Menurut Ghozali (2006), Partial Least Square (PLS) merupakan orientasi model persamaan struktural yang digunakan untuk menguji teori atau untuk mengembangkan teori (tujuan prediksi). (Ghozali, 2006). PLS ini adalah pendekatan alternatif yang bergeser dari pendekatan Structur Equation Modelling (SEM) berbasis kovarian (mengukur besarnya hubungan antara dua variabel) menjadi berbasis varian (ukuran korelasi antara dua variabel acak yang sama). PLS ini sering diterapkan karena tiga alasan yaitu diatribusi data, ukuran sampel, dan penggunaan indikator formatif. Dinyatakan oleh Wold dalam Ghozali (2006), metode ini merupakan metode yang sangat kuat, karena tidak didasarkan oleh banyak asumsi, data tidak harus terdistribusi dengan normal multivariate (indikator dengan skala kategori sampai rasio dapat digunakan pada model yang sama) dan untuk bahan sampel tidak harus besar dengan minimal sampel 30-50 sudah dapat diaplikasikan dan sudah layak untuk dijadikan sampel penelitian. (Ghozali, 2006). Sedangkan, menurut Wold dalam Hoyle (1999), PLS merupakan metode analisis yang “powerfull” karena dapat diterapkan pada semua skala data, tidak membutuhkan banyak asumsi dan ukuran sampel tidak harus besar. (Ghozali, 2006). Walaupun PLS dapat juga digunakan untuk mengkonfirmasi teori, tetapi dapat juga digunakan untuk menjelaskan ada atau tidaknya hubungan antara variabel laten. Selain dapat digunakan untuk mengeksplorasi hubungan antar variabel dengan landasan teori lemah atau belum ada, PLS juga dapat digunakan untuk pengujian hipotesis. PLS merupakan pendekatan yang lebih tepat untuk tujuan prediksi. Konstrak terbagi menjadi 16 dua, yaitu konstrak eksogen dan konstrak endogen. Konstrak eksogen merupakan konstrak penyebab, konstrak yang tidak dipengaruhi oleh konstrak lainnya. Konstrak eksogen memberikan efek kepada konstrak lainnya, sedanhkan konstrak endogen merupakan konstrak yang dijelaskan oleh konstrak eksogen. Konstrak endogen adalah efek dari konsrrak eksogen. (Yamin dan Kurniawan, 2010)
