MUST: Journal of Mathematics Education.
Science and Technology Vol.
No.
Juli 2024 Hal 18-31 DOI: http://doi.
org/10.
30651/must.
PEMENUHAN KEBUTUHAN PENINGKATAN KETERAMPILAN TENAGA
KERJA MELALUI MASSIVE OPEN ONLINE COURSES (MOOCS)
Noramti Mardianti Manurung1.
Fitriani Tupa Ronauli Silalahi 2 1, 2 Institut Teknologi Del noramti54@gmail.
com, fitriani.
silalahi@del.
Received 12 Agustus 2024.
revised 15 September 2024.
accepted 30 September 2024.
ABSTRAK
Dunia tenaga kerja di Indonesia mengalami perubahan signifikan akibat globalisasi dan Revolusi Industri 4.
0, yang membawa tantangan serta peluang baru.
Perubahan ini menuntut peningkatan kompetensi dan keterampilan berkelanjutan bagi para pekerja agar mampu bersaing dalam pasar global.
Seiring dengan perkembangan teknologi, pendidikan tinggi memainkan peran penting dalam menciptakan sumber daya manusia yang unggul.
Salah satu inovasi dalam pendidikan adalah Massive Open Online Courses (MOOC.
, yang memberikan akses luas terhadap materi pembelajaran secara daring tanpa batasan fisik.
MOOCs diharapkan dapat meningkatkan kualitas pendidikan dan memperbaiki hasil belajar yang masih rendah.
Penelitian ini mengadopsi pendekatan kuantitatif dengan metode Partial Least Square (PLS) untuk menganalisis penerimaan MOOCs, menggunakan kerangka Technology Acceptance Model (TAM).
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi bagi pengembangan MOOCs yang lebih efektif dalam meningkatkan keterampilan dan kualitas tenaga kerja Indonesia sesuai dengan kebutuhan industri Kata kunci: MOOCs.
TAM.
SEM-PLS.
Peningkatan Skill.
Tenaga Kerja.
ABSTRACT
The workforce in Indonesia has undergone significant changes due to globalization and the Fourth Industrial Revolution, which have introduced both challenges and new opportunities.
These changes demand continuous improvement of skills and competencies for workers to remain competitive in the global market.
Along with technological advancements, higher education plays a crucial role in developing a highly skilled workforce.
One educational innovation is Massive Open Online Courses (MOOC.
, which provide broad access to learning materials online without physical limitations.
MOOCs are expected to enhance the quality of education and address the issue of low learning outcomes.
This study adopts a quantitative approach using the Partial Least Square (PLS) method to analyze the acceptance of MOOCs, employing the Technology Acceptance Model Pemenuhan Kebutuhan Peningkatan Keterampilan Tenaga Kerja Melalu Massive Open Online Learning Courses (MOOCS) (TAM) framework.
The findings of this research are expected to provide recommendations for more effective MOOCs development to improve the skills and quality of the Indonesian workforce in line with global industry demands.
Keywords: MOOCs.
TAM.
SEM-PLS, upskilling.
Indonesian workforce PENDAHULUAN Pendidikan dan pengembangan keterampilan di era modern merupakan pondasi utama bagi kemajuan suatu negara.
Pendekatan pembelajaran terjadi dalam berbagai bentuk, termasuk pendidikan formal, informal, dan nonformal.
Pendidikan formal adalah pendidikan terstruktur dan resmi yang diatur oleh lembaga seperti sekolah dan universitas dengan kurikulum yang jelas, berlangsung dalam periode waktu tertentu, dan mencakup program akademis umum serta pelatihan khusus (Siti Anisah & Holis, 2.
Sebaliknya, pendidikan informal melibatkan pembelajaran dari pengalaman sehari-hari dan interaksi sosial tanpa batasan waktu dan tempat, seringkali terjadi dalam konteks komunitas atau jaringan pribadi (Purwaningsih & Al Muin, 2.
Pendidikan nonformal, di sisi lain, adalah pendidikan terstruktur di luar lembaga formal dengan tujuan khusus, termasuk pelatihan teknis atau profesional yang melengkapi pendidikan formal (Syaadah et al.
, 2.
Seiring dengan globalisasi dan perkembangan teknologi, keberhasilan suatu bangsa kini diukur tidak hanya dari sumber daya alam tetapi juga dari kualitas sumber daya manusia yang terdidik dan terampil.
Indonesia menghadapi tantangan besar dalam memastikan bahwa tenaga kerjanya memiliki keterampilan yang relevan dan dapat beradaptasi dengan dinamika pasar kerja yang cepat berubah (Jayanthi & Dinaseviani, 2.
Salah satu cara untuk meningkatkan keterampilan adalah dengan mengikuti kursus daring, yang telah menunjukkan pergeseran paradigma dalam pembelajaran dan pengembangan keterampilan di Indonesia (Alida & Jamilus, 2021.
Ginting et al.
, 2.
Peningkatan minat tenaga kerja dalam mengikuti kursus daring menandai perubahan penting dalam cara pembelajaran dan pengembangan keterampilan di Indonesia.
Keterampilan yang sesuai dengan tuntutan industri yang terus berkembang menjadi krusial bagi kelangsungan karir individu dan kesuksesan perusahaan (E Risdianto, 2.
Pendidikan formal di perguruan tinggi sering kali Noramti Mardianti Manurung.
Fitriani Tupa Ronauli silalahi tidak responsif terhadap dinamika perubahan industri, sehingga peningkatan keterampilan melalui metode yang lebih fleksibel seperti MOOCs menjadi semakin mendesak (Suhaimi, 2016.
Anri, 2.
Perusahaan perlu terus mengembangkan keterampilan tenaga kerja agar dapat memenuhi tuntutan pasar yang terus berubah.
Massive Open Online Courses (MOOC.
muncul sebagai salah satu solusi utama dalam pembelajaran daring, dengan tujuan meningkatkan aksesibilitas terhadap pembelajaran dari dosen atau ahli terkemuka dari berbagai universitas (Evianto, 2.
MOOCs menerapkan metode pembelajaran jarak jauh yang memungkinkan peserta mengikuti kursus kapan saja dan dari mana saja, serta melibatkan peserta dalam jumlah besar pada kursus yang disediakan (Nila Kusuma Windrati et al.
, 2.
Platform ini berpotensi memperluas akses pendidikan dan menyediakan konten berkualitas yang dapat meningkatkan keterampilan tenaga kerja tanpa harus meninggalkan tempat kerja (Bettiol et al.
, 2.
Structural Equation Modeling (SEM) adalah teknik analisis statistik yang memungkinkan peneliti mengeksplorasi dan mengevaluasi hubungan kompleks antar variabel dalam satu kerangka analitis (Fan et al.
, 2.
SEM menggabungkan analisis faktor pada model pengukuran dan regresi pada model struktural (Mueller.
Dengan menggunakan variabel laten.
SEM memungkinkan peneliti melakukan analisis jalur untuk mengungkap hubungan kompleks antar variabel.
METODE PENELITIAN
Jenis Penelitian Metode yang diterapkan dalam penelitian adalah metode kuantitatif.
Sugiyono .
menjelaskan bahwa metode sesuai dengan data yang digunakan berbentuk numerik dan dianalisis dengan statistika.
Penelitian merupakan penelitian asosiatif yang bertujuan untuk mengidentifikasi pengaruh atau hubungan antar variabel, baik satu dengan yang lain atau lebih dari satu.
Dalam penelitian ini digunakan beberapa variabel seperti Perceived Usefulness (PU).
Perceveid Ease of Use (PEOU).
Attitude Toward Using (ATU), dan Behavioral Intention to Use.
Dari variabel Ae variabel tersebut dapat dilihat seberapa besar hubungan yang terjadi antar variabel melalui jawaban responden dengan pengujian menjunakan Structural Equation Modeling (SEM).
Pemenuhan Kebutuhan Peningkatan Keterampilan Tenaga Kerja Melalu Massive Open Online Learning Courses (MOOCS) Sumber Data Data primer dalam penelitian ini diperoleh melalui pengamatan langsung terhadap lingkungan kerja dan interaksi tenaga kerja dengan platform MOOCs, dengan tujuan untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang implementasi upskilling menggunakan MOOC.
Peneliti melakukan wawancara untuk memperoleh informasi detail dan mendalam mengenai topik penelitian, dengan berfokus pada pandangan, pendapat, dan pengalaman responden.
Wawancara dilakukan dengan manajemen perusahaan untuk memahami kebutuhan upskilling, hambatan yang mungkin dihadapi, dan tanggapan terhadap penggunaan MOOCs.
Selain itu, kuesioner digunakan untuk mengukur peristiwa atau kejadian relevan dengan fokus Kuesioner disebarkan kepada tenaga kerja PT XYZ yang telah mengikuti MOOCs, diharapkan dapat memperoleh tanggapan beragam yang membantu dalam memahami fenomena penelitian.
Untuk data sekunder, penelitian ini memanfaatkan studi literatur dengan mengumpulkan informasi dari berbagai referensi relevan, seperti berita, artikel, dan jurnal nasional maupun internasional.
Selain itu, data dikumpulkan melalui dokumentasi, yaitu dengan mengambil informasi dari dokumen resmi, tulisan, dan media seperti gambar dan foto yang terkait dengan masalah yang diteliti.
Populasi dan Sampel Populasi dalam statistik merujuk pada keseluruhan sekumpulan individu, objek, atau kejadian dengan karakteristik tertentu yang menjadi fokus penelitian atau analisis (Sutianah, 2.
Dalam penelitian ini, populasi terdiri dari seluruh tenaga kerja aktif PT XYZ yang pernah difasilitasi menggunakan MOOCs.
Sampel penelitian adalah bagian atau representasi dari populasi yang dipilih untuk memahami karakteristik keseluruhan tanpa harus memeriksa setiap elemen secara mendalam (Arikunto dalam Junaidi & Susanti, 2.
Danim .
alam Junaidi & Susanti, 2.
menjelaskan bahwa jika ukuran populasi lebih kecil atau sama dengan 100, maka disarankan untuk mengambil seluruh populasi sebagai sampel.
Sebaliknya, untuk populasi yang lebih besar dari 100, disarankan memilih sampel sekitar 10-25% dari total populasi untuk efisiensi waktu dan biaya.
Dalam penelitian ini, karena populasi terdiri dari 60 tenaga kerja aktif Noramti Mardianti Manurung.
Fitriani Tupa Ronauli silalahi PT XYZ yang telah menggunakan MOOCs, peneliti menggunakan metode sampel Metode ini berarti seluruh anggota populasi dijadikan sampel, sehingga tidak ada seleksi atau pemilihan acak, dan semua elemen populasi diikutsertakan dalam Variabel dan Indikator Variabel merujuk pada sifat, ciri, atau nilai tertentu yang ada dalam individu, objek, atau kegiatan yang menjadi fokus dalam sebuah penelitian.
Variabel yang digunakan diambil sesuai dengan Technology Acceptance Model (TAM), yang membentuk kerangka seperti berikut:
Gambar 1.
Kerangka Konseptual Model kerangka konseptual menggambarkan hubungan antara faktor kognitif dan afektif yang memengaruhi niat dan perilaku penggunaan teknologi.
Perceived Usefulness (PU) memengaruhi Attitude Toward Using (ATU).
Perceived Ease of Use (PEOU) juga berdampak positif pada Attitude Toward Using (ATU).
Attitude Toward Using (ATU) kemudian memengaruhi Behavioral Intention to Use (BI).
Berikut merupakan indikator yang digunakan dalam masing Ae masing variabel.
Tabel 1.
Indikator Variabel
Variabel
Perceived Usefulness (PU) Perceived Ease of Use (PEOU) Notasi
Indikator PU1
Peningkatan kemampuan adaptasi sosial
PU2
Pengembangan pengetahuan teknis PU3
Kompetensi pengelolaan sumber daya
PU4
Pemberdayaan dalam kreasi dan inovasi
PU5
Inisiatif dan proaktif dalam pembelajaran PU6
Ekspektasi biaya relevan dengan tujuan PEOU1
Konten mudah dimengerti PEOU2
Aksesibilitas konten dari berbagai perangkat PEOU3
Kemudahan navigasi platform
PEOU4
Desain materi yang disajikan Pemenuhan Kebutuhan Peningkatan Keterampilan Tenaga Kerja Melalu Massive Open Online
Learning Courses (MOOCS) Variabel
Attitude Toward
Using (ATU) Behavioral Intention to Use (BI) Notasi
ATU1
ATU2
Indikator Kepercayaan pada kompetensi instruktur atau BI1
Reputasi platform
Pengaruh sertifikasi terhadap citra
Bersedia menggunakan platform MOOCs
BI2
Produktivitas BI3
Menghadapi persaingan kerja ATU3
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Uji Validitas Pengujian validitas dilakukan dengan melihat hasil pengujian empat nilai yakni outer loading, average variance extracted (AVE), cross loading, dan fornell lacker criterion.
Convergent validity diukur dengan menggunakan parameter outer loading dan Average Variance Extracted (AVE).
Batas nilai untuk convergent validity dan AVE adalah untuk convergent validity lebih besar dari 0.
7 dan AVE lebih besar dari 0.
5 (Hair Jr.
et al.
, 2.
Tabel 2.
Outer Loading ATU1
ATU2
ATU3
BI1
BI2
BI3
PEOU1
PEOU2
PEOU3
PU1
PU2
PU3
PU4
PU5
PU6
ATU
0,829
0,925
0,893
PEOU
0,933
0,927
0,917
0,866
0,923
0,86
0,832
0,800
0,817
0,864
0,82
0,893
Dapat dilihat dari hasil tabel 2 bahwa nilai dari masing Ae masing indikator mempunyai nilai > 0.
7 hal ini dapat membutikan bahwa indikator dapat dikatakan Noramti Mardianti Manurung.
Fitriani Tupa Ronauli silalahi valid yang menunujukan bahwa variabel dapat dipercaya dan relevan dengan tujuan Tabel 3.
Nilai AVE Variabel Cronbach's Average variance extracted (AVE) Attitude Toward Use (ATU) Behavioral Intention to Use (BI) Perceived Ease of Use (PEOU) Perceived Usefulness( PU) Status Valid Valid Valid Valid Discriminant validity diuji dengan Fornell-Larcker criterion atau cross loading untuk memastikan setiap konsep variabel laten berbeda satu sama lain.
Pengukuran dilakukan dengan membandingkan nilai korelasi antar variabel dengan akar AVE.
Menurut kriteria Fornell-Larcker, akar AVE harus lebih besar daripada korelasi antar variabel.
Dapat dilihat dari hasil tabel yang ada bahwa nilai dari masing Ae masing variabel mempunyai nilai > 0.
5 hal ini dapat membutikan bahwa variabel dapat dikatakan valid yang menunujukan bahwa variabel dapat dipercaya dan relevan dengan tujuan penelitian.
Tabel 4.
Nilai Cross Loading ATU1
ATU2
ATU3
BI1
BI2
BI3
PEOU1
PEOU2
PEOU3
PEOU4
PU1
PU2
PU3
PU4
PU5
PU6
ATU
0,829
0,925
0,893
0,383
0,331
0,183
0,325
0,463
0,933
0,927
PEOU
0,255
0,217
0,267
0,279
0,228
0,725
0,742
0,753
0,301
0,233
0,323
0,222
0,917
0,282
0,294
0,863
0,320
0,301
0,320
0,165
0,235
0,319
0,201
0,189
0,897
0,870
0,916
0,344
0,223
0,324
0,670
0,255
0,240
0,832
0,712
0,637
0,762
0,681
0,743
0,180
0,228
0,215
0,387
0,289
0,498
0,147
0,289
0,328
0,226
0,800
0,817
0,864
0,820
0,893
Pemenuhan Kebutuhan Peningkatan Keterampilan Tenaga Kerja Melalu Massive Open Online Learning Courses (MOOCS) Dapat dilihat dari tabel 4 bahwa nilai dari masing Ae masing indikator terhadap variabel sendiri lebih besar jika dibandingkan dengan indikator lainnya hal ini menunjukan bahwa seluruh variabel dan indikator yang dipilih dan digunakan dalam kerangka penelitian ini memenuhi kriteria validitas yang diinginkan, menunjukkan bahwa instrumen pengukuran yang diterapkan secara efektif merefleksikan konstruk yang dimaksudkan.
Tabel 5.
Nilai Fornell Lacker Criterion
PEOU
ATU
PEOU
ATU
Dapat dilihat dari tabel 5 bahwa nilai setiap nilai korelasi antara variabel dengan dirinya sendiri lebih besar dibandingkan dengan korelasi antara variabel dengan variabel lain dalam model.
Kesimpulan yang dapat diambil bahwa instrumen yang digunakan berhasil memisahkan dengan baik setiap variabel, menunjukkan integritas dan akurasi dalam pengukuran konstruk yang diteliti.
Uji Reliabilitas Reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat dipercaya dan diandalkan.
Uji reliabilitas dapat dilihat dari nilai cronbachAos alpha dan composite reliability.
Hasil SEM (Structural Equation Modelin.
yang reliabel berarti bahwa variabel tersebut memiliki konsistensi dalam pengukuran.
Dengan kata lain, variabel tersebut memberikan hasil yang stabil dan dapat diandalkan ketika diukur berulang kali dalam kondisi yang sama.
Reliabilitas menunjukkan sejauh mana instrumen pengukuran menghasilkan hasil yang bebas dari kesalahan pengukuran acak.
Data sudah reliabel ketika nilai composite reliability dan cronbachAos alpha > 0,70 (Arfanly et al.
, 2.
Tabel 5.
Nilai Construct Reliability Attitude Toward Use (ATU) CronbachAos Alpha Composite Reliability Keterangan Reliabel Noramti Mardianti Manurung.
Fitriani Tupa Ronauli silalahi CronbachAos Alpha Composite Reliability Keterangan Reliabel Reliabel Reliabel Behavioral Intention to Use (BI) Perceived Ease of Use (PEOU) Perceived Usefulness (PU) Uji Hipotesis Evaluasi penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan mempertimbangkan nilai signifikansi antar variabel, t-statistik, dan p-value dari analisis Bootstrapping menggunakan SmartPLS 4.
Aturan yang digunakan adalah t-statistik harus lebih besar dari 1,96, tingkat signifikansi .
-valu.
harus kurang dari 0,05 .
%), dan koefisien beta harus positif.
Berikut adalah hipotesis dan hasil pengujian yang diperoleh dalam penelitian ini:
Perceived Usefulness (PU) berpengaruh signifikan positif dengan Attitude Toward Using (ATU) Perceived Ease of Use (PEOU) berpengaruh signifikan positif dengan Attitude Toward Using (ATU) Attitude Toward Using (ATU) berpengaruh signifikan positif dengan Behavioral Intention to Use (BI) Tabel 6.
Hasil Uji Hipotesis Original Sample Standard mean deviation (O) (M) (STDEV) Perceived Usefulness (PU) -> Attitude 0.
Toward Using (ATU) Perceived Ease of Use (PEOU) -> Attitude -0.
Toward Using (ATU) Attitude Toward Using (ATU) -> Behavioral Intention to Use (BI) H1:
Hasil Diterima Ditolak Diterima Perceived Usefulness terhadap Attitude Toward Using Analisis menunjukkan Perceived Usefulness (PU) memiliki pengaruh signifikan terhadap Attitude Toward Using (ATU) dengan nilai t-statistik 12.
Pemenuhan Kebutuhan Peningkatan Keterampilan Tenaga Kerja Melalu Massive Open Online Learning Courses (MOOCS) dan p-value 0.
Hal ini mendukung hipotesis bahwa semakin pengguna merasa MOOCs bermanfaat untuk meningkatkan keterampilan, semakin positif sikap mereka terhadap penggunaan MOOCs.
Implikasi dari temuan ini adalah pentingnya penyedia MOOCs memperkuat persepsi pengguna tentang kegunaan platform.
Ini dapat dilakukan dengan meningkatkan kualitas konten kursus, memberikan dukungan yang memadai, dan memperjelas manfaat yang diperoleh pengguna.
Meningkatkan Perceived Usefulness dari MOOCs dapat secara efektif meningkatkan sikap dan minat pengguna untuk mengadopsi dan menggunakan platform ini.
H2:
Perceived Ease of Use terhadap Attitude Toward Using Analisis menunjukkan hubungan antara Perceived Ease of Use (PEOU) dan Attitude Toward Using (ATU) tidak signifikan secara statistik, dengan nilai tstatistik 0.
179 dan p-value 0.
Ini berarti tidak ada bukti yang cukup untuk mendukung hipotesis bahwa kemudahan penggunaan MOOCs secara langsung memengaruhi sikap pengguna terhadap platform tersebut.
Temuan ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menunjukkan tidak adanya hubungan kuat antara persepsi kemudahan penggunaan dan sikap pengguna terhadap teknologi informasi.
Penelitian ini fokus pada pengembangan konten, bukan pengembangan website, sehingga kemudahan penggunaan tidak menjadi faktor yang signifikan.
H3:
Attitude Toward Using terhadap Behavioral Intention to Use Analisis menunjukkan Attitude Toward Using (ATU) memiliki pengaruh signifikan terhadap Behavioral Intention to Use (BI) dengan nilai t-statistik 2.
dan p-value 0.
Ini mendukung hipotesis bahwa semakin positif sikap pengguna terhadap penggunaan MOOCs, semakin besar niat mereka untuk menggunakannya.
Temuan ini penting bagi penyedia MOOCs, yang perlu memperkuat sikap positif pengguna terhadap platform tersebut.
Dengan meningkatkan sikap positif pengguna, penyedia dan mitra dapat secara efektif meningkatkan niat dan keinginan pengguna untuk mengadopsi dan menggunakan MOOCs untuk meningkatkan keterampilan mereka.
Noramti Mardianti Manurung.
Fitriani Tupa Ronauli silalahi Rekomendasi MOOCs yang akan dikembangkan ICE-Institute ICE-Institute perlu memastikan kualitas konten MOOCs memenuhi standar tinggi dan sesuai kebutuhan tenaga kerja PT XYZ.
Berdasarkan kuesioner, berikut rekomendasi skill yang dibutuhkan tenaga kerja PT XYZ untuk pembuatan kursus oleh ICE-Institute:
IT Security Effective and Impactful Management Human Resources Mobile marketing Cybersecurity .
eamanan informasi ) Keamanan cloud dan data Integrasi sistem dan API Kemampuan pemrograman Critical Thinking Creativity Communication Problem Solving Self Management Leadership Gambar 2.
Skill yang dibutuhkan tenaga kerja PT XYZ Pada Gambar 2 terlihat bahwa kursus yang dibutuhkan tenaga kerja di PT XYZ adalah self-management dan self-management, masing-masing mendapat 9 Self-management adalah proses mempengaruhi orang lain untuk memahami dan menyetujui apa yang perlu dilakukan dan bagaimana melakukannya, serta memfasilitasi upaya individu dan kolektif untuk mencapai tujuan bersama (Farhan Saputra, 2.
Self-management adalah proses di mana individu mengatur dan mengontrol diri mereka sendiri untuk mencapai tujuan dan meningkatkan kinerja, serta beradaptasi dengan perubahan (Mackenzie et al.
, 2.
SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis penelitian, kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai Rekomendasi skill untuk pembuatan kursus di ICE-Institute, skill yang paling dibutuhkan tenaga kerja PT XYZ adalah self-management dan self28 Pemenuhan Kebutuhan Peningkatan Keterampilan Tenaga Kerja Melalu Massive Open Online Learning Courses (MOOCS) Kedua skill ini menduduki peringkat tertinggi berdasarkan kuesioner terbuka dari 15 jenis skill yang dinilai.
Hasil pemodelan TAM:
Perceived Usefulness (PU) menunjukkan pengaruh positif signifikan terhadap Attitude Toward Using (ATU) MOOCs.
Semakin tinggi persepsi tentang kegunaan MOOCs dalam meningkatkan keterampilan, semakin positif sikap tenaga kerja terhadap platform ini.
Perceived Ease of Use (PEOU) tidak berpengaruh signifikan terhadap Attitude Toward Using (ATU).
Ini menunjukkan bahwa meskipun MOOCs dianggap mudah digunakan, kemudahan tersebut tidak secara signifikan mempengaruhi sikap Attitude Toward Using (ATU) memiliki pengaruh positif signifikan terhadap Behavioral Intention to Use (BI) MOOCs, menunjukkan bahwa sikap positif terhadap MOOCs meningkatkan niat pengguna untuk menggunakannya.
Rekomendasi untuk PT XYZ: Pastikan kursus relevan dengan tugas tenaga kerja dan akui sertifikasi MOOCs dalam pengembangan profesional.
Bagikan studi kasus tentang peningkatan kinerja melalui MOOCs, lakukan kampanye internal untuk meningkatkan kesadaran, gunakan feedback tenaga kerja untuk menyesuaikan konten kursus, dan berikan penghargaan kepada peserta aktif.
Komunikasikan manfaat MOOCs secara efektif dan integrasikan dalam program pengembangan karir perusahaan.
Rekomendasi untuk ICE-Institute: Pastikan konten kursus relevan dan berkualitas tinggi untuk meningkatkan persepsi manfaat.
Gunakan testimoni dan studi kasus peserta sukses, sediakan sertifikasi yang diakui industri, dan tingkatkan promosi untuk kesadaran yang lebih luas.
Sediakan sistem feedback yang mudah diakses, penghargaan untuk peserta berprestasi, dan dukungan teknis seperti Live Chat.
Berikan akses percobaan atau preview materi untuk meningkatkan minat peserta.
DAFTAR PUSTAKA