Jaringan Syaraf Tiruan adalah sistem selular fisik yang dapat memperoleh, menyimpan dan menggunakan pengetahuan yang didapatkan dari pengalaman. Beberapa penelitian telah menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan untuk diterapkan pada masalah klasifikasi data mining. Salah satu metode Jaringan Syaraf Tiruan yang sering digunakan adalah Radial Basis Function. Namun kesulitan pada Radial Basis Function adalah penentuan center yang random atau acak ketika tidak menggunakan metode clustering. Untuk mengatasi kesulitan tersebut digunakan sebuah metode clutering yaitu K-Means. Pada penelitian ini Radial Basis Function dan K-Means digunakan untuk prediksi jumlah penumpang pesawat terbang. Prediksi penumpang pesawat terbang berguna untuk menunjang pertumbuhan yang pesat yang mana digunakan untuk meningkatkan kapasitas dan layanan bandara. Metode RBF-NN dengan kombinasi K-Means untuk prediksi penumpang pesawat yaitu untuk keberangkatan sebesar 87,67%  lebih kecil daripada akurasi algoritma RBF-NN tanpa kombinasi K-Means  sebesar 89,88% dan akurasi dari algoritma RBF-NN dengan kombinasi K-Means untuk kedatangan sebesar 83,53% lebih kecil daripada akurasi algoritma RBF-NN tanpa kombinasi K-Means sebesar 87,78%.

Kata Kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Radial Basis Function, K-Means, Pesawat Terbang