## Algoritma Kompresi LZ77 dan Huffman untuk Media Sosial Berbasis Android Studi Di Universitas Budi Luhur
Fransisco 1) , Rizky Tahara Shita 2)
1 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : siscofran999@gmail.com 1) , rizky.tahara@gmail.com 2)

## Abstrak
Di  Universitas  Budi  Luhur  mahasiswa  atau  warga  kampus  kurang  mengetahui  akan  adanya  acara  yang  akan diselenggarakan di kampus, Hal ini disebabkan oleh media penyampaian informasi yang ada seperti baliho atau spanduk kurang efektif dalam mempromosikan event yang akan berlangsung. Di website resmi Universitas Budi Luhur  pun,  hanya  event-event  besar  dan  yang  memiliki  hubungan  langsung  dengan  kampus  yang  akan ditampilkan.  Di  media  sosial,  seperti  Instagram  ataupun  Path  informasi  yang  tersedia  didalamnya  masih bersifat  umum,  belum  khusus  Universitas  Budi  Luhur.  Terkadang,  dosen  juga  ikut  mempromosikan  event tersebut dengan mengajak mahasiswa mengikuti event dengan harapan mahasiswa akan tertarik dan acara yang diselenggarakan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  agar  warga  kampus  mengetahui  kegiatan  /  event  yang  berada  di kampus  dengan  berbagi  gambar  seperti  PNG,  JPEG,  BMP  dan  dapat  berbagi  informasi  berupa  file  PDF (Portable Document  Format) kepada teman maupun rekan kerja  di kampus. Dengan algoritma kompresi  LZ77 dan Huffman sebagai kompresi file gambar dan PDF, aplikasi dibangun berbasis android dengan menggunakan React-Native dengan bahasa pemprograman yaitu javascript dan xampp sebagai web server. Proses pengiriman postingan akan melalui proses kompresi dengan menggunakan algoritma LZ77 dan Huffman yang kemudian di simpan  di  server,  sedangkan  proses  menampilkan  postingan  akan  melalui  proses  dekompresi  dengan menggunakan  algoritma  LZ77  dan  Huffman  sebelum  postingan  dimunculkan.  Berdasarkan  hasil  pengujian, ternyata  algoritma  LZ77  jika  berdiri  sendiri  memiliki  proses  kompresi  dan  dekompresi  yang  lebih  cepat  dari algoritma  Huffman,  namun  dari  segi  ukuran  file  yang  di  compress  algoritma  Huffman  memiliki  rasio  hasil kompresi  yang lebih kecil dari  pada algoritma LZ77. Jika algoritma LZ77 dan Huffman digabung maka  waktu yang di  butuhkan  untuk melakukan proses kompresi  dan dekompresi  lebih cepat  dari  pada algoritma Huffman jika berdiri sendiri, namun lebih lambat dari algoritma LZ77 jika berdiri sendiri, juga memiliki rasio yang lebih kecil dari pada algoritma Huffman dan LZ77 jika berdiri sendiri, dengan rata-rata rasio sebesar 87,9 % untuk file PDF, 100,2 % untuk file PNG, 100,1% untuk file JPEG, dan 48% untuk file BMP.
Kata kunci : Media Sosial, Kompresi , LZ77 , Huffman, React-Native.

## 1. PENDAHULUAN
Media  Sosial  awalnya  bermula  dari  kebutuhan pengguna  internet  yang  ingin  berkomunikasi dengan  orang  lain  yang  berbeda  tempat,  kemudian berkembang  menjadi  tempat  berbagi  informasi kepada orang lain yang ingin mengetahui informasi tersebut.  Melalui  aplikasi  media  sosial,  manusia bisa  berbagi  infromasi  kepada  teman,  sahabat, maupun  keluarga.  Begitu  juga  di  Universitas  Budi Luhur,  kebutuhan  mahasiswa  atau  warga  kampus kurang  mengetahui  akan  adanya  acara  yang  akan diselenggarakan di kampus, Hal ini disebabkan oleh media  penyampaian  informasi  yang  ada  seperti baliho  atau  spanduk  kurang  efektif  dalam mempromosikan event yang  sedang  atau  akan berlangsung.  Di  website  resmi  Universitas  Budi
Luhur  pun,  tidak  semua event ada  di  tampilkan, hanya event-event besar  dan  yang  memiliki hubungan  langsung  dengan  kampus  yang  akan ditampilkan.  Di  media  sosial,  seperti  Instagram ataupun  Path  informasi  yang  tersedia  didalamnya masih  bersifat  umum,  belum  khusus  Universitas Budi Luhur. Terkadang, dosen juga ikut mempromosikan event tersebut  dengan  mengajak mahasiswa  mengikuti event dengan  harapan mahasiswa akan tertarik dan acara yang diselenggarakan akan ramai. Maka dari itu, aplikasi media  sosial  ini  dibuat  bertujuan  agar  warga kampus  mengetahui  kegiatan  atau event yang berada di kampus dengan berbagi gambar dan dapat berbagi  informasi  berupa  file  PDF( Portable
Document  Format )  kepada  teman  maupun  rekan kerja di kampus, juga sebagai sarana mencari teman baru  dengan  tetap  memaksimalkan  ukuran  dan kualitas  gambar  dan file PDF  yang  ada  agar  tidak membebani media penyimpanan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  yang  digunakan  adalah metode Waterfall .  Penelitian  harus  berasal  dari sumber  data  yang  lengkap  dan  terpercaya, dikarenakan dibutuhkan untuk dokumentasi penulisan  karya  ilmiah  dan  menentukan  analisa penelitian  untuk  memecahkan  masalah  yang  ingin diselesaikan.  Pengumpulan  data  ini  menggunakan proses  pencarian  data  dengan  cara  mencari literature  review ,  jurnal  ilmiah,  buku-buku  dan bacaan-bacaan  yang  berhubungan  dengan  judul penelitian ini.
a. Analisa Kebutuhan. Dalam  tahap  ini  diperlukan  adanya  analisa terhadap  kebutuhan  sistem,  cara  pencarian jurnal ilmiah, buku-buku dan sumber referensi lainnya  yang  berkaitan  dengan  penulisan penelitian  ini  untuk  mengumpulkan  data  dan menyelesaikan masalah yang terkait.
b. Desain Sistem.
Tahapan  desain  bertujuan  untuk  menentukan spesifikasi  detil  dari  komponen-komponen program  seperti  manusia,  perangkat  keras, perangkat  lunak,  jaringan,    data  dan  produk- produk  informasi  lainnya  yang  sesuai  dengan hasil tahapan analisis yang kemudian digambarkan  ke  dalam  bentuk  grafik  atau diagram  yang  mudah  dimengerti,  sehingga dapat dijelaskan  dengan detail setiap fungsi dan kebutuhan  yang  diinginkan  dari  pembuatan aplikasi  media  sosial  dengan  menggunakan kompresi  LZ77  dan  Huffman  berbasis android . Pada langkah selanjutnya butuh adanya perancangan  tampilan  aplikasi  agar  mudah dimengerti oleh pengguna sesuai kebutuhan dan fungsi perangkat lunak tersebut.
c. Pengkodean. Pada  tahap  ini,  dibutuhkan  penerjemah  dari tahap  desain  sistem  ke  dalam  suatu  bahasa pemprograman.  Bahasa  pemprograman  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  aplikasi media sosial ini adalah bahasa pemprograman javascript dan  untuk database memakai layanan lokal yaitu MySQL.
d. Pengujian.
Setelah  pada  tahap  pembuatan  program  dan algoritma  selesai,  maka  ditahap  selanjutnya adalah pengujian aplikasi yang sudah dibuat.
e. Penerapan dan Maintenance .
Tahapan  ini  berlaku  jika  sistem  sudah  lulus dalam  tahap  pengujian  dan  siap  untuk dioperasikan.  Biasanya,  dilakukan  juga  proses monitoring ,  perubahan  dan  evaluasi  jika diperlukan.

## 2.1 Algoritma Huffman
Algoritma ini termasuk dalam metode kompres  statistic  yang  memanfaatkan  perhitungan statistika  ( Statistical  Methods )  untuk  melihat probabilitas  kemunculan  data  dari  sebuah file atau gambar.  Tahapan  proses  kompresi  algoritma Huffman antara lain :
1) Menghitung  banyaknya  jenis  karakter  dan jumlah  dari  masing  masing  karakter  yang terdapat dalam sebuah file .
2) Menyususun  setiap  jenis  karakter  dengan urutan  jenis  karakter  yang  jumlahnya  paling sedikit ke yang jumlahnya paling banyak.
3) Membuat pohon biner berdasarkan
berdasarkan urutan karakter dari yang jumlahnya  terkecil  ke  yang  terbesar,  dan member kode untuk tiap karakter.
4) Mengganti  data  yang  ada  dengan  kode  bit berdasarkan pohon biner.
Menyimpan jumlah bit untuk kode bit yang terbesar, jenis karakter yang diurutkan dari frekuensi keluarnya terbesar ke terkecil beserta data yang sudah berubah menjadi kode bit sebagai data hasil kompresi.[3].  Langkah-langkah pembentukan pohon Huffman adalah sebagai berikut :
1) Pertama,  membaca  semua  karakter  di  dalam teks  untuk  menghitung  frekuensi  kemunculan setiap  karakter.  Karakter  penyusun  teks dinyatakan  sebagai  pohon  bersimpul  tunggal. Setiap  simpul  di- assign dengan  frekuensi kemunculan karakter tersebut.
2) Menerapkan  algoritma  greedy  dengan  cara menggabungkan dua buah pohon yang mempunyai  frekuensi  kemunculan  terkecil pada  sebuah  akar.  Setelah  digabungkan  akar tersebut  akan  mempunyai  frekuensi  yang merupakan  jumlah  dari  frekuensi  dua  buah pohon-pohon penyusunnya.
3) Ulangi  langkah ke 2 sampai  hanya tersisa  satu buah  pohon  Huffman.  Agar  proses  pemilihan dua pohon yang akan digabungkan berlangsung  dengan  cepat,  maka  memiliki urutan menaik berdasarkan frekuensi kemunculannya. [3].
Sebagai contoh, dalam kode ASCII huruf “BUDILUHUR” memiliki panjang 9 karakter membutuhkan representasi 9 x 8 bit = 72 bit (9 Byte ), dengan rincian sebagai berikut :
B = 01000010 U = 01010101 U = 01010101 H = 01001000 D = 01000100 U = 01010101 I = 01001001 R = 01010010 L = 01001100
Pada string di atas, frekuensi kemunculan U=3, B=1, D=1, H=1, I=1, L=1, R=1.
Gambar 1 : Pohon Huffman untuk Karakter “BUDILUHUR”[8].
Table 1 : Proses Encoding Algoritma Huffman.
Karakter Muncul  Biner Panjang hitung B 1 100 3 1 x 3 = 3 U 3 11 2 3 x 2 = 6 D 1 101 3 1 x 3 = 3 I 1 011 3 1 x 3 = 3
L 1 000 3 1 x 3 = 3 H 1 010 3 1 x 3 = 3 R 1 001 3 1 x 3 = 3 Total = 24bit
Gambar 2 : Proses Decoding Algoritma Huffman.

## 2.2 Algoritma LZ77
Algoritma  LZ77  disebut  juga  jendela  berjalan karena  proses  kerjanya.  Prinsip  dari  algoritma  ini adalah  menggunakan  sebagian  input  karakter  yang telah  dikodekan  sebelumnya  sebagai dictionary (kamus).  Bagian dictionary ini  ibaratkan  sebuah jendela  yang  dapat  digeser  dari  kiri  ke  kanan. Jendela ini secara dinamis merupakan kamus untuk mencari  symbol  input  dengan  pola  tertentu.  Ketika jendela  ini  bergerak  dari  kiri  ke  kanan,  isi  dari kamus  dan  input  karakter  yang  dicari  polanya  juga akan  berubah.  Jendela  ini  dibagi  menjadi  dua bagian,  bagian  pertama  disebut search  buffer (history  buffer) ,  yang  merupakan  input  karakter yang  sudah  dikodekan.  Jendela  kedua  disebut lookahead  buffer ,  yang  berisi  input  karakter  yang dikodekan  namun  hanya  separuh  bagian  yang dikodekan.  Ukuran  dari  masing-masing buffer ini telah ditentukan sebelumnya, dalam
implementasinya nanti, search buffer akan memiliki  panjang  beberapa  ribu  byte,  dan lookahead  buffer panjangnya  hanya  puluhan byte.[1].
Gambar 3 : Gambaran Algoritma LZ77.
Dalam  melakukan  proses  algoritma  kompresi LZ77,  ada  beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan terlebih dahulu. Langkah pertama harus
menentukan terlebih dahulu besar history buffer(search  buffer) dan  besar lookahead  buffer . Langkah  kedua  isikan  barisan  karakter  inputan  ke dalam lookahead  buffer .  Apabila history  buffer masih kosong atau tidak terdapat karakter pola yang sama  di  dalam lookahead  buffer dibandingkan dengan history  buffer ,  maka  ditentukan  nilai token dengan  format offset bernilai  0, length  match
B:1 D:1 H:1 I:1 L:1 R:1 U:3 H:1 I:1 L:1 R:1 BD:2 U:3 B:1 D:1 L:1 R:1 HI:2 H:1 I:1 BD:2 B:1 D:1 U:3 LR:2 L:1 R:1 HI:2 H:1 I:1 BD:2 B:1 D:1 U:3 BD:2 B:1 D:1 U:3 LRHI: 4 LR:2 L:1 R:1 HI:2 H:1 I:1 LRHI: 4 LR:2 L:1 R:1 HI:2 H:1 I:1 UBD:5 BD:2 B:1 D:1 U:3 ULRHIBD: 9 LRHI: 4 LR:2 L:1 R:1 HI:2 H:1 I:1 UBD:5 BD:2 B:1 D:1 U:3 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1
bernilai 0, lalu diikuti 1 karakter missmatch di awal lookahead  buffer .  Namun  apabila  ditemukan  pola maka  akan  ada token dengan  format offset bernilai jarak dari history buffer sampai ditemukannya pola, length match bernilai panjang pola yang ditemukan sama, dan karakter missmatch diisi 1 karakter diluar dari  pola  yang  ditemukan.  Kemudian  potong karakter  yang  sudah  diubah  menjadi token tersebut dari lookahead buffer dan diisikan ke dalam history buffer ,  yang  menandakan  karakter  tersebut  telah diproses  kompresi.  Isi lookahead  buffer hingga penuh  dari  barisan  inputan  yang  tersisa,  dan lakukan  proses  pencocokan  pola  karakter  seperti tadi  hingga  ditemukan end  of  file .  Apabila  sudah ditemukan end  of  file dan lookahead  buffer sudah tidak  terdapat  karakter  tersisa,  maka  akan didapatkan token hasil kompresi LZ77 [2].
Table 2 : Proses Encoding Algoritma LZ77.
History Buffer Lookahead Buffer Token AKUADALAHAKU  (0,0,A) A  KUADALAHAKU (0,0,K) AK  UADALAHAKU (0,0,U) AKU  ADALAHAKU (3,1,D) AKUAD  ALAHAKU (2,1,L) AKUADAL  AHAKU (2,1,H) AKUADALAH  AKU (9,3,null)
Hasil  kompresi  dapat  dilihat  pada  kolom  nomer  3 pada  bagian token yaitu  :  A,K,U,D,L  dan  H,  null diartikan  sudah  tidak  ada  lagi  kata  atau  sudah menjadi end of file pada lookhead buffer.
Table 2 : Proses Decoding Algoritma LZ77.
input
9 8 7 6 5 4 3 2 1 (0,0,A) A (0,0,K) A  K (0,0,U) A  K  U (3,1,D) A  K  U  A  D (2,1,L) A  K  U  A  D  A  L (2,1,H) A  K  U  A  D  A  L  A  H (9,3,nu ll) AK U

## A  D  A  L  A  H  A  K  U

## 3. RANCANGAN SISTEM DAN APLIKASI
Gambar 4: Skema Garis Besar Aplikasi.
Secara garis besar aplikasi dibagi menjadi 3 poin penting yaitu :
a) Mahasiswa  atau  warga  kampus  yang  ingin menggunakan aplikasi, namun belum memiliki akun  sosial  media  ini  harus  melakukan  proses register  terlebih  dahulu,  namun  jika  sudah memiliki  akun  yang  terdaftar  bisa  langsung melakukan proses login.
b) setelah  proses  register  berhasil,  warga  kampus akan  diarahkan  ke  halaman  utama  aplikasi. Pada  halaman  utama  aplikasi  dibagi  3  menu yaitu :
(1) Menu Home
(2) Menu Posting
(3) Menu Profile
c) Pada  bagian  Menu  Posting  pengguna  dapat membagikan  file  gambar  atau  file  PDF
( Portable Document Format ) dengan memberikan  keterangan  tentang  file  gambar atau  PDF  tersebut  sebelum  membagikan  ke public.

## Gambar 5 : Skema Proses Membagikan File.
Terdapat 3 poin penting dalam proses membagikan file yaitu :
(1) Warga  kampus  bisa  memilih  file  gambar (PNG,JPEG,BMP) atau file PDF atau menggunakan  kamera  langsung.  Kemudian, warga  kampus  akan  menulis  keterangan  yang berhubungan dengan file yang dipilih, kemudian klik tombol bagikan.
(2) Proses  berikutnya  adalah  melakukan  kompresi terhadap file yang dikirim, dengan menggunakan algoritma kompresi LZ77 terlebih dahulu, kemudian ditambahkan dengan algoritma  kompresi  Huffman.  Setelah  selesai proses  kompresi, file akan  dikirim  ke  sisi server dan  di  proses  berserta  data  yang  ada untuk  di  upload  dan  disimpan  di  server  dan database MYSQL.
(3) File yang tersimpan di server akan dibaca oleh program  dan  di  dekompresi  menggunakan algoritma Huffman ditambahkan dengan algoritma  LZ77,  setelah  file  selesai  di dekompresi  maka  akan  di  tampilkan  di  menu Home dan di menu Profile.
Gambar 6: Gambar Entity Relationship Diagram.

## 3.1 Rancangan Sistem

## Gambar 7: Rancangan Sistem Menu Home.
Rancangan  sistem  menu  home  berguna  untuk pengguna melihat postingan yang telah dikirim oleh pengguna  lain,  disini  penggunadapat  memberikan Like, Comment , detail post dan profile pengirim..
Gambar 8: Rancangan Sistem Menu Posting .
Rancangan  sistem  menu  posting  berguna  untuk melihat  daftar  postingan  yang  telah  dikirim  oleh pengguna  dan  juga  untuk  proses  pengiriman postingan dengan menekan icon kamera.
Gambar 9: Rancangan Sistem Menu Profile.
Rancangan  sistem  menu profile berguna  untuk melihat profile dari  pengguna,  mengganti  foto profile, dan data profile pengguna.
Gambar 10: Rancangan Sistem Tulis Caption.
Pada  rancangan  sistem  tulis  caption  ini  pengguna yang sudah memilih gambar atau file pdf yang akan dikirim  dapat  melihat preview terlebih  dahulu  dan dapat  menulis  caption  yang  menceritakan  tentang postingan  tersebut  sebelum  dibagikan.  Pada  proses bagikan inilah proses kompresi LZ77 dan Huffman dilakukan  sebelum  ditaruh  di server dan  di dekompresi lagi sebelum data di tampilkan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN.
Pada  bagian  hasil  dan  pembahasan  ini  akan ditampilkan  contoh  bagian  tampilan  program  dari aplikasi  yang  dikembangkan  dan  juga  ada  terdapat grafik perbandingan algoritma LZ77, Huffman, dan penggabungan  LZ77  dan  Huffman  berdasarkan jenis file yang diproses.
Gambar 11: Tampilan Aplikasi Menu Home.
Gambar 12: Tampilan Aplikasi Menu Posting.
Gambar 13: Tampilan Aplikasi Menu Profile.
Gambar 14: Tampilan Aplikasi Tulis Caption.
Gambar 15: Grafik Rasio File PDF.
Jika  diperhatikan  dari  grafik  rasio file PDF dapat ditarik kesimpulan  bahwa  algoritma  LZ77  + Huffman  memiliki  hasil  rasio  kompresi  yang  lebih kecil  dibandingankan  dengan  LZ77  atau  Huffman jika berdiri sendiri.
Gambar 16: Grafik Rasio File PNG.
Jika  diperhatikan  dari  grafik  rasio file PNG  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma  Huffman  jika berdiri  sendiri  dibandingan  dengan  LZ77  + Huffman tidak memiliki perbedaan dalam hal rasio.
Gambar 17: Grafik Rasio File JPEG.
Jika  diperhatikan  dari  grafik  rasio file JPEG  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma  Huffman  jika berdiri  sendiri  dibandingan  dengan  LZ77  + Huffman tidak memiliki perbedaan dalam hal rasio, hanya algoritma LZ77 saja  yang tingkat rasio  yang tinggi.
Gambar 18: Grafik Rasio File BMP.
Jika  diperhatikan  dari  grafik  rasio file BMP dapat ditarik kesimpulan  bahwa  algoritma  LZ77  + Huffman  memiliki  hasil  rasio  kompresi  yang  lebih kecil  dibandingankan  dengan  LZ77  atau  Huffman jika berdiri sendiri.
Rasio yang diatas 100 % memiliki arti bahwa pada saat  kompresi  dilakukan, file yang  terkompresi memiliki size atau  ukuran file yang  membengkak atau  lebih  besar  dari  pada file aslinya.  Itu  bisa terjadi dikarenakan algoritma yang digunakan yaitu LZ77  dan  Huffman  merupakan  jenis  kompresi
Lossless yang biasa digunakan pada text , bukan file ataupun gambar.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
a. Aplikasi  ini  dapat  mengirim  file  PNG,  JPEG, BMP  dan  PDF  yang  dapat  digunakan pengguna,  khususnya  pada  warga  kampus untuk memberikan informasi kepada mahasiswa atau warga kampus lainnya tentang event atau informasi apapun yang berhubungan dengan  Universitas  Budi  Luhur  dengan menerapkan  algoritma  kompresi  LZ77  dan Huffman.
b. Pada  aplikasi  ini  warga  kampus  yang menggunakan aplikasi dapat melakukan sistem like , comment ,  mengedit profile atau  foto profile ,  dan  juga  dapat  melihat profile dari pengguna lain.
c. Metode  LZ77  dan  Huffman  diterapkan  di aplikasi  pada  saat  warga  kampus  ingin membagikan postingan. Proses pertama dilakukan  dengan  kompresi  algoritma  LZ77 jika  proses  sudah  selesai  maka  dilanjutkan dengan  prose  algoritma  kompresi  Huffman setelah  itu  data  di  simpan  di  database  dan server. Kemudian dilakukan proses dekompresi menggunakan  algortima  dekompresi  Huffman dan setelah selesai dilanjutkan dengan algoritma dekompresi LZ77.
d. Jika  dilihat  hasil  rasio  dari  tabel  pengujian dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma LZ77 memiliki kecepatan kompresi yang lebih baik  dari  pada  algoritma  Huffman,  namun kualitas  kompresi  pada  algoritma  Huffman lebih baik dari pada algoritma LZ77.
e. Penggabungan  algoritma  LZ77  dan  algoritma Huffman  memiliki  kecepatan  yang  berada  di tengah-tengah  diantara  algortima  LZ77  dan algoritma  Huffman,  namun  jika  dilihat  dari segi kualitas kompresi penggabungan algoritma  LZ77  dan  algoritma  Huffman menghasil  rasio  kompresi  yang  lebih  kecil dibandingkan  dengan  algoritma  LZ77  berdiri sendiri dan algoritma Huffman berdiri sendiri.
f. Algoritma LZ77 dirasa kurang cocok untuk file PNG,JPEG  dan  PDF  jika  berdiri  sendiri. Karena, file yang  dikompresi  menjadi  lebih besar ukuran filenya.
g. Algoritma Huffman dirasa kurang cocok untuk file PNG,JPEG  dan  PDF  jika  berdiri  sendiri. Karena, file yang  dikompresi  menjadi  hanya berkurang sedikit ukuran filenya.
Terdapat  pula  saran-saran  yang  bisa  dijadikan pertimbangan dalam pengembangan aplikasi, antara lain:
a. Aplikasi dapat ditingkatkan, tidak  hanya dapat kompresi dan dekompresi file gambar dan PDF namun,  juga  dapat  kompresi  dan  dekompresi file video maupun audio.
b. Fitur  yang  dapat  ditambahkan  adalah push - notification agar  pengguna  dapat  mengetahui postingan terbaru.
c. Selain teknik kompresi Lossless , aplikasi dapat ditingkatkan  dengan  menerapkan  algoritma kompresi Lossy seperti  DCT,  JPEG  dll, karenakan untuk algoritma LZ77 dan Huffman yang  menerapkan  algoritma Lossless yang dibuat  khusus  untuk  kompresi text ,  dirasa kurang cocok untuk file gambar ataupun PDF.
d. Fitur yang dapat ditambahkan adalah verifikasi akun,  untuk  membuktikan  apakah  benar  akun tersebut milik pengguna.
e. Fitur  yang  dapat  ditambahkan  adalah  sistem pencarian pengguna lain.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Siswanto et  al. (2016)  ‘Pengamanan  Data  Dengan Menggunakan Algoritma Kriptografi Aes , Rc4 Dan
Kompresi Lz77’, Seminar Nasional Telekomunikasi dan Informatika (SELESIK 2016) , 1, pp. 115–120.
[2] Nugraha,  C.  P.,  Santosa,  R.  G.  and  A.A.,  L.  C. (2014)  ‘Perbandingan  Metode  LZ77,  Metode Huffman  dan  Metode  Deflate  Terhadap  Kompresi Data Teks’, Jurnal Informatika , 10(2), pp. 80–91.
[3] Yana, G. I. and Hondro, R. K. (2016) ‘Implementasi Algoritma  Huffman  Dan  Lz78  Untuk  Kompresi Data’, Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , 3(6), pp. 42–44.