Pengukuran outer model berfokus pada pengukuran antara variabel laten dengan indikatornya. Pengukuran ini bertujuan untuk memeriksa kesesuaian indikator dalam operasionalisasi variabel laten. Aspek pengukuran outer model terdiri dari validitas diskriminan, reliabilitas, dan validitas konvergen. Menurut Chin (1998), ada dua jenis informasi PLS-SEM umum yang merepresentasikan pengukuran validitas diskriminan yakni nilai average variance extracted (AVE) masing-masing variabel laten dan korelasi antar variabel laten dengan menggunakan akar dari average variance extracted (AVE). AVE diciptakan oleh Fornell dan Larcker (1981) dengan tujuan untuk mengukur jumlah variansi (variance) yang variabel laten peroleh dari indikatornya relatif terhadap jumlah kesalahan pengukuran. AVE hanya berlaku untuk model pengukuran reflektif (Mode A)
Apabila suatu model sudah memenuhi syarat validitas diskriminan, maka pengukuran terhadap relibilitas dapat dilakukan. Parameter untuk pengukuran reliabilitas variabel laten terdiri dari composite reliability dan Cronbach’s alpha. Composite reliability diformulasikan oleh Werts, Linn, dan Jöreskog (1974) adalah sebuah pengukuran konsistensi internal
dimana , , dan secara berturut-turut adalah beban faktor (factor loading), variansi faktor (factor variance), dan variansi kesalahan pengukuran (error variance). Sebagai perbandingan terhadap Cronbach’s alpha, saat alpha cenderung untuk berperan sebagai estimator reliabilitas batas bawah maka composite reliability merupakan pengukuran yang lebih dekat pada asumsi keakuratan estimasi para