untuk membantu pengumpulan data Official Statistics. Seperti data dari salah satu situs web properti terbesar di Indonesia yaitu rumah123.com. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dashboard visualisasi serta membuat model prediksi dengan algoritma machine learning harga jual rumah dan apartemen yang bisa dijadikan acuan untuk investor maupun masyarakat untuk membeli atau menjual properti di kemudian hari atau semasa pandemi. Berdasarkan data situs properti rumah123.com kondisi penayangan iklan pada saat pandemi sangat berpengaruh yang mana penayangan tertinggi pada saat PSBB Mikro. Hasil evaluasi terbaik model prediksi dihasilkan nilai performa model dihasilkan oleh algoritma Random Forest Regression yaitu dengan nilai R2-Score sebesar 0,39 ; MAPE sebesar 0,75 untuk model prediksi harga jual rumah , kemudian untuk model prediksi harga jual apartemen dengan nilai R2-Score sebesar 0,78 ; MAPE sebesar 0,3. Kata Kunci— pandemi , Big Data , Situs Properti , Prediksi , Machine Learning , dashboard visualisasi. [SEP] properti menghasilkan iklan pada Berdasarkan hasil dan pandemi bahwa 2. Dashboard visualisasi telah berhasil dibangun dengan menggunakan aplikasi Power BI dan diteribitkan atau dilaporkan dalam bentuk situs web yang bisa diakses oleh pengguna. 3. Model prediksi harga jual rumah dan apartemen telah berhasil dibuat dengan menggunakan beberapa metode machine learning , dengan evaluasi performa 7 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik on Advances V. S. Rana , J. Mondal , A. Sharma [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] model terbaik dihasilkan oleh algoritma Random Forest Regression yaitu dengan nilai R2-Score sebesar 0,35 ; MAPE sebesar 1,39 ; RMSE sebesar 81.676,15 ; dan MAE sebesar 2.645.009.770,36 untuk model prediksi harga jual rumah , kemudian untuk model prediksi harga jual apartemen dengan nilai R2-Score sebesar 0,67 ; MAPE sebesar 2,24 ; RMSE sebesar 19.412,88 ; dan MAE sebesar 231.693.918,17. 4. Faktor yang paling mempengaruhi harga jual rumah berdasarkan nilai variable importance yaitu faktor luas area dengan nilai variable importance sebesar yang variable 0,275 , mempengaruhi harga