Salah satu indikator bagi bank untuk mengetahui kondisi penerima pinjaman gagal membayar pinjaman adalah Rasio NPL (Non Performing Loan). Bank ditempatkan dalam pengawasan intensif apabila rasio NPL netto lebih dari 5% dari total kredit yang disalurkan. Sehingga perlu adanya analisis sebagai evaluasi oleh bank untuk lebih waspada sejak dini terhadap kredit yang diberikan. Sebagai langkah antisipasi meningkatnya jumlah debitur NPL, dapat dimulai dengan menganalisis kejadian debitur dengan kondisi kredit yang lancar masuk dalam kategori Pra-NPL. Penelitian ini berfokus pada jenis kredit modal usaha dengan segmentasi kredit Kecil (SME) dan Menengah (Komersial) PT Bank XYZ Tbk. Dengan menggunakan metode Analisis Survival Non Parametrik, yaitu Kaplan Meier untuk menganalisis distribusi waktu menuju Pra-NPL, serta Model Semi Parametrik, Cox Proportional Hazard (Cox PH) untuk mendapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi kredit kategori Lancar menjadi kategori Pra-NPL. Membandingkan model hazard yang dihasilkan oleh Model Cox PH dapat digunakan sebagai latar belakang keputusan terhadap karakteristik kredit pada segmentasi kredit ini, sehingga bank dapat memperbaiki pemilihan karakter debitur.

---

One of the indicators for banks to determine the condition of the loan recipient to pay to the bank is NPL (Non Performing Loan) Ratio. Banks are placed under intensive supervision if the net NPL ratio is more than 5% of total loans disbursed. So that there is a need for early warning analysis by banks to be more vigilant early on about the credit provided. As a step to anticipate the increasing number of NPL debtors, it can be started by analyzing the incidence of debtors with good / current credit conditions to enter the first Pra-NPL category. This analysis uses a case study at PT Bank XYZ Tbk, on the type of business capital loan with Small (SME) and Middle (Commercial) segmentation. By using the Non-Parametric Survival Analysis method, namely Kaplan Meier to analyze the distribution of time to Pra-NPL, as well as the Semi Parametric Model, Cox Proportional Hazard (Cox PH), found the factors that affect Current category loans into the Pra- NPL category. Comparing the hazard model that is generated by the Cox PH Model, which can be used as a decision background for the characteristics of loans in this credit segmentation, thus banks can improve the selection of debtor characters.