ANALISIS HUBUNGAN POPULARITAS SEIYUU DENGAN ANIME MENGGUNAKAN METODE PENGAMBILAN DATA WEB SCRAPING PADA SITUS MYANIMELIST.NET

Saat ini, volume data yang sangat besar dihasilkan setiap hari dengan
kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya dari berbagai sumber,
termasuk data di internet. Keberadaan internet membuat jumlah data yang
terdapat di website – website semakin bertambah, sehingga dibutuhkan
metode yang efisien untuk mengumpulkan banyaknya data yang ada di
suatu website, dan web scraping termasuk salah satunya. Pada penelitian
ini, peneliti mengimplementasikan metode web scraping pada situs
myanimelist.net yang merupakan komunitas dan database seputar anime
dan manga terbesar di dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk
menganalisis hubungan antara seiyuu (pengisi suara) dan anime yang
diperankannya melalui analisis korelasi. Metode penelitian ini secara garis
besar terdiri dari lima tahapan, meliputi data extracting, data cleansing,
data processing, statistic test, dan data visualization. Alat penelitian yang
digunakan untuk scraping adalah beautifulsoup dan pandas yang
merupakan library python, sedangkan alat untuk proses dan analisis data
hasil scraping adalah google colaboratory dan pandas yang merupakan
aplikasi pengolahan data. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa web
scraping dapat diimplementasikan pada situs myanimelist.net dengan
efektif. Peneliti dapat mengumpulkan 54298 baris data dari 275 orang dalam
waktu 8 hari. Hasil analisis korelasi menunjukkan popularitas seiyuu
memiliki hubungan sedang dengan popularitas karakter yang meraka
perankan dan jumlah anime yang mereka mainkan.