TED Residency
Jeff Kirschner: This app makes it fun to pick up litter
Jeff Kirschner: Aplikasi ini menjadikan memungut sampah asik
Filmed:
Readability: 4.2
1,385,758 views
Bumi adalah tempat yang luas untuk dibersihkan. Dengan Literatti -- Aplikasi untuk mengidentifikasi, mengumpulkan, dan menandai sampah di dunia --
TED Fellow Jeff Kirschner telah membentuk sebuah komunitas yang melakukan crowd-sourcing untuk membersikan dunia. Setelah melacak sampah di lebih dari 100 negara, Kirshner berharap untuk menggunakan data yang telah dikumpulkannya , untuk menghentikan sampah sebelum menyentuh tanah.
Jeff Kirschner - Entrepreneur
Jeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time. Full bio
Jeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Kisah ini bermula dari kedua orang ini --
00:13
This story starts with these two --
0
1015
2993
00:16
my kids.
1
4032
1258
anak-anak saya.
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
5314
1682
Kami sedang hiking di hutan Oakland
00:19
when my daughter noticed
a plastic tub of cat litter in a creek.
a plastic tub of cat litter in a creek.
3
7020
4134
ketika putri saya melihat ember plastik
berisi kotoran kucing di sungai.
berisi kotoran kucing di sungai.
00:23
She looked at me and said,
4
11647
1662
Dia menatap saya dan berkata,
00:25
"Daddy?
5
13333
2507
"Ayah?
00:27
That doesn't go there."
6
15864
1650
Itu tidak seharusnya ada di sana."
00:29
When she said that,
it reminded me of summer camp.
it reminded me of summer camp.
7
17538
2422
Saya jadi teringat perkemahan musim panas.
Di pagi hari saat orangtua berkunjung,
00:31
On the morning of visiting day,
8
19984
1498
00:33
right before they'd let our anxious
parents come barreling through the gates,
parents come barreling through the gates,
9
21506
3663
tepat sebelum para orangtua yang cemas
meluncur melewati gerbang,
meluncur melewati gerbang,
pembina perkemahan akan mengatakan,
00:37
our camp director would say,
10
25193
1369
"Cepat! Setiap anak pungut lima sampah."
00:38
"Quick! Everyone pick up
five pieces of litter."
five pieces of litter."
11
26586
2309
Dengan beberapa ratus anak
masing-masing memungut lima sampah,
masing-masing memungut lima sampah,
00:40
You get a couple hundred kids
each picking up five pieces,
each picking up five pieces,
12
28919
3040
dalam sekejap kita mendapatkan
perkemahan yang lebih bersih.
perkemahan yang lebih bersih.
00:43
and pretty soon, you've got
a much cleaner camp.
a much cleaner camp.
13
31983
2573
00:46
So I thought,
14
34580
1159
Jadi saya berpikir,
00:47
why not apply that crowdsourced
cleanup model to the entire planet?
cleanup model to the entire planet?
15
35763
4537
kenapa kita tidak menerapkan sistem
pembersihan gotong royong
pembersihan gotong royong
untuk seluruh dunia?
00:52
And that was the inspiration
for Litterati.
for Litterati.
16
40324
2951
Itulah inspirasi dari Litterati.
00:55
The vision is to create
a litter-free world.
a litter-free world.
17
43299
3349
Visinya adalah untuk menciptakan
dunia bebas-sampah.
dunia bebas-sampah.
00:58
Let me show you how it started.
18
46672
1508
Mari saya tunjukkan awal mulanya.
01:00
I took a picture of a cigarette
using Instagram.
using Instagram.
19
48204
3386
Saya mengambil foto sebatang rokok
menggunakan Instagram,
menggunakan Instagram,
01:04
Then I took another photo ...
20
52222
1867
Lalu saya mengambil foto lain...
01:06
and another photo ...
21
54113
1557
dan foto lain...
01:07
and another photo.
22
55694
1167
dan foto lain...
01:08
And I noticed two things:
23
56885
1286
Saya menyadari dua hal:
01:10
one, litter became artistic
and approachable;
and approachable;
24
58195
3472
satu, sampah menjadi artistik
dan mudah ditemui:
dan mudah ditemui:
dan kedua,
01:14
and two,
25
62244
1151
setelah beberapa hari,
ada 50 foto di ponsel saya
ada 50 foto di ponsel saya
01:15
at the end of a few days,
I had 50 photos on my phone
I had 50 photos on my phone
26
63419
2515
dan saya sudah memungut
setiap sampah itu.
setiap sampah itu.
01:17
and I had picked up each piece,
27
65958
1587
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
67569
2385
Saya menyadari bahwa saya telah merekam
01:21
of the positive impact
I was having on the planet.
I was having on the planet.
29
69978
3151
dampak positif saya terhadap dunia.
Itu adalah 50 sampah yang
mungkin akan Anda temukan
mungkin akan Anda temukan
01:25
That's 50 less things that you might see,
30
73153
2188
01:27
or you might step on,
31
75365
1243
atau Anda injak,
01:28
or some bird might eat.
32
76632
1458
atau yang termakan oleh burung.
01:30
So I started telling people
what I was doing,
what I was doing,
33
78769
2652
Jadi saya mulai mempromosikan
apa yang saya lakukan,
apa yang saya lakukan,
01:33
and they started participating.
34
81445
2356
dan banyak orang mulai ikut serta.
01:36
One day,
35
84831
1693
Suatu hari,
01:38
this photo showed up from China.
36
86548
2528
foto ini muncul dari Cina.
Ketika itulah saya menyadari
01:42
And that's when I realized
37
90039
1271
01:43
that Litterati was more
than just pretty pictures;
than just pretty pictures;
38
91334
3266
bahwa Litterati lebih
dari sekadar foto-foto bagus:
dari sekadar foto-foto bagus:
01:46
we were becoming a community
that was collecting data.
that was collecting data.
39
94624
3369
kami menjadi komunitas
yang mengumpulkan data.
yang mengumpulkan data.
01:50
Each photo tells a story.
40
98869
1890
Setiap foto menceritakan suatu kisah.
01:53
It tells us who picked up what,
41
101279
2193
Siapa memungut apa,
01:55
a geotag tells us where
42
103496
2011
geotag memberitahu kita lokasinya,
01:57
and a time stamp tells us when.
43
105531
2030
dan waktu menunjukkan kapan.
02:00
So I built a Google map,
44
108006
2429
Jadi saya membuat Google map untuk
02:02
and started plotting the points
where pieces were being picked up.
where pieces were being picked up.
45
110459
4053
menandai di mana
sampah-sampah ini dipungut.
sampah-sampah ini dipungut.
02:06
And through that process,
the community grew
the community grew
46
114536
3918
Melalui proses tersebut,
komunitas ini berkembang
komunitas ini berkembang
02:10
and the data grew.
47
118478
1639
dan datanya pun bertumbuh.
02:12
My two kids go to school
right in that bullseye.
right in that bullseye.
48
120806
3461
Kedua anak saya bersekolah
di salah satu geotag itu.
di salah satu geotag itu.
02:17
Litter:
49
125125
1211
Sampah melebur ke dalam
latar belakang kehidupan kita.
latar belakang kehidupan kita.
02:18
it's blending into
the background of our lives.
the background of our lives.
50
126360
2704
Tapi bagaimana kalau kita
membawanya ke depan?
membawanya ke depan?
02:21
But what if we brought it
to the forefront?
to the forefront?
51
129088
2099
02:23
What if we understood exactly
what was on our streets,
what was on our streets,
52
131211
2912
Seandainya kita tahu betul
apa yang ada di jalanan,
apa yang ada di jalanan,
02:26
our sidewalks
53
134147
1389
di trotoar,
02:27
and our school yards?
54
135560
1538
dan di halaman sekolah?
02:29
How might we use that data
to make a difference?
to make a difference?
55
137122
3247
Bagaimana kita memanfaatkan data ini
untuk membuat perubahan?
untuk membuat perubahan?
02:33
Well, let me show you.
56
141189
1198
Mari saya tunjukkan.
02:34
The first is with cities.
57
142411
1385
Kita mulai dengan perkotaan.
San Fransisco ingin tahu berapa persen
sampah adalah sampah rokok.
sampah adalah sampah rokok.
02:36
San Francisco wanted to understand
what percentage of litter was cigarettes.
what percentage of litter was cigarettes.
58
144418
4639
02:41
Why?
59
149081
1162
Kenapa?
02:42
To create a tax.
60
150267
1209
Untuk mengenakan pajak.
02:44
So they put a couple of people
in the streets
in the streets
61
152073
2135
Jadi mereka mengirim beberapa orang
melakukan survei di jalanan,
02:46
with pencils and clipboards,
62
154232
1361
02:47
who walked around collecting information
63
155617
2063
yang berkeliling mengumpulkan informasi
02:49
which led to a 20-cent tax
on all cigarette sales.
on all cigarette sales.
64
157704
3111
yang berujung pada pajak 20 sen
pada setiap penjualan rokok.
pada setiap penjualan rokok.
Kemudian mereka dituntut
02:53
And then they got sued
65
161787
2153
oleh perusahan rokok,
02:55
by big tobacco,
66
163964
1176
02:57
who claimed that collecting information
with pencils and clipboards
with pencils and clipboards
67
165164
3216
yang mengklaim bahwa mengumpulkan
informasi dengan pena dan kertas
informasi dengan pena dan kertas
03:00
is neither precise nor provable.
68
168404
2331
tidak akurat dan
tidak dapat dibuktikan.
tidak dapat dibuktikan.
03:03
The city called me and asked
if our technology could help.
if our technology could help.
69
171454
3680
Mereka menghubungi saya dan bertanya
apakah teknologi kami bisa membantu.
apakah teknologi kami bisa membantu.
Saya tidak yakin mereka tahu
03:07
I'm not sure they realized
70
175158
1249
03:08
that our technology
was my Instagram account --
was my Instagram account --
71
176431
2248
bahwa teknologi kami
hanya akun Instagram --
hanya akun Instagram --
03:10
(Laughter)
72
178703
1039
(Tertawa)
Tapi saya menjawab,"Ya, kami bisa."
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
179766
1266
03:13
(Laughter)
74
181056
1016
(Tertawa)
03:14
"And we can tell you
if that's a Parliament or a Pall Mall.
if that's a Parliament or a Pall Mall.
75
182096
3908
"Dan kami bisa memberitahu Anda
merek rokoknya.
merek rokoknya.
03:18
Plus, every photograph
is geotagged and time-stamped,
is geotagged and time-stamped,
76
186028
3425
Dan juga, setiap foto yang disertai
marka lokasi dan waktu,
marka lokasi dan waktu,
03:21
providing you with proof."
77
189477
1381
yang bisa Anda jadikan bukti."
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
191839
3220
Empat hari dan 5.000 sampah kemudian,
03:27
our data was used in court
to not only defend but double the tax,
to not only defend but double the tax,
79
195083
4938
data kami digunakan di pengadilan,
tidak hanya untuk membela pajak rokok
tidak hanya untuk membela pajak rokok
tapi menggandakannya,
03:32
generating an annual recurring revenue
of four million dollars
of four million dollars
80
200045
4323
menghasilkan pendapatan tahunan
empat juta dolar AS
empat juta dolar AS
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
204392
2295
untuk kota San Francisco.
Dalam proses ini, saya belajar 2 hal:
03:40
Now, during that process
I learned two things:
I learned two things:
82
208001
2235
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
210260
2554
satu, Instagram bukan alat yang tepat --
03:44
(Laughter)
84
212838
1031
(Tertawa)
03:45
so we built an app.
85
213893
1503
jadi kami membuat aplikasi.
03:47
And two, if you think about it,
86
215420
1633
Dan kedua, kalau Anda pikirkan,
03:49
every city in the world
has a unique litter fingerprint,
has a unique litter fingerprint,
87
217077
3617
setiap kota di dunia memiliki
pola sampah yang unik,
pola sampah yang unik,
03:52
and that fingerprint provides
both the source of the problem
both the source of the problem
88
220718
3836
dan pola tersebut adalah
sumber permasalahan kita
sumber permasalahan kita
03:56
and the path to the solution.
89
224578
1921
dan juga solusinya.
03:59
If you could generate a revenue stream
90
227646
2378
Kalau kita bisa menghasilkan
pendapatan (pajak)
pendapatan (pajak)
04:02
just by understanding
the percentage of cigarettes,
the percentage of cigarettes,
91
230048
2463
hanya dengan memahami
persentase sampah rokok,
persentase sampah rokok,
04:04
well, what about coffee cups
92
232535
2096
bayangkan persentasi gelas kertas,
atau kaleng soda,
atau kaleng soda,
04:06
or soda cans
93
234655
1706
04:08
or plastic bottles?
94
236385
1414
atau botol plastik?
Kalau kita bisa melihat polanya
di San Francisco,
di San Francisco,
04:10
If you could fingerprint San Francisco,
well, how about Oakland
well, how about Oakland
95
238501
3201
bagaimana dengan Oakland,
04:13
or Amsterdam
96
241726
1696
atau Amsterdam,
04:15
or somewhere much closer to home?
97
243446
2970
atau kota lain yang lebih dekat
dengan tempat tinggal Anda?
dengan tempat tinggal Anda?
Bagaimana dengan merek?
04:19
And what about brands?
98
247408
1234
04:20
How might they use this data
99
248666
1901
Bagaimanakah mereka akan
menggunakan data ini
menggunakan data ini
04:22
to align their environmental
and economic interests?
and economic interests?
100
250591
4212
untuk menyinkronkan dengan
kepentingan lingkungan dan ekonomi mereka?
kepentingan lingkungan dan ekonomi mereka?
04:27
There's a block in downtown Oakland
that's covered in blight.
that's covered in blight.
101
255646
3212
Ada lingkungan di pinggiran kota Oakland
yang dipenuhi hama.
yang dipenuhi hama.
04:31
The Litterati community got together
and picked up 1,500 pieces.
and picked up 1,500 pieces.
102
259325
4104
Komunitas Litterati ke sana
dan memungut hingga 1.500 sampah.
dan memungut hingga 1.500 sampah.
Inilah yang kami dapatkan:
04:35
And here's what we learned:
103
263812
1340
04:37
most of that litter came
from a very well-known taco brand.
from a very well-known taco brand.
104
265176
3210
kebanyakan sampah tersebut
berasal dari merek taco terkenal.
berasal dari merek taco terkenal.
04:41
Most of that brand's litter
were their own hot sauce packets,
were their own hot sauce packets,
105
269738
3577
Kebanyakan sampah itu
adalah bungkus sambal mereka,
adalah bungkus sambal mereka,
04:46
and most of those hot sauce packets
hadn't even been opened.
hadn't even been opened.
106
274438
3626
dan kebanyakan bahkan belum dibuka.
04:51
The problem and the path
to the solution --
to the solution --
107
279965
2715
Masalah dan solusinya --
04:54
well, maybe that brand only
gives out hot sauce upon request
gives out hot sauce upon request
108
282704
3961
mungkin merek tersebut bisa memberikan
sambal apabila diminta,
sambal apabila diminta,
04:58
or installs bulk dispensers
109
286689
2009
atau menggunakan dispenser sambal
atau mengganti kemasannya menjadi
lebih ramah lingkungan.
lebih ramah lingkungan.
05:00
or comes up with more
sustainable packaging.
sustainable packaging.
110
288722
2552
05:03
How does a brand take
an environmental hazard,
an environmental hazard,
111
291298
2969
Bagaimana merek tersebut
menjawab persoalan lingkungan,
menjawab persoalan lingkungan,
05:06
turn it into an economic engine
112
294291
2006
menjadikannya mesin perekonomian
05:08
and become an industry hero?
113
296321
1768
dan menjadi pahlawan di industrinya?
Apabila Anda benar-benar ingin
membuat perubahan,
membuat perubahan,
05:11
If you really want to create change,
114
299292
2202
05:13
there's no better place to start
than with our kids.
than with our kids.
115
301518
2874
anak-anak kita adalah tempat terbaik
untuk memulainya.
untuk memulainya.
05:16
A group of fifth graders picked up
1,247 pieces of litter
1,247 pieces of litter
116
304416
3403
Sekelompok anak kelas 5
memungut 1.247 sampah
memungut 1.247 sampah
05:19
just on their school yard.
117
307843
1848
hanya dari halaman sekolah mereka.
Dan mereka belajar bahwa
jenis sampah yang paling umum
jenis sampah yang paling umum
05:21
And they learned that the most
common type of litter
common type of litter
118
309715
2532
05:24
were the plastic straw wrappers
from their own cafeteria.
from their own cafeteria.
119
312271
3234
adalah sedotan plastik
dari kantin sekolah.
dari kantin sekolah.
Jadi anak-anak ini menemui
kepala sekolah dan bertanya,
kepala sekolah dan bertanya,
05:27
So these kids went
to their principal and asked,
to their principal and asked,
120
315947
2529
05:30
"Why are we still buying straws?"
121
318500
1660
"Mengapa kita masih membeli sedotan?"
05:33
And they stopped.
122
321166
1755
Mereka berhenti.
05:34
And they learned that individually
they could each make a difference,
they could each make a difference,
123
322945
3654
Mereka belajar bahwa masing-masing mereka
bisa membuat perubahan secara individu,
bisa membuat perubahan secara individu,
05:38
but together they created an impact.
124
326623
2338
tapi bersama-sama,
mereka membuahkan hasil nyata.
mereka membuahkan hasil nyata.
05:41
It doesn't matter
if you're a student or a scientist,
if you're a student or a scientist,
125
329503
4012
Tidak masalah baik Anda
seorang siswa atau ilmuwan,
seorang siswa atau ilmuwan,
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
126
333539
3135
apakah Anda tinggal
di Honolulu atau Hanoi,
di Honolulu atau Hanoi,
05:48
this is a community for everyone.
127
336698
2441
ini adalah komunitas untuk semua orang.
05:51
It started because of two little kids
in the Northern California woods,
in the Northern California woods,
128
339974
4679
Komunitas yang dimulai oleh dua anak
di hutan Kalifornia Utara,
di hutan Kalifornia Utara,
05:56
and today it's spread across the world.
129
344677
2814
yang sekarang sudah tersebar
ke seluruh dunia.
ke seluruh dunia.
Anda tahu bagaimana kami meraihnya?
05:59
And you know how we're getting there?
130
347938
1783
06:02
One piece at a time.
131
350067
1878
Satu sampah, demi satu sampah.
06:04
Thank you.
132
352508
1215
Terima kasih.
06:05
(Applause)
133
353747
3618
(Tepuk tangan)
ABOUT THE SPEAKER
Jeff Kirschner - EntrepreneurJeff Kirschner created a global community that's eradicating litter one piece at a time.
Why you should listen
When his 4-year old daughter saw a plastic tub of cat litter in the woods, little did Jeff Kirschner realize that it would be the spark for creating Litterati -- a global movement that's "crowdsource-cleaning" the planet one piece of litter at a time.
Featured in National Geographic, Time Magazine, Fast Company and USA Today, Litterati has become a shining example of how communities are using technology and data to solve our world's most complex problems.
Kirschner has shared the Litterati story at Fortune 500 companies such as Google, Facebook and Uber, keynoted environmental summits at the Monterey Bay Aquarium and Keep America Beautiful, as well as leading schools including Stanford, MIT and the University of Michigan. He was recently a TED Resident, where he developed Litterati into an idea worth spreading.
Jeff Kirschner | Speaker | TED.com