Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016
Optimasi Rasio Kompresi Dan Kompleksitas Waktu Kompresi File Teks Menggunakan Algoritma Lempel-ZIV-Welch Dengan Fibonacci Search
Abstract — Kompresi  data   berarti  suatu  teknik  untuk  memampatkan  data  agar  diperoleh data    dengan    ukuran    yang  lebih    kecil    daripada    ukuran    aslinya    sehingga    lebih    efisien  dalam menyimpan  serta  mempersingkat  waktu  pertukaran  data  tersebut.  Algoritma  LZW  ini  dirancang cepat  tetapi  tidak    bisa  bekerja  optimal  karena  hanya  melakukan  analisis  terbatas  pada  data. Penelitian  yang  berkaitan  dengan  algoritma  LZW  menyatakan  bahwa    rasio  kompresi  dan  waktu kompresi  kurang  optimal,  serta  algoritma  LZW  ini  memerlukan  waktu    yang  sangat  besar  dalam mengkompresi  data.  Pada  penelitian  ini,  Algoritma Fibonacci  Search (FS)  diterapka  untuk meningkatkan kinerja algoritma LZW dalam hal pencarian kamus kata ( Dictionary ) sehingga dengan pencarian yang optimal akan diperoleh kinerja LZW yang lebih baik. Data yang  di gunakan dalam penelitian ini adalah data teks dengan alasan karena data teks lebih sederhana dalam pemrosesannya. Dari  hasil  penelitian  dengan  menguji  lima  jenis  data  teks  menggukan  algoritma  LZW,  dengan kapasitas yang berbeda yaitu 6,9,12,19 dan 24 Kb di peroleh rata – rata ukuran file kompresi sebesar 4,  148,  rata-rata  waktu  kompresi  sebesar  118,8,  rata-rata  rasio  kompresi  64%.  Dengan  metode LZWFS  di  peroleh  rata-rata  ukuran  file  kompresi  5,126,  rata-rata  waktu  kompresi  86,2,  rata  –  rata rasio  kompresi  58%.  Dari  hasil  penelitian  diatas  di  peroleh  kesimpulan  bahwa  Algoritma  LZWFS berhasil menyingkat  waktu pencarian data namun masih  memiliki kelemahan pada saat pengurutan data.
Keywords — Kompresi LZW, Rasio, Kompleksitas Waktu ,  Fibonacci Search,  File Teks.

## I. PENDAHULUAN
Salah    satu    kegunaan    kompresi    adalah    untuk memperkecil  ukuran  file    dalam      memori  atau    media penyimpanan,    agar  media  tersebut  dapat  di  hemat. Kompresi    data    berarti    suatu    teknik    untuk memampatkan    data    agar    diperoleh    data    dengan ukuran    yang  lebih    kecil    daripada    ukuran    aslinya sehingga    lebih    efisien  dalam  menyimpan  serta mempersingkat waktu pertukaran data tersebut. Beberapa  software  kompresi  yang  banyak  digunakan para pengguna  komputer  saat  ini  diantaranya  adalah WinZip  (menghasilkan    format.zip)    dan    WinRAR (menghasilkan format.rar)  dan  lainnya.   [1].
Algoritma  LZW (Lempel-Ziv-Welch) banyak digunakan  untuk  mengkompresi  data  digital  [2],  seperti file  gambar  [3],    file  teks  [4].  Ada  beberapa  penelitian yang  sudah  membandingkan  performan  algoritma LZW dengan algoritma yang sejenis misalnya Huffman , RLE, Shannon-Fano [5] meneliti  perbandingan  algoritma kompresi  terhadap  objek  citra.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  Algoritam  LZW  menampilkan hasil  kompresi  yang  lebih  baik  di  banding  dengan algoritma Huffman,  Shannon-Fano  Dan  REL .  [6] meneliti  performan  kompresi huffman dan  LZW pada
WSN ( Wireles Sensor Node )  performan  Huffman yang lebih bagus.
Algoritma  LZW  ini  dirancang  cepat  tetapi  tidak bisa  bekerja  optimal  karena  hanya  melakukan  analisis terbatas pada data [7]. Peneliti yang lain [8] menyatakan bahwa    rasio  kompresi  dan  waktu  kompresi  kurang optimal.  [9]  juga  menyatakan  kalau  algoritma  LZW  ini memerlukan  waktu    yang  sangat  besar  dalam mengkompresi data.
Beberapa  peneliti  menerapkan  beberapa  metode untuk  memperbaiki  kinerja  LZW.  [10]  menerapkan metode  BPS  ( Bit  Plane  Slicing ).  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  diperoleh  kinerja  LZW  yang  baik dalam mengkompres. [11].
Menerapkan  BS  ( Binary  Search ).  Hasil  penelitian menujukkan bahawa kinerja LZW yang lebih baik.
Fibonacci Search (FS) adalah   salah satu algoritma pencarian  data  yang  sudah  umum  digunakan.  Beberapa penelitian  terdahulu    tentang  penerapan  metode  FS menunjukkan bahwa algoritma FS mampu memperbaiki kinerja  sebuah  sistem  secara  hibrida,  [12].  menerapkan Fibonacci  Search  pada  pencocokan  ( matching )  blok video,  [13]  menerapkan  Fibonacci  Search  pada  teknik pencarian  garis  ( Line  Search ).  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penerapan Fibonacci  Search (FS)
Yonata Laia 1 1 Universitas Prima Indonesia
Medan 1 yonatan_li@yahoo.co.id
Mardi Turnip 2 2 Universitas Prima Indonesia Medan
2 mardyturnip@gmail.com
dalam  pencarian  secara  non  linear  menghasilkan kecepatan yang tinggi.
Pada penelitian ini, Algoritma Fibonacci Search (FS) diterapka  untuk  meningkatkan  kinerja  algoritma  LZW dalam  hal  pencarian  kamus  kata  ( Dictionary )  sehingga dengan  pencarian  yang  optimal  akan  diperoleh  kinerja LZW yang lebih baik.
II. TUJUAN PUSTAKA

## A. Kompresi
Kompresi    terdiri    dari    dua    komponen,    algoritma encoding yang    mengambil  pesan    dan    menghasilkan sebuah    representasi    "kompresi"    (diharapkan dengan  sedikit    bit),    dan    algoritma decoding yang merekonstruksi    pesan    asli    atau    perkiraan  dari representasi  kompresi. [14].
Di    dalam    penelitian    ini,    file    yang    akan    diteliti berfokus    pada    jenis  file  teks,  dengan  ekstensi  file  txt (flat  file)  adalah  salah  satu  jenis  file  komputer  yang tersusun dalam  suatu  urutan  baris  data  teks  biasanya diwakili  oleh  8  bit  kode ASCII [15].

## B. Teknik Kompresi
Ketika    kita    berbicara    tentang    teknik    kompresi atau    algoritma    kompresi,    kita  sebenarnya    mengacu pada    dua    algoritma.    Ada    algoritma    kompresi    yang mengambil  sebuah  input    x  dan  menghasilkan    x c sebagai representasi yang Berdasarkan    persyaratan    rekonstruksi,    skema kompresi  data  dapat  dibagi  menjadi  dua  kelas  besar: Skema  kompresi lossless ,  di mana  x identik  dengan y,    dan    skema    kompresi lossy ,    yang    umumnya menyediakan    kompresi    jauh    lebih    tinggi    daripada kompresi  lossless  tetapi  memungkinkan  menjadi berbeda dari  x .
memerlukan bit yang lebih  sedikit,  dan  ada  algoritma rekonstruksi    yang    beroperasi    pada    representasi kompresi    x c untuk    menghasilkan    rekonstruksi    y. Operasi    ini    secara    skematis  diperlihatkan  pada Gambar 2.1 [17].

## C.  Kompresi lossy (lossy compression)
Lossy compression  menyebabkan adanya perubahan data  dibandingkan  sebelum  dilakukan      proses kompresi.      Sebagai      gantinya      lossy      compression memberikan  derajat  kompresi  lebih  tinggi.  Tipe  ini cocok  untuk  kompresi    file    suara  digital  dan  gambar digital.    File    suara    dan  gambar  secara  alamiah  masih bisa  digunakan  walaupun    tidak    berada    pada    kondisi yang  sama  sebelum  dilakukan  kompresi [16].

## D. Metode lossless
Kompresi Lossless adalah  kelas  dari  algoritma  data kompresi  yang  memungkinkan  data  yang  asli  dapat disusun  kembali  dari  data  kompresi.  Lossless  data kompresi  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  seperti format  Rar,  ZIP  dan  GZIP. Lossless juga  sering digunakan sebagai komponen dalam teknologi kompresi data lossy . Kompresi Lossless digunakan ketika  sesuatu yang penting pada kondisi asli.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data yang di gunakan
Data  yang    di  gunakan  dalam  penelitian  ini  dalam  data teks atau data yang ekstensi txt dapat dilihat pada tabel I alasan  peneliti  mengapa  memilih  data  teks  yang  di gunakan  adalah  karena  data  teks  untuk  memprosesnya sederhana.
Tabel 1. Kapasitas Teks Yang Di Gunakan NO Nama File Ukuran 1 Test1.txt 2 kb 2 Test2.txt 5 kb 3 Test3.txt 9 kb 4 Test4.txt 10 kb 5 Test5.txt 20 Kb

## B.  Proses Algoritma LZW
Sebagai  contoh,  String  “ABACCACD”  akan  di kompresi  dengan  LZW.  Isi dictionary pada  awal  di  set dengan  tiga  karekater    dasar  yang  ada  :  “A”,  ”B”,  ”C” dan “D”. Tahapan kompresi di jelaskan pada Tabel 3.2
STRING= ABACCACD
Dari  string  diatas  didapat  kamus  awal  dengan menguji  setiap  string  satu  persatu  dan  memasukkan kekamus  awal  apabila  belum  ditemukan  sebelumnya, dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Gambar 1. Kompresi dan Rekonstruksi (Sayood, 2006)
Nama saya yonata Nama saya yonatan Kompresion X Rekonstruk si YC Y Nama saya yonatan
Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016
Tabel 2. Tahap Pencarian Kamus Awal INDEX KAMUS [1] A [2] B
[3] C [4] D
Setelah  kamus  awal  ditemukan  lalu  gabung  2  karakter dalam  string  dan  uji  apakah  sudah  ada  karakter gabungan tersebut dalam kamus awal, apabila gabungan karakter  sebelum  ditemukan  maka  masukan  sebagai kamus  tambahan,  dan  apabila  sudah  ada  maka  tambah satu  karakter  berikutnya  lalu  uji  kembali  apakah  sudah ada  atau  belum  pada  kamus  awal  dan  kamus  tambahan proses kamus tambahan dapat dilihat pada tabel 3

## Tabel 3. Tahap Pencarian Kamus Tambahan
Langkah String 1 String 2 Dictionary Output 1 A B [5] A B 1 2 B A [6] B A 2 3 A C [7] A C 1 4 C C [8] C C 3 5 C A [9] C A 3 6 A C - 1 7 AC D [10]ACD - 8 - - - 10
Kolom String 1  menyatakan  karakter  awal  yang  akan digabung  dan  string  2  karakter  selanjutnya.  Hasil  dari penggabungan string 1 dan string 2 yang belum terdapat pada  dictionary  akan  dijadikan  kamus  yang  baru  dan nilai  kamus  pada  string  1  merupakan  output  yang  di jadikan  hasil  dari  perhitungan  LZW.  Contoh  Hasil Penggabungan  string  1  dan  2  pada  langkah  1  =  “AB” dapat dilihat pada tabel IV.
Tabel 4. Tahap Pencarian Karakter ke-1 Kompresi LZW Dictionary UJI Output [1]A !=AB [2]B !=AB [3]C !=AB [4]D !=AB Kamus Baru [5]AB 1
Dan apabila data hasil penggabungan string 1 dan string 2  sudah  ada  pada  kamus  maka  hasil  penggabungan menjadi string satu pada langkah selanjutnya dan output dianggap tidak ada. Contoh hasil penggabungan string 1 dan 2 pada langkah 6=”AC” dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Tahap Pencarian Karakter ke-2 dengan Kompresi LZW Dictionary UJI Output [1]A !=AC - [2]B !=AC - [3]C !=AC - [4]D !=AC - [5] A B !=AC 1 [6] B A !=AC 2 [7] A C =AC Ditemukan 1 [8] C C - 3 [9] C A - 3 - - - [10]ACD 10

## B. Proses Decompresi Algoritma LZW
Proses  Decompresi  pada  LZW  dilakukan  dengan prinsip  prinsip  yang  sama  seperti  proses  kompresi. dictionary diinisialisasikan dengan semua karakter yang ada. Lalu pada setiap langkah, kode  dibaca satu persatu dari stream code,  di  keluarkan String dari dictionary yang  berkorespondensi  dengan  kode  tersebut,  dan  di tambahkan string baru  kedalam dictionary berikut algoritma Decompresi LZW. Pada  algoritma  LZW proses decompresi tergantung kepada dictionary yang  telah  disusun  pada  saat  proses kompresi,  seperti  pada  contoh  output    yang  di  peroleh pada  tabel  V  outputnya  adalah  :  “1213310”  dan  telah diketahui  data  dalam dictionary, peroses  decompresi LZW dapat dilihat pada gambar 2 Sehingga diperoleh hasil :
1 =A 2= B 1= A 3= C
3= C 10=ACD HASIL : ”ABACCACD” Gambar 2. Proses Decompresi LZW
Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016

## D.  Proses Kompresi  Lempel  Ziv Welch Fibonacci Search ( LZWFS)
Pada  dasarnya  sistem  kompresi  LZW  dan  LZWFS memiliki  algoritma  yang  sama,  hanya  saja  pada  proses pencarian  data  pada  kamus  data  tidak  diuji  secara keseluruhan, melainkan menggunakan metode pancarian Fibonacci  Search (FS),  dapat  dilihat  Pada  tabel    VI. Penggabungan string 1 dan 2 pada langkah 5 yaitu “CA” Rumus Pencarian deret bilagan Fibonacci Search (FS) : f(n) = f(n-1) + f(n-2)
Tabel 6. Tahap Pencarian Ke-1 Dengan Algoritma Kompresi LZWFS Dictionary FIBO FIBO [1]A F1 (tidak ditemukan) - [2]B F2 (tidak ditemukan) - [3]C F3(tidak ditemukan) - [4]D - - [5] A B F4(tidak ditemukan) - [6] B A - - [7] A C - - [8] C C F5(tidak ditemukan) F1 (Data tidak Ditemukan) [9] C A F2 (Data Ditemukan Pada index ke 9)
Pengujian  pencarian  nilai  “CA”  dilakukan  sebanyak  7 langkah sesuai dengan algoritma Fibonacci Search (FS), Output  Dari  Proses  Kompresi Lempel  Ziv  Welch Fibonacci Search (LZWFS)  di atas Adalah “1213310”

## E.  Proses Decompresi Lempel Ziv Welch
Fibonacci Search (LZWFS).
Pada proses decompresi algoritma Lempel Ziv Welch Fibonacci Search (LZWFS) pencarian data output pada dictionary dapat dilihat dibawah ini: Output “1213310”
Pencarian  langkah  1  dan  3:  nilai  output  1  dapat  dilihat pada tabel 12
Tabel 7. Tahap Pencarian Langkah 1 dan 3. Decompresi LZWFS Dictionary FIB [1]A F1( data Ditemukan “A”) [2]B - [3]C - [4]D -
[5] A B - [6] B A - [7] A C - [8] C C - [9] C A - [10]ACD -
Pencarian  langkah  2:  nilai  output  2  dapat  dilihat  pada tabel 8
Tabel 8. Tahap Pencarian langkah-2 Decompresi LZWFS Dictionary FIB [1] A F1( data tidak ditemukan) [2] B F2( data ditemukan “B”) [3] C - [4] D - [5] AB - [6] BA - [7] AC - [8] CC - [9] CA - [10]ACD -
Pada  tabel  3.8  akan  di  jelaskan  tahap  langkah  ke-4 pencarian string ke dalam kamus data dengan algoritma LZWFS,  data  yang  di  cari  adalah  string  “B”  dan ditemukan  di dalam dictionary pada index yang ke 2. Pencarian langkah 4 dan 5: nilai output 3 dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Tahap Pencarian langkah 4 dan 5 Decompresi LZWFS Dictionary FIB [1]A F1( data tidak ditemukan) [2]B F2( data tidak ditemukan) [3]C F3( data ditemukan “C”) [4]D - [5] A B - [6] B A - [7] A C - [8] C C - [9] C A - [10]ACD -
Pada  tabel  9  akan  di  jelaskan  tahap  langkah  ke-4 pencarian string ke dalam kamus data dengan algoritma LZWFS,  data  yang  di  cari  adalah  string  “C”  dan ditemukan  di dalam dictionary pada index yang ke 3. Pencarian  langkah  6:  nilai  output  10  dapat  dilihat  pada tabel 10.
Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016
Tabel 10. Tahap Pencarian langkah-6 Decompresi LZWFS Dictionary FIBO 1 FIBO 2 [1]A F1( data tidak ditemukan) - [2]B F2( data tidak ditemukan) - [3]C F2( data tidak ditemukan) - [4]D - - [5] A B F2( data tidak ditemukan) - [6] B A - - [7] A C - - [8] C C F2( data tidak ditemukan) F1( data tidak ditemukan) [9] C A - F2( data tidak ditemukan) [10]ACD - F3( data ditemukan “ACD”)
Pada tabel X di atas akan di jelaskan tahap langkah ke-4 pencarian string ke dalam kamus data dengan algoritma LZWFS,  data  yang  di  cari  adalah  string  “ACD”  dan ditemukan  di dalam dictionary pada index yang ke 10. Sehingga  dengan  proses  kompresi  algoritma  LZWFS yang  telah  dilakukan  di  peroleh  hasil  karakter  sebagai berikut  :  “ABACCACD”.

## Tabel 11. Tampilan Hasil Kompresi LZW
Na ma File Ukuran File Asli (KB) Ukura n File Kompr esi (Kb) Waktu Kompr esi (S) Rasio (Perse n) Pros es Tes t1.t xt 6 3,55 26 40 % 100 % Tes t2.t xt 9 3,71 67 62,5 % 100 % Tes t3.t xt 12 4,07 98 63,64 % 100 % Tes t4.t xt 19 4,07 175 77,78 % 100 % Tes t5.t xt 24 5,34 228 78,27 % 100 %
Rasio = (Ukuran File Kompresi/Ukuran File Asli)*100%
Hasil  waktu  dan  ukuran  file  kompresi  LZWFS  dapat dilihat pada tabel 12
Tabel 12. Tampilan Hasil Kompresi LZWFS Nama File Ukura n File Asli (Kb) Ukuran File Kompre si (Kb) Waktu Kompre si (S) Rasi o (%) Pros es Test1.t xt 6 3,55 26 40 % 100 % Test2.t xt 9 4,92 44 50 % 100 % Test3.t xt 12 5,11 68 54,5 5 % 5,11 Test4.t xt 19 5,12 118 72,2 2 % 5,12 Test5.t xt 24 6,93 175 73,9 2 % 6,93
Tabel  13. Tabel Delta Waktu Kompresi Nama File LZW LZWFS ∆ (Secon) Teks 1 60 40 20 Teks 2 62,5 50 12 Teks 3 63,64 54,55 9,09 Teks 4 77,78 72,22 57 Teks 5 78,27 73,92 53 IV KESIMPULAN 0 50 100 150 200 250 6 9 12 19 24 W aktu K o mp re si (S ) Kapasitas File (Kb) Grafik Perbandingan Waktu Kompresi Algoritma LZW dengan Algoritma LZWFS LZW LZWFS Poly. (LZW)
Poly.
(LZWFS)
Gambar 3.  Grafik Perbandingan Waktu Kompresi LZW dengan LZWFS
Vol. 1 Nomor 1, Oktober 2016

## A.  Kesimpulan
Kompresi    data    berarti    suatu    teknik    untuk memampatkan    data    agar    diperoleh    data    dengan ukuran    yang  lebih    kecil    daripada    ukuran    aslinya sehingga    lebih    efisien  dalam  menyimpan  serta mempersingkat waktu pertukaran data tersebut. Algoritma  LZW  ini  dirancang  cepat  tetapi  tidak    bisa bekerja  optimal  karena  hanya  melakukan  analisis terbatas pada data, namun algoritma LZW masih kurang optimal dalam mengkompres data.
Dari hasil penelitian dengan menguji lima jenis data teks menggukan algoritma LZW, dengan kapasitas yang berbeda yaitu 6,9,12,19 dan 24 Kb di peroleh rata – rata ukuran  file  kompresi  sebesar  4,  148,  rata-rata  waktu kompresi  sebesar  118,8,  rata-rata  rasio  kompresi  64%. Dengan metode LZWFS di peroleh rata-rata ukuran file kompresi  5,126,  rata-rata  waktu  kompresi  86,2,  rata  – rata  rasio  kompresi  58%.  Dari  hasil  penelitian  diatas  di peroleh  kesimpulan  bahwa  Algoritma  LZWFS  berhasil menyingkat  waktu  pencarian  data  namun  masih memiliki kelemahan pada saat pengurutan data.

## A.  Saran
Dalam penelitian ini penulis telah berhasil melakukan  pengoptimalan  waktu  kompresi  dengan menggunakan  metode  LZWFS  namun  dalam  metode LZWFS  masih  memerlukan  waktu  tambahan  untuk mengurutkan  data  dalam  kamus  data,  untuk  itu  penulis menyarankan kepada penulis selanjutnya agar mengembangkan  metode  pengurutkan  data  yang  dapat digunakan untuk mengoptimlkan waktu kompresi dan di harapkan juga agar menggunakan pengujian yang lain.

## REFERENSI
[1] Dzulhaq,  M.I.  &  Andayani,  A.A.  2014.  Aplikasi  Kompresi
File  Dengan  Metode  Lempel-Ziv-Welch .  Jurnal  Sisfotek
Global, 4(1) : ISSN : 2088  – 1762.
[2] Neta,  M.R.A.  2013 . Perbandingan  Algoritma  Kompresi Terhadap  Objek  Citra  Menggunakan  JAVA. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi  Terapan 979- 26-0266-6.
[3] Kaur,  D.  &  Kaur,  K.  2013.  Huffman  Based  LZW  Lossless Image  Compression  Using  Retinex  Algorithm. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering 2(8).
[4] Dzulhaq,  M.I.  &  Andayani,  A.A.  2014.  Aplikasi  Kompresi File  Dengan  Metode  Lempel-Ziv-Welch .  Jurnal  Sisfotek
Global, 4(1) : ISSN : 2088  – 1762.
[5] Neta,  M.R.A.  2013 . Perbandingan  Algoritma  Kompresi Terhadap  Objek  Citra  Menggunakan  JAVA. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi  Terapan 979- 26-0266-6.
[6] Jambek, A.B &  Khairi, N.A, 2013. Performance Comparison
Of  Huffman  And  Lempel-Ziv  Welch  Data  Compression  For Wireless  Sensor  Node  Application . American  Journal  of Applied Sciences 11(1) : 119-126.
[7] Smadi,  M.A  &  Al-haji  Q.A.  2014.  A  modified  lempel–ziv welch source coding
Algorithm  for  efficient  data  compression. Journal  of Theoretical  and  Applied  Information  Technology 61  (1)  : 1817-3195 .
[8] Kapoor,  S.,  &  Chopra,  A.  2113 . A  Review  of  Lempel  Ziv Compression Techniques.
International  Journal  Of  Computer  Science  And  Technology 1(4) : 0976-8491 .
[9] Nishad,    P.  M,  &  Chezian,  R.M  2014.  Computational Complexity  of  Multiple  Dictionary  Lempel  Ziv  Welch (MDLZW) Algorithm and its Data Structure Implementations. Australian  Journal  of  Basic  and  Applied Sciences 5(1).
[10]      Taleb,  S.A.A.,  Gharaybih,  H.M.J.,  &  Khtoom,  A.A.M.  2010. Improving LZW Image Compression . European Journal of Scientific Research 44(3)
: ISSN 1450-216X V pp.
502-509.
[11]        Nishad,  P.M.,  &  Chezian,  R.M.  2012.  optimization  of  lzw (lempel-ziv-welch)  algorithm  to  reduce  time  complexity  for dictionary  creation  in  encoding  and  decoding  Asian  Journal Of  Computer  Science  And  Information  Technology .  Asian Journal  Of  Computer  Science  And  Information  Technology 2(5) : 114 – 118.
[12]   Manikandan L.C & Selvakumar R.K. 2014.  Interframe  Video Coding  using  Fibonacci  Spiral  Block  Matching  Algorithm in  H.264  Standard . Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 8(18): 84-89 .
[13]     Singh,  S.,  Yadav,  P.,  &  Mukherjee,  G.  2015.  Line  Search Techniques  by  Fibonacci  Search. International  Journal  Of Mathematics  And  Statistics  Invention (IJMSI),  ISSN:  2321  – 4767 P-ISSN: 2321 – 4759.
[14] Yahya,  K.  &  Melita,  Y.  2011 . Aplikasi  Kompresi  Digital menggunakan  teknik  kompresi    JPEG  dengan  Fungsi  GUI pada matlab. Jurnal Teknika 3(2).
[15] Parthasarathy,  C.,    Kalpana,  G.  &  Gnanachandran,  V.  2012. LZW Data  Compression  For  Fsp  Algorithm. International Journal  of  Advanced  Information  Technology  (IJAIT) 2(5)  : 631 - 561.
[16]   Sayood, K. 2006. Handbook Introduction to Data Compresion ISBN-13: 978-0-12-620862-7 .