Pada saat ini penelitian mengenai face recognition sudah banyak dilakukan, perkembangan sistem keamanan rumah dengan pengenalan wajah face recognition juga sudah banyak digunakan. Dengan begitu banyak algoritma CNN, akan menghasilkan berbagai macam tingkat akurasi yang didapatkan bergantung pada algoritma Convolutonal Neural Network(CNN) apa yang digunakan. Tingkat akurasi dari algoritma CNN sudah banyak dilakukan dan mendapatkan hasil yang beragam. Dan terlebih lagi dalam hal mengenali secara realtime. Dengan mengembangkan sistem keamanan rumah pintar yang menggunakan Internet of Things(IoT) yang dipadukan dengan face recognition dapat menjadi solusi, untuk memperkuat sistem keamanan rumah pintar. Dengan memanfaatkan IoT, data dapat dikumpulkan dan dipelajari dengan CNN, dengan CNN dapat mempelajari dan mengenali wajah manusia, sehingga dapat memberikan feedback yang menghasilkan peringatan berupa prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Pada pengujian kali ini mendapatkan hasil yang tinggi dari algoritma GhostNet yang mendapatkan nilai akurasi sebesar 99,31%.