Tanaman tin merupakan tanaman domestikasi yang dapat tumbuh di negara tropis. Tanaman tin ini dapat tumbuh diiklim tropis seperti di Indonesia. Namun hama ulat kerap menyerang tanaman tin ini. Berdasarkan hal tersebut maka dibuat sistem pendeteksi hama ulat pada tanaman tin menggunakan pemrosesan citra. Sistem ini dibuat dengan metode Multi Layer Perceptron (MLP) dalam mendeteksi hama ulat pada tanaman buah tin. Daun tanaman tin dapat diidentifikasi berdasarkan input warna citra yang didiperoleh dari pengambilan gambar dan kemudian diolah menggunakan matlab. Langkah pertama yang dilakukan adalah mengumpulkan beberapa sampel daun pada tanaman tin, baik yang terkena hama ulat maupun tidak. Kemudian pada tahap preprocessing dilakukan untuk memperbaiki kualitas citra dan tahap segmentasi untuk memisahkan area atau objek dari background. Untuk ekstraksi ciri pada daun tin menggunakan RGB-HSV. Sedangkan metode Multi Layer Perceptron (MLP) digunakan untuk mengklasifikasikan hama ulat yang ada pada daun tin. Dengan menggunakan proses training dan testing neural network akurasi pelatihan sistem ini adalah 100% dan akurasi pengujian adalah 100%. Sehingga disimpulkan bahwa klasifikasi menggunakan metode Multi Layer Perceptron (MLP) dapat mendeteksi hama ulat pada daun tanaman tin dengan baik.