Kasus pembobolan rumah di Indonesia, terutama di pemukiman, menyoroti perlunya peningkatan sistem keamanan rumah. Sistem keamanan konvensional berbasis kunci manual memiliki kelemahan dalam mencegah tindakan kriminal. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem keamanan pintu rumah berbasis pengenalan wajah yang terintegrasi dengan Internet of Things (IoT) untuk meningkatkan keamanan secara efektif. Penelitian ini menggunakan metode Research & Development (R&D) dengan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation). Teknologi pengenalan wajah diterapkan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Multi-task Cascaded Convolutional Neural Network (MTCNN). Sistem ini diimplementasikan menggunakan perangkat Raspberry Pi 3 Model B+, yang terhubung dengan solenoid door lock untuk penguncian otomatis, bot Telegram untuk notifikasi real-time, dan antarmuka berbasis web untuk pengelolaan