Beberapa penelitian untuk mengidentifikasi Influential users di Twitter sudah dilakukan, seperti dengan menggunakan pendekatan Linguistic Inquiry Word Count (LIWC) pada konten tweet, menganalisa frekuensi interaksi antar pengguna dan menganalisa posisi user dalam network, serta berdasarkan atribut yang dimiliki user. Namun penelitian-penelitian tersebut tidak fokus pada influential user dalam topik spesifik. Penelitian ini akan membuat model untuk mengidentifikasi influential user pada topik spesifik di Twitter dengan memanfaatkan atribut-atribut yang dimiliki oleh user, seperti: jumlah follower, jumlah tweet, jumlah friend, nilai rata-rata retweet, nilai rata-rata favorite, dan Listed count. Kombinasi antar atribut tersebut mempunyai nilai yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi influential user. Berdasarkan hipotesis tersebut, penelitian ini membuat sebuah model untuk mengidentifikasi influential user dengan menerapkan metode-metode klasifikasi: Linear Regression, Naïve Bayes, dan Support Vector Machine kemudian menguji kinerja masing-masing metode tersebut untuk mendapatkan jenis metode klasifikasi yang sesuai untuk permasalahan ini. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa dengan menggunakan metode Linear Regression dan memanfaatkan atribut yang dimiliki User (jumlah follower, nilai rata-rata retweet dan nilai rata-rata favorite, Influential user) dapat diidentifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 91.98%.