Energi listrik yang dihasilkan panel surya tergantung pada intensitas radiasi matahari yang menyinari permukaan panel surya. Untuk mendapat daya optimum keluaran panel surya, maka diperlukan suatu metode optimasi (MPPT), namun terdapat permasalahan ketika terjadi ketidaksamaan radiasi (non-uniform iradiation) pada panel surya yang tersusun seri atau paralel. Ketidaksamaan radiasi bisa disebabkan karena sebagian permukaan panel surya tertutup oleh benda atau bayangan, akibatnya panel surya akan menghasilkan kurva karakteristik yang berbeda, perbedaannya adalah posisi titik daya maksimum yang seharusnya hanya ada satu yaitu GMPP (Global Maximum Power Point) terbagi menjadi dua yaitu GMPP dan LMPP (Local Maximum Power Point). Kondisi ini membuat metode optimasi sederhana terjebak dalam LMPP atau titik daya yang lebih rendah. Untuk mengatasi masalah tersebut, diusulkan metode optimasi Adaptive Velocity Particle Swarm Optimization (AVPSO). AVPSO merupakan salah satu kecerdasan buatan yang dikembangkan dari metode Particle Swarm Optimization (PSO). Metode AVPSO yang diusulkan mempu mencapai GMPP dengan tingkat osilasi dan tracking time yang lebih singkat dibandingkan metode PSO. Metode ini akan diterapkan untuk mengatur switching pada SEPIC converter. Hasil penelitian proyek akhir ini menunjukkan hasil bahwa pada kondisi permukaan PV normal, metode AVPSO dapat meningkatkan akurasi sebesar 3,47% dan mempercepat tracking time sebesar 4,16 detik dibanding metode P&O. pada kondisi terdapat gangguan yang menutup sebagian permukaan konfigurasi panel surya, metode AVPSO mampu mencapai titik GMPP dan meningkatkan akurasi sebesar 21,78% dibanding metode P&O. Metode AVPSO mampu mengurangi tingkat cycle osilasi sebanyak 3 cycle jika dibanding metode PSO standart, sehingga mampu mencapai titik konvergen lebih cepat sekitar 2,7 detik