Citra digital merupakan penghubung yang digunakan sebagai visualisasi suatu informasi. Informasi tersebut digunakan untuk berbagai kepentingan akademik maupun media masa. Data yang terkandung dalam informasi harus memiliki kualitas yang baik sehingga informasi dapat tersampaikan dengan jelas, namun dalam prosesnya citra digital seringkali mengalami perubahan data yang disebabkan oleh kegagalan proses maupun alat untuk pengambilan citra. Salah satu bentuk kegagalan pengolahan citra digital adalah noise, noise mengakibatkan kualitas citra berkurang secara visual maupun dengan perhitungan tertentu sehingga informasi yang terdapat dalam citra menjadi rusak. Solusi permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan metode filtering. Salah satu metode filtering adalah median filter, namun dalam prosesnya median filter tidak selalu dapat memperbaiki citra yang terdampak noise. Dalam penelitian ini penggunaan metode median filter dilakukan berdasarkan ukuran kernel untuk mengetahui ukuran kernel yang memiliki performa terbaik. Untuk menguji keberhasilan metode, digunakan tiga jenis noise yaitu noise salt and pepper, noise gaussian dan noise localvar. Parameter pengukuran pengujian dilakukan dengan menggunakan Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR).Hasil penelitian menunjukkan bahwa ukuran kernel berpengaruh terhadap hasil reduksi noise, dimana kualitas citra akan semakin buruk jika ukuran kernel lebih besar pada salt and pepper noise, sedangkan penelitian terhadap noise gaussian dan localvar memiliki hasil yang bervariasi sehingga metode median filter tidak optimal dalam mereduksi gaussian noise dan localvar dengan nilai MSE dan PSNR yang dihasilkan.