Novel Harry Potter and The Philosopher’s Stone karya J.K. Rowling (1997) merupakan salah satu novel yang terlaris sepanjang masa dengan total penjualan 120 juta eksemplar. Seperti karya sastra lainnya, hubungan antar karakter tidak dijelaskan secara eksplisit, sehingga diperlukan analisis mendalam. Menganalisis hubungan antar karakter dalam novel dapat dilakukan dengan pendekatan Relation Extraction (RE). Penelitian ini menerapkan metode Closed-Generative Relation Extraction (Closed-GRE) dengan model GPT-4o dan GPT-4o mini menggunakan pendekatan zero-shot prompting dan one-shot prompting untuk menganalisis hubungan antar karakter dalam novel Harry Potter and The Philosopher’s Stone. Hasil penelitian dengan pendekatan zero-shot prompting dengan GPT-4o menghasilkan precision, recall, F1-score sebesar 0,62 dan completeness score 0,68 pendekatan yang sama pada GPT-4o mini menghasilkan precision 0,57, recall 0,57, F1-score 0,57, dan completeness score 0,70. Namun, model ini mengalami halusinasi dengan menghasilkan hubungan yang seharusnya tidak ada. Pendekatan one-shot prompting terbukti berhasilkan meningkatkan performa hanya pada model GPT-4o dengan kenaikan sebanyak 0,03 pada precision, recall, dan F1-score serta 0,02 pada completeness score. Sebaliknya, pada GPT-4o mini performanya lebih rendah dibandingkan dengan pendekatan zero-shot prompting, dengan penurunan precision 0,04, recall 0,04, dan F1-score 0,04. Nilai completeness score meningkat sebesar 0,01. Meskipun mengalami penurunan, pendekatan ini tidak mengalami halusinasi. Berdasarkan nilai evaluasi tertinggi yaitu precision, recall, dan F1-score dapat disimpulkan bahwa model GPT-4o dengan pendekatan one-shot prompting adalah yang paling efektif dalam menganalisis hubungan antar karakter dalam novel Harry Potter and The Philosopher’s Stone.