Fluktuasi harga tanah dari waktu ke waktu sangat signifikan, terutama di kota-kota besar terutama di kota-kota besar, salah satunya adalah Jakarta. Kenaikan harga tanah dipengaruhi oleh permintaan yang tinggi, kebutuhan terkait lokasi, kemudahan akses ke berbagai berbagai fasilitas umum dan keramaian. Harga yang tidak terkendali dan kurangnya informasi mengenai distribusi harga tanah menyebabkan pembeli mendapatkan tanah yang tidak sesuai dengan kebutuhan mereka. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem prediksi sistem prediksi untuk klasifikasi sebaran harga tanah di kota Jakarta untuk 2 tahun ke depan yaitu tahun 2025 dan 2026. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dengan ekspansi fitur berbasis waktu dan interpolasi spasial. berbasis waktu dan interpolasi spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan ekspansi fitur berbasis waktu berbasis waktu memiliki performa yang tinggi yaitu lebih dari 90%. Sementara Kriging interpolasi mampu memberikan prediksi y