This app makes it fun to pick up litter | Jeff Kirschner

138,165 views ・ 2017-03-22

TED


Silakan klik dua kali pada teks bahasa Inggris di bawah ini untuk memutar video.

Translator: Ahmad Rudini Reviewer: Dewi Barnas
00:12
This story starts with these two --
0
12835
2993
Kisah ini bermula dari kedua orang ini --
00:15
my kids.
1
15852
1258
anak-anak saya.
00:17
We were hiking in the Oakland woods
2
17134
1682
Kami sedang hiking di hutan Oakland
00:18
when my daughter noticed a plastic tub of cat litter in a creek.
3
18840
4134
ketika putri saya melihat ember plastik berisi kotoran kucing di sungai.
00:23
She looked at me and said,
4
23467
1662
Dia menatap saya dan berkata,
00:25
"Daddy?
5
25153
2507
"Ayah?
00:27
That doesn't go there."
6
27684
1650
Itu tidak seharusnya ada di sana."
00:29
When she said that, it reminded me of summer camp.
7
29358
2422
Saya jadi teringat perkemahan musim panas.
00:31
On the morning of visiting day,
8
31804
1498
Di pagi hari saat orangtua berkunjung,
00:33
right before they'd let our anxious parents come barreling through the gates,
9
33326
3663
tepat sebelum para orangtua yang cemas meluncur melewati gerbang,
pembina perkemahan akan mengatakan,
00:37
our camp director would say,
10
37013
1369
00:38
"Quick! Everyone pick up five pieces of litter."
11
38406
2309
"Cepat! Setiap anak pungut lima sampah."
00:40
You get a couple hundred kids each picking up five pieces,
12
40739
3040
Dengan beberapa ratus anak masing-masing memungut lima sampah,
00:43
and pretty soon, you've got a much cleaner camp.
13
43803
2573
dalam sekejap kita mendapatkan perkemahan yang lebih bersih.
00:46
So I thought,
14
46400
1159
Jadi saya berpikir,
00:47
why not apply that crowdsourced cleanup model to the entire planet?
15
47583
4537
kenapa kita tidak menerapkan sistem pembersihan gotong royong
untuk seluruh dunia?
00:52
And that was the inspiration for Litterati.
16
52144
2951
Itulah inspirasi dari Litterati.
00:55
The vision is to create a litter-free world.
17
55119
3349
Visinya adalah untuk menciptakan dunia bebas-sampah.
00:58
Let me show you how it started.
18
58492
1508
Mari saya tunjukkan awal mulanya.
01:00
I took a picture of a cigarette using Instagram.
19
60024
3386
Saya mengambil foto sebatang rokok menggunakan Instagram,
01:04
Then I took another photo ...
20
64042
1867
Lalu saya mengambil foto lain...
01:05
and another photo ...
21
65933
1557
dan foto lain...
01:07
and another photo.
22
67514
1167
dan foto lain...
01:08
And I noticed two things:
23
68705
1286
Saya menyadari dua hal:
01:10
one, litter became artistic and approachable;
24
70015
3472
satu, sampah menjadi artistik dan mudah ditemui:
01:14
and two,
25
74064
1151
dan kedua,
01:15
at the end of a few days, I had 50 photos on my phone
26
75239
2515
setelah beberapa hari, ada 50 foto di ponsel saya
01:17
and I had picked up each piece,
27
77778
1587
dan saya sudah memungut setiap sampah itu.
01:19
and I realized that I was keeping a record
28
79389
2385
Saya menyadari bahwa saya telah merekam
01:21
of the positive impact I was having on the planet.
29
81798
3151
dampak positif saya terhadap dunia.
01:24
That's 50 less things that you might see,
30
84973
2188
Itu adalah 50 sampah yang mungkin akan Anda temukan
01:27
or you might step on,
31
87185
1243
atau Anda injak,
01:28
or some bird might eat.
32
88452
1458
atau yang termakan oleh burung.
01:30
So I started telling people what I was doing,
33
90589
2652
Jadi saya mulai mempromosikan apa yang saya lakukan,
01:33
and they started participating.
34
93265
2356
dan banyak orang mulai ikut serta.
01:36
One day,
35
96651
1693
Suatu hari,
01:38
this photo showed up from China.
36
98368
2528
foto ini muncul dari Cina.
01:41
And that's when I realized
37
101859
1271
Ketika itulah saya menyadari
01:43
that Litterati was more than just pretty pictures;
38
103154
3266
bahwa Litterati lebih dari sekadar foto-foto bagus:
01:46
we were becoming a community that was collecting data.
39
106444
3369
kami menjadi komunitas yang mengumpulkan data.
01:50
Each photo tells a story.
40
110689
1890
Setiap foto menceritakan suatu kisah.
01:53
It tells us who picked up what,
41
113099
2193
Siapa memungut apa,
01:55
a geotag tells us where
42
115316
2011
geotag memberitahu kita lokasinya,
01:57
and a time stamp tells us when.
43
117351
2030
dan waktu menunjukkan kapan.
01:59
So I built a Google map,
44
119826
2429
Jadi saya membuat Google map untuk
02:02
and started plotting the points where pieces were being picked up.
45
122279
4053
menandai di mana sampah-sampah ini dipungut.
02:06
And through that process, the community grew
46
126356
3918
Melalui proses tersebut, komunitas ini berkembang
02:10
and the data grew.
47
130298
1639
dan datanya pun bertumbuh.
02:12
My two kids go to school right in that bullseye.
48
132626
3461
Kedua anak saya bersekolah di salah satu geotag itu.
02:16
Litter:
49
136945
1211
Sampah melebur ke dalam latar belakang kehidupan kita.
02:18
it's blending into the background of our lives.
50
138180
2704
02:20
But what if we brought it to the forefront?
51
140908
2099
Tapi bagaimana kalau kita membawanya ke depan?
02:23
What if we understood exactly what was on our streets,
52
143031
2912
Seandainya kita tahu betul apa yang ada di jalanan,
02:25
our sidewalks
53
145967
1389
di trotoar,
02:27
and our school yards?
54
147380
1538
dan di halaman sekolah?
02:28
How might we use that data to make a difference?
55
148942
3247
Bagaimana kita memanfaatkan data ini untuk membuat perubahan?
02:33
Well, let me show you.
56
153009
1198
Mari saya tunjukkan.
02:34
The first is with cities.
57
154231
1385
Kita mulai dengan perkotaan.
02:36
San Francisco wanted to understand what percentage of litter was cigarettes.
58
156238
4639
San Fransisco ingin tahu berapa persen sampah adalah sampah rokok.
02:40
Why?
59
160901
1162
Kenapa?
02:42
To create a tax.
60
162087
1209
Untuk mengenakan pajak.
02:43
So they put a couple of people in the streets
61
163893
2135
Jadi mereka mengirim beberapa orang
02:46
with pencils and clipboards,
62
166052
1361
melakukan survei di jalanan,
02:47
who walked around collecting information
63
167437
2063
yang berkeliling mengumpulkan informasi
02:49
which led to a 20-cent tax on all cigarette sales.
64
169524
3111
yang berujung pada pajak 20 sen pada setiap penjualan rokok.
02:53
And then they got sued
65
173607
2153
Kemudian mereka dituntut
02:55
by big tobacco,
66
175784
1176
oleh perusahan rokok,
02:56
who claimed that collecting information with pencils and clipboards
67
176984
3216
yang mengklaim bahwa mengumpulkan informasi dengan pena dan kertas
03:00
is neither precise nor provable.
68
180224
2331
tidak akurat dan tidak dapat dibuktikan.
03:03
The city called me and asked if our technology could help.
69
183274
3680
Mereka menghubungi saya dan bertanya apakah teknologi kami bisa membantu.
03:06
I'm not sure they realized
70
186978
1249
Saya tidak yakin mereka tahu
03:08
that our technology was my Instagram account --
71
188251
2248
bahwa teknologi kami hanya akun Instagram --
03:10
(Laughter)
72
190523
1039
(Tertawa)
03:11
But I said, "Yes, we can."
73
191586
1266
Tapi saya menjawab,"Ya, kami bisa."
03:12
(Laughter)
74
192876
1016
03:13
"And we can tell you if that's a Parliament or a Pall Mall.
75
193916
3908
(Tertawa)
"Dan kami bisa memberitahu Anda merek rokoknya.
03:17
Plus, every photograph is geotagged and time-stamped,
76
197848
3425
Dan juga, setiap foto yang disertai marka lokasi dan waktu,
03:21
providing you with proof."
77
201297
1381
yang bisa Anda jadikan bukti."
03:23
Four days and 5,000 pieces later,
78
203659
3220
Empat hari dan 5.000 sampah kemudian,
03:26
our data was used in court to not only defend but double the tax,
79
206903
4938
data kami digunakan di pengadilan, tidak hanya untuk membela pajak rokok
tapi menggandakannya,
03:31
generating an annual recurring revenue of four million dollars
80
211865
4323
menghasilkan pendapatan tahunan empat juta dolar AS
03:36
for San Francisco to clean itself up.
81
216212
2295
untuk kota San Francisco.
03:39
Now, during that process I learned two things:
82
219821
2235
Dalam proses ini, saya belajar 2 hal:
03:42
one, Instagram is not the right tool --
83
222080
2554
satu, Instagram bukan alat yang tepat --
03:44
(Laughter)
84
224658
1031
(Tertawa)
03:45
so we built an app.
85
225713
1503
jadi kami membuat aplikasi.
03:47
And two, if you think about it,
86
227240
1633
Dan kedua, kalau Anda pikirkan,
03:48
every city in the world has a unique litter fingerprint,
87
228897
3617
setiap kota di dunia memiliki pola sampah yang unik,
03:52
and that fingerprint provides both the source of the problem
88
232538
3836
dan pola tersebut adalah sumber permasalahan kita
03:56
and the path to the solution.
89
236398
1921
dan juga solusinya.
03:59
If you could generate a revenue stream
90
239466
2378
Kalau kita bisa menghasilkan pendapatan (pajak)
04:01
just by understanding the percentage of cigarettes,
91
241868
2463
hanya dengan memahami persentase sampah rokok,
04:04
well, what about coffee cups
92
244355
2096
bayangkan persentasi gelas kertas, atau kaleng soda,
04:06
or soda cans
93
246475
1706
04:08
or plastic bottles?
94
248205
1414
atau botol plastik?
04:10
If you could fingerprint San Francisco, well, how about Oakland
95
250321
3201
Kalau kita bisa melihat polanya di San Francisco,
bagaimana dengan Oakland,
04:13
or Amsterdam
96
253546
1696
atau Amsterdam,
04:15
or somewhere much closer to home?
97
255266
2970
atau kota lain yang lebih dekat dengan tempat tinggal Anda?
04:19
And what about brands?
98
259228
1234
Bagaimana dengan merek?
04:20
How might they use this data
99
260486
1901
Bagaimanakah mereka akan menggunakan data ini
04:22
to align their environmental and economic interests?
100
262411
4212
untuk menyinkronkan dengan kepentingan lingkungan dan ekonomi mereka?
04:27
There's a block in downtown Oakland that's covered in blight.
101
267466
3212
Ada lingkungan di pinggiran kota Oakland yang dipenuhi hama.
04:31
The Litterati community got together and picked up 1,500 pieces.
102
271145
4104
Komunitas Litterati ke sana dan memungut hingga 1.500 sampah.
04:35
And here's what we learned:
103
275632
1340
Inilah yang kami dapatkan:
04:36
most of that litter came from a very well-known taco brand.
104
276996
3210
kebanyakan sampah tersebut berasal dari merek taco terkenal.
04:41
Most of that brand's litter were their own hot sauce packets,
105
281558
3577
Kebanyakan sampah itu adalah bungkus sambal mereka,
04:46
and most of those hot sauce packets hadn't even been opened.
106
286258
3626
dan kebanyakan bahkan belum dibuka.
04:51
The problem and the path to the solution --
107
291785
2715
Masalah dan solusinya --
04:54
well, maybe that brand only gives out hot sauce upon request
108
294524
3961
mungkin merek tersebut bisa memberikan sambal apabila diminta,
04:58
or installs bulk dispensers
109
298509
2009
atau menggunakan dispenser sambal
05:00
or comes up with more sustainable packaging.
110
300542
2552
atau mengganti kemasannya menjadi lebih ramah lingkungan.
05:03
How does a brand take an environmental hazard,
111
303118
2969
Bagaimana merek tersebut menjawab persoalan lingkungan,
05:06
turn it into an economic engine
112
306111
2006
menjadikannya mesin perekonomian
05:08
and become an industry hero?
113
308141
1768
dan menjadi pahlawan di industrinya?
Apabila Anda benar-benar ingin membuat perubahan,
05:11
If you really want to create change,
114
311112
2202
05:13
there's no better place to start than with our kids.
115
313338
2874
anak-anak kita adalah tempat terbaik untuk memulainya.
05:16
A group of fifth graders picked up 1,247 pieces of litter
116
316236
3403
Sekelompok anak kelas 5 memungut 1.247 sampah
05:19
just on their school yard.
117
319663
1848
hanya dari halaman sekolah mereka.
05:21
And they learned that the most common type of litter
118
321535
2532
Dan mereka belajar bahwa jenis sampah yang paling umum
05:24
were the plastic straw wrappers from their own cafeteria.
119
324091
3234
adalah sedotan plastik dari kantin sekolah.
05:27
So these kids went to their principal and asked,
120
327767
2529
Jadi anak-anak ini menemui kepala sekolah dan bertanya,
05:30
"Why are we still buying straws?"
121
330320
1660
"Mengapa kita masih membeli sedotan?"
05:32
And they stopped.
122
332986
1755
Mereka berhenti.
05:34
And they learned that individually they could each make a difference,
123
334765
3654
Mereka belajar bahwa masing-masing mereka bisa membuat perubahan secara individu,
05:38
but together they created an impact.
124
338443
2338
tapi bersama-sama, mereka membuahkan hasil nyata.
05:41
It doesn't matter if you're a student or a scientist,
125
341323
4012
Tidak masalah baik Anda seorang siswa atau ilmuwan,
05:45
whether you live in Honolulu or Hanoi,
126
345359
3135
apakah Anda tinggal di Honolulu atau Hanoi,
05:48
this is a community for everyone.
127
348518
2441
ini adalah komunitas untuk semua orang.
05:51
It started because of two little kids in the Northern California woods,
128
351794
4679
Komunitas yang dimulai oleh dua anak di hutan Kalifornia Utara,
05:56
and today it's spread across the world.
129
356497
2814
yang sekarang sudah tersebar ke seluruh dunia.
05:59
And you know how we're getting there?
130
359758
1783
Anda tahu bagaimana kami meraihnya?
06:01
One piece at a time.
131
361887
1878
Satu sampah, demi satu sampah.
06:04
Thank you.
132
364328
1215
Terima kasih.
06:05
(Applause)
133
365567
3618
(Tepuk tangan)
Tentang situs web ini

Situs ini akan memperkenalkan Anda pada video YouTube yang berguna untuk belajar bahasa Inggris. Anda akan melihat pelajaran bahasa Inggris yang diajarkan oleh guru-guru terbaik dari seluruh dunia. Klik dua kali pada subtitle bahasa Inggris yang ditampilkan di setiap halaman video untuk memutar video dari sana. Subtitle bergulir selaras dengan pemutaran video. Jika Anda memiliki komentar atau permintaan, silakan hubungi kami menggunakan formulir kontak ini.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7