Abstrak ─ Penelitian ini dilatarbelakangi oleh produk penelitian tahun 2020-2021 tentang Mobile VCDLN Flatform yang ingin dipertahankan. Proses pemanfaatan ini membutuhkan sistem baru yang berorientasi pada Multiplatform Super-App Ecosystem pada tahun 2022 dengan fokus meliputi Survey, Desain Aplikasi, Pengembangan dan produksi, yang dampaknya kemudian diukur dengan sejumlah indikator untuk sistem pembelajaran online. Proses pengukuran ini dilakukan terhadap guru dari Indonesia,. Metode yang digunakan adalah R&D. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (a) Hasil survei menunjukkan bahwa program Super-app Multiplatform Ecosystem VCDLN sangat direkomendasikan oleh guru untuk dilanjutkan; (b) Perancangan Super-App Multiplatform telah dikembangkan sesuai dengan standar Super App Versi aplikasi untuk kenyamanan aspek visual dengan prosedur pemrograman C++; (c) Menghasilkan Konten Video Pembelajaran menjadi Multiplatform mobile VCDLN Versi Android Mobile telah dilakukan dengan standar industri yang berkualitas; (d) Hasil pengukuran Multiplatform mobile VCDLN berada di atas rata-rata dan mampu mencapai skor maksimal dengan kisaran 178 hingga 199.Kata Kunci ─ Aplikasi Super Multiplatform, VCDLN, Mobile Learning Abstract ─ This research is motivated by the 2020-2021 research product about the Mobile VCDLN Flatform that you want to maintain. This utilization process requires a new system oriented to the Multiplatform Super-App Ecosystem in 2022 with a focus on surveying, application design, development and production, the impact of which is then measured by a number of indicators for online learning systems. This measurement process is carried out on teachers from Indonesia. The method used is R&D. The results of the study indicate that: (a) The survey results indicate that the VCDLN Multiplatform Ecosystem Super-app program is highly recommended by teachers to be continued; (b) The design of the Multiplatform Super-App has been developed according to the Super App standard. The application version for the convenience of the visual aspect with C++ programming procedures; (c) Produce Learning Video Content into Multiplatform mobile VCDLN Android Mobile Version has been carried out with quality industry standards; (d) Multiplatform mobile VCDLN measurement results are above the average and are able to achieve a maximum score in the range of 178 to 199.Key Words ─ Super Multiplatform App, VCDLN, Mobile Learning