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.