Sampah plastik menjadi salah satu permasalahan lingkungan yang terus meningkat akibat penggunaan plastik sekali pakai dan rendahnya efisiensi dalam proses daur ulang, di mana salah satu faktor utama yang mempengaruhi efektivitas daur ulang adalah pemilahan sampah plastik yang tepat. Proses pemilahan manual memerlukan tenaga kerja dan waktu yang besar serta rentan terhadap kesalahan, sehingga pada penelitian ini dikembangkan sistem pemilah sampah plastik otomatis berbasis Raspberry Pi dengan dukungan kamera, motor servo, dan konveyor. Sistem ini menggunakan algoritma YOLOv5 untuk melakukan deteksi dan klasifikasi objek secara real-time serta pustaka OpenCV untuk menangani pemrosesan citra, di mana kamera menangkap gambar sampah plastik yang bergerak di atas konveyor kemudian Raspberry Pi melakukan inferensi terhadap citra tersebut dan mengarahkan objek ke jalur sortir menggunakan motor servo sesuai dengan hasil klasifikasi. Model dilatih menggunakan dataset dari Roboflow dengan proses pelatihan dilakukan di Google Colab, sedangkan hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan botol plastik dan plastik lainnya dengan akurasi sebesar 47,5%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa rancangan sistem yang dikembangkan telah dapat berfungsi sesuai dengan tujuan utama dan berpotensi untuk dikembangkan lebih lanjut. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi berupa prototype sistem pemilah sampah plastik otomatis yang dapat dijadikan dasar untuk penelitian lanjutan dalam meningkatkan akurasi deteksi serta keandalan sistem di masa depan.