Skip to content

EcoTrack is an AI-powered mobile application that enables users to track, understand, and reduce their daily carbon footprint.

Notifications You must be signed in to change notification settings

randyver/EcoTrack

 
 

Repository files navigation

EcoTrack

Deskripsi

EcoTrack adalah aplikasi mobile yang memungkinkan pengguna untuk melacak, memahami, dan mengurangi jejak karbon harian mereka. Dengan menggabungkan AI, Computer Vision, dan gamifikasi, aplikasi ini dapat membantu pengguna melacak jejak karbon secara akurat dan mudah digunakan dalam kehidupan sehari-hari.



UI

Pemanfaatan AI

  • OCR & Food Recognition
  • Carbon Calculator
  • Chatbot RAG
  • Rekomendasi AI


Features

  • Onboarding interaktif dan ramah pengguna untuk memudahkan orientasi awal.
  • Visualisasi data progres dalam bentuk grafik, target harian, dan dashboard analitik.
  • Fitur Gamifikasi berupa tantangan, leaderboard, sistem badge, dan komunitas interaktif.


Tech Stack

  • Frontend: React Native
  • Backend: Django REST Framework
  • Database: PostgreSQL
  • AI Engine: EasyOCR, YOLOv8, TensorFlow
  • Model Deployment: Google Cloud Run
  • AI Chatbot: OpenRouter (RAG-based)


Backend Repository

Dapat diakses pada link berikut Backend


How to Run

  1. Clone repository

    git clone https://github.com/AlthariqFairuz/EcoTrack
  2. Install dependencies

    npm install
  3. Start the app

  • Menggunakan Emulator Android:

    npm run android
  • Menggunakan Expo Go:

    npx expo start

    Untuk menggunakan Expo Go, pastikan aplikasi Expo Go sudah terpasang di perangkat Anda dan perangkat berada dalam satu jaringan WiFi dengan komputer pengembang.

Catatan: Aplikasi ini berjalan sempurna pada android, namun butuh beberapa pengembangan lanjut pada ios.

Our Team

  1. Adinda Putri
  2. Azfa Radhiyya Hakim
  3. Barru Adi Utomo
  4. Muhammad Al Thariq Fairuz
  5. Randy Verdian

About

EcoTrack is an AI-powered mobile application that enables users to track, understand, and reduce their daily carbon footprint.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • TypeScript 91.8%
  • Python 5.8%
  • Kotlin 1.7%
  • Other 0.7%