Keamanan asrama di Telkom University saat ini masih mengandalkan sistem
konvensional seperti kunci manual dan logbook, yang dinilai kurang memadai, rentan, dan
kurang aman. Keterbatasan ini memungkinkan akses yang tidak sah dan meningkatkan risiko
kehilangan barang berharga mahasiswa. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dirancanglah
sebuah "Smart Dorm Key" berbasis Internet of Things (IoT) dengan sistem verifikasi dua
langkah menggunakan sidik jari (fingerprint) dan pengenalan suara (voice recognition) guna
meningkatkan keamanan.
Sistem ini dikembangkan dengan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali. Proses
dimulai dengan pengguna mendaftarkan fingerprint dan frasa sandi suara melalui aplikasi
seluler. Untuk mengakses kamar, pengguna pertama-tama melakukan pemindaian suara pada
aplikasi yang tersedia. Jika suara terverifikasi, yang dikonfirmasi melalui layar LCD dan
buzzer, pengguna kemudian melakukan pemindaian fingerprint melalui sensor fingerprint.
Aplikasi ini menggunakan machine learning dengan metode Mel-Frequency Cepstral
Coefficients (MFCC) untuk pemrosesan ekstraksi suara dan menggunakan model
Convolutional Neural Networks (CNN) untuk pengenalan suara. Jika kedua verifikasi berhasil,
ESP32 akan mengaktifkan solenoid door lock untuk membuka pintu. Sistem juga mencakup
fitur log aktivitas secara real-time yang tersimpan di database Firebase, tombol keluar tanpa
sentuh (No Touch Exit Sensor), dan tombol fisik untuk manajemen data fingerprint.