1. Analisis Regresi Berganda
Analisis  ini  digunakan  untuk  menjawab  rumusan  masalah  yang ketiga, yaitu :
Apakah  kualitas,  harga,  dan  pelayanan secara  bersama  – sama berpengaruh terhadap minat beli konsumen?
adapun  rumusannya  menggunakan  koefisien  standar standardized coefficients sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
keterangan: Y
: Minat beli konsumen a
: Konstanta b
1
: Koefisien regresi X
1
terhadap Y b
2
: Koefisien regresi X
2
terhadap Y b
3
: Koefisien regresi X
3
terhadap Y X
1
: Variabel bebas Kualitas
X
2
: Variabel bebas Harga
X
3
: Variabel bebas Pelayanan
e : Estimasi eror
K. Uji Asumsi Klasik
Untuk  meyakinkan  bahwa  persamaan  garis  regresi  yang  diperoleh adalah  linear  dan  dapat dipergunakan  valid  untuk  mencari  peramalan,
maka  akan  dilakukan  uji  asumsi  klasik,  yaitu  dengan  menggunakan  uji normalitas, uji heterokedastisitas, uji multikolonieritas dan autokorelasi.
1. Uji Asumsi Klasik Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model regresi,  variabel  residual  memiliki  distribusi  normal.  Model  regresi
yang  baik  memiliki  distribusi  data  yang  normal  atau  mendekati normal.  Pembuktian  apakah  suatu  data  memiliki  distribusi  normal
dapat  dilihat  pada  bentuk  distribusi  datanya  pada  histogram  maupun normal probability plot.
Pada histogram, data dikatakan distribusi normal jika data tersebut berbentuk  seperti  lonceng.  Sedangkan  pada  normal  probability  plot,
data  dikatakan  normal  jika  ada  penyebaran  titik-titik  disekitar  garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah  garis diagonal. Jika data
menyebar  disekitar  garis  normal  dan  mengikuti  arah  garis  normal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Uji Asumsi Klasik Heteroskedastisitas
Dalam  persamaan  regresi  linier  berganda  perlu  juga  diuji  mengenai sama  atau  tidak  varians dari  residual  observasi  yang  satu  dengan
observasi yang lain. Jika residualnya mempunyai varians sama disebut terjadi homoskedastisitas dan jika variansnya tidak sama atau berbeda
disebut terjadi heteroskedastisitas. Menurut Sunyoto dalam Joni, 2009 :48