Di Antara Rasa Asing Dan Harapan: Pengalaman Kesepian Mahasiswa Dengan Disabilitas Melalui AI-Generated Photovoice

Anggita Bella Saskia, Elga Andriana, S.Psi., M.Ed., Ph.D.

2026 | Skripsi | PSIKOLOGI

Mahasiswa dengan disabilitas menghadapi tantangan relasional yang lebih kompleks dalam kehidupan kampus, sebagaimana ditunjukkan melalui temuan yang melaporkan tingkat kesepian lebih tinggi dibandingkan mahasiswa tipikal. Studi pendahuluan juga menunjukkan bahwa keterbatasan akses komunikasi, mobilitas, serta norma interaksi yang tidak mengakomodasi kebutuhan individu membuat sebagian mahasiswa dengan disabilitas merasa terpinggirkan dalam relasi sosial sehari-hari. Berdasarkan kondisi tersebut, penelitian ini bertujuan untuk memahami bagaimana mahasiswa dengan disabilitas mengalami dan memaknai kesepian dalam kehidupan kampus. Penelitian ini menggunakan pendekatan fenomenologi dengan teknik AI-generated photovoice dan dianalisis menggunakan Interpretative Phenomenological Analysis (IPA). Lima mahasiswa dengan berbagai jenis disabilitas berpartisipasi dalam penelitian ini. Hasil analisis menunjukkan tiga tema utama, yaitu: (1) kesepian yang berakar pada nilai kolektif dan ritme interaksi yang tidak mengakomodasi tubuh serta indera partisipan; (2) relasi yang tidak memberikan kedekatan emosional sehingga memperkuat jarak interpersonal; dan (3) pergeseran makna kesepian menjadi ruang refleksi, penerimaan diri, serta penataan ulang orientasi hidup. Penelitian ini menunjukkan bahwa penarikan diri partisipan pada awalnya dipicu oleh kondisi tidak tersedianya ruang interaksi yang inklusif, bukan oleh kurangnya motivasi untuk berelasi. Namun, seiring berjalannya waktu, pengalaman kesepian tersebut tidak hanya dimaknai sebagai kondisi yang menyakitkan, melainkan juga sebagai ruang refleksi untuk membangun pemahaman diri dan menumbuhkan harapan baru. Pada akhirnya, penelitian ini menyoroti pentingnya menciptakan lingkungan kampus yang inklusif bagi mahasiswa dengan disabilitas melalui akses komunikasi, nilai kolektif yang mengakomodasi, dan pengakuan identitas yang utuh.

Students with disabilities face more complex relational challenges in campus life, as indicated by findings reporting higher levels of loneliness compared to their typically developing peers. A preliminary study also suggests that limited access to communication, mobility, and interaction norms that fail to accommodate individual needs lead some students with disabilities to feel marginalized in their everyday social relationships. Based on these conditions, this study aims to understand how students with disabilities experience and make meaning of loneliness in the campus context. Using a phenomenological approach and a photovoice technique supported by AI-generated images, the study enabled participants to articulate their subjective experiences through both visuals and narratives. Five students with diverse disability types participated in this research. Through Interpretative Phenomenological Analysis (IPA), three themes emerged: (1) loneliness rooted in collective social values and interactional rhythms that do not accommodate the participants’ bodies and senses; (2) relationships that are present yet fail to provide emotional closeness, thereby reinforcing interpersonal distance; and (3) the transformation of loneliness into a reflective space that fosters self-acceptance and a reconstructed sense of life orientation. The findings indicate that participants’ initial withdrawal was triggered by the absence of inclusive interactional spaces rather than by a lack of motivation to form relationships. Over time, however, loneliness was not only experienced as a painful condition but also reinterpreted as a reflective space that fostered self-understanding and the emergence of new hope. Ultimately, this study highlights the importance of creating inclusive campus environments for students with disabilities through accessible communication, accommodating collective norms, and recognition of their identities.

Kata Kunci : kesepian, mahasiswa dengan disabilitas, photovoice AI-generated image