Model Analisis jalur semua variabael laten dalam PLS terdiri dari tiga set hubungan yaitu Outer Model yang menspesifikasi hubungan variabel laten dengan indikator lainnya yang merupakan nilai kasus dari variabel laten yang dapat diestimasi, Inner Model yang menspesfikasi hubungan antar variabel laten. a. Evaluasi Goodness-of-fit Outer Model Goodness of fit Outer model refleksif meliputi convergent validity, discriminant validity, dan composite reliability. Sedangkan untuk Outer model formatif dievaluasi dengan signifikansi dari pembobotan (weight). Goodness of fit Outer model refleksif adalah sebagai berikut:
1. Convergent Validity Convergent Validity mengukur besarnya korelasi antara konstrak dengan variabel laten. Dalam evaluasi Convergent Validity dari pemeriksaan individual item Realibility dapat dilihat dari nilai Standardized loading factor. Standardized loading factor menggambarkan besarnya korelasi antara setiap item pengukuran (indicator) dengan konstraknya. Nilai loading factor diatas 0,7 dapat dikatakan ideal artinya bahwa indicator tersebut dikatakan valid sebagai indicator yang mengukur konstak. Meskipun demikian, nilai Standardized loading factor diatas 0,5 dapat diterima, sedangkan nilai Standardized loading factor dibawah 0,5 dapat dikeluarkan dari model. (Chin & Marcolin, 1996). 2. Discriminant Validity Discriminant validity dari model reflektif dievaluasi melalui cross loading, kemudian membandingkan nilai AVE dengan kuadrat nilai kolerasi antar konstrak (atau membandingkan square root average variance extracted (akar AVE) dengan korelasi antar kontrak). Ukuran cross loading adalah membandingkan korelasi indicator dengan kontraknya dan kontrak dari blok lainnya. Bila kolerasi antara indikator dengan kontraknya lebih tinggi dari kolerasi dengan kontrak blok lainnya, hal ini menunjukkan kontrak tersebut memprediksi ukuran pada blok mereka dengan lebih baik dari blok lainnya. Ukuran discriminant validity lainnya adalah bahwa nilai akar AVE harus lebih tinggi daripada kolerasi antara kontrak dengan kontrak lainnya atau nilai AVE lebih tinggi dari kuadrat kolerasi antar kontrak merupakan pengukuran indikator dengan variabel latennya. Fornell dan Lacrker (1981) menyatakan ukuran AVE ini dapat juga digunakan untuk mengukur reliabitilas component score variable 20 laten dan hasilnya lebih konservatif dibandingkan dengan composite reliability. (Sofyan & Kurniawan, 2011)
3. Composite Reliability Composite reliability lebih baik dalam mengukur internal consistency dibandingkan cornbach’s alpha dalam model SEM dikarenakan composite reliability tidak mengasumsikan kesamaan boot dari setiap indikator. Cronbach’s alpha cenderung menaksir lebih rendah contruct reliability dibandingkan composite reliability. Interpretasi composite reliability sama dengan cronbach’s alpha. Nilai batas 0,7 keatas berarti dapat diterima dan diatas 0,8 dan 0,9 berarti sangat memuaskan. (Sofyan & Kurniawan, 2011)
b. Evaluasi Goodness-of-fit Inner model Goodness of Fit inner model diukur menggunakan R-square variabel laten dependen dengan interpretasi yang sama dengan regresi. Hasil R-square 0.67 dapat diindikasikan baik, 0,33 dapat diindikasikan sebagai moderat, dan 0.19 sebagai hasil yang lemah. Q- 21 Square predictive relevance untuk model struktural, megukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi parameternya. Nilai Q-square > 0 menunjukkan model memiliki predictive relevance; sebaliknya jika nilai Q-Square ≤ 0 menunjukkan model kurang memiliki predictive relevance
Di mana 𝑅1², 𝑅2² … 𝑅𝑝² adalah R-square variabel endogen dalam model persamaan. Besaran 𝑄 2 memiliki nilai dengan rentang 0 < 𝑄 2 < 1, dimana semakin mendekati 1 berarti model semakin baik. Besaran 𝑄 2 ini setara dengan koefisien determinasi total pada analisis jalur (path analysis)