EDUKASI PEMANFAATAN ENERGI SURYA KAWASAN AGRO EKOWISATA ORGANIK, MULYAHARJA BOGOR

Ketersediaan dan kebutuhan energi memiliki peran yang sangat penting bagi Pengelola Agro Ekowisata Organik (AEWO) di Mulyaharja, Bogor karena merupakan salah satu sumber konflik kepentingan di bidang pertanian dan pariwisata. Salah satu komponen daya tarik wisata adalah aktivitas pertanian ramah lingkungan yang harus dikomunikasikan, karena berkontribusi pada wisata. Permasalahan yang dihadapi mitra pengelola AEWO adalah Kebutuhan Daya Listrik (KDL) yang harus berbagi antara aktivitas pariwisata dan pertanian. Kondisi KDL untuk aktivitas pertanian sering dikalahkan ketika KDL yang menunjang wisata (lampu-lampu penerangan di warung-warung untuk menyediakan makanan dan minuman bagi para wisatawan) dinilai lebih prioritas. Keberlanjutan AEWO tidak dapat dipisahkan dari aktivitas pertanian itu sendiri. Edukasi pemanfaatan energi surya bertujuan untuk mengurangi konflik KDL bersama dengan kebijakan operasional per jam yang optimal untuk penggunaan listrik secara adil, terbuka, dan transparan. Tahapan pelaksanaan kegiatan pengabdian pada masyarakat adalah: (1) Diskusi tim pengabdi dengan pihak mitra (pengelola AEWO dan petani organik); (2) Observasi lokasi; (3) Diskusi pelaksanaan; (4) Sosialisasi dan pendampingan keterampilan penciptaan prototip dengan pemanfaatan energi surya, serta evaluasi melalui pre-test dan post-test. Hasil kegiatan mampu meningkatkan pemahaman penggunaan energi surya bagi pengelola wisata dan petani. Keberhasilan program ini diharapkan mampu meningkatkan pendapatan AEWO yang dapat direplikasi ke desa wisata lainnya

Application of Artificial Intelligence in Modern Ecology for Detecting Plant Pests and Animal Diseases

Climate change could lead to an increase in diseases in plants and animals. Plant pathogens have caused devastating production losses, such as in tropical countries. The development of algorithms that match the accuracy of plant and animal disease detection in predicting the toxicity of substances has continued through a massive database. Data and information from 10,000 substances from more than 800,000 animal tests have been carried out to generate the algorithms. Plant and animal disease detection using artificial intelligent in the modern ecological era is important and needed. Diseases in animals are still found in several Ruminant-Slaughterhouses. The purpose of the study is to identify the leverage attributes for using of Artificial Intelligent (AI) in detecting plant pests and animal diseases. The use of Multidimensional Scaling (MDS) produces a leverage attribute for the use of AI in detecting plant pests and animal diseases. The results showed that leverage attributes found were: Prediction of the presence of proteins structures produced by pathogens with a Root Mean Square (RMS) value of 4.5123; and Plant and Animal Disease Data will be opened with an RMS value of 4.2555. The findings of this study in the real world are to produce the development of smart agricultural applications in detecting plant pests and animal diseases as an early warning system. In addition, the application is also useful for eco-tourism managers who have a natural close relationship with plants and animals, so that ecological security in the modern ecological era, can be better maintained