Analisis Kepuasan Konsumen Teman Bus Menggunakan Machine Learning (Studi Kasus Instagram Teman Bus) - Muhammad Asyraff A. Asmal; Syamsu Alam; Muh. Jamil (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Transportasi umum memiliki peran penting dalam mendukung mobilitas masyarakat dan mengurangi ketergantungan terhadap kendaraan pribadi. Salah satu program transportasi publik yang berkembang pesat di Indonesia adalah Teman Bus, yang menawarkan layanan gratis dan ramah lingkungan guna mendorong masyarakat beralih ke transportasi massal. Kehadiran Teman Bus di berbagai kota diharapkan mampu meningkatkan efisiensi perjalanan, mengurangi kemacetan, serta menekan tingkat polusi udara. Meskipun jumlah penggunanya terus meningkat, berbagai keluhan dan komentar negatif masih sering muncul di media sosial, khususnya Instagram. Hal ini menunjukkan perlunya pemahaman yang lebih mendalam mengenai tingkat kepuasan konsumen terhadap layanan yang diberikan Teman Bus. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif melalui teknik text mining dan penyebaran kuesioner untuk memberikan gambaran komprehensif mengenai kepuasan konsumen. Data diperoleh dari 58 postingan dan 3.057 komentar pada akun resmi Instagram Teman Bus serta 40 responden kuesioner. Komentar dianalisis menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk klasifikasi sentimen, sedangkan data kuesioner dianalisis secara deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aspek pembayaran dan promosi memperoleh tingkat kepuasan tertinggi karena dinilai praktis dan menguntungkan bagi pengguna. Sementara itu, aspek informasi layanan masih perlu ditingkatkan, terutama terkait jadwal keberangkatan, rute perjalanan, dan respons terhadap keluhan pengguna. Integrasi hasil analisis komentar dan kuesioner memberikan gambaran menyeluruh yang dapat menjadi dasar evaluasi dan perbaikan kualitas layanan Teman Bus di masa mendatang.