Banyaknya pilihan lagu pada layanan streaming musik dapat menyulitkan pengguna dalam menentukan playlist yang sesuai dengan aktivitas dan preferensinya. Penelitian ini mengembangkan sistem rekomendasi playlist musik berbasis web menggunakan metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS). Sistem menerima masukan berupa aktivitas, waktu, suasana saat ini, target durasi, dan jawaban dari 14 butir kuesioner preferensi. Jawaban pengguna dipetakan ke delapan parameter evaluasi lagu, yaitu tempo, energy, danceability, happiness, popularity, acousticness, instrumentalness, dan speechiness. Parameter aktif digunakan sebagai kriteria dinamis dalam proses pemeringkatan terhadap dataset sebanyak 5.290 lagu. Hasil pemeringkatan kemudian digunakan untuk membentuk playlist berdasarkan target durasi pengguna. Sistem juga menyediakan ringkasan preferensi, narasi rekomendasi, fitur penggantian lagu, riwayat rekomendasi, serta ekspor playlist ke Spotify dan YouTube. Pengujian kesesuaian interpretasi preferensi memperoleh nilai 74,12% dengan kategori baik, sedangkan pengujian System Usability Scale memperoleh skor 78,33 dengan grade B+, adjective good, dan tingkat penerimaan acceptable.