Abstrak: Program pengabdian ini merespons permasalahan kelompok tani Bulurinring, yang terdiri dari 11 anggota, terkait kurangnya fasilitas penyimpanan hasil panen yang efisien dan ramah lingkungan. Tujuan kegiatan ini adalah meningkatkan kapasitas kelompok tani melalui sosialisasi, pelatihan, dan pendampingan dalam pengembangan rumah panggung tradisional Suku Makassar yang terintegrasi dengan teknologi energi terbarukan sebagai solusi penyimpanan hasil panen yang berkelanjutan. Rumah panggung ini tidak hanya berfungsi sebagai tempat istirahat petani di kebun, tetapi juga sebagai gudang hasil panen yang dilengkapi teknologi modern. Desain rumah mengadopsi nilai-nilai lokal dan kearifan budaya setempat, diperkuat dengan teknologi Internet of Things (IoT) dan algoritma kecerdasan buatan berbasis Convolutional Neural Network (CNN) untuk memantau kondisi panen secara real-time. Metode kegiatan meliputi sosialisasi, pelatihan, penerapan teknologi, pendampingan, evaluasi, dan perencanaan keberlanjutan. Evaluasi dilakukan melalui observasi, wawancara, dan kuesioner pre-post. Hasil menunjukkan peningkatan softskill 70%, hardskill 60%, serta peningkatan nilai ekonomis sebesar 40%. Program ini meningkatkan kemandirian petani dan berpotensi untuk direplikasi di wilayah lain.Abstract: This community service program responds to the problems of the Bulurinring farmer group, which consists of 11 members, related to the lack of efficient and environmentally friendly harvest storage facilities. The purpose of this activity is to increase the capacity of farmer groups through socialization, training, and mentoring in the development of traditional Makassar tribe stilt houses integrated with renewable energy technology as a solution for sustainable harvest storage. This stilt house not only functions as a resting place for farmers in the garden, but also as a harvest warehouse equipped with modern technology. The design of the house adopts local values and local cultural wisdom, strengthened by Internet of Things (IoT) technology and artificial intelligence algorithms based on Convolutional Neural Network (CNN) to monitor harvest conditions in real-time. The activity methods include socialization, training, technology application, mentoring, evaluation, and sustainability planning. Evaluation is carried out through observation, interviews, and pre-post questionnaires. The results show a 70% increase in soft skills, 60% in hard skills, and a 40% increase in economic value. This program increases farmer independence and has the potential to be replicated in other areas.