Neural animation: analisis bibliometrik terhadap evolusi penelitian berbasis deep learning - Alzet Rama; Wiki Lofandri (Indonesian Institute for Counseling, Education and Theraphy, 2025)
Perkembangan deep learning telah mengubah secara mendasar cara industri dan akademisi memproduksi animasi, mulai dari sintesis gerak karakter hingga rendering foto-realistis berbasis neural. Meskipun volume publikasi pada persimpangan bidang animasi dan deep learning meningkat pesat dalam lima tahun terakhir, peta intelektual yang menyeluruh mengenai arah, struktur, dan evolusi tematik bidang ini masih belum banyak didokumentasikan secara sistematis. Penelitian ini bertujuan memetakan struktur intelektual dan evolusi tematik penelitian neural animation menggunakan pendekatan bibliometrik berbasis data Scopus. Sebanyak 908 artikel jurnal terindeks Scopus yang diterbitkan pada rentang tahun 2021–2025 dianalisis menggunakan kombinasi analisis kinerja (performance analysis) dan pemetaan sains (science mapping) dengan bantuan perangkat lunak VOSviewer. Hasil analisis menunjukkan tren publikasi yang tumbuh secara konsisten, dengan lonjakan tajam pada tahun 2024 dan 2025, didominasi oleh kontribusi dari Tiongkok serta jurnal-jurnal rumpun grafika komputer seperti ACM Transactions on Graphics, Computer Graphics Forum, dan IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Analisis co-occurrence kata kunci mengidentifikasi dua klaster tematik dominan, yaitu klaster gerak dan karakter (character animation, motion synthesis) serta klaster rendering neural (neural rendering, neural radiance field), yang keduanya berakar pada simpul sentral