Penggunaan kendaraan pribadi selama masa pandemi Covid-19 mengalami peningkatan karena kendaraan pribadi khususnya mobil dianggap menjadi moda transportasi paling aman untuk menjaga jarak dan mencegah penularan Covid-19 sehingga terjadi peningkatan penjualan mobil bekas di beberapa platform jual beli. Akan tetapi, keberagaman harga mobil bekas antar platform menjadi sebuah masalah bagi sebagian masyarakat, oleh karenanya diperlukan system yang dapat memprediksi harga mobil bekas untuk menjadi acuan harga pasar mobil bekas. Dalam penelitian ini penulis akan menggunakan algoritma random forest regressor sebagai algoritma machine learning untuk memprediksi harga mobil bekas dengan dataset dari website AtapData. Alasan pemilihan algoritma random forest regressor adalah karena algoritma random forest regressor mampu memproses data dengan ukuran yang besar dan data dengan tipe data kategorikal maupun numerikal. Metode evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Root Mean Absolute Error yang menghasilkan nilai sebesar 0.5561292546399347 untuk data validasi dan 0.566383259489813 untuk data testing sedangkan untuk evaluasi dengan Mean Absolute Error menghasilkan nilai sebesar 0.4520833784723279 untuk data validasi dan 0.4757683915203774 untuk data testing.