Jalan kaki, bersepeda, piring nabati — satu kebiasaan, dua imbalan.
Kita terus didorong lebih banyak bergerak dan makan lebih sadar, tetapi manfaat iklim dari kebiasaan itu jarang terlihat—apalagi dihargai. Padahal kurang gerak berkaitan dengan jutaan kematian dini tiap tahun, sementara transportasi dan pangan termasuk penyumbang emisi terbesar. Dua krisis besar, satu akar yang sama: kebiasaan harian.
MASALAH
PENDEKATAN GLYIVBegini rancangannya. Glyiv Sehat mencatat perjalanan aktif dan pilihan makan nabati Anda, lalu menautkannya ke faktor emisi tepercaya. Manfaat kesehatan tetap sepenuhnya milik Anda; jejak karbon yang lebih ringan menjadi kontribusi yang terlacak, bukan klaim kosong. Setiap kebiasaan baik berbuah imbalan nyata, bukan sekadar lencana.
Setiap aktivitas dihitung memakai activity-based LCA—aktivitas dikalikan faktor emisi dari ecoinvent, Poore & Nemecek (2018), Agribalyse, dan DEFRA, dengan fallback spend-based EEIO (EXIOBASE) bila data spesifik belum tersedia. AI agentic membaca pola Anda, menyarankan pengurangan berikutnya yang realistis, dan memisahkan mana yang benar-benar terhindar dari mana yang masih perlu di-offset. Kontribusi offset diarahkan ke proyek terpilih, transparan hingga sumbernya.
CARA KERJAMENGAPA GLYIVKami menyebut apa yang benar-benar terjadi: "terlacak", bukan "terukur sempurna"; "kontribusi", bukan "netral karbon". Tiap angka punya sumber yang bisa Anda periksa, dan yang masih perlu diverifikasi kami tandai terbuka. Hidup hijau, imbalan nyata—dimulai dari hal paling sederhana: bergerak dan makan dengan sadar.
Klik "sumber" pada tiap angka untuk melihat rujukannya. Sebagian angka ilustrasi; item ⚠︎ perlu diverifikasi.
Metodologi selaras standar & riset internasional (GHG Protocol, ecoinvent, Poore & Nemecek 2018, EXIOBASE).
01 · UKURRekam perjalanan aktif (jalan kaki/sepeda) dan santapan nabati Anda—manual maupun lewat integrasi—sebagai titik data harian yang jujur.
02 · AGEN AITiap aktivitas dikali faktor emisi tepercaya (ecoinvent, Poore & Nemecek 2018, DEFRA) untuk memperkirakan emisi yang terhindar; fallback EEIO (EXIOBASE) dipakai bila data spesifik belum ada.
03 · TELUSURAsisten AI membaca pola Anda, menyoroti kebiasaan berdampak tertinggi, dan menyarankan langkah realistis berikutnya—misalnya mengganti satu perjalanan mobil pendek per hari dengan bersepeda.
04 · OFFSETSisa jejak yang tak terhindarkan bisa diimbangi lewat proyek offset terpilih dan transparan, lalu kontribusi Anda kembali sebagai imbalan nyata.
Buka pratinjaunya, atau mulai dari kalkulator IMT — lalu lihat bagaimana satu kebiasaan sehat bisa membuat jejak Anda lebih ringan, dan terlacak.
⚠︎ Cabang ini masih rancangan — belum berjalan; kalkulator IMT yang tertaut di halaman ini adalah cuplikan pertamanya, dan bukan pengganti nasihat medis. Yang kami tuju: pilihan harian yang baik untuk tubuh sekaligus rendah karbon, diterjemahkan jadi kontribusi yang bisa dipertanggungjawabkan.