Las reseñas de productos en el mercado son interesantes de investigar. El análisis de sentimientos basado en aspectos (ABSA) se puede utilizar para encontrar información detallada de una reseña. En una reseña, puede haber varios aspectos con una polaridad de sentimiento. Investigaciones anteriores han desarrollado ABSA, pero aún tiene limitaciones en la detección de aspectos y clasificación de sentimientos, y requiere datos etiquetados, pero obtener datos etiquetados es muy difícil. Esta investigación utilizó un enfoque basado en gráficos y semi-supervisado para mejorar ABSA. Se utilizan métodos GCN y GRN para detectar las relaciones entre aspectos y opiniones. Se utilizan métodos CNN y RNN para mejorar la clasificación de sentimientos. Se utilizó un modelo semi-supervisado para superar las limitaciones de los datos etiquetados. El conjunto de datos utilizado es una reseña en indonesio tomada del mercado. Una pequeña parte está etiquetada manualmente, y la mayoría está etiquetada automáticamente. Los resultados del experimento para la clasificación de aspectos al comparar los métodos GCN y GRN obtuvieron el mejor modelo utilizando el método GRN con un puntaje F1 = 0.97144. El experimento para la clasificación de sentimientos al comparar los métodos CNN y RNN obtuvo el mejor modelo utilizando el método CNN con un puntaje F1 = 0.94020. Nuestro modelo puede etiquetar la mayoría de los datos no etiquetados automáticamente y supera a los modelos avanzados existentes.