Pengukuran semantic relatedness memiliki peran penting dalam task NLP. Dengan menggunakan knowledge bases sebagai sumber informasi beserta metode yang ada saat ini, pengukuran keterkaitan semantik dapat dilakukan. Salah satu metode yang cukup populer digunakan dalam mengukur keterkaitan semantik adalah Hybrid Method. Hybrid Method menggabungkan berbagai macam metode dengan tujuan untuk mengoptimalkan nilai korelasi. Penelitan ini mengimplementasikan Hybrid Method dalam mengukur keterkaitan semantik antar kata secara leksikal. Hybrid Method yang akan diimplementasikan menggabungkan dua buah metode yang sering digunakan saat ini yaitu Path-based Method dan Gloss-based method. Path-based Method merupakan metode pengukuran keterkaitan semantik berdasarkan taksonomi yang telah didefinisikan oleh knowledge bases. Sementara Gloss-based method mengukur keterkaitan semantik berdasarkan keterangan dan makna kata secara konseptual. Knowledge bases yang digunakan adalah WordNet dan pemilihan Hybrid Method ditujukan untuk membuktikan apakah terdapat peningkatan korelasi dengan menggabungkan Path-based Method dan Gloss-based method. Dari pengujian skenario yang dilakukan, korelasi yang dihasilkan lebih tinggi jika dibandingkan dengan menggunakan salah satu metode saja. Korelasi akhir dalam pengukuran keterkaitan semantik antar kata yang dihasilkan sebesar 33.6%.
Kata Kunci: Hybrid Method, Path-based Method, Gloss-based method, WordNet, keterkaitan semantik, korelasi