Volume 7 Nomor 5, Tahun 2024 e-ISSN : 2597-5234

## BIBLIOMETRIC INNOVATION: TOWARDS WORK TRAINING LITERATURE IN THE ERA OF DIGITAL DEVELOPMENT

## BIBLIOMETRIC INNOVATION: TOWARDS WORK TRAINING LITERATURE IN THE ERA OF DIGITAL DEVELOPMENT
Imam Sucipto 1 ,  Dadang Heri Kusumah 2
Universitas Pelita Bangsa 1,2
imamsucipto@pelitabangsa.ac.id,  dadangherikusumah3@pelitabangsa.ac.id,

## ABSTRACT
The development of digital technology has had a significant impact on various aspects of life, including work training. In facing this digital era, bibliometric analysis has become a key tool for understanding the evolution of work training literature. This research proposes bibliometric innovations related to work training literature in the era of digital development. By  utilizing  bibliometric  techniques,  this  research  creates  a  roadmap  illustrating  trends, contributions, and collaboration patterns in the work training literature. The results of this bibliometric analysis provide an in-depth understanding of changes in work training literature triggered by the digital era. These findings can provide valuable guidance for researchers, practitioners,  and  policymakers  to  design  training  strategies  that  are  responsive  to technological  developments.  In  conclusion,  bibliometric  innovation  in  the  work  training literature in the digital era provides a strong foundation for understanding the dynamics and capturing innovation opportunities in the context of future workforce training.
Keywords : Bibliometric, Work Training, Digital Development, VOSviewer.

## ABSTRAK
Pengembangan  teknologi  digital  telah  memberikan  dampak  signifikan  pada  berbagai  aspek kehidupan, termasuk pelatihan kerja. Dalam menghadapi era digital ini, analisis bibliometrik telah  menjadi  alat  kunci  untuk  memahami  evolusi  literatur  pelatihan  kerja.  Penelitian  ini mengusulkan inovasi bibliometrik terkait literatur pelatihan kerja di era perkembangan digital. Dengan  memanfaatkan  teknik  bibliometrik,  penelitian  ini  menciptakan  peta  jalan  yang menggambarkan  tren,  kontribusi,  dan  pola  kolaborasi  dalam  literatur  pelatihan  kerja.  Hasil analisis bibliometrik ini memberikan pemahaman mendalam tentang perubahan dalam literatur pelatihan kerja yang dipicu oleh era digital. Temuan ini dapat memberikan panduan berharga bagi para peneliti, praktisi, dan pembuat kebijakan untuk merancang strategi pelatihan yang responsif  terhadap  perkembangan  teknologi.  Kesimpulannya,  inovasi  bibliometrik  dalam literatur  pelatihan  kerja  di  era  digital  memberikan  fondasi  yang  kuat  untuk  memahami dinamika dan menangkap peluang inovasi dalam konteks pelatihan tenaga kerja di masa depan.
Keywords : Bibliometrik, Pelatihan kerja, Digital Development, VOSviewer.

## PENDAHULUAN
Dalam  menghadapi  era  perkembangan digital  yang  pesat,  dunia  pelatihan  kerja mengalami  transformasi  yang  signifikan. Perubahan  dalam  teknologi  informasi  dan komunikasi  telah  mengubah  lanskap ketenagakerjaan,  sehingga  membutuhkan adaptasi  yang  terus-menerus  dari  tenaga kerja untuk memenuhi tuntutan pasar kerja yang  terus  berkembang.  Seiring  dengan perubahan ini, literatur pelatihan kerja juga mengalami evolusi yang nyata.
Analisis  bibliometrik,  sebagai  pendekatan ilmiah  untuk  memahami  tren,  pola kolaborasi,  dan  kontribusi  terhadap literatur,  menawarkan  wawasan  kritis dalam  memahami  perubahan  ini.  Dalam konteks  ini,  penelitian  ini  membahas inovasi  bibliometrik  dalam  literatur pelatihan kerja di era perkembangan digital. Pelatihan  kerja  dapat  mempengaruhi kinerja  pekerja.  Manfaat  yang  diharapkan dari  pelatihan  harus  dijelaskan  dengan jelas,  tanpa  mengabaikan  kemampuan perusahaan (Gunawan, 2020).
Inovasi bibliometrik melibatkan penerapan metode  analisis  literatur  ilmiah  untuk mengeksplorasi tren, fokus penelitian, dan perkembangan terbaru dalam suatu domain. Untuk  keberhasilan  organisasi,  pekerja sangat diperlukan, demikian juga pelatihan normatif yang berkelanjutan sesuai dengan kemajuan teknologi (Karyono & Gunawan, 2021). Dalam konteks pengantar ini, tujuan utama  penelitian  ini  adalah  merinci kontribusi  inovasi  bibliometrik  dalam menyajikan gambaran komprehensif mengenai perkembangan literatur pelatihan kerja di era digital.
Dengan  menetapkan  peta  jalan  analisis bibliometrik, penelitian ini bertujuan untuk memberikan  pandangan  holistik  tentang tren  dalam  literatur  pelatihan  kerja, menyediakan  fondasi  yang  kuat  untuk pengembangan  kebijakan  pelatihan  dan penelitian  lebih  lanjut  di  masa  depan.
Seorang pekerja yang memiliki kinerja baik akan  memiliki  kesempatan  untuk  naik  ke posisi yang lebih tinggi (Niati et al., 2021). Dengan demikian, diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan  terhadap  pemahaman  dan pengembangan  pengetahuan  pelatihan kerja di era perkembangan digital ini.

## METODOLOGI PENELITIAN
Analisis bibliometrik telah terbukti mampu menemukan  temuan  penelitian  baru  dan tren yang berkembang. Analisis bibliometrik  adalah  alat  yang  sering digunakan  untuk  menganalisis  tren  dan kinerja  dalam  subjek  tertentu.  Ini  juga menyediakan  metode  yang  akurat  dan objektif untuk mengukur kontribusi sebuah artikel  terhadap  kemajuan  pengetahuan (Herdianto et al., 2021). Jurnal-jurnal yang digunakan dalam penelitian ini diterbitkan dalam  bahasa  Inggris  antara  tahun  2019- 2024.  Studi  referensi  dapat  digunakan untuk  menemukan  topik  penelitian  yang paling banyak dibahas dalam suatu bidang, menggambarkan jaringan kolaboratif antara  peneliti  dan  institusi,  serta memperkirakan  dampak  atau  pengaruh penelitian  menggunakan  metrik  seperti jumlah kutipan atau pengaruh jurnal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  beberapa  contoh  artikel  yang diterbitkan  dalam  tabel  1  di  bawah  ini, pencarian data dilakukan melalui Publish or Perish  8  berdasarkan  data  dari  Google Scholar.  Sampel  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  15  artikel terbaik  dengan  jumlah  kutipan  tertinggi. Total  kutipan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  200  artikel.  Jumlah kutipan per tahun adalah 13.465,40. Rata- rata  jumlah  kutipan  per  artikel  adalah 336,64. Indeks h yang dihasilkan adalah 87, dan indeks g adalah 200.
Tabel 1. Data publikasi pelatihan kerja
No. Authors Title Year Cites
1 (Xie, Luong, et al., 2020) Self-training with noisy students improves imagenet classification 2020 2333
2 (Xie, Dai, et al., 2020) Unsupervised data augmentation for consistency training 2020 1995 3 (Joshi et al., 2020) Spanbert: Improving pre-training by representing and predicting spans 2020 1835 4 (Tan & Le, 2021) Efficientnetv2: Smaller models and faster training 2021 1823 5 (Zhang et al., 2020) Pegasus: Pre- training with extracted gap- sentences for abstractive Summarization 2020 1662
6 (Karras et al., 2020) Training generative adversarial networks with limited data 2020 1543 7 (Su et al., 2020) Vl-bert: Pre-training of generic visual- linguistic representations 2019 1528
8 (He et al., 2019) Rethinking imagenet pre-training 2019 1188 9 (Guu et al., 2020) Retrieval augmented language model pre-training 2020 1126
10 (Shoeybi
et al., 2019)
Megatron-LM: Training Multi- Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism 2019 1094 Visualisasi  Topik  Transformasi  Pelatihan Kerja Menggunakan VOSviewer
Data  artikel  dianalisis  melalui  pemetaan komputasi. Dalam pemetaan komputasi ini, digunakan perangkat VOSviewer. Pemetaan  komputasi  ini  menemukan  118 item.  Pada  data  pemetaan  tersebut,  setiap item  yang  berkaitan  dengan  pendidikan teknik  mesin  dibagi  menjadi  13  kluster, yaitu:
Cluster 1 memiliki 14 item berwarna merah, terdiri  dari:  brain  training,  child,  cogmed, cognitive  performance,  content,  current study,  efficacy,  organization,  outcome,
perspective, program, trainee, transfer, dan working memory training.
Cluster 2 memiliki 14 item berwarna hijau tua,  meliputi:  competency,  ergonomic training,  need,  pandemic,  physician, residency training, resident, review, social work, social work education, social worker, systematic review, dan time.
Cluster 3 memiliki 12 item berwarna biru, yaitu:  image,  imagenet  pre  training, network  training,  person,  previous  work, self,  self  training,  semantic  segmentation, thing, training process, visual pre training, dan year.
Cluster 4 memiliki 12 item berwarna krem, seperti:  analysis,  career  development, condition, department, educational process, implementation,  mindfulness  training,
professional training, randomized controlled trial, specific, training material, dan work performance.
Cluster 5 memiliki 11 item berwarna ungu, terdiri dari: communication, deep learning, dnn  training,  end,  model  robustness,  prior work,  speed,  state,  theory,  training  time, dan welding training system.
Cluster 6 memiliki 10 item berwarna cyan, yang meliputi: differential effect, employee training,  evaluation,  individual,  nurse, patient,  potential,  skill,  training  need,  dan working.
Cluster 7 memiliki 9 item berwarna oranye, terdiri  dari:  ability,  deep  learning  model, gain,  inference,  month,  parameters,  recent work, systems, dan working memory.
Cluster 8 memiliki 8 item berwarna coklat, yaitu:  confidence,  mediator,  participant, personal  resource,  regard,  train,  training intervention, dan work engagement.
Cluster 9 memiliki 8 item berwarna merah muda,  seperti:  cognitive  training,  low volume  high  intensity  training,  memory
training  outcomes,  older  adult,  session, training session, treatment, dan wm training.
Cluster 10 memiliki 6 item berwarna merah karang, termasuk: addition, case, community  health  work,  day,  exploration, dan improved training.
Cluster 11 memiliki 6 item berwarna hijau muda,  terdiri  dari:  area,  improving, leverage,  progress,  pre-training  sequence, dan variety.
Cluster  12  memiliki  5  item  berwarna  biru muda, yaitu: document, neural networking training,  related  work,  section,  dan transformer.
Cluster  13  memiliki  3  item  berwarna kuning,  seperti:  job  training,  parts,  dan promise.
Visualisasi Jaringan
Kata Kunci Pelatihan Kerja
Dalam  visualisasi  jaringan,  hubungan ditunjukkan  oleh  jaringan  atau  garis. Menurut  Gambar  2  di  bawah,  yang diperoleh  melalui  VOSviewer  mengenai pencarian  kata  kunci  "pelatihan  kerja," terdapat  13  kluster  yang  diwakili  oleh warna berbeda, dengan total 353 tautan dan total kekuatan tautan sebesar 378.
Figure  2.  Network  visualization  of  work training keywords
Figure  3.  Overlay  visualization  of  work training keywords
Pada  Gambar  3  di  atas,  hasil  visualisasi overlay menggunakan
VOSviewer menunjukkan  bahwa  banyak  variabel seperti Covid, proses pelatihan, dan lainnya dipublikasikan pada tahun 2020-2021 yang berkaitan dengan pelatihan kerja.
Sementara  itu,  variabel  seperti  promises (janji),  exploration  (eksplorasi),  job training  (pelatihan  kerja),  dan  lainnya adalah  variabel  yang  dipublikasikan  pada tahun 2019.
Figure  4.  Density  visualization  of  work training keywords
Berdasarkan  Gambar  4  di  atas,  hasil visualisasi kepadatan menggunakan VOSviewer  termasuk  dalam  kata  kunci pelatihan  kerja.  Menurut  hasil  visualisasi kepadatan, ditandai dengan beberapa warna seperti  kuning,  hijau,  dan  biru.  Semakin cerah warnanya, semakin banyak penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Contohnya  termasuk  program,  anak-anak, keterampilan, waktu pelatihan, dan lainnya. Sebaliknya,  jika  warnanya  semakin  gelap, dapat disimpulkan bahwa penelitian masih jarang  dilakukan,  sehingga  terdapat peluang baru untuk melakukan penelitian.

## PENUTUP
Analisis  bibliometrik,  sebagai  pendekatan ilmiah  untuk  memahami  tren,  pola kolaborasi, dan kontribusi terhadap literatur, menawarkan  wawasan  kritis  dalam memahami  perubahan  ini.  Pencarian  data dilakukan  melalui  Publish  or  Perish  8 berdasarkan  data  dari  Google  Scholar. Melalui VOSviewer terkait pencarian kata kunci "pelatihan kerja," terdapat 13 klaster yang diwakili oleh warna berbeda, dengan total  353  tautan  dan  total  kekuatan  tautan
sebesar  378.  Berdasarkan  hasil  visualisasi
overlay dan visualisasi kepadatan menggunakan  VOSviewer,  menunjukkan bahwa  banyak  program  telah  diterbitkan oleh  peneliti  lain.  Sementara  itu, kompetensi,  pekerja  sosial,  pelatihan residensi  yang  terkait  dengan  pelatihan kerja masih memiliki peluang tinggi untuk diperbarui  dalam  penelitian  oleh  peneliti lain di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
Gunawan,  A.  (2020).  The  Influence  of
Training  and  Work  Experience  on Employee  Performance  of  Pt.  Yi Shen Industrial. Business Management Analysis Journal (BMAJ), 3(1), 72–83. https://doi.org/10.24176/bmaj.v3i1.4 435 Guu, K., Lee, K., Tung, Z., Pasupat, P., & ... (2020). Retrieval augmented language  model  pre-training.  …  on machine learning. http://proceedings.mlr.press/v119/gu u20a.html?ref=https://githubhelp.co m
He, K., Girshick, R., & Dollár, P. (2019). Rethinking  imagenet  pre-training. Proceedings  of  the  IEEE/CVF  …. http://openaccess.thecvf.com/content _ICCV_2019/html/He_Rethinking_I mageNet_Pre- Training_ICCV_2019_paper.html
Herdianto,  R.,  Windyaningrum,  N.,
Masruroh,  B.,  &  Setiawan,  MA (2021). Philosophy of education and its development: bibliometric studies based on Scopus database [Philosophy  of  education  and  its development:  bibliometric  studies based on Scopus database]. Educational Belantika, 4(1), 44–56.
Joshi,  M.,  Chen,  D.,  Liu,  Y.,  Weld,  D.S., &  ...  (2020).  Spanbert:  Improving pre-training  by  representing  and predicting  spans.  Transactions  of
the…. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00300 /43539
Karras, T., Aittala, M., Hellsten, J., Laine, S.,  &  ...  (2020).  Training  generative adversarial  networks  with  limited data.
Advances in neural…. https://proceedings.neurips.cc/paper/
2020/hash/8d30aa96e72440759f74b d2306c1fa3d- Abstract.html
Karyono,  &  Gunawan,  A.  (2021).  The Effect of Training and Compensation on  Employee  Performance  at  PT. Asahi  Forge  Indonesia.  IKRA-ITH Economics, 4(2), 20–30.
Niati,  DR,  Siregar,  ZME,  &  Prayoga,  Y. (2021). The effect of training on work performance and career development: the role of motivation as intervening variable. In … International Research and …. researchgate.net. https://www.researchgate.net/profile/ Zulkifli-
Siregar/publication/351426754_The _Effect_of_Training_on_Work_Perf ormance_and_ Career_Development_The_Role_of_
Motivation_as_Intervening_Variable /links/6099a568299bf1ad8d908ce1/
The-Effect-of-Training-on- Work-
Perf
Shoeybi,  M.,  Patwary,  M.,  Puri,  R., LeGresley,  P.,  Casper,  J.,  & Catanzaro, B. (2019). Megatron-LM: Training  Multi-Billion  Parameter Language  Models  Using  Model Parallelism. http://arxiv.org/abs/1909.08053
Su, W., Zhu, X., Cao, Y., Li, B., Lu, L., Wei,
F.,  &  Dai,  J.  (2020).  Vl-Bert:  Pre- Training of Generic Visual- Linguistic Representations. 8th International Conference on Learning Representations, ICLR 2020, 1–16.
Tan, M., & Le, Q. (2021). Efficientnetv2: Smaller  models  and  faster  training.
International conference on machine learning. http://proceedings.mlr.press/v139/tan 21a.html
Xie, Q., Dai, Z., Hovy, E., Luong, T., & ...
(2020). Unsupervised data augmentation for consistency training. Advances in
neural…. https://proceedings.neurips.cc/paper/ 2020/hash/44feb0096faa8326192570 788b38c1d1- Abstract.html
Xie, Q., Luong, M.T., Hovy, E., & Le, Q.V. (2020).  Self-training  with  noisy students improves imagenet classification.  Proceedings  of  the IEEE  Computer  Society  Conference on  Computer  Vision  and  Pattern
Recognition, 10684–10695. https://doi.org/10.1109/CVPR42600. 2020.01070
Zhang, J., Zhao, Y., Saleh, M., & Liu, P. J. (2020).  PEGASUS:  Pre-Training with  extracted  gap-sentences  for abstractive  summarization.  37th International Conference on Machine Learning,  ICML  2020,  PartF16814, 11265–11276.