Kesamaan semantik adalah salah satu pengukuran yang ada pada text mining untuk mencari nilai kesamaan makna antar kata. Kesamaan semantik ini dapat diaplikasikan pada berbagai aplikasi. Pengukuran ini dilatarbelakangi dimana saat ini komputer belum dapat menyamakan persepsi manusia terkait penilaian kesamaan antar kata. Maka dari itu dalam tugas akhir kali ini membahas mengenai kesamaan semantik antar kata bahasa Indonesia dengan menggunakan metode GloVe . Metode GloVe adalah suatu model untuk unsupervised learning pada representasi kata yang mengungguli model lainnya di word analogy, word similarity, dan named entity recognition. Dengan inputan berupa corpus Wikipedia Bahasa Indonesia dan skor yang dihasilkan dihitung nilai korelasinya menggunakan correlation pearson dengan membandingkan skor hasil gold standard dari WordSim-353, SimLex-999 dan Miller Charles. Hasil dari penelitian tugas akhir ini merupakan nilai korelasi antara metode GloVe dengan gold standard SimLex-999, WordSim353, dan Miller Charles. Pada penelitian tugas akhir ini menghasilkan nilai korelasi pada gold standard dengan nilai korelasi yang didapatkan sebesar 0.1165 untuk Miller Charles, 0.2280 untuk SimLex-999 dan 0.2849 untuk WordSim-353.