Pemilahan sampah di tempat awal sangat penting untuk mengurangi biaya dan fasilitas di Tempat Pembuangan Akhir (TPA). Pengelolaan sampah di Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta menghadapi tantangan serius terkait aroma tidak sedap dan lonjakan volume sampah saat kegiatan Pengenalan Budaya Akademik dan Kemahasiswaan (PBAK) tahun 2023. Sistem pemilahan saat ini dinilai tidak efektif, dengan 74,4% responden menganggap pemilahan manual tidak optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan robot pemilahan sampah dengan teknologi seperti kecerdasan buatan, sensor, sistem benam, dan robotika untuk otomatisasi pekerjaan. Diharapkan, teknologi ini mendukung green campus dan green environment serta meningkatkan edukasi pemilahan sampah di kampus. Metode meliputi pengumpulan data, pengembangan sistem dengan prototipe, pelatihan model menggunakan bahasa pemrograman Python di Google Colaboratory, dan implementasi dengan Raspberry Pi. Pengujian menunjukkan bahwa model Convolutional Neural Network (CNN) mencapai 90,53% validasi akurasi, melebihi hasil penelitian sebelumnya. Robot pemilahan sampah mencapai 85% kesesuaian, menunjukkan kinerja baik dan memenuhi harapan pengguna. Penelitian ini berpotensi memberikan solusi strategis dalam pengelolaan sampah kampus dan mendukung edukasi serta praktik pemilahan sampah di masyarakat.
Kata Kunci : Pemilahan sampah, Convolutional Neural Network, MobileNet, Raspberry Pi, Bot Telegram