## PENDEKATAN DUA-STEP UNTUK MASALAH PENJADUALAN PERSONIL SATUAN PENGAMANAN
Mohammad Thezar Afifudin 1 , Nurhadi Siswanto 2
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Darussalam Ambon 1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 2

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  matematik  masalah  penjadualan  personil pada  perusahaan  penyedia  layanan  jasa  keamanan.  Pada  masalah  ini,  setiap  shift  akan  diisi  oleh seorang  personil  dan  jika  banyaknya  shift  dialokasikan  dengan  maksimum,  maka  personil  yang tersedia  kurang  dari  banyaknya  shift  per  hari  untuk  semua  lokasi.  Selain  itu,  setiap  personil dibolehkan days  off dalam  horison  perencanaan.  Masalah  diformulasi  dalam  model  pemrograman integer binari dan diselesaikan dengan menggunakan pendekatan  dua-step . Step pertama bertujuan untuk  memaksimumkan  kinerja  melalui  maksimisasi  alokasi  shift,  sedangkan  pada  step  kedua bertujuan  untuk  meminimumkan  biaya  dengan  mempertimbangkan  kendala  alokasi  shift  dan batasan pada personil. Studi kasus dilakukan pada perusahaan penyedia layanan jasa keamanan skala kecil  di  mana  terdapat  prioritas  terhadap  beberapa  lokasi.  Hasil  menunjukkan  bahwa  terdapat kesesuaian dengan tujuan yang diharapkan dan kendala yang dihadapi.
Kata  kunci : Pendekatan  Dua-Step,  Pemrograman  Integer  Binari,  Penjadualan  Personil  Satpam .

## 1. Pendahuluan
Berbeda dengan
perusahaan penyedia  jasa  lainnya,  perusahaan  penyedia jasa  keamanan  sangat  mempertimbangkan sumber  daya  manusianya  ( human  resource ). Dapat  dikatakan,  bahwa  kinerja  pekerjanya merupakan representasi dari kinerja perusahaan.  Pada  beberapa  praktik,  kinerja perusahaan untuk dapat memenuhi permintaan  selalu  terkendala  dengan ketersediaan personil satuan pengamanannya (satpam).  Kendala  tersebut  menyebabkan diperlukan  adanya  segmentasi  atau  prioritas terhadap pelanggannya (klien). Dalam kasus ini, perusahaan tidak hanya dihadapkan pada penugasan  atau  penjadualan  pekerjanya, namun  juga  bagaimana  mengoptimalkan kinerjanya  dengan  memaksimumkan  alokasi shift untuk memenuhi permintaan pengamanan  oleh  pelanggannya.  Maksud dari  memaksimukan  alokasi  shift  adalah mengoptimalkan  total  shift  sesuai  dengan kapasitas  penugasan  personil  dalam  horison perencanaan.Masalah  penjadualan  personil ( personnel scheduling problem- PSP) pertama kali
dikembangkan  oleh  Eddie  (1954)  dengan memperkenalkan  masalah  penjadualan  shift ( shift  scheduling  problem- SSP)  dan  Dantzig (1954) memperkenalkan penggunaan pemrograman  integer  untuk  menyelesaikan masalah  SSP  tersebut.  Dalam  review  de Bergh et  al. (2013),  tercatat  bahwa  artikel mengenai  PSP  telah  mencapai  306  artikel hingga  pertengahan  tahun  2012  yang  dibagi dalam  empat  kelas,  yaitu:  (1)  karakteristik personil,  gambaran  keputusan,  dan  definisi shift,  (2)  kendala,  pengukuran  kinerja,  dan fleksibilitas,  (3)  metode  solusi  dan inkorporasi  ketidakpastian,  dan  (4)  area aplikasi dan praktik.
Dalam  penelitian  ini,  berdasarkan klasifikasi  den  Bergh et  al. (2013), karakteristik  personil  dilihat  bekerja  secara full-time dari segi kontrak , sedangkan dari segi entitas  secara  individual.  Jenis  keputusan dilihat  pada  segi  biaya  dan  penugasan  kerja personil  secara  individual  (bukan  tim) berdasarkan  waktu  atau  jam  kerja.  Waktu mulainya  shift  adalah  tetap,  sedangkan jumlah  dan  jam  dalam  shift  adalah  fleksibel tergantung  pada  alokasi  shift.  Masalah  ini
adalah  masalah understaffing ,  namun  dengan pendekatan  yang  digunakan,  alokasi  shift disesuaikan dengan banyaknya personil yang tersedia.  Waktu  istirahat  tidak  dimasukkan sebagai kendala. Setiap personil diasumsikan memiliki  kemampuan  ( skill ) yang  sama, namun  berbeda  pada  biaya  penugasan. Setiap  personil  dianggap  tidak  memiliki pilihan  ( preference )  terhadap  shift  penugasan. Pendekatan yang digunakan adalah  dua-step dengan  menggunakan  pemrograman  integer untuk  memformulasi  masalah.  Area  aplikasi adalah  pada  layanan  pengamanan,  di  mana data yang digunakan adalah deterministik. Masalah  penjadualan  personil  di mana  jenis  keputusan  berupa  penugasan kerja personil (bukan tim), waktu shift tidak tetap, dan biaya diperhitungkan berdasarkan biaya personil, telah diteliti sebelumnya oleh beberapa  peneliti.  Alfieri et  al. (2007) menggunakan  pemrograman  matematikal branc-and-price (B&P)  untuk  penjadualan personil  dalam  sistem  logistik  kompleks pada  layanan  transportasi  kereta  api.  Bard (2004) menggunakan mixed integer programming (MIP)  untuk  penjadualan  staf  di  fasilitas layanan dengan volume yang tinggi. Sabar et al. (2008)  menggunakan  MIP  untuk penjadwalan personil berdasarkan kompetensi  ( skill )  dan  preferensi  pada industri  perakitan  skala  besar.  Cote et  al.
(2011) menggunakan IP untuk menyelesaikan  masalah  penjadualan  shift.
Bhatnagar et  al. (2007)  menggunakan linear programming (LP)  untuk  menyelesaikan penjadualan  pekerja  pada  industri  dengan kelajuan jam kerja yang tinggi. de Matta dan Peters (2009) menggunakan integer programming (IP)  untuk  menyelesaikan masalah  penjadualan  kerja  pada  sistem transit  antar  kota  dengan  multipel  jenis pengemudi dan jenis kendaraan. Demassey et al. (2006)  menggunakan hybrid  column generation approach (HCGA) untuk menyelesaikan  masalah  penjadualan  pekerja. Eiselt  dan  Marianov  (2008)  menggunakan integer  programming (IP)  untuk  menyelesaikan masalah  penugasan  pekerja  dan  alokasi beban  kerja.  Eveborn et  al. (2006) menggunakan  heuristik  konstruktif  untuk perencanaan  staf  rumah  sakit.  Pendekatan
yang  sama  digunakan  Eveborn et  al. (2009) untuk  meningkatkan  kualitas  dan  efisiensi layanan rumah sakit, Mirrazavi dan Beringer (2007)  untuk  manajemen  pekerja  pada supermarket. Quimper dan Rousseau (2010) menggunakan large  neighbourhood  search approach (LNSA)  untuk  menyelesaikan masalah  penjadualan  shift  multi-aktifitas. Wan  dan  Bard  (2007)  menggunakan metaheuristik  untuk  penjadwalan  mingguan staf  dengan  grup  stasiun  kerja.  Berbeda dengan  penelitian  ini,  pendekatan  dua-step akan  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah penjadualan personil. Terkait  dengan  pendekatan  yang digunakan  dalam  penelitian,  Gören  dan Pierreval  (2013)  menggunakan  pendekatan dua-step  untuk  menyelesaikan  masalah penjadualan  produksi. Genetic  algorithm (GA) dikembangkan  untuk  optimisasi  multimodal pada  step  pertama,  sedangkan  pada  step kedua dikonsentrasikan pada inklusi pengambil  keputusan.  Wong et  al. (2014) menggunakan  dua-step heuristik  untuk menyelesaikan  masalah  penjadualan  suster dengan  mempertimbangkan days-off dan pemilihan  shift  suster.  Pada  step  pertama, heuristik  penugasan  shift  digunakan  untuk menentukan  jadwal  awal  dengan  kendala hard .  Sedangkan  pada  step  kedua, sequential local search (SLS) digunakan untuk menentukan  jadwal  optimal-dekat  dengan kendala soft .  Figielska  (2014)  menggunakan dua-step  heuristik  untuk  penjadualan produksi ( flowshop ) dua-step dengan pembaruan  sumber  daya  antar  step.  Pada step  pertama,  urutan  tugas  ditentukan dengan  prioritas  waktu  proses  dan kebutuhan  sumber  daya.  Pada  step  kedua, column  generation  algorithm (CGA)  dengan melibatkan  pemrograman  linear,  algoritma tabu-search ,  dan greedy  procedure (GP) dikembangkan  untuk  meminimasi  waktu produksi.  Parisio  dan  Jones  (2015) menggunakan  pendekatan  dua-step  dengan pemrograman  integer  untuk  menyelesaikan masalah penjadualan pekerja pada outlet ritel dengan ketidakpastian permintaan. Pada step pertama,  pemrograman  integer  digunakan untuk merealisasi ketidakpastian permintaan. Pada  step  kedua,  pemrograman  integer
digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah penjadualan  pekerja  di  mana overstaffing dan understaffing dipenuhi.  Dengan  ekstensi pendekatan  yang  sama,  Vancroonenburg et al. (2015)  menggunakan  heuristik  dua-fase untuk menyelesaikan multi-kasus penjadualan  dokter  bedah.  Pada  fase pertama,  jadwal  dievaluasi  untuk  sesuai dengan  multi-kriteria  menggunakan local search (LS).  Pada  fase  kedua,  jadwal digunakan  untuk  penugasan  dokter  bedah. Decerle et  al. (2016)  menggunakan pendekatan  dua-fase  mateuristik  untuk meminimasi  biaya  terkait  transportasi  dan jam  kerja  dalam  masalah  pengrutean  dan penjadualan  suster  dan  suster  bantu.  Pada fase  pertama,  pendekatan  global  digunakan untuk  meresolusi  hanya  penjadualan  suster. Pada  fase  kedua,  mateuristik  dua-fase digunakan untuk menyelesaikan penjadualan suster dan suster bantu. Lin dan Ying (2014) menggunakan  algoritma  3-fase  untuk meminimasi shift untuk masalah penjadualan tugas  personil.  Pada  fase  pertama,  heuristik konstruktif  digunakan  untuk  menemukan dengan  cepat  solusi  penjadualan  awal.  Pada fase  kedua, iterated  greedy (IG)  digunakan untuk meningkatkan solusi penjadualan awal dan  menemukan  jadual  optimal-dekat.  Pada fase  ketiga,  formulasi  pemrograman  integer binari  digunakan  untuk  menemukan  solusi optimal  penjadualan.  Berbeda  dengan penelitian  ini,  pada  step  pertama,  alokasi shift dimaksimumkan sesuai dengan prioritas permintaan  dan  ketersediaan  personil. Sedangkan  pada  step  kedua,  personil  akan dijadualkan  dengan  mempertimbangkan minimisasi biaya.

## 2. Definisi Masalah
Dalam  penelitian  ini,  masalah didefinisikan  sebagai  penjadualan  sejumlah personil  ke  sejumlah shift  pada  sejumlah lokasi  dalam  seminggu,  di  mana  personil yang  tersedia  kurang  dari  banyaknya  shift untuk  semua  lokasi,  dengan  tujuan maksimisasi  kinerja  (maksimisasi  alokasi shift)  dan  minimisasi  biaya.  Setiap  personil dibolehkan day-off (biasanya  sehari)  dalam seminggu  dan  memiliki  klasifikasi  dalam
biaya  penugasan.  Setiap  lokasi  memiliki permintaan  khusus  untuk  melakukan pengamanan pada hari-hari tertentu. Karena keterbatasan  personil,  maka  strategi  yang dapat  dilakukan  oleh  perusahaan  adalah dengan mengurangi jumlah shift pada hari di mana tidak terdapat permintaan khusus dari lokasi-lokasi. Perusahaan menentukan aturan shift  maksimum  yang  dapat  dilakukan  per hari  di  setiap  lokasi  sebanyak  tiga  sampai empat  kali,  sedangkan  minimum  sebanyak dua kali.

## 3. Formulasi Masalah
Formulasi  masalah  menggunakan teknik  pemrograman  integer,  sedangkan penyelesaiaannya  menggunakan  pendekatan dua-step . Pada  step pertama , model diformulasikan  untuk  mendapatkan  alokasi shift  optimal  yang  akan  dialokasikan  ke setiap lokasi di setiap hari, di mana prioritas pada lokasi, hari, dan atau shift dibolehkan. Pada  step  kedua , model  diformulasikan untuk  menentukan  penjadualan  terhadap setiap  personil  satpam  dengan  tujuan minimisasi biaya.
Dalam formulasi, diasumsikan bahwa sistem masalah terdiri dari empat set, yaitu: set hari T , set lokasi U , set shift V , dan set  personil  satpam W .  Set T terdiri  dari variabel  hari , di  mana i={1,2,...,m} .  Set U terdiri  dari  variabel  lokasi , di  mana j={1,2,...,n} . Set V terdiri dari variabel shift ,  di  mana k={1,2,...,o} .  Banyaknya  shift untuk  setiap  lokasi  per  hari  dibatasi  pada nilai  maksimum  ( =o )  dan  nilai minimum  (2 < ).  Set W terdiri  dari  variabel  personil ,  di  mana l={1,2,...,p} . Setiap personil  memiliki days-off selama do.
3.1. Step Pertama
Pada step ini, masalah diformulasikan untuk mengetahui banyaknya shift yang akan dialokasikan ke lokasi j
pada  hari i ,  di  mana
berupa  integer
general dengan batasan . Pada beberapa  praktik,  penentuan  alokasi  shift perlu  mempertimbangkan prioritas terhadap beberapa  lokasi. Jika  prioritas  tersebut dinotasikan , di mana , maka model masalah dapat diformulasikan sebagai berikut: Kasus 1 ...(1.1) ...(1.2) ...(1.3) ...(1.4) ...(1.5) Persamaan  (1.1)  merupakan  fungsi tujuan untuk memaksimumkan total prioritas  shift.  Persamaan  (1.2)  menyatakan bahwa jumlah shift yang dialokasikan selama horison perencanaan tidak lebih dari jumlah shift  yang  dimungkinkan  personil  dapat melaksanakan tugas setelah dikurangi day-off . Persamaan  (1.3)  menyatakan  bahwa  jumlah shift dalam sehari tidak lebih dari banyaknya personil  yang  tersedia.  Persamaan  (1.4)  dan (1.5)  menyatakan  batasan  untuk  banyaknya shift yang dialokasikan ke setiap lokasi untuk setiap hari.
Kadang  penentuan  alokasi  shift, memerlukan pertimbangan terhadap permintaan  prioritas  di  beberapa  hari oleh beberapa lokasi (sebut saja kasus 2) atau
permintaan  prioritas    diberikan  pada beberapa  shift  di  beberapa  hari  oleh
beberapa  lokasi (sebut  saja  kasus  3).
Untuk  kasus  2  dan  kasus  3,  masalah diformulasikan dengan menggantikan fungsi tujuan (1.1) masing-masing dengan persamaan (1.1.b) dan (1.1.c).
Kasus 2
...(1.1.b)
Kasus 3
...(1.1.c) 3.2. Step Kedua Step kedua  dilakukan  setelah  data mengenai  alokasi  shift diketahui  dari stage 1.  Pada  step ini,  masalah  akan diformulasi  untuk  menentukan  penugasan kepada  setiap  personil  dengan  tujuan minimisasi  biaya.  Biaya  diperhitungkan  dari biaya  penugasan  personil  per  jam.  Setiap personil l memiliki biaya penugasan per jam sebesar .  Personil  yang  ditugaskan  di lokasi  dengan  alokasi  shift  maksimum, memiliki  waktu  penugasan  lebih  besar dibandingkan  dengan  jika  ditugaskan  di lokasi  dengan  alokasi  shift  minimum.  Jam kerja dalam sehari adalah selama hd (24 jam). Terdapat  dua  jenis  variabel  keputusan (binari)  yang  digunakan,  yaitu: dan .
Variabel bernilai  1  jika  pada  hari i di lokasi j dibuka  shift k ,  dan  0  jika  tidak. Variabel akan bernilai 1 jika pada hari i di lokasi j shift k ditugaskan personil l , dan 0 jika  tidak.  Formulasi  untuk  masalah penugasan personil dengan tujuan minimisasi biaya sebagai berikut:
...(2.1) ...(2.2)
...(2.3)
...(2.4) ...(2.5) ...(2.6) ...(2.7) ...(2.8) ...(2.9) ...(2.10) ...(2.11)
Persamaan  (2.1)  merupakan  fungsi tujuan untuk meminimisasi biaya. Persamaan
(2.2)  dan  (2.3)  menyatakan  bahwa  jumlah personil  yang  ditugaskan  per  hari  sama dengan  jumlah  shift  yang  dibuka  dan  tidak lebih  dari  banyaknya  personil  yag  tersedia. Persamaan  (2.4)  menyatakan  bahwa  jumlah shift  yang  dibuka  sesuai  dengan  yang direncanakan.  Persamaan  (2.5)  menyatakan bahwa  jumlah  satpam  yang  ditugaskan  ke setiap  lokasi  setiap  hari  tidak  kurang  dari minimum shift. Persamaan (2.6) menyatakan bahwa  shift  terakhir  tidak  akan  dibuka sebelum shift sebelumnya dibuka. Persamaan  (2.7)  dan  (2.8)  menyatakan bahwa setiap satpam hanya dapat ditugaskan maksimum sekali dalam sehari dan enam kali seminggu.  Persamaan  (2.9)  menyatakan bahwa  setiap  shift  hanya  ditugaskan  oleh seorang satpam. Persamaan (2,10) dan (2.11) menyatakan binari untuk dan .

## 4. Studi Kasus
Studi kasus dilakukan pada beberapa perusahaan penyedia layanan jasa keamanan skala kecil dengan jenis kasus 1, di mana 17 personil yang tersedia akan ditugaskan untuk melaksanakan  pengamanan  ke  6  lokasi selama  seminggu.  Biaya  untuk  masing- masing  personil  dapat  dilihat  pada  Tabel  1, sedangkan prioritas lokasi dapat dilihat pada Tabel  2.  Setiap  hari  di  setiap  lokasi,  shift dapat  dibuka  maksimum  sebanyak  3  dan minimum 2. Jam kerja sehari selama 24 jam. Setiap  shift  hanya  dapat  ditugaskan  seorang personil.  Personil  dibolehkan  untuk day-off sekali dalam seminggu. Tabel 1. Biaya penugasan personil (x1000 Rp/jam) Personil 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Biaya 12.5 12.5 12.5 12.5 12.5 12.5 11.875  11.875  11.875  11.875 Personil 11 12 13 14 15 16 17 Biaya 11.875  11.875  11.875  11.875 11.25 11.25 11.25

## Tabel 2. Prioritas lokasi
Lokasi 1 2 3 4 5 6 Prioritas 0.2 0.2 0.15 0.15 0.1 0.1
Solusi pada step pertama (lihat Tabel 3) menyatakan bahwa
untuk mengoptimalkan  kinerja,  maka:  (1)  lokasi  1 dan 2 akan dialokasikan shift sebanyak 3 kali per hari selama seminggu, (2) lokasi 3 dan 4 akan dialokasikan shift sebanyak 3 kali pada hari senin dan selasa, sedangkan hari lainnya
sebanyak  2,  dan  (3)  lokasi  5  dan  6  akan dialokasikan  shift  sebanyak  2  kali  per  hari selama  seminggu.  Dengan  begitu,  maka jumlah  shift  selama  seminggu  yang dialokasikan,  sesuai  dengan  prioritas  yang diberikan.  Solusi  alokasi  shift  akan  berbeda tergantung  pada  prioritas  yang  diberikan.
Tabel 3. Alokasi shift
Alokasi Shift ( ) Lokasi ( j) Jumlah 1 2 3 4 5 6 Hari ( i) Senin 3 3 3
3 2 2 16 Selasa 3 3 3 3 2 2 16 Rabu 3 3 2 2 2 2 14 Kamis 3 3 2 2 2 2 14 Jumat 3 3 2 2 2 2 14 Sabtu 3 3 2 2 2 2 14 Minggu 3 3 2 2 2 2 14 Jumlah 21 21 21 16 16 14 102
Berdasarkan  alokasi  shift  yang  telah ada,  maka  penugasan  personil  dengan mempertimbangkan  minimisasi  biaya  akan ditentukan  pada  step  kedua.  Solusi  untuk jadual personil dengan biaya minimum dapat dilihat pada Tabel 4. Biaya yang dibutuhkan untuk  penugasan  personil  sebesar  Rp. 12.015.000. Sesuai dengan solusi pada Tabel 4,  lokasi-lokasi  yang  memiliki  alokasi  shift dengan  jumlah  sedikit  (2  shift)  cenderung ditugasi oleh personil-personil yang memiliki biaya  per  jam  terkecil.  Solusi  memenuhi semua yang menjadi kendala, di mana setiap personil ditugaskan sekali sehari dan enam
kali  seminggu,  setiap  shift  hanya  ditugaskan seorang  personil,  dan  banyaknya  personil yang  ditugaskan  di  tiap  lokasi  per  hari  dan setiap hari sesuai dengan alokasi shift.
Sebagai tambahan, terkait dengan isu adanya rotasi personil, maka personil dengan kelas  biaya  yang  sama  dapat  dijadikan sebagai  patokan.  Misalnya  untuk  personil  1, 2,  dan  3  yang  memiliki  biaya  yang  sama, rotasi dapat dilakukan dengan menggantikan jadual personil 1 ke jadual personil 2 atau 3. Rotasi  yang  serupa  juga  dapat  diaplikasikan untuk personil lain yang memiliki kelas biaya yang sama.
Tabel 4. Jadwal Personil.

## Lanjutan Tabel 4.
5. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  pendekatan dua-step digunakan untuk menyelesaikan masalah penjadualan personil dengan tujuan minimisasi  biaya.  Masalah  diformulasi dengan  menggunakan  teknik  pemrograman integer  (binari),  di  mana  pada  step  pertama bertujuan  untuk  memaksimumkan  kinerja melalui maksimisasi alokasi  shift, sedangkan pada step kedua bertujuan untuk meminimumkan biaya dengan mempertimbangkan  kendala  alokasi  shift dan  batasan  pada  personil.  Percobaan dilakukan  pada  kasus  di  mana  terdapat prioritas  terhadap  beberapa  lokasi.  Hasil menunjukkan  bahwa  terdapat  kesesuaian dengan tujuan yang diharapkan dan kendala yang  dihadapi.  Model  dapat  digunakan dalam  pengambilan  keputusan  perusahaan penyedia  jasa  layanan  keamanan  untuk menyelesaikan masalah penjadualan personil satpam dengan mempertimbangkan kinerja dan  biaya.  Penelitian  ini  juga  menyajikan formulasi model  untuk kasus-kasus prioritas terhadap  lokasi-hari  dan  lokasi-hari-shift. Untuk  pengembangan  ke  depan,  beberapa faktor yang dimungkinkan dapat dipertimbangkan,  yaitu:  kesehatan  personil, beban kerja, lokasi kerja, kapabilitas personil, dan  jumlah  personil  per  shift.  Selain  itu, beberapa  metode  atau  prosedur  solusi lainnya juga dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah dengan skala besar.

## Referensi
Alfieri, A., Kroon, L., van de Velde, S., 2007, Personnel  scheduling  in  a  complex  logistic system: a railway application case , Journal of Intelligent  Manufacturing,  Vol.  18,  pp. 223–232.
Bard,  J.F.,  2004, Staff  scheduling  in  high  volume service  facilities  with  downgrading ,  IIE Transactions, Vol. 36, pp. 985–997. Bhatnagar,  R.,  Saddikutti,  V.,  Rajgopalan,  A., 2007, Contingent  manpower  planning  in  a high  clock  speed  industry ,  International Journal  of  Production  Research,  Vol. 45, pp. 2051–2072.
Cote,  M.C.,  Gendron,  B.,  Quimper,  C.G., Rousseau,  L.M.,  2011, Formal  languages for  integer  programming  modeling  of  shift scheduling  problems ,  Constraints,  Vol.  16, pp. 54–76.
Dantzig, G.B., 1954, A comment on Edie’s traffic delays  at  toll  booths, Journal  of  the Operations Research Society of America, Vol. 2, pp. 339–341.
de  Matta,  R.,  Peters,  E., 2009, Developing  work schedules  for  an  inter-city  transit  system  with multiple  driver  types  and  fleet  types , European  Journal  of  Operational Research, Vol. 192, pp. 852–865.
Decerle,  J.,  Grunder,  O.,  El  Hassani,  A.H., Barakat,  O.,  2016, A  two-phases matheuristic  for  the  home  care  routing  and scheduling  problem ,  IFAC-PapersOnline,
Vol. 49:12, pp. 1484-1489.
Demassey,  S.,  Pesant,  G.,  Rousseau,  L.M., 2006, A  cost-regular  based  hybrid  column generation  approach ,  Constraints,  Vol.  11, pp. 315–333.
Edie,  L.C.,  1954, Traffic  delays  at  toll  booths , Journal  of  the  Operations  Research Society of America, Vol. 2, pp. 107–138. Eiselt,  H.A.,  Marianov,  V.,  2008, Employee positioning and workload allocation ,
Computers  &  Operations  Research, Vol. 35, pp. 513–524.
Eveborn, P., Flisberg, P., Rönnqvist, M., 2006, Laps  care-an  operational  system  for  staff planning of home care , European Journal of Operational  Research,  Vol.  171,  pp. 962–976.
Eveborn,  P.,  Ronnqvist,  M.,  Einarsdottir,  H., Eklund,  M.,  Liden,  K.,  Almroth,  M., 2009, Operations  research  improves  quality and efficiency in home care , Interfaces, Vol. 39, pp. 18–34. Figielska, E., 2014, A heuristic for scheduling in a two-stage  hybrid  flowshop  with  renewable resource  shared  among  the  stages ,  European Journal  of  Operational  Research,  Vol. 236, pp. 433-444.
Gören, S., Pierreval, H., 2013, Taking advantages of a diverse set of efficient production schedules: a  two-step  approach  for  scheduling  with  side concerns ,  Computers  &  Operations Research, Vol. 40. Pp. 1979-1990.
Lin,  S-W.,  Ying,  K-C.,  2014, Minimizing  shifts for  personnel  task  scheduling  problems:  A three-phase algorithm , European Journal of
Operational Research,
http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2014.0 1.035. Mirrazavi, S.K., Beringer, H., 2007, A web-based workforce  management  system  for  Sainsburys Supermarkets Ltd. , Annals of Operations Research, Vol. 155, pp. 437–457. Parisio,  A.,  Jones,  C.J.,  2015, A  two-stage stochastic  programming  approach  to  employee scheduling  in  retail  outlets  with  uncertain demand , Omega, Vol. 53, pp. 97-103.
Quimper, C.G., Rousseau, L.M., 2010, A large neighbourhood  search  approach  to  the  multi- activity  shift  scheduling  problem ,  Journal  of
Heuristics, Vol. 16, pp. 373–392.
Sabar,  M.,  Montreuil,  B.,  Frayret,  M.,  2008,
Competency  and  preference  based  personnel scheduling in large assembly lines ,
International  Journal  of  Computer Integrated  Manufacturing,  Vol.  21,  pp. 468–479. Wan, L., Bard, J.F., 2007, Weekly staff scheduling with  workstation  group  restrictions ,  Journal of  the  Operational  Research  Society, Vol. 58, pp. 1030–1046. Wong, T.C., Xu, M., Chin, K.S., 2014, A two- stage  heuristic  approach  for  nurse  scheduling problem:  a  case  study  in  an  emergency department ,  Computers  &  Operations
Research, Vol. 51, pp. 99-110. Vancroonenburg,  W.,  Smet,  P.,  Vanden Berghe,  G.,  2015, A  two-phase  heuristic approach  to  multi-day  surgical  case  scheduling considering  generalized  resource  constraints , Operations  Research  for  Health  Care, doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.orhc.2015. 09.010 . Vanden  Bergh,  J.,  Beliën,  J.,  de  Bruecker,  P.,
Demeulemeester,  E.,  de  Boeck,  L.,
2013, Personnel scheduling: a literature review , European  Journal  of  Operational Research, Vol. 226, pp. 367-385.