Kebutuhan energi listrik pada saat ini semakin meningkat dengan maraknya konversi penggunaan bahan bakar fossil menuju ke bahan bakar terbarukan yakni listrik yang ditandai dengan mulai banyak bermunculan perlengkapan rumah tangga dan transportasi menggunakan listrik. Energi listrik dapat diperoleh dari pembangkit listrik baik yang masih menggunakan bahan bakar fossil maupun pembangkit dengan energi terbarukan, dengan mnipisnya bahan bakar fossil maka hendaknya kita lebih mengutamakan penggunaan energy terbarukan. Solar PV merupakan salah satu modul yang dapat membangkitkan energi dari cahaya matahari menjadi energi listrik. Energi listrik yang dihasilkan oleh Solar PV tidaklah stabil dikarenakan cahaya matahari yang sering mengalami perubahan baik dikarenakan cuaca maupun kondisi langit yang tertutup awan, peletakan Solar PV juga sangat mempengaruhi cahaya yang akan dikonversi menjadi energi listrik. Permasalahan tersebut tentunya dapat menjadi pertimbangan dalam penggunaan Solar PV, sehingga dibutuhkan suatu metode optimalisasi pada Solar PV. Pada proyek akhir ini mengusung judul “Maximum Power Point Tracking pada Solar PV Menggunakan Metode Artificial Neural Network ANN”. ANN (Artificial Neural Network) merupakan metode yang meniru jaringan syaraf manusia dalam mengolah beberapa kondisi dan memberikan solusi dari data referensi yang ada, metode ANN yang digunakan adalah unsupervised learning dengan menggunakan data arus short circuit (Isc) sebagai input dan menghasilkan output Duty Cycle yang harus diberikan untuk melakukan penyulutan pada MOSFET. Metode MPPT ANN pada proyek akhir ini dapat memaksimalkan daya output solar PV pada setiap perubahan iradiasi, dengan hasil yang sangat memuaskan yakni respon menuju titik daya maksimal yang sangat cepat yakni 0.1 detik dan kestabilan daya output pada saat mencapai daya output maksimal solar PV.