Human Immunodeficiency Virus (HIV) menular melalui interaksi antara individu rentan dan individu terinfeksi serta dapat berkembang menjadi Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS). Penularan HIV/AIDS melibatkan ketidakpastian yang disebabkan oleh variasi pola kontak, perkembangan penyakit, dan fluktuasi acak, sehingga diperlukan model epidemi stokastik untuk menggambarkan dinamikanya secara lebih realistis. Penelitian ini bertujuan merumuskan model epidemi stokastik Susceptible-Infected-AIDS (SIA) berbasis Stochastic Differential Equation (SDE) dan mensimulasikan penularan HIV/AIDS di Indonesia. Simulasi numerik dilakukan menggunakan metode Euler-Maruyama dengan parameter yang diestimasi berdasarkan data HIV/AIDS Indonesia tahun 2023 dan 2024. Hasil simulasi menunjukkan bahwa jumlah individu susceptible cenderung relatif stabil, sedangkan jumlah individu infected meningkat ketika laju penularan lebih besar daripada laju perkembangan menuju AIDS dan menurun ketika laju penularan sama dengan atau lebih kecil daripada laju perkembangan menuju AIDS. Hasil simulasi juga menunjukkan bahwa peningkatan jumlah awal individu infected menyebabkan jumlah individu infected dan AIDS pada akhir simulasi menjadi lebih besar. Secara umum, HIV/AIDS masih bertahan dalam populasi selama periode pengamatan. Penelitian ini menunjukkan bahwa pengendalian laju penularan dan penekanan jumlah awal individu terinfeksi menjadi faktor penting dalam pengendalian penyebaran HIV/AIDS.