TRIBUNNEWS.COM, JAKARTA - Kepala Lembaga Administrasi Negara (LAN), Dr Adi Suryanto M.Si mengungkapkan Latsar CPNS wajib diikuti oleh semua CPNS.

Jika tidak lulus Latsar, maka akan diberhentikan sebagai CPNS dan otomatis tidak bisa menjadi PNS.

Terkait pembiayaan Latsar, Adi Suryanto mengatakan yang membayar bukan peserta/CPNS, tapi instansi terkait.

"Jangan sampai ada pungli kepada Peserta/CPNS," kata Adi Suryanto dalam rilisnya.

Dia menambahkan besaran biaya Latsar Daring yang jauh lebih murah daripada klasikal. Efisiensi ini sesuai dengan kondisi ekonomi saat ini.

Seperti diketahui, pengembangan kompetensi SDM dibutuhkan dalam mendukung kemampuan setiap organisasi untuk melakukan adaptasi.

World economic forum (2020) bahkan menegaskan, saat ini pengembangan kompetensi SDM merupakan salah satu prioritas paling utama bagi seluruh organisasi, baik swasta maupun pemerintah.

Dengan tantangan pandemi dan kondisi ekonomi saat ini, pengembangan kompetensi perlu dilakukan secara lebih efisien dan inovatif.

Atas dasar itu, terkait dengan Pelatihan Dasar (Latsar) CPNS, Lembaga Administrasi Negara (LAN) sebagai pembina pelatihan bagi Aparatur Sipil Negara (ASN), bergerak cepat menerbitkan Peraturan LAN Nomor 1 Tahun 2021 tentang Pelatihan Dasar CPNS (PerLAN 1/2021).

Peraturan itu mencabut Peraturan Latsar CPNS sebelumnya, yaitu Peraturan LAN Nomor 12 Tahun 2018.

Perubahan tersebut sangat dibutuhkan saat ini, mengingat masih banyak CPNS yg belum mengikuti Latsar, yang antara lain disebabkan keterbatasan anggaran.

Dalam PerLAN 1/2021 dilakukan perubahan mendasar khususnya terkait metode penyelenggaraan Latsar CPNS.

Sebelumnya, Latsar diatur hanya dapat dilakukan secara klasikal (dalam kelas dan diasramakan). Namun sekarang, berdasarkan PerLAN ini, Latsar CPNS dapat juga dilakukan secara Blended Learning.

Dalam hal terjadi kondisi darurat atau kondisi tertentu, seperti saat pandemi sekarang ini yang tidak memungkinkan sama sekali dilakukannya pembelajaran klasikal, maka Latsar CPNS dapat diselenggarakan secara Distance Learning.