Sabil, Raihan Tsabita (2024) TEKNIK WEB SCRAPING UNTUK ANALISIS HUBUNGAN POPULARITAS SEIYUU DAN ANIME BERDASARKAN DATA MYANIMELIST. Bachelor thesis, Universitas Nasional.
Text
COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text
BAB 1.pdf Download (213kB) |
|
Text
BAB 2.pdf Download (308kB) |
|
Text
BAB 3.pdf Download (6MB) |
|
Text
BAB 4.pdf Download (733kB) |
|
Text
BAB 5.pdf Download (196kB) |
|
Text
LAMPIRAN.pdf Download (420kB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara popularitas seiyuu (pengisi suara) dengan anime yang mereka suarakan dengan menggunakan teknik web scraping pada data dari MyAnimeList.net. Web scraping adalah metode yang digunakan untuk mengumpulkan data secara otomatis dari halaman web. Data yang dikumpulkan meliputi nama seiyuu, jumlah favorit, nama karakter anime, jumlah karakter favorit, peringkat anime, jumlah anggota anime, dan peringkat popularitas anime. Setelah pengumpulan data, pembersihan dan pengolahan data dilakukan untuk memastikan keakuratannya. Uji statistik korelasi Pearson digunakan untuk menguji hubungan antara jumlah favorit seiyuu dan variabel lainnya. Hasilnya menunjukkan korelasi yang sedang antara jumlah favorit seiyuu dengan jumlah anime yang disuarakan, dan korelasi yang rendah antara jumlah favorit seiyuu dengan jumlah favorit karakter yang mereka suarakan. Visualisasi data dilakukan dengan menggunakan aplikasi web yang dirancang khusus untuk memudahkan analisis hubungan antara variabel-variabel tersebut. Selain itu, penelitian ini menyoroti pentingnya menggunakan teknik web scraping dan analisis data dalam memahami dinamika popularitas anime dan pengisi suara. Temuan ini memberikan wawasan yang berharga tentang bagaimana pengisi suara berkontribusi pada kesuksesan dan penerimaan serial anime, menekankan relevansi peran mereka dalam industri ini.
Item Type: | Thesis (Bachelor) |
---|---|
Subjects: | T Technology > T Technology (General) T Technology > TS Manufactures |
Divisions: | Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika |
Depositing User: | - Abdurrahman - |
Date Deposited: | 02 Jan 2025 04:23 |
Last Modified: | 02 Jan 2025 04:23 |
URI: | http://repository.unas.ac.id/id/eprint/12511 |
Actions (login required)
View Item |