Perkembangan cryptocurrency dalam 10 tahun terakhir sebagai pilihan investasi semakin marak, namun, harga yang fluktuatif sering membuat para investor panik dan berujung mengalami kerugian. Sistem rekomendasi portofolio cryptocurrency yang dibangun pada penelitian sebelumnya masih terbatas pada historis harga dan tren, serta tidak berfokus pada preferensi dan kepuasan pengguna. Oleh karena itu, dikembangkan sistem rekomendasi berbasis percakapan dengan Large Language Model (LLM) untuk mengoptimalkan portofolio cryptocurrency jangka panjang. Teknik fine-tuning dan prompt engineering pada LLM digunakan agar sistem rekomendasi yang dihasilkan lebih spesifik pada domain cryptocurrency dan sesuai preferensi pengguna. Hal ini dapat mengatasi kurangnya personalisasi sistem terhadap preferensi pengguna, keterbatasan sistem pada riwayat harga dan tren cryptocurrency, hingga kurangnya interaksi antara sistem dengan pengguna. Evaluasi sistem yang dibangun dibagi menjadi dua, yang pertama adalah evaluasi akurasi prefe