Perhitungan jumlah rumah penduduk merupakan salah satu permasalahan yang dihadapi dalam mengetahui tingkat kepadatan penduduk di Indonesia, sehingga dibutuhkan sebuah metode yang bisa memecahkan masalah tersebut. Metode deep learning bisa digunakan dalam membuat sebuah model prediksi yang bisa mendeteksi jumlah bangunan dalam sebuah citra. Model prediksi deep learning tersebut dibuat menggunakan aplikasi MobileNetv2. Model prediksi dilatih menggunakan dataset training berisi foto-foto satelit dari Kaggle. Model tersebut diuji coba dengan menggunakan dataset testing berisi foto-foto satelit dari daerah Way Kandis-Sukarame, Bandar Lampung. Hasil penelitian adalah sebuah model prediksi deep learning dengan akurasi sebesar 91.30% untuk dataset SenseFly dan 10.34% untuk dataset Way Kandis. Penelitian bisa dikembangkan lebih lanjut dengan menggunakan dataset training dan testing yang lebih baik.