Panel surya memiliki daya keluaran yang fluktuatif bergantung pada kondisi lingkungan yaitu iradiasi matahari dan suhu. Untuk dapat memaksimalkan daya keluaran yang dihasilkan oleh panel surya maka diperlukan teknik Maximum Power Point Tracking (MPPT). Dalam penerapan panel surya yang umumnya terdiri dari beberapa unit, dapat terjadi kondisi terhalang sebagian yang disebabkan oleh adanya objek yang menghalangi sinar matahari, kondisi ini dinamakan kondisi partial shading. Akibatnya, kinerja panel surya menjadi tidak optimal karena memproduksi daya yang rendah dan memunculkan beberapa titik puncak daya yang disebut local maximum power point (LMPP) dan global maximum power point (GMPP) yang merupakan titik puncak tertinggi. Metode MPPT konvensional berpotensi terperangkap pada titik LMPP dan tidak mencapai titik GMPP sehingga membutuhkan metode lain yaitu soft-computing. Metode yang diterapkan pada proyek akhir ini adalah Bat Algorithm yang termasuk kelompok metaheuristic. Bat algorithm mengadopsi proses ekolokasi kelelawar, yaitu proses kelelawar mendeteksi letak suatu objek mengunakan kemampuan sonarnya. Bat algorithm diimplementasikan dalam MPPT untuk mengubah posisi (duty cycle) sehingga mendapat nilai terbaik dan menghasilkan daya keluaran panel surya maksimum. Panel surya yang digunakan pada sistem ini berjumlah tiga unit dengan spesifikasi 100 Wp dengan beban DC Electronic Load 60 ohm. MPPT BA diuji secara simulasi menggunakan PSIM pada 6 variasi kondisi normal dan partial shading, pada pengujian mendapatkan rata-rata akurasi tracking 99.85 % dan waktu tracking 1,2 detik. Pada pengujian unilluminated solar panel, MPPT BA mengalami rata-rata kenaikan daya sebesar 74.76 W atau 117.11%. Pada pengujian illuminated solar panel kondisi tanpa shading, MPPT BA mengalami kenaikan dengan rata-rata 42.35 W atau 27.4%. Pada kondisi shading, MPPT BA mengalami kenaikan dengan rata-rata 1.4 W atau 3.3%.