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.