Media sosial merupakan sarana untuk melakukan interaksi dalam jaringan internet dan salah satu wadah untuk membentuk jaringan sosial. Salah satu contoh media sosial yaitu Twitter. Pengguna Twitter dapat membangun sebuah relasi antar pengguna lain dan dapat dijadikan sebagai sarana penyebaran suatu in- formasi dengan berbagai topik, seperti penyebaran berita, kampanye, pemasaran produk, dan penyebaran informasi lainnya. Namun, secara umum, banyak yang mengakui bahwa pengguna yang memiliki pengikut dalam jumlah besar adalah pengguna yang berpengaruh (influencer). Jadi, penelitian ini menggunakan metode Topic-based Social Influence Measurement (TSIM) yang bertujuan untuk merangking pengguna Twitter berbasis topik dengan bantuan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) dalam membantu proses pembagian topik. Wordcloud membantu dalam membentuk gambaran visual frekuensi kemunculan kata dan membantu dalam pemberian nama setiap topik. Pada proses Latent Dirichlet Allocation (LDA), un- tuk jumlah pembagian topik terbaik berdasarkan nilai coherence ditunjukkan pada jumlah pembagian 10 topik dengan nilai coherency 0.3711497. Penelitian ini menggunakan 15 pengguna Portal Berita di Indo- nesia berdasarkan top site di Alexa. Perhitungan metode TSIM dilakukan dengan memanfaatkan empat indikator, yaitu followers scale, topic activity, topic-based attractiveness, dan network centrality. Setelah per- hitungan empat indikator, dilakukan agregasi untuk menunjukkan rangking setiap pengguna berdasarkan topik. Hasil peringkat dengan metode TSIM menunjukkan bahwa pengguna detikcom dan CNNIndonesia merupakan pengguna yang berpengaruh pada hampir setiap topik. Perangkingan dengan menggunakan TSIM tersebut diuji performansi prediksi kesalahannya menggunakan metode MAE dan telah memberik- an hasil performansi yang baik, karena prediksi kesalahan rangking setiap topik memberikan nilai MAE yang mendakati 0. Nilai MAE terkecil ditunjukkan pada Topik Hukum, yaitu sebesar 0.016541.