Digital character animation berbasis artificial intelligence: analisis bibliometrik terhadap struktur pengetahuan dan agenda penelitian masa depan - Alzet Rama; Wiki Lofandri (Indonesian Institute for Counseling, Education and Theraphy, 2025)
Perkembangan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI), khususnya deep learning dan model generatif, telah mengubah lanskap riset animasi karakter digital secara signifikan dalam lima tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan memetakan struktur pengetahuan dan mengidentifikasi agenda riset masa depan pada domain digital character animation berbasis AI melalui pendekatan analisis bibliometrik. Data diperoleh dari basis data Scopus menggunakan strategi pencarian boolean yang menggabungkan istilah kecerdasan buatan (artificial intelligence, machine learning, deep learning, computer vision, diffusion model, large language model) dengan istilah animasi (character animation, computer animation, 3D animation, facial animation, skeletal animation), menghasilkan 776 artikel jurnal terbitan 2021–2025 setelah proses penyaringan bertahap. Analisis dilakukan menggunakan kombinasi statistik deskriptif dan visualisasi jaringan kata kunci melalui VOSviewer (network, overlay, dan density visualization). Hasil penelitian menunjukkan tren publikasi yang meningkat tajam, dominasi Tiongkok, Amerika Serikat, dan Korea Selatan sebagai kontributor utama, serta ACM Transactions on Graphics dan IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics sebagai sumber publikasi terdepan. Analisis co-occurrence kata kunci mengungkap bahwa deep learning dan artificial intelligence menjadi poros pengetahuan yang menghubungkan sub-tema character animation, motion capture, computer vision, dan generative/diffusion model. Overlay visualization memperlihatkan pergeseran tematik menuju model generatif berbasis diffusion sebagai topik terbaru, sementara density visualization mengonfirmasi bahwa wilayah seperti social robotics dan active learning dalam konteks animasi karakter masih under-explored. Penelitian ini mengidentifikasi kesenjangan riset berupa minimnya representasi kawasan Asia Tenggara dan Global South, serta dominasi framing computer graphics murni dibandingkan penerapan lintas-sektor seperti pendidikan vokasi dan industri kreatif. Temuan ini memberikan peta jalan bagi peneliti yang ingin berkontribusi pada domain digital character animation berbasis AI, sekaligus menjadi dasar empiris bagi pengembangan agenda riset pada konteks kawasan yang belum banyak terwakili.