<![CDATA[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 "deep learning". Visualisasi overlay memperlihatkan pergeseran tematik dari topik-topik matang seperti generative adversarial network menuju topik yang lebih baru seperti diffusion model, 3D Gaussian splatting, dan neural radiance field. Berdasarkan temuan tersebut, penelitian ini merumuskan sejumlah celah penelitian (research gap) sekaligus mengusulkan kerangka konseptual integratif yang menghubungkan representasi neural, mekanisme generatif, dan output animasi. Temuan ini memberikan kontribusi teoretis berupa peta intelektual yang dapat dijadikan rujukan bagi peneliti yang hendak memosisikan kontribusinya, sekaligus kontribusi praktis bagi pengembang teknologi animasi dalam mengidentifikasi arah riset yang sedang tumbuh.]]>
Copyrights © 2025
