Di tengah kemajuan teknologi digital, sistem informasi bencana berbasis media sosial yang didukung oleh machine learning memiliki potensi besar dalam mendeteksi dan menyebarkan informasi secara cepat. Namun, keberhasilan sistem semacam ini tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan teknisnya, melainkan juga oleh sejauh mana sistem tersebut diterima oleh pengguna. Penelitian sebelumnya lebih banyak berfokus pada pengembangan algoritma atau aspek teknis machine learning, sementara kajian mengenai penerimaan pengguna terhadap sistem informasi bencana yang mengintegrasikan machine learning sebagai fitur pendukung masih terbatas. Hal ini menjadi celah penting dalam literatur yang coba dijawab melalui penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerimaan pengguna terhadap sistem informasi bencana berbasis media sosial yang mengandung fitur klasifikasi machine learning, dengan menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM). Fokus utama diarahkan pada evaluasi persepsi pengguna terhadap kemudahan, manfaat, sikap, dan niat penggunaan sistem secara keseluruhan. Pengumpulan data dilakukan dengan teknik purposive sampling, dan dianalisis menggunakan metode Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi terhadap fitur machine learning memiliki pengaruh signifikan terhadap persepsi kemudahan penggunaan dan kegunaan sistem (β = 0,593 dan 0,511; f² besar). Selain itu, kemudahan penggunaan dan kegunaan sistem juga berpengaruh positif terhadap sikap pengguna, yang pada akhirnya mendorong niat untuk menggunakan sistem (R² = 0,618; Q² = 0,376). Temuan ini mempertegas pentingnya integrasi fitur machine learning dan desain user-friendly serta penekanan pada persepsi pengguna dalam desain sistem informasi. Kontribusi utama dari penelitian ini adalah mengekplorasi penerimaan pengguna terhadap sistem informasi berbasis media sosial dan machine learning sebagai elemen fungsional dalam penerimaan pengguna. Hal ini memberikan implikasi praktis dalam pengembangan sistem informasi bencana yang efektif secara teknis dan diterima secara positif oleh pengguna yang akan datang.