hiburan untuk anak-anak. Dalam YouTube pengguna dapat menemukan berbagai video menarik dari pengguna di seluruh dunia. Fitur pencarian yang canggih di platform ini memungkinkan pengguna untuk menemukan konten video yang sesuai dengan minat dan preferensi mereka. Tujuan utama YouTube adalah untuk memberikan fasilitas bagi  para  kreator  konten  untuk  mengunggah  video  yang  mereka  buat,  berinteraksi  dengan  audiens  mereka  dan memberikan  pengalaman  menonton  video  yang  lebih  baik  dan  inovatif  bagi  pengguna,  dengan  fitur  seperti penjelajahan  video  yang  disesuaikan  dengan  minat  pengguna  dan  kualitas  video  yang  semakin  baik.  Dalam menyeleksi  konten  youtube  untuk  anak  usia  dini  ada  beberapa  kriteria  yaitu:  menghibur,  tidak  bersifat  unsur pornografi, meningkatkan wawasan, tidak bersifat unsur kekerasan, bersifat kreatif.
Dalam  proses  ini  sangat  dibutuhkan  karena  sangat  membantu  dalam  menyeleksi  konten  youtube  tebaik untuk anak usia dini karena youtube banyak menawarkan berbagai macam konten mulai dari video musik, hiburan, hingga edukasi. Namun, keberadaan konten yang tidak sesuai untuk anak-anak di YouTube telah menjadi isu yang semakin diperbincangkan. Masalah utama terkait konten yang tidak sesuai untuk anak-anak di YouTube adalah adanya video yang mengandung konten yang tidak pantas, kekerasan, bahasa kasar, dan informasi yang salah atau menyesatkan.  Meskipun  YouTube  telah  melakukan  beberapa  upaya  untuk  memblokir  konten  negatif,  namun masalah ini tetap menjadi perhatian karena banyaknya video yang diunggah setiap hari. Anak-anak lebih rentan terpapar konten yang tidak sesuai di YouTube karena mereka kurang mampu untuk membedakan antara konten

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6747
yang baik  dan buruk, serta belum  memiliki pengawasan orang dewasa  yang  memadai saat mengakses platform tersebut. Akibatnya, beberapa anak dapat mengalami efek negatif seperti kecemasan, ketakutan, dan trauma. Selain itu,  YouTube  juga  memiliki  masalah  terkait  privasi  data  anak-anak.  YouTube  mengumpulkan  data  pengguna termasuk data dari anak-anak yang mengakses platform tersebut, Hal ini menjadi perhatian karena pengumpulan data yang tidak sah atau tanpa izin dapat membahayakan privasi dan keamanan anak-anak. Pada akhirnya, masalah konten yang tidak sesuai dan privasi data anak-anak di YouTube memerlukan tindakan yang lebih serius dari pihak YouTube, regulator, dan orang tua. Dalam konteks memilih konten YouTube yang sesuai untuk anak usia dini, sistem  pendukung  keputusan  dapat  menjadi  alat  yang  sangat  berguna  dan  dapat  membantu  dalam  mengatasi masalah  yang sering terjadi saat mencari konten YouTube yang sesuai untuk anak-anak, seperti adanya konten yang tidak sesuai atau tidak mendidik dan untuk menyeleksi jenis konten yang sesuai dengan kebutuhan dan minat anak,  seperti  konten  pendidikan  atau  hiburan.  Maka  penelitian  ini  diperlukannya  sistem  yang  dapat  membantu dalam pemilihan konten youtube terbaik untuk anak, salah satunya sistem pensukung keputusan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  alat  bantu  pengambilan  keputusan  yang  membantu pengguna  dalam  memilih  alternatif  yang  terbaik  dari  beberapa  pilihan  yang  ada[3].  Pada  penelitian  penerapan penulis menggunakan metode EDAS (Evaluation Based on Distance From Average Solution) dalam menyeleksi konten youtube terbaik yang cocok untuk anak usia dini sehingga dapat membantu perangkingan dari setiap konten yang dinilai[4]. Sistem pendukung keputusan memiliki beberapa metode yaitu WASPAS, MOORA, MOOSRA, EDAS, MAUT, ROC, SAW, MABAC dll.
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  penulis  yang  berkaitan  dengan  metode  EDAS (Evaluation  Based  on  Distance  From  Average  Solution)  sehingga  penulis  menjadikan  referensi  untuk menyelesaikan permasalahan pada penelitian ini. Penelitian yang dilakukan oleh Juniar Hutagalung yang berjudul sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  destinasi  wisata  halal  menggunakan  metode  EDAS  pada  tahun  2022, dengan 6 kriteria yaitu: Makanan dan minuman halal, Fasilitas tempat ibadah, Toilet menyediakan air bersih dan suci, Pengingat waktu shalat, Tersedia tempat belanja halal, Jumlah kunjungan muslim. Dari hasil pehitungan yang dilakukan wisata kebun teh bah butoh wisata destinasi memiliki nilai tertinggi dengan nilai akhir sebesar 0,21[5]. Pada penelitian Adul Karim, Shinta Esabella, Muhammad Hidayatullah, Titi Andrian, tahun 2022. Dengan judul sistem pendukung keputusan aplikasi bantu  pembelajaran matematika menggunakan metode EDAS, memiliki 5 kriteria:  Ulasan pengguna,  Kapasitas peenyimpanan, Rating, Jumlah pengguna (dalam  juta), Aplikasi  berbayar. Sehingga  alternatif  A1  dengan  nama  aplikasi  QANDA  memiliki  nilai  sebanyak  0.0767[6].  menurut  penelitian terkait Ria Safitri, Iman Firdaus. Yang dilakukan pada tahun 2020. Berjudul SPK Rekomendasi Pekerjaan Dengan Metode EDAS (Studi  Kasus: Lembaga dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Panjang). Dalam penelitian ini memiliki 5 kriteria yaitu: Desain, Office, Perakitan, Umur, Riwayat Pekerjaan. Menghasilkan nilai alternatif yaitu pada alumni  ke 4 dengan  nilai 1,018086723[7].   Penelitian  yang diteliti oleh  Andra Rizky  Afandhi, Putri Aisyiyah Rakhma Devi, Harunur Rosyid ditahun mengenai Penentuan Siswa Berprestasi Kelas Bahasa Di SMA “EFG” Menggunakan Metode EDAS, terdapat 3 kriteria pada penelitian ini seperti: Nilai Raport, Nilai Ujian, Nilai Praktek,  sehingga  mengasilkan  perangkingan  nilai  akhir  AS  sebesar  0,5[8].  Penelitian  mengenai  rekomendasi makanan bernutrisi bagi penderita gizi buruk menggunakan metode EDAS. Penelitian ini memiliki 5 kriteria antara lain:  Karbohidrat,  Protein,  Vitamin,  Lemak,  zat  besi,  yang  diteliti  oleh  Khoirut  Tamimi,  Putri  Taqwa Prasetyningrum ditahun 2021, maka mendapatkan nilai yang tertinggi memiliki nilai 0,6811[9].
Dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh penulis dapat menjadi acuan penting dalam meyelesaikan masalah  dan  dapat  mengembangkan  suatu  penelitian  baru.  Sehingga  penulis  ingin  membuat  sebuah  sistem pendukung  keputusan  penerapan  metode  EDAS  dalam  menyeleksi  konten  YouTube  terbaik  yang  cocok  untuk anak usia dini agar menjadi solusi dalam menyeleksi konten YouTube untuk anak usia dini secara efektif dan dapat mengakomodasi  beberapa  kriteria  sekaligus  dan  memberikan  bobot  yang  tepat  untuk  masing-masing  kriteria, sehingga hasil seleksi menjadi lebih akurat[10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK  merupakan suatu sistem untuk dapat membantu dalam pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data atau  informasi  yang  telah  dikumpulkan[11],[12].  Pada  sistem  pendukung  keputusan  yaitu  suatu  proses  pada merumuskan  masalah  dalam  mengumpulkan  sebuah  fakta  pada  alternatif  sehingga  menghasilkan  pengambilan keputusan  yang  tepat.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah  sistem  yang  berbasis  komputer  dalam menghasilkan alternatif dan mempercepat proses analisis data pengambilan keputusan[13].

## 2.2 Konten Youtube
konten adalah informasi yang disediakan dalam bentuk gambar, teks, suara, video, grafik, animasi, atau kombinasi dari beberapa  jenis  media tersebut.  Konten  merupakan  segala  bentuk informasi atau  materi  yang dibuat seperti tulisan dan  lain-lain[14],[15].  Konten  youtube adalah  sebagai  suatu Teknik dalam  membuat film dan  dijadikan sebagai  sumber  informasi  dalam  media  sosial[16],[17].  Tujuan  konten  youtube  untuk  mencegah  terjadinya pelanggaran hak cipta dan hak moral pada konten yang dihasilkan oleh pembuatnya. Konten youtube merupakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6747
beragam jenis video yang diunggah oleh pengguna atau pembuat konten di platform YouTube. Bertujuan untuk memberikan perlindungan terhadap anak dari konten yang tidak sesuai dan berbahaya bagi perkembangan fisik dan mental mereka[18].

## 2.3 Metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS)
Metode EDAS merupakan salah satu metode dalam pengambilan keputusan multi kriteria yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang kompleks dengan mengevaluasi alternatif berdasarkan jaraknya dari solusi rata- rata yang diinginkan[19],[20]. Pada EDAS yang telah digunakan oleh karabasevic et all dalam pemilihan personal industry IT adalah metode yang sangat membantu untuk pemilihan personal. Berikut ini terdapat Langkah-langkah dalam perhitungan EDAS sebagai berikut: 1. Menentukan kriteria yang relevan dan penting dalam pengambilan keputusan.
X = [X ij ] nxm = [ X 11 X 12 X 21 X 22 ⋯ X 1m ⋯ X 2m ⋮ ⋮ X n1 X n2 ⋱ ⋮ … X nm ] (1)
2. Menentukan alternatif atau pilihan yang akan dievaluasi.
AV j = ∑ X ij m i=1 m (2)
3. Menghitung nilai rata-rata setiap kriteria jarak positif dan negative Apabila kriteria benefit rumus harus menggunakan sebagai berikut:
PDA ij = max(0(X ij −AV j )) AV j (3)
NDA ij = max(0(AV j −X ij )) AV j (4)
Apabila kriteria cost rumus harus menggunakan sebagai berikut :
NDA ij = max(0(AV j −X ij )) AV j (5)
NDA ij = max(0(AV j −X ij )) AV ij (6)
4. Hitung matriks jarak positif dan negatif yaitu jarak dari setiap alternatif ke solusi rata-rata untuk setiap kriteria.
SP i = ∑ W j ∗ PDA j m j=1 (7)
SN i = ∑ W j ∗ NDA j m j=1 (8)
5. Normalisasi matriks keputuan pada jarak positif dan negatif alternatif.
NSP i = SP i max i (SP i ) (9)
NSN i = 1 − SN i Max i (SN i ) ; i = 1 (10)
6. Menghitung nilai skor untuk setiap alternatif.
AS i = 1 2 (NSP i + NSN i ); i = 1
(11)

## 2.4 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian meliputi beberapa langkah yang harus dilakukan untuk mendapatkan data dan informasi yang diperlukan. Berikut ini adalah beberapa langkah-langkah yang umumnya dilakukan dalam tahapan penelitian:
1. Identifikasi Masalah
Tahap  ini  berfokus  pada  pemilihan  topik  atau  maslah  yang  akan  diteliti.  Dalam  tahap  ini,  peneliti  akan melakukan observasi, pengamatan atau membaca berbagai sumber untuk menemukan topik atau masalah yang menarik untuk diteliti.
2. Studi Literatur
Tahapan ini untuk mengumpulkan, menelaah, dan menganalisis sumber-sumber literatur atau dokumen untuk memperoleh informasi atau data yang relevan dengan topik penelitian.
3. Analisa dan Penerapan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6747
Tahap  ini  adalah  awal  dari  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  untuk  memahami  masalah  atau  permasalahan yang hendak diselesaikan. Dalam konteks penyeleksian konten YouTube untuk anak usia dini, analisis masalah dilakukan untuk memahami masalah-masalah yang muncul dalam seleksi konten tersebut.
4. Pembuatan Laporan Penelitian
Pada tahap ini, penulis harus menyusun laporan berdasarkan temuan atau hasil penelitian yang telah diperoleh. Berikut ini adalah struktur penelitian yang telah dijabarkan pada penelitian diatas yaitu:
Gambar 1. Struktur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Menetapkan Alternatif
Dalam konteks penelitian penerapan metode EDAS dalam menyeleksi konten YouTube terbaik yang cocok untuk anak  usia  dini,  menetapkan  alternatif  dilakukan  dengan  cara  mengidentifikasi  beberapa  konten  YouTube  yang potensial untuk dipilih sebagai rekomendasi bagi anak usia dini. Alternatif solusi tersebut kemudian akan dinilai dan  dibandingkan  menggunakan  metode  EDAS  untuk  menentukan  alternatif  terbaik.  Berikut  ini  terdapat  data alternatif pada table 1:
Tabel 1. Data Alternatif Konten YT Alternatif Keterangan A1 Cocomelon A2 Omar dan Hana A3 Masha and The Bear A4 Larva A5 Tayo Bus Kecil A6 Tom and Jerry A7 Munki and Trunk A8 Upin dan Ipin A9 Doraemon A10 Shiva

## 3.2 Menetapkan Kriteria
Pada  penelitian  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menyeleksi  konten  YouTube  terbaik  sangat  penting  untuk memastikan  bahwa  konten  yang  dipilih  aman  dan  bermanfaat  untuk  anak  usia  dini.  Dalam  penelitian  yang menerapkan metode EDAS, kriteria-kriteria ini ditentukan dan diberikan bobot untuk memberikan nilai pada setiap alternatif konten YouTube. Pembobotan kriteria ini memungkinkan peneliti untuk membuat keputusan yang lebih objektif dan akurat dalam menentukan konten terbaik. Berikut ini terdapat 5 data kriteria pada tabel 2 yaitu:
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Menghibur 0.457 Benefit C2 Tidak bersifat unsur pornografi 0.257 Benefit Mulai Menganalisis Masalah Studi Literatur Pembobotan Metode ROC (Rank Order Centroid). 1. Menetapkan nilai kriteria
2. Menetapkan nilai bobot
3. Menetapkan tingkat proritas
Metode EDAS
1. Menentukan matriks keputusan
2. Menentukan alternatif
3. Menghitung  nilai rata-rata jarak positif dan negative
4. Menghitung matriks positif dan negative
5. Normalisasi  matriks  keputuan  pada  jarak positif
6. Menghitung nilai skor
Pembuatan Laporan Penelitian Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6747
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C3 Meningkatkan wawasan 0.157 Benefit C4 Tidak bersifat unsur kekerasan 0.090 Benefit C5 Bersifat kreatif 0.040 Benefit
Pada tabel 2 tersebut terdapat  nilai  bobot  yang diperolah dari perhitungan dengan  menggunakan  metode Rank Order Centroid. Perhitungan terhadap metode tersebut dapat dilihat di bawah ini.
𝑊 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.457 𝑊 2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.257 𝑊 3 = 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.157 𝑊 4 = 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 5 = 0.090 𝑊 5 = 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 5 = 0.040
Pada tabel 3 berikut merupakan data alternatif yang akan di uji dalam penelitian.
Tabel 3. Alternatif Konten YT Alternatif C1 (Menghibur) C2 (Tidak Bersifat Unsur Pornografi) C3 (Meningkatkan Wawasan) C4 (Tidak Bersifat Unsur Kekerasan) C5 (Bersifat Kreatif) Cocomelon Sangat Baik Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Omar dan Hana Sangat Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik Masha and The Bear Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Larva Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Tayo Bus Kecil Baik Sangat Baik Baik Baik Baik Tom and Jerry Cukup Baik Baik Sangat Baik Cukup Baik Cukup Baik Munki and Trunk Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik Upin dan Ipin Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Doraemon Sangat Baik Baik Cukup Baik Sangat Baik Baik Shiva Cukup Baik Baik Baik Cukup Baik Baik
Pada untuk memudahkan dalam pembobotan terdapat data yang sifatnya linguistic, maka dilakukan pembobotan yang cukup sederkana dengan skala 1-5, seperti yang terlihat pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Tabel nilai pembobotan Keterangan Nilai Sangat Buruk 1 Buruk 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Dari tabel 5 ini maka data-data alternatif yang terdapat pada tabel 3 dapat dibobotkan seperti yang terlihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Data Rating Kecocokan Alternatif C1  C2  C3  C4  C5 Cocomelon 5 4 3 4 5 Omar dan Hana 5 5 4 5 5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6747
Alternatif C1  C2  C3  C4  C5 Masha and The Bear 3 3 3 4 3 Larva 4 3 3 3 3 Tayo Bus Kecil 4 5 4 4 4 Tom and Jerry 3 4 5 3 3 Munki and Trunk 5 4 4 5 5 Upin dan Ipin 5 3 5 5 5 Doraemon 5 4 3 5 4 Shiva 3 4 4 3 4

## 3.3 Penerapan Metode EDAS
Ada beberapa tahapan untuk mendapatkan hasil akhir dalam metode EDAS yaitu: 1. Membuat matriks keputusan
𝑋 = [𝑋 𝑖𝑗 ] 𝑛𝑥𝑚 =
| | | 5 5 3 4 4 3 5 5 5 3 4 5 3 3 5 4 4 3 4 4 3 4 3 3 4 5 4 5 3 4 4 5 4 3 4 3 5 5 5 3 5 5 3 3 4 3 5 5 4 4 | | | 2. Nilai Rata-Rata 𝐴𝑉 1 = 5 + 5 + 3 + 4 + 4 + 3 + 5 + 5 + 5 + 3
5 = 4.2
𝐴𝑉 2 = 4 + 5 + 3 + 3 + 5 + 4 + 4 + 3 + 4 + 4 5 = 3.9
𝐴𝑉 3 = 3 + 4 + 3 + 3 + 4 + 5 + 4 + 5 + 3 + 4 5 = 3.8
𝐴𝑉 4 = 4 + 5 + 4 + 3 + 4 + 3 + 5 + 5 + 5 + 3 5 = 4.1
𝐴𝑉 5 = 5 + 5 + 3 + 3 + 4 + 3 + 5 + 5 + 4 + 4 5
= 4.1 Tabel 6. Hasil Rata-Rata C1  C2  C3  C4  C5 5 4 3 4 5
5 5 4 5 5
3 3 3 4 3
4 3
3 3 3
4 5 4 4 4
3 4
5 3 3
5 4
4 5 5 5 3 5 5 5 5 4 3 5 4 3 4 4 3 4 4.2  3.9  3.8  4.1  4.1
3. Nilai jarak positif dan Nilai jarak negatiif
Nilai jarak positif C1= Menghibur
𝑃𝐷𝐴 11 = (5 − 4.2) 4.2 = 0.190
𝑃𝐷𝐴 12 = (5 − 4.2) 4.2 = 0.190
𝑃𝐷𝐴 13 = (3 − 4.2) 4.2 =   −0.285
𝑃𝐷𝐴 14 = (4 − 4.2) 4.2 =   −0.047

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 7, Nomor 4, Oktober 2023, Page 2051-2060 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6747
𝑃𝐷𝐴 15 = (4 − 4.2)
4.2 =   −0.047
𝑃𝐷𝐴 16 = (3 − 4.2)
4.2 =   −0.285
𝑃𝐷𝐴 17 = (5 − 4.2)
4.2 = 0.190
𝑃𝐷𝐴 18 =
(5 − 4.2)
4.2 = 0.190
𝑃𝐷𝐴 19 = (5 − 4.2)
4.2 = 0.190
𝑃𝐷𝐴 110 = (3 − 4.2) 4.2 =   −0.285
Pada perhitungan nilai jarak positif dapat dilihat C1 diatas, untuk kriteria C2 hingga kriteria C5 menerapkan tahapan yang sama seperti C1, Sehingga mendapatkan hasil yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Data Nilai PDA 0.190 0.025 -0.210  -0.024 0.219 0.190 0.282 0.052 0.219 0.219 -0.285  -0.230  -0.210  -0.024  -0.268 -0.047  -0.230  -0.210  -0.268  -0.268 -0.047 0.282 0.052 -0.024  -0.024 -0.285 0.025 0.346 -0.268  -0.268 0.190 0.025 0.052 0.219 0.219 0.190 -0.230 0.346 0.219 0.219 0.190 0.025 -0.210 0.219 -0.024 -0.285 0.025 0.052 -0.268  -0.024 Nilai jarak negatif
C1= Menghibur
𝑁𝐷𝐴 11 = (4.2 − 5) 4.2 =   −0.190
𝑁𝐷𝐴 12 = (4.2 − 5)
4.2 = −0.190 𝑁𝐷𝐴 13 = (4.2 − 3) 4.2 = 0.285 𝑁𝐷𝐴 14 = (4.2 − 4) 4.2 = 0.047 𝑁𝐷𝐴 15 = (4.2 − 4) 4.2 = 0.047 𝑁𝐷𝐴 16 = (4.2 − 3) 4.2 = 0.285 𝑁𝐷𝐴 17 = (4.2 − 5) 4.2 =   −0.190 𝑁𝐷𝐴 18 = (4.2 − 5) 4.2 =   −0.190 𝑁𝐷𝐴 19 = (4.2 − 5) 4.2 =   −0.190 𝑁𝐷𝐴 110 = (4.2 − 3) 4.2 = 0.285
Pada perhitungan nilai jarak negatif dapat dilihat C1 diatas, untuk kriteria C2 hingga kriteria C5 menerapkan tahapan yang sama seperti C1, Sehingga mendapatkan hasil terlihat pada tabel 8.
Tabel 8. Data Nilai NDA -0.190  -0.025   0.210 0.024  -0.219 -0.190  -0.282  -0.052  -0.219  -0.219 0.285 0.230 0.210 0.024 0.268 0.047 0.230 0.210 0.268 0.268 0.047  -0.282  -0.052   0.024 0.024 0.285  -0.025  -0.346   0.268 0.268

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 7, Nomor 4, Oktober 2023, Page 2051-2060 ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6747
-0.190  -0.025  -0.052  -0.219  -0.219 -0.190   0.230  -0.346  -0.219  -0.219
-0.190  -0.025   0.210  -0.219   0.024 0.285  -0.025  -0.052   0.268 0.024
4. Penilaian Jarak Positif dan Negatif
Penilaian Jarak Positif 𝑆𝑃 11 = 0.190 ∗ 0.457 = 0.086 𝑆𝑃 12 = 0.190 ∗ 0.457 = 0.086 𝑆𝑃 13 =   −0.285 ∗ 0.457 = −0.130 𝑆𝑃 14 = −0.047 ∗ 0.457 =   −0.021 𝑆𝑃 15 = −0.047 ∗ 0.457 =   −0.021 𝑆𝑃 16 = −0.285 ∗ 0.457 = −0.130 𝑆𝑃 17 = 0.190 ∗ 0.457 = 0.086 𝑆𝑃 18 = 0.190 ∗ 0.457 = 0.086 𝑆𝑃 19 = 0.190 ∗ 0.457 = 0.086 𝑆𝑃 110 = −0.285 ∗ 0.457 = −0.130
Pada perhitungan penilaian jarak positif dapat dilihat pada perhitungan C1 diatas dimana disetiap kriteria dapat dikalikan dengan bobot masing-masing dari kriteria tersebut, untuk kriteria C2 hingga kriteria C5 menerapkan tahapan yang sama seperti C1, hasil akhir dari perhitungan dapat dilihat pada tabel 9 berikut ini.
Tabel 9. Data Nilai SP C1 C2 C3 C4 C5 MAX 0.08683 0.006425 -0.03297 -0.00216   0.00876 0.066 0.08683 0.0722474  0.008164   0.01971 0.00876 0.195 -0.130245 -0.05911 -0.03297 -0.00216  -0.01072  -0.235 -0.021479 -0.05911 -0.03297 -0.02412  -0.01072  -0.148 -0.021479  0.0722474  0.008164  -0.00216  -0.00096   0.055 -0.130245 0.006425 0.054322  -0.02412  -0.01072  -0.104 0.08683 0.006425 0.008164   0.01971 0.00876 0.129 0.08683 -0.05911 0.054322   0.01971 0.00876 0.110 0.08683 0.006425 -0.03297 0.01971  -0.00096   0.079 -0.130245 0.006425 0.008164  -0.02412  -0.00096  -0.140
Penilaian Jarak Negatif 𝑆𝑁 11 = −0.190 ∗ 0.457 = −0.086 𝑆𝑁 12 = −0.190 ∗ 0.457 = −0.086 𝑆𝑁 13 = 0.285 ∗ 0.457 = 0.130 𝑆𝑁 14 = 0.047 ∗ 0.457 = 0.021 𝑆𝑁 15 = 0.047 ∗ 0.457 = 0.021 𝑆𝑁 16 = 0.285 ∗ 0.457 = 0.130 𝑆𝑁 17 = −0.190 ∗ 0.457 = −0.086 𝑆𝑁 18 = −0.190 ∗ 0.457 = −0.086 𝑆𝑁 19 = −0.190 ∗ 0.457 = −0.086 𝑆𝑁 110 = 0.285 ∗ 0.457 = 0.130
Pada perhitungan penilaian jarak negatif dapat dilihat pada perhitungan C1 diatas dimana disetiap kriteria dapat dikalikan dengan bobot masing-masing dari kriteria tersebut, untuk kriteria C2 hingga kriteria C5 menerapkan tahapan yang sama seperti C1, sehingga mendapatkan hasil yang terlihat pada tabel 10.
Tabel 10. Data Nilai SN C1 C2 C3 C4 C5 MAX -0.08683 -0.006425 0.03297 0.00216 -0.00876  -0.066 -0.08683 -0.0722474  -0.008164  -0.01971  -0.00876  -0.195 0.130245 0.05911 0.03297 0.00216 0.01072 0.235 0.021479 0.05911 0.03297 0.02412 0.01072 0.148 0.021479  -0.0722474  -0.008164 0.00216 0.00096 -0.055 0.130245 -0.006425 -0.054322 0.02412 0.01072 0.104 -0.08683 -0.006425 -0.008164  -0.01971  -0.00876  -0.129 -0.08683 0.05911 -0.054322  -0.01971  -0.00876  -0.110

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6747
C1 C2 C3 C4 C5 MAX -0.08683 -0.006425 0.03297 -0.01971 0.00096 -0.079 0.130245 -0.006425 -0.008164 0.02412 0.00096 0.140 5. Normalisasi bobot jarak positif 𝑁𝑆𝑃 1 = 0.086 + 0.006 + (−0.032) + (−0.002) + 0.008 0.195 = 0.338 𝑁𝑆𝑃 2 = 0.086 + 0.072 + 0.008 + 0.019 + 0.008 0.195 = 0.989 𝑁𝑆𝑃 3 = −0.130 + (−0.059) + (−0.032) + (−0.002) + (−0.010) 0.195 = −1.194 𝑁𝑆𝑃 4 = −0.021 + (−0.059) + (−0.032) + (−0.024) + (−0.010) 0.195 = −0.748 𝑁𝑆𝑃 5 = −0.021 + 0.072 + 0.008 + (−0.002) + (−0.0009) 0.195 = 0.287 𝑁𝑆𝑃 6 = −0.130 + 0.006 + 0.054 + (−0.024) + (−0.010) 0.195 = −0.53 𝑁𝑆𝑃 7 = 0.086 + 0.006 + 0.008 + 0.019 + 0.008 0.195 = 0.651 𝑁𝑆𝑃 8 = 0.086 + (−0.059) + 0.054 + 0.019 + 0.008 0.195 = 0.553 𝑁𝑆𝑃 9 = 0.086 + 0.006 + (−0.032) + 0.019 + (−0.0009) 0.195 = 0.400 𝑁𝑆𝑃 10 = −0.130 + 0.006 + 0.008 + (−0.024) + (−0.0009) 0.195 = −0.722
Normalisasi bobot jarak negatif
𝑁𝑆𝑃 1 = −0.086 + (−0.006) + 0.032 + 0.002 + (−0.008) 0.235 = −0.280 𝑁𝑆𝑃 2 = −0.086 + (−0.072) + (−0.008) + (−0.019) + (−0.008) 0.235 = −0.821 𝑁𝑆𝑃 3 = 0.130 + 0.059 + 0.032 + 0.002 + 0.010 0.235 = 0.991 𝑁𝑆𝑃 4 = 0.021 + 0.059 + 0.032 + 0.024 + 0.010 0.235 = 0.621 𝑁𝑆𝑃 5 = 0.021 + (−0.072) + (−0.008) + 0.002 + 0.0009 0.235 = −0.238 𝑁𝑆𝑃 6 = 0.130 + (−0.006) + (−0.054) + 0.024 + 0.010 0.235 = 0.442 𝑁𝑆𝑃 7 = −0.086 + (−0.006) + (−0.008) + (−0.019) + (−0.008) 0.235 = −0.540 𝑁𝑆𝑃 8 = −0.086 + 0.059 + (−0.054) + (−0.019) + (−0.008) 0.235 = −0.459 𝑁𝑆𝑃 9 = −0.086 + (−0.006) + 0.032 + (−0.019) + 0.0009 0.235 = −0.332
𝑁𝑆𝑃 10 = 0.130 + (−0.006) + (−0.008) + 0.024 + 0.0009 0.235 = 0.599 6. Penetapan Skor
𝐴𝑆 1 = 0.5 ∗ (0.338 + (−0.280)) = 0.029 𝐴𝑆 2 = 0.5 ∗ (0.989 + (−0.821)) = 0.084 𝐴𝑆 3 = 0.5 ∗ (−1.194 + 0.991) = −0.101 𝐴𝑆 4 = 0.5 ∗ (−0.748 + 0.621) = −0.063 𝐴𝑆 5 = 0.5 ∗ (0.287 + (−0.238)) = 0.024 𝐴𝑆 6 = 0.5 ∗ (−0.53 + 0.442) = −0.044 𝐴𝑆 7 = 0.5 ∗ (0.651 + (−0.540)) = 0.055 𝐴𝑆 8 = 0.5 ∗ (0.553 + (−0.459)) = 0.047 𝐴𝑆 9 = 0.5 ∗ (0.400 + (−0.332)) = 0.034 𝐴𝑆 10 = 0.5 ∗ (−0.722 + 0.599) = −0.061
Setelah dilakukannya perhitungan dengan menggunakan metode EDAS (Evaluation Distance from Average Solution) maka diperoleh hasil perankingan seperti yang tertera pada tabel 11 berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6747
Tabel 11. Nilai Preferensi
Alternatif Konten YouTube Nilai Preferensi  Rank A2 Omar dan Hana 0.084 1 A7 Munki and Trunk 0.055 2 A8 Upin dan Ipin 0.047 3 A9 Doraemon 0.034 4 A1 Cocomelon 0.029 5 A5 Tayo Bus Kecil 0.024 6 A6 Tom and Jerry -0.044 7 A10 Shiva -0.061 8 A4 Larva -0.063 9 A3 Masha and The Bear -0.101 10

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  tentang  Penerapan  Metode  EDAS  (Evaluation  Distance  from  Average Solution)  dalam Menyeleksi Konten YouTube Terbaik yang Cocok untuk Anak Usia Dini, Bahwa metode EDAS sangat efektif  digunakan  untuk  menyeleksi  konten  YouTube  yang  layak  untuk  ditonton  oleh  anak-anak.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode EDAS dapat memberikan penilaian yang obyektif dan akurat dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang relevan. Sehingga menghasilkan konten YouTube Omar dan Hana peringkat pertama (A2) dengan nilai yang diperoleh 0.084 merupakan konten YouTube yang pantas untuk anak di usia dini.

## REFERENCES
[1] G. L. A. K. Putra, “Pemanfaatan animasi promosi dalam media youtube,” in SENADA (Seminar nasional manajemen, desain dan aplikasi bisnis teknologi), 2019, vol. 2, pp. 259–265.
[2] H. Mujianto, “Pemanfaatan Youtube sebagai media ajar dalam meningkatkan minat dan motivasi belajar,”  J. Komun. Univ. Garut Has. Pemikir. dan Penelit., vol. 5, no. 1, pp. 135–159, 2019.
[3] P. A. W. Santiary, P. I. Ciptayani, N. G. A. P. H. Saptarini, and I. K. Swardika, “Jurnal Pengertian Topsis,” vol. 5, no. 5, pp. 621–628, 2018, doi: 10.25126/jtiik2018551120.
[4] S. Mallu, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap menggunakan metode topsis,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. Terap., vol. 1, no. 2, pp. 36–42, 2015.
[5] K. Tamimi and P. T. Prasetyaningrum, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Makanan Bernutrisi Bagi Penderita Gizi Buruk Menggunakan Metode Edas,” 2009.
[6] D. I. Sma, E. F. G. M. Enggunakan, and M. E. Edas, “Sma ‘efg’ m,” vol. 16, no. 1, pp. 39–51, 2022.
[7] R. Safitri and I. Firdaus, “SPK Rekomendasi Pekerjaan Dengan Metode EDAS ( Studi Kasus : Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang ),” J. Inf. Komput. Log., vol. 1, no. 4, 2020.
[8] A.  Karim,  S.  Esabella,  M.  Hidayatullah,  and  ...,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Aplikasi  Bantu  Pembelajaran  Matematika Menggunakan Metode EDAS,” Build. Informatics …, vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.
[9] M. Aidah and H. Rasmita, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Destinasi Wisata,” vol. 3, no. 2, pp. 25–36, 2018.
[10]  S.  L.  Mulani  and  Nardiono,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Moora  dan  Waspas  dalam  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Konten  Youtube  Layak  Tonton  untuk  Anak,”  J.  Sist.  dan  Inform.,  vol.  15,  no.  2,  pp.  115–121,  2021,  doi: 10.30864/jsi.v15i2.345.
[11]  H. A. Septilia and Styawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana Bantuan Menggunakan Ahp,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminformasi/article/view/369
[12]  A.  Pendiagnosa,  K.  Warna,  M.  Pemrograman,  B.  Delphi,  and  S.  Eniyati,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” J. Teknol. Inf. Din., vol. 16, no. 2, pp. 171–176, 2011.
[13]  N.  Nurjannah,  Z.  Arifin,  and  D.  M.  Khairina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pembelian  Sepeda  Motor  Dengan  Metode Weighted Product,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 10, no. 2, p. 20, 2015, doi: 10.30872/jim.v10i2.186.
[14]  S. M. Mahmudah and M. Rahayu, “Pengelolaan Konten Media Sosial Korporat pada Instagram Sebuah Pusat Perbelanjaan,” J. Komun. Nusant., vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.33366/jkn.v2i1.39.
[15]  J.  S.  Informasi  and  T.  Informasi,  “PERANCANGAN  DAN  IMPLEMENTASI  IKLAN  KONTEN  VIDEO  CINEMATIC PROMOSI ‘ KOPI PASTE ’ DENGAN MENGGUNAKAN,” vol. 1, no. 3, 2022.
[16]  A. R. Ginting, “Perlindungan Hak Moral dan Hak Ekonomi terhadap Konten Youtube yang Dijadikan Sumber Berita,” J. Ilm. Kebijak. Huk., vol. 14, no. 3, p. 579, 2020, doi: 10.30641/kebijakan.2020.v14.579-596.
[17]  S. A. Cecariyani and G. G. Sukendro, “Analisis Strategi Kreatif dan Tujuan Konten Youtube (Studi Kasus Konten prank Yudist Ardhana),” Prologia, vol. 2, no. 2, p. 495, 2019, doi: 10.24912/pr.v2i2.3735.
[18]  Y.  Sa  et  al.,  “IMPLEMENTATION  OF  THE  EDAS  METHOD  TO  DETERMINE  YOUTUBE  CONTENT  WORTH WATCHING FOR CHILDREN ’ S LAYAK TONTON BAGI ANAK-ANAK,” vol. 4, no. 1, pp. 151–160, 2023.
[19]  S. Pendukung et al., “Sistem pendukung keputusan rekomendasi pekerjaan di aceh menggunakan metode evaluation based on distance from average solution (edas) berbasis web,” vol. 5, pp. 84–91, 2023, doi: 10.47647/jrr.
[20]  D. M. Midyanti, R. Hidyati, S. Bahri, and U. T. Pontianak, “Rumah Di Kota Pontianak,” vol. 4, no. 2, pp. 119–124, 2019.