Pengolahan sampah botol plastik dan kaleng merupakan tantangan signifikan karena material tersebut sulit terurai dan menjadi kendala bagi kehidupan manusia. Penggunaan Reverse Vending Machine (RVM) menjadi solusi pengolahan sampah yang efisien serta memberikan nilai ekonomi kepada masyarakat. Oleh karena itu, diperlukan sistem pemilahan yang efisien dengan tingkat keakuratan tinggi dalam mengklasifikasikan jenis material yang akan disetor pada sistem. Penelitian ini mengembangkan dan menguji sistem pemilahan otomatis menggunakan model You Only Look Once versi 8 (YOLOv8) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan botol plastik dan kaleng minuman. Dalam pengumpulan dan pengklasifikasian material sampah digunakan komponen seperti sensor proximity, motor stepper, dan model YOLOv8. Dalam pengujian klasifikasi yang melibatkan tiga jenis material memiliki tingkat keakurasian yang berbeda seperti 93% untuk botol plastik, 87% untuk kaleng minuman, dan 60% untuk barang tidak relevan. Pengujian ini menggunakan model YOLOv8 untuk menghasilkan F1-score.