Dengan semakin berkembangnya renewable energy membuat penggunaan solar panel banyak dimanfaatkan untuk kehidupan sehari-hari. Daya yang dihasilkan oleh solar panel sangat dipengaruhi dari kondisi lingkungan dan cuaca. Sehingga dibutuhkan MPPT (Maximum Power Point Tracking) untuk dapat mengoptimalkan daya keluaran dari solar panel. Ada banyak sekali metode yang digunakan untuk MPPT dan yang paling banyak digunakan adalah metode konvensional seperti Perturb and Observe (P&O). Hal ini dikarenakan metode konvensional sangat mudah untuk diimplementasikan. Namun, disisi lain metode konvensional memiliki kelemahan seperti respon yang lambat dan bentuk gelombang daya yang osilasi pada titik daya maksimum. Kelemahan dari metode konvensional tersebut dapat diatasi dengan menggunakan metode Flower Pollination Algorithm (FPA). FPA merupakan salah satu metode kecerdasan buatan yang memiliki kelebihan bila dibandingkan dengan metode konvensional yaitu memiliki respon yang cepat serta bentuk gelombang daya yang tidak osilasi. Metode ini akan diterapkan untuk mengatur switching pada SEPIC converter. SEPIC converter yang digunakam akan dikembangkan menggunakan coupled inductor. Dari penelitian proyek akhir ini, menunjukkan hasil bahwa dengan menggunakan MPPT metode FPA dapat meningkatkan akurasi sebesar 5% dan waktu tracking sebesar 5,47 detik dibandingkan dengan MPPT metode P&O. Pada saat digunakan untuk pengisian baterai selama 180 menit, MPPT metode FPA dapat menaikan daya sebesar 11,5% sedangkan MPPT metode P&O hanya 6,8%. Selain itu, MPPT metode FPA dapat menaikkan State of Charge (SOC) baterai menjadi 49% sedangkan MPPT metode P&O 45%.