Ancaman serangan pada jaringan merupakan masalah yang sangat banyak dan semakin pesat perkembangannya saat ini. Jaringan komputer yang kita gunakan rawan akan serangan sehingga merugikan pengguna jaringan. Beberapa contoh jenis serangan yaitu U2R, R2L, Probes, dan DOS. Untuk mengetahui jenis serangan dapat dilakukan klasifikasi terhadap serangan jaringan komputer menggunakan salah satu metode jaringan saraf tiruan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi serangan jaringan komputer menggunakan metode Radial Basis Function (RBF) dengan jumlah center dinamis. Jumlah nilai center yang digunakan dilihat dari jumlah nilai error terkecil pada proses pelatihan jaringan RBF. Nilai error terkecil diperoleh dari hasil pelatihan dengan jumlah center sebanyak inputan sampai dua kali jumlah inputan. Penentuan nilai center RBF menggunakan algoritma clustering yaitu algoritma K-means. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data KDD Dataset CUP 1999. Variabel yang digunakan sebanyak 33 variabel dari 41 variabel data KDD Dataset Cup 1999. Jumlah data yang digunakan sebanyak 7047 data dengan pembagian data latih dan data uji adalah 70%:30%, 80%:20% dan 90%:10%. Parameter RBF yang digunakan adalah nilai spread 1 sampai 9. Hasil penelitian ini diperoleh akurasi sebesar 97,9% dengan jumlah center 59 dan nilai spread 1.