Deteksi tepi adalah salah satu tahapan krusial dalam proses pengolahan citra digital karena berfungsi untuk mengambil informasi penting dari struktur gambar. Namun, keberadaan noise dalam citra seringkali mengurangi ketepatan dalam mendeteksi tepi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa metode deteksi tepi Canny dan Robert pada citra yang telah diberikan berbagai tingkat noise, seperti Gaussian dan Salt & Pepper. Studi ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan melakukan pengujian terhadap kedua metode pada citra yang telah diberi noise dengan intensitas berbeda, lalu hasilnya dievaluasi menggunakan indikator seperti Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Mean Squared Error (MSE), dan Structural Similarity Index (SSIM). Berdasarkan hasil yang diperoleh, metode Canny menunjukkan performa yang lebih baik dalam menjaga kejelasan tepi dan lebih tahan terhadap gangguan noise dibandingkan metode Robert, terutama saat tingkat noise tinggi. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam memilih metode deteksi tepi yang tepat untuk pengolahan citra dengan berbagai kondisi noise.