P ada era tekonologi seperti sekarang ini, banyak teknologi dan informasi yang semakin berkembang. Hadirnya teknologi informasi memudahkan setiap orang dalam mencari informasi. Biasanya orang-orang menggunakan search engine seperti google, yahoo, dan lain sebagainya untuk mencari informasi.Search engine sangat membantu manusia untuk mendapatkan informasi. Biasanya search engine salah satu contoh pencarian informasi kembali (Information Retrieval/IR). Dokumen yang dikeluarkan oleh search engine merupakan dokumen yang relevan berdasarkan permintaan pengguna.Pada penilitian ini, Penulis mengimplementasikan proses IR untuk mencari dokumen relevan berdasarkan kueri yang ada. Hasilnya akan dibandingkan dengan dokumen relevan dari penelitian sebelumnya menggunakan dataset yang sama, yaitu dataset Tempo tahun 2000 sampai 2002. Hal ini dapat mengetahui seberapa jauh kinerja metode yang digunakan penelitian ini berdasarkan penelitian sebelumnya. Metode yang digunakan penelitian ini adalah metode doc2vec.Dari hasil yang didapat menggunakan model doc2vec yaitu semakin kecil epoch pada model doc2vec maka semakin kecil hasil rata-rata persentase kemiripan antara dokumen relevan yang dihasilkan model doc2vec dengan dokumen relevan sebelumnya. Sedangkan hasil rata-rata persentase kemiripan yang model doc2vec berdasarkan vector size yaitu setelah vector size 30 hasilnya adalah di atas 35%. Epoch yang menghasilkan rata-rata persentase tertinggi adalah epoch 25 dari epoch 25, 50, 75, dan 100. Vector size yang menghasilkan rata-rata persentase kemiripan tertinggi adalah vector size 40 dari vector size 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, dan 100. Hasil rata-rata persentase kemiripan tertinggi dihasilkan oleh model doc2vec yang menggunakan epoch 25 dan vector size 40 sebesar 41,930.