<![CDATA[Kredit bermasalah merupakan indikator penting kesehatan perbankan karena memengaruhi profitabilitas, likuiditas, dan risiko operasional. Penelitian mengenai pengaruh karakteristik kredit terhadap kredit bermasalah pada Bank Perekonomian Rakyat (BPR) berbasis data debitur individual masih terbatas. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh suku bunga kredit, jenis kredit, dan jangka waktu kredit terhadap kredit bermasalah pada PT BPR Suryajaya Kubutambahan. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain asosiatif kausal terhadap 4.270 data debitur periode 2021–2025 yang dianalisis menggunakan regresi logistik biner. Hasil menunjukkan bahwa suku bunga kredit berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kredit bermasalah, yang mengindikasikan penerapan penetapan suku bunga berbasis risiko. Sebaliknya, jenis kredit dan jangka waktu kredit berpengaruh positif dan signifikan, dengan risiko lebih tinggi pada kredit konsumtif dan kredit berjangka lebih panjang. Kebaruan penelitian terletak pada penggunaan data debitur individual, yang memberikan implikasi bagi BPR dalam memperkuat kebijakan penyaluran dan pengelolaan risiko kredit. Non-performing loans (NPLs) are a key indicator of banking soundness as they affect profitability, liquidity, and operational risk. However, studies examining the effects of loan characteristics on NPLs in Rural Banks (Bank Perekonomian Rakyat/BPR) using individual borrower data remain limited. This study analyzes the effects of interest rates, loan types, and loan maturity on NPLs at PT BPR Suryajaya Kubutambahan. A quantitative causal-associative approach was employed using secondary data from 4,270 borrowers during 2021–2025, analyzed through binary logistic regression. The results indicate that interest rates have a significant negative effect on NPLs, suggesting the implementation of risk-based loan pricing. In contrast, loan type and loan maturity have significant positive effects, with consumer loans and longer maturities associated with higher default risk. The novelty of this study lies in the use of individual borrower data, providing practical implications for strengthening lending policies and credit risk management in rural banks. ]]>
