Struktur pengetahuan dan tema berkembang dalam procedural animation: studi bibliometrik integrasi deep learning - Saftrian Mukhlizul Fuad; Bayu Ramadhan Fajri (Indonesian Institute For Counseling, Education and Therapy, 2025)
Riset animasi prosedural berkembang pesat seiring kemajuan pembelajaran mesin, namun struktur pengetahuan dan arah perkembangannya belum banyak dipetakan secara sistematis. Penelitian ini bertujuan menganalisis struktur pengetahuan, tren tematik, dan perkembangan teknologi pada bidang procedural animation menggunakan pendekatan bibliometrik. Data diperoleh dari basis data Scopus dengan strategi pencarian Boolean yang menggabungkan istilah procedural animation, motion synthesis, dan character animation, kemudian disaring berdasarkan rentang tahun 2021–2025, jenis sumber jurnal, dan jenis dokumen artikel, sehingga diperoleh 339 artikel final untuk dianalisis menggunakan Bibliometrix/Biblioshiny dan VOSviewer. Hasil menunjukkan tren produksi ilmiah yang meningkat tajam sejak 2023, didominasi ACM Transactions on Graphics dan Computer Graphics Forum sebagai jurnal inti sesuai Hukum Bradford, dengan Tiongkok, Amerika Serikat, dan Prancis sebagai kontributor utama. Analisis ko-occurrence kata kunci dan pemetaan tematik mengidentifikasi character animation, animation, dan deep learning sebagai tema dasar dominan yang belum berkembang menjadi motor themes, sementara diffusion model dan motion generation muncul sebagai tema emerging. Studi ini menyimpulkan bahwa riset procedural animation tengah mengalami pergeseran paradigma dari pendekatan berbasis aturan menuju pembelajaran mendalam dan model generatif, dengan peluang penelitian yang masih terbuka pada integrasi model difusi dengan kendali interaktif.