Transformasi digital di sektor perbankan telah mendorong peningkatan penggunaan aplikasi mobile banking, termasuk pada Bank Pembangunan Daerah (BPD). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap aplikasi mobile banking BPD serta memproyeksikan perubahan sentimen tersebut secara temporal. Pendekatan yang digunakan adalah Model Hybrid NLP–Temporal Insight Generator, yang mengintegrasikan analisis Natural Language Processing (NLP) untuk klasifikasi sentimen, serta model peramalan temporal Prophet, Regresi Linier, dan KNN Regressor. Data diperoleh dari ulasan pengguna pada Google Play Store, yang kemudian melalui proses pra-pemrosesan, analisis sentimen, dan evaluasi model menggunakan metrik MAE, RMSE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Prophet unggul pada prediksi jangka pendek–menengah, KNN Regressor efektif pada pola berulang, dan Regresi Linier stabil namun kurang adaptif pada pola non-linear. Model hybrid ini terbukti mampu memberikan wawasan prediktif yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan strategis dalam meningkatkan kualitas layanan aplikasi mobile banking BPD.